Advertisement

基于任务的无人侦察机航线规划算法（2015年）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种针对无人侦察机的任务导向型航线规划算法。通过优化飞行路径，提高了执行复杂侦察任务时的效率和灵活性。该方法考虑了多种约束条件，包括安全因素、能源消耗以及实时环境变化等，并结合实际案例验证了其可行性与优越性。 针对高空长航时无人侦察机航线规划问题，本段落引入图像质量方程来预测待侦察目标的图像质量，并设计了一种综合考虑目标成像质量、所受威胁因素以及侦察航线路径长度的无人机航迹性能评价函数作为粒子群算法中的适应度函数。通过该方法求出Pareto解集，并利用加权法确定最优解。仿真结果表明，考虑到图像质量因素的无人机侦察航迹规划能够很好地满足无人机成像侦察任务的需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于任务的无人侦察机航线规划算法（2015年）
    优质
    本研究提出了一种针对无人侦察机的任务导向型航线规划算法。通过优化飞行路径，提高了执行复杂侦察任务时的效率和灵活性。该方法考虑了多种约束条件，包括安全因素、能源消耗以及实时环境变化等，并结合实际案例验证了其可行性与优越性。 针对高空长航时无人侦察机航线规划问题，本段落引入图像质量方程来预测待侦察目标的图像质量，并设计了一种综合考虑目标成像质量、所受威胁因素以及侦察航线路径长度的无人机航迹性能评价函数作为粒子群算法中的适应度函数。通过该方法求出Pareto解集，并利用加权法确定最优解。仿真结果表明，考虑到图像质量因素的无人机侦察航迹规划能够很好地满足无人机成像侦察任务的需求。
     
  • 基于协同航路规划的多无人机任务分配研究_王然然_任务分配_航路规划_无人机协同_多无人机
    优质
    本文探讨了针对多无人机系统的协同航路规划与任务分配策略，作者王然然提出了一种优化算法，有效提升无人机协作效率和执行复杂任务的能力。 一篇不错的文章与大家分享：《考虑协同航路规划的多无人机任务分配》，作者王然然。
     
  • Dubins car trajectory tracking - MATLAB无人机_无人机_航路规划_航路规划算法_无人机规划
    优质
    本项目基于MATLAB实现Dubins路径规划算法，适用于无人机轨迹跟踪与航路规划。通过优化路径，提高飞行效率和安全性。 无人机航路规划算法可以用MATLAB的M语言来实现。
     
  • 基于改良蜣螂算法的无人机航线规划-甄然.pdf
    优质
    本文介绍了采用改良蜣螂算法优化无人机航线规划的研究成果。通过模拟蜣螂觅食行为，提出了一种高效路径搜索策略，适用于复杂环境下的无人机自主导航任务。作者：甄然。 一、蜣螂算法概述 蜣螂算法是一种模拟自然界现象的优化方法，模仿了粪金龟寻找食物的行为模式，并将其应用于多维函数优化问题中。该算法具备较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，但同时也存在一些缺点，如容易陷入局部最优解和收敛过程较慢等。 二、改进后的蜣螂算法（PLDBO） 针对原有蜣螂算法存在的不足之处，研究者提出了改进版的蜣螂算法——PLDBO。通过引入分段混沌映射技术优化初始化步骤，并增强了种群多样性；同时采用黄金正弦函数来调整滚动式更新公式，使全局搜索与局部探索能力得到了更好的平衡；此外还加入了一套策略自适应机制以提高横向交叉操作的效果，从而进一步提升了算法的收敛精度和整体性能。 三、航迹规划挑战 无人机（UAV）路径设计的核心在于寻找最佳飞行轨迹，以便最大化利用资源并减少潜在的风险。基于PLDBO优化方案被提出用于应对这一难题：通过构建三维任务空间模型及定义相应的成本函数将问题转化为多维搜索任务；随后运用改进后的蜣螂算法进行求解以获取最优解决方案。 四、实验验证 为测试PLDBO的有效性，研究者在一系列经典基准函数上进行了对比分析。结果显示，在这些标准测验中PLDBO能够找到更优且更加实用的路径选择方案；与此同时还将该方法应用于实际航迹规划场景，并通过仿真实验进一步证明了其优越性和实用性。 五、总结 基于改进蜣螂算法（PLDBO）的无人机轨迹设计策略为解决复杂的优化问题提供了一种新的视角，不仅能有效应对飞行路线规划挑战，还能显著提升任务执行效率和安全性。这一成果展现了该技术广阔的应用前景。
     
  • 【无人机侦察】无人机侦察区域覆盖（附带Matlab源码 7583期）.zip
    优质
    本资源提供了一套详细的无人机侦察技术教程及实战案例分析，并包含用于数据分析和处理的Matlab源代码，适用于研究与学习。版本号为7583期。 Matlab武动乾坤上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可运行并经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放入当前的Matlab工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如果需要更多服务或帮助，请联系博主。 服务内容包括但不限于： - 提供博客或者资源的完整代码； - 协助复现期刊论文或其他文献中的Matlab程序； - 定制化Matlab编程服务； - 科研项目合作；
     
  • 基于灰狼优化算法的多无人机航迹规划
    优质
    本研究提出了一种利用灰狼优化算法进行多无人机协同航迹规划的方法，有效解决了复杂环境下的路径冲突与效率问题。 灰狼优化算法在多无人机航迹规划中的应用研究。
     
  • 基于Matlab的无人机航迹规划算法研究与应用：从单一无人机到多无人机协同规划
    优质
    本论文深入探讨了利用MATLAB进行无人机路径规划的研究，涵盖了从单个无人机至多无人机系统的策略设计及实现，旨在优化飞行效率和任务执行能力。 基于Matlab的无人机航迹规划算法研究涵盖了从单个无人机到多无人机协同作业的各种方案。本段落探讨了如何在MATLAB环境中实现并优化这些复杂的轨迹规划技术，并特别关注于多无人机系统（MUAV）的应用场景，展示了该领域的最新进展和实际应用案例。此外，还详细介绍了UAV航迹规划及MUAV算法的具体Matlab实现方法以及针对特定目标的无人机路径优化策略。
     
  • 关于危险环境中消防侦察机器人视轴规划算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在高风险环境中的消防侦察机器人的视觉导航技术，特别关注于开发创新性的视轴规划算法以提高机器人的自主性和安全性。通过优化算法参数和实验验证，研究旨在提升机器人对复杂火场环境的适应能力和数据采集效率，为后续的灭火救援行动提供精确的信息支持。 本段落研究了自主研发的危险环境消防侦察机器人。该机器人的车身采用履带式设计，并配备了一个具有三个自由度的机械臂，高清侦察相机安装在机械臂的末端。主要的研究内容是在已知环境中自主规划机械臂以规避障碍物并调整相机视角方向，从而实现对特定区域的重点监控。 首先，我们为机器人建立了一种基于指数积（POE）正运动学模型来描述其运动特性，并采用Minkowski和三维凸包检测算法作为碰撞检测方法。通过蒙特卡洛采样技术在构型空间中进行随机抽样，以确定机械臂的可行动作范围。 然后，在末端安装虚拟连杆并利用上述碰撞检测算法确保相机视野无遮挡的情况下调整其视角方向。仿真测试结果表明，该方案能够有效快速地将侦察相机视轴锁定到预定的重点区域，并保证最佳的工作姿态和无障碍视线条件。
     
  • 无人机航路规划-Dubins算法（MATLAB版）下载
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的无人机航路规划Dubins算法代码，适用于无人飞行器路径优化与设计，便于学术研究和工程应用。 无人机Dubins航路规划算法的Matlab m语言实现。
     
  • 基于人机协作的智能航迹规划算法
    优质
    本研究提出了一种创新的人机协作智能航迹规划算法，结合人类专家知识与机器学习技术，旨在优化飞行路径设计，提高效率和安全性。 人机协同智能航迹规划算法是一种结合了人类智慧与机器学习技术的路径规划方法。该算法旨在优化飞行器在复杂环境中的导航性能，通过人的经验和机器的数据分析能力相结合来生成最优或近似最优的飞行路线。这种方法特别适用于需要高精度和实时调整的应用场景中，如无人机配送、空中交通管理等领域。