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内容介绍
本问题构建了一个两架无人机协同避障的场景
,
要求在避障的同时
,
兼顾
“时间最
少
”与“不能碰面”两个条件
,
给出最优的航迹。
针对问题一
,
要求
“先到达的无人机用时最少”。本文将问题转化为只有一架
无人机
需要越障
,
找出此时用时最短的航线。结合题目其他的约束条件
,
给出了一组符合题目要
求的两架无人机的航迹。
针对问题二
,
要求
“后到达的无人机用时最少”。本文深度挖掘题给几何条件
,
通过
几何分析将位于两个半平面的无人机航线整合到一个半平面上研究。由此
,
题给约束条
件发生变化。在新的约束条件下
,
找出用时最少的临界条件
,
得到了航线
补偿长度的普遍计算方法及航线补偿方案一。
针对问题三
,
基站
B
距离障碍圆圆心距离不断变化的情况
,
本文提出了另外两种航
线补偿方案。由此实现了对任意补偿长度的精确补偿。最后
,
给出了轨迹分配的方法。利
用遍历取值
,
将问题三拆分为多个问题二进行研究。最后
,
就不同的航线补
偿长度
,
给出
了航迹设计方案。
针对问题四
,B
无人机速率不断变化的情况
,
通过对两无人机最短路程图像的分析
,
区分开碰面与不碰面的情况
,
并就碰面情况下的不同航线补偿长度给出
了航迹设计方案。
针对问题五
,
本文综合前四问
,
分左右两个半平面
,
做出航线补
偿长度随
B
基站距障碍圆圆心距离
S
B
及
B
无人机飞行速率
V
B
的图像。通过对待补偿航线长度
∆S
的分析
,
给出了碰面与不碰面对应的区间以及碰面情况下
,
不同航线补偿长度所采用的方案。
关键词：
协同避障
几何分析
航线补偿
航迹设计
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
clear,clc;
figure;
t=sym('t');
v=sym('v');
max_t=sqrt(3500^2-500^2)/10;%瓒呰繃璇ユ椂闂达紝B,A鏃犱汉鏈轰笉鑲兘鏈夋柊涓?杞殑纰伴潰
hypotenuse=sqrt((3500)^2+(vt).^2-23500vtcos(asin(500/3500)));
theta=asin(vt(1/7)/hypotenuse);
s1=500tan(theta);
s1=subs(s1,v,10);
subplot(3,1,1);
fplot(s1,[0,max_t],'r');
title('B无人机的映射路程随时间变化');
%fsurf(s1,[100,max_t,10,30]);
der1=diff(s1,t);
symvar(der1)
delta_s0=500sqrt(3)+2pi500(180-60-acosd(1/7))/360;
s2=10*t-delta_s0;
subplot(3,1,2);
fplot(s2,[0,max_t],'g');
title('A无人机的路程随时间变化');
subplot(3,1,3);
fplot(s1,[0,max_t],'r');
hold on;
fplot(s2,[0,max_t],'g');
title('两架无人机的（映射）路程随时间变化');
🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
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🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
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🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
