10、无人机群控制、无碰撞重构与机器人移动平台路径规划

无人机群控制、无碰撞重构与机器人移动平台路径规划

1. 无人机群控制与无碰撞重构

在无人机群控制中,关键目标是解决无人机群的控制问题,尤其是消除无人机之间的碰撞。采用了一种混合控制方法,借助基站和无线通信网络,连接各个无人机以及基站。这种方法能够利用更强大的硬件,从而减少算法运行时间。

基于这种混合控制方法,对二维重构算法进行改进,使无人机能够在三维环境中无碰撞地移动。文章提出了两种先进算法(算法 1 和算法 2),它们在避碰方法上有所不同,并在虚拟环境中进行了测试。

测试针对 10 到 100 架无人机的机群进行,通过总轨迹长度、轨迹计算时间(算法运行时间)、平均碰撞次数和重构时间来评估算法效率。结果显示,使用这两种算法生成 100 架无人机的轨迹所需时间均少于 2 秒,因此这两种算法都可以实时使用。

具体来看,算法 2 的运行时间比算法 1 长,因为它包含更多的避碰方法。与算法 2 相比,算法 1 得到的总轨迹长度更长,这就需要引入相似变换,而相似变换会增加无人机移动次数和重构时间。算法 1 能保证 70 架无人机的机群无碰撞移动,而算法 2 的阈值为 90 架。由于算法 2 的总轨迹长度更短,平均碰撞次数更少,所以在无人机群重构方面,算法 2 更具优势。

以下是两种算法的对比表格:
| 算法 | 最大机群规模 | 运行时间 | 总轨迹长度 | 平均碰撞次数 | 重构时间 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 算法 1 | 70 架 | 较短 | 较长 | 较多 | 较长 |
| 算法 2 | 90 架 | 较长 | 较短 | 较少 | 较

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值