fpga/matlab/simulink算法仿真工程

模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

Kalman滤波能够在线性高斯模型的条件下，可以对目标的状态做出最优的估计，得到较好的跟踪效果。扩展Kalman滤波就是基于这样的思想，将系统的非线性函数做一阶Taylor展开，得到线性化的系统方程从而完成对目标的滤波估计等处理。这里为了便于数学处理，假定没有控制量的输入，并假定过程噪声是均值为零的高斯白噪声，且噪声分布矩阵 是已知的。其中，观测噪声 也是加性均值为零的高斯白噪声。所谓的非线性方程，就是因变量和自变量的关系不是线性的，这类方程很多，例如平方关系，对数关系，指数关系，三角函数关系等等。

AStar（又称 A*），它结合了 Dijkstra 算法的节点信息（倾向于距离起点较近的节点）和贪心算法的最好优先搜索算法信息（倾向于距离目标较近的节点）。简单点说，AStar的核心在于将游戏背景分为一个又一个格子，每个格子有自己的靠谱值，然后通过遍历起点的格子去找到周围靠谱的格子，接着继续遍历周围……它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。如果是这样，就把这一格的父节点改成当前格，并且重新计算这一格的G和F值。* 如果它不在开启列表中，把它添加进去。

该算法主要通过两个或更多的模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过有效的加权融合进行系统状态估计，能够很好的克服单模型估计误差大的问题。交互式多模型算法包含了多个滤波器（各自对应着相应的模计器，一个交互式作用器和一个估计混合器），多模型通过交互作用跟踪一个目标的机动运动，各模型之间的转移由马尔可夫概率转移矩阵确定，其中的元素Pij表示目标由第i个运动模型转移到第j个运动模型的概率。每一个滤波器对应着不同的状态空间模型，不同的状态空间模型描述不同的目标运动模式，因此每一个滤波器对目标的状态估计是不同的。

随着无人机数量的增加，无人机之间的碰撞等飞行安全问题也随之出现，提出了一种基于改进人工势场的多无人机抗碰撞改进方法。最后，数值仿真和真实的物理飞行实验表明，该方法为多无人机 任务分配提供了一种可行的解决方案，与其他任务分配方法相比，该方法具有良好的性能。无人机蜂群可以是同构的,也可以是异构 的，其以数量众多、群体智能为典型特征,可实现协同任务分配、协同探测和协同 攻击，能够极大增强无人机的通信能力和抗毁伤能力，扩展无人机对战场信息的 感知获取能力，提高无人机协同执行任务的能力。

在路径规划中，我们将每一条路径规划为一个粒子，每个粒子群群有 n 个粒 子，即有 n 条路径，同时，每个粒子又有 m 个染色体，即中间过渡点的个数，每 个点（染色体）又有两个维度（x，y），在代码中用 posx 和 posy 表示一个种群。计算新的解 X_{id}' = X_{id} + V_{id} (也就是 V_{id} 作用在 X_{id} 上)计算 P_{id} 与 X_{id} 之间的差 A = P_{id} - X_{id}, 其中 A 为 BSS。更新 P_{gd} 若出现新的全局最好的解。

AStar（又称 A*），它结合了 Dijkstra 算法的节点信息（倾向于距离起点较近的节点）和贪心算法的最好优先搜索算法信息（倾向于距离目标较近的节点）。简单点说，AStar的核心在于将游戏背景分为一个又一个格子，每个格子有自己的靠谱值，然后通过遍历起点的格子去找到周围靠谱的格子，接着继续遍历周围……它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。如果是这样，就把这一格的父节点改成当前格，并且重新计算这一格的G和F值。* 如果它不在开启列表中，把它添加进去。

注意与下面的欧拉角作对比，欧拉角和姿态角不是同样概念，这也是这里使用 α , β , γ \alpha, \beta, \gammaα,β,γ 而不是更常见的 θ , ϕ , ψ \theta, \phi, \psiθ,ϕ,ψ 的原因，后者用于表示欧拉角。俯仰角是无人机机体系 x 轴与水平面夹角，也即机体系与航向系 x 轴的夹角，机头上仰为正，范围 α ∈ [ − π / 2 , π / 2 ] \alpha \in [-\pi/2, \pi/2]α∈[−π/2,π/2]。

无人机的避障突防飞行；通过对原始烟花算法的细致、深入的分析，针对原始烟花算法（FWA）的不足，提出了大量的改进方法，并据此发展了各种改进算法，以及与其他方法的混合方法，大大提高的原始烟花算法的性能，同时研究了烟花算法在求解不同类型优化问题的能力，还有大量的研究人员进行了烟花算法的应用研究，给出了一些典型的成功应用案例。（某个烟花的爆炸幅度的大小由该烟花在函数上的适应度值决定，适应度值越大，爆炸幅度越大，反之亦然）。火花的个数是基于免疫学中的免疫浓度的思想来计算的，即适应度值越好的烟花产生火花的数目越多。

扩展卡尔曼滤波的初始化，需要将各个变量进行设置，对于不同的运动模型，状态向量是不一样的。本质上卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一置信度为正态分布的贝叶斯(Bayes Filter)滤波器，它的置信度可以表示为一个均值向量和协方差矩阵的形式，均值向量表示可能的状态，协方差矩阵表示该状态的不确定度。于是又有了扩展卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波的思想是非线性系统在均值的一个小的邻域内可以近似认为是线性的，从而可以得到一个近似的高斯置信度。EKF扩展卡尔曼滤波要解决的是卡尔曼滤波不适用于非线性模型的问题。

根据车轮轮速信号和转向盘转角信号,基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)理论设计了自动泊车车辆位姿估计算法,首先基于阿克曼转向原理建立泊车运动学方程并推导出状态方程和测量方程,随后添加常值噪声统计估计器,最后通过联邦滤波结构输出结果.仿真和硬件在环试验结果表明,本文提出的算法在X、Y方向上得到的估计值与理论值偏差范围均在可接受范围内,相比于其他滤波算法,能够更好地描述泊车过程中车辆的运动轨迹,提高定位精度,且对噪声变化具有自适应能力.

交互式多模型 IMM（Interacting Multiple Model）控制算法的主体思想是基于贝叶斯理论而提出的模型间的自动识别与切换：在任意跟踪时刻，通过设置对应目标可能模型数量的模型滤波器来进行实时的机动模型检测，对每一个滤波器设置权重系数和模型更新的概率，最后加权计算得出当前最优估计状态，从而达到模型自适应跟踪的目的。IMM算法的基本思想是用多个不同的运动模型匹配机动目标的不同运动模式，不同模型间的转移概率是–个马尔可夫矩阵，目标的状态估计和模型概率的更新使用卡尔曼滤波。

AStar（又称 A*），它结合了 Dijkstra 算法的节点信息（倾向于距离起点较近的节点）和贪心算法的最好优先搜索算法信息（倾向于距离目标较近的节点）。简单点说，AStar的核心在于将游戏背景分为一个又一个格子，每个格子有自己的靠谱值，然后通过遍历起点的格子去找到周围靠谱的格子，接着继续遍历周围……它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。如果是这样，就把这一格的父节点改成当前格，并且重新计算这一格的G和F值。* 如果它不在开启列表中，把它添加进去。

AStar（又称 A*），它结合了 Dijkstra 算法的节点信息（倾向于距离起点较近的节点）和贪心算法的最好优先搜索算法信息（倾向于距离目标较近的节点）。（3）广度遍历与源点相连的顶点，找到距离最近的顶点，则到这个顶点的最短路径就确定了，最短距离就是当前距离，将这个顶点从U中拿出，放入S中。（1）S为已经找到的从v出发的最短路径的终点集合，它的初始状态为空集，将源点加入S中。（4）用当前的顶点作为中间点，对其进行广度遍历，对遍历到的顶点距离进行更新。（5）在U中搜索最短距离的顶点，将其放入S。

目前对于群体无人机的定义目前还没有一个明确的定论，但从有关群体机器人的文献来看,比较一致的观点是:群体无人机是由一组具有自主能力的同构无人机构成的群体系统，群中无人机是具备局部通信和感知能力的相对简单自治个体，群体中没有集中的控制单元，但众多无人机的群体行为却能体现群体智能的特性。由于群体系统中个体无人机的造价成本低，而且个体的故障或坠毁不影响群体的整体行动规划，所以群体无人机适合用来执行蕴藏危险的任务，以牺牲部分个体成员的方式换整体的胜利，如无人战斗机的集群作战等。4)群体规模可及时伸缩的任务。

1.算法仿真预览概述2.源码获取方式获得方式1：点击下载链接：基于A星和dijkstra算法的障碍物规避matlab仿真,可以设置行列数,随机产生障碍物+GUI界面+包含程序操作视频获取方式2：博客资源项，搜索和博文同名资源。获取方式3：如果下载链接失效，加博主微信联系。...