【无人机三维路径规划】基于粒子群算法实现无人机三维路径规划含Matlab源码

本文介绍了一种基于粒子群优化算法的无人机航迹规划方法。该方法通过结合约束条件与搜索算法来减小搜索空间,实现了全局最优路径的快速求解,并通过仿真验证了其有效性。

1 简介

无人机作为侦察和作战的重要手段,重要的是保证侦察目标的准确性,对任务/航迹规划系统是无人机实现自主飞行和自主攻击的关键技术.在给出无人机航迹规划问题描述的基础上,提出一种基于粒子群优化算法的无人机航迹规划方法,利用粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,从而有效减小搜索空间,得到一条全局最优路径并进行仿真.仿真结果表明,规划方法能够快速有效地完成规划任务,获得满意的航迹,满足无人机作战要求,具有重要的现实意义.

​​

2 部分代码

% Plot the terrain model and threatsfunction PlotModel(model)    mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the data    colormap summer;                    % Default color map.    set(gca, 'Position', [0 0 1 1]); % Fill the figure window.    axis equal vis3d on;            % Set aspect ratio and turn off axis.    shading interp;                  % Interpolate color across faces.    material dull;                   % Mountains aren't shiny.    camlight left;                   % Add a light over to the left somewhere.    lighting gouraud;                % Use decent lighting.    xlabel('x [m]');    ylabel('y [m]');    zlabel('z [m]');    hold on       % Threats as cylinders    threats = model.threats;    threat_num = size(threats,1);    h=250; % Height        for i = 1:threat_num        threat = threats(i,:);        threat_x = threat(1);        threat_y = threat(2);        threat_z = threat(3);        threat_radius = threat(4);        [xc,yc,zc]=cylinder(threat_radius); % create a unit cylinder        % set the center and height         xc=xc+threat_x;          yc=yc+threat_y;        zc=zc*h+threat_z;        c = mesh(xc,yc,zc); % plot the cylinder %         set(c,'edgecolor','none','facecolor','#FF0000','FaceAlpha',.3); % set color and transparency        set(c,'edgecolor','flat','facecolor','k','FaceAlpha',.3); % set color and transparency    endend

3 仿真结果

4 参考文献

[1]江冰, 郭彭. 基于粒子群算法的三维无人机路径规划方法及规划系统:, CN112230678A[P]. 2021.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,可用于解决无人机三维路径规划问题。通过PSO算法,可以找到无人机三维空间中的最优路径。 在使用PSO算法进行无人机三维路径规划时,首先需要定义问题的目标函数,即路径的优化目标。例如,可以以路径的总长度、时间消耗、能量消耗等作为目标函数。 接下来,需要建立无人机的状态空间模型,包括位置、速度、加速度等状态变量。在PSO算法中,每个无人机都看作是一个粒子,在搜索空间中移动。 PSO算法的核心是不断迭代更新每个粒子的位置和速度,并通过不断交换信息来进行全局搜索。具体而言,每个粒子根据当前的位置和速度,以及本粒子历史最优位置和全局最优位置,在下一次迭代时更新自己的速度和位置。通过这种方式,粒子可以逐渐靠近目标位置,并找到最优的路径。 在使用Matlab实现PSO算法进行无人机三维路径规划时,可以使用Matlab的优化工具箱来快速构建并优化目标函数。同时,需要编写与目标函数和粒子群算法相关的代码进行迭代更新。可以利用Matlab的矩阵运算优势,简化算法的实现过程。 总之,粒子群算法(PSO)是一种常用的无人机三维路径规划算法,通过不断迭代更新粒子的位置和速度,可以找到最优的路径。使用Matlab实现PSO算法时,可以利用Matlab优化工具箱和矩阵运算的特点来简化代码编写过程。
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