【多无人机】基于 Nature Inspired 算法实现多无人机的路径规划附matlab代码

简介: 【多无人机】基于 Nature Inspired 算法实现多无人机的路径规划附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

Nature-Inspired Optimization Algorithms provides a systematic introduction to all major nature-inspired algorithms for optimization. The book's unified approach, balancing algorithm introduction, theoretical background and practical implementation, complements extensive literature with well-chosen case studies to illustrate how these algorithms work. Topics include particle swarm optimization, ant and bee algorithms, simulated annealing, cuckoo search, firefly algorithm, bat algorithm, flower algorithm, harmony search, algorithm analysis, constraint handling, hybrid methods, parameter tuning and control, as well as multi-objective optimization. This book can serve as an introductory book for graduates, doctoral students and lecturers in computer science, engineering and natural sciences. It can also serve a source of inspiration for new applications. Researchers and engineers as well as experienced experts will also find it a handy reference.

⛄ 部分代码

function sdot = quadEOM_readonly(t, s, F, M, params)

% QUADEOM_READONLY Solve quadrotor equation of motion

%   quadEOM_readonly calculate the derivative of the state vector

%

% INPUTS:

% t      - 1 x 1, time

% s      - 13 x 1, state vector = [x, y, z, xd, yd, zd, qw, qx, qy, qz, p, q, r]

% F      - 1 x 1, thrust output from controller (only used in simulation)

% M      - 3 x 1, moments output from controller (only used in simulation)

% params - struct, output from nanoplus() and whatever parameters you want to pass in

%

% OUTPUTS:

% sdot   - 13 x 1, derivative of state vector s

%

% NOTE: You should not modify this function

% See Also: quadEOM_readonly, nanoplus


%************ EQUATIONS OF MOTION ************************

% Limit the force and moments due to actuator limits

A = [0.25,                      0, -0.5/params.arm_length;

    0.25,  0.5/params.arm_length,                      0;

    0.25,                      0,  0.5/params.arm_length;

    0.25, -0.5/params.arm_length,                      0];


prop_thrusts = A*[F;M(1:2)]; % Not using moment about Z-axis for limits

prop_thrusts_clamped = max(min(prop_thrusts, params.maxF/4), params.minF/4);


B = [                 1,                 1,                 1,                  1;

                     0, params.arm_length,                 0, -params.arm_length;

    -params.arm_length,                 0, params.arm_length,                 0];

F = B(1,:)*prop_thrusts_clamped;

M = [B(2:3,:)*prop_thrusts_clamped; M(3)];


% Assign states

x = s(1);

y = s(2);

z = s(3);

xdot = s(4);

ydot = s(5);

zdot = s(6);

qW = s(7);

qX = s(8);

qY = s(9);

qZ = s(10);

p = s(11);

q = s(12);

r = s(13);


quat = [qW; qX; qY; qZ];

bRw = QuatToRot(quat);

wRb = bRw';


% Acceleration

accel = 1 / params.mass * (wRb * [0; 0; F] - [0; 0; params.mass * params.grav]);


% Angular velocity

K_quat = 2; %this enforces the magnitude 1 constraint for the quaternion

quaterror = 1 - (qW^2 + qX^2 + qY^2 + qZ^2);

qdot = -1/2*[0, -p, -q, -r;...

            p,  0, -r,  q;...

            q,  r,  0, -p;...

            r, -q,  p,  0] * quat + K_quat*quaterror * quat;


% Angular acceleration

omega = [p;q;r];

pqrdot   = params.invI * (M - cross(omega, params.I*omega));


% Assemble sdot

sdot = zeros(13,1);

sdot(1)  = xdot;

sdot(2)  = ydot;

sdot(3)  = zdot;

sdot(4)  = accel(1);

sdot(5)  = accel(2);

sdot(6)  = accel(3);

sdot(7)  = qdot(1);

sdot(8)  = qdot(2);

sdot(9)  = qdot(3);

sdot(10) = qdot(4);

sdot(11) = pqrdot(1);

sdot(12) = pqrdot(2);

sdot(13) = pqrdot(3);


end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]  Agarwal D ,  Bharti P S . Comparison of Nature-Inspired Approaches for Path Planning Problem of Mobile Robots in MATLAB[J].  2022.

[2] 黄鼎勇, 周芳, 路遥,等. 基于冲突搜索的数字战场多无人机路径规划与仿真[J]. 指挥信息系统与技术, 2022(004):013.

[3] 邓敏, 陈志. 基于k度平滑的多无人机协调路径规划方法[J]. 计算机工程与设计, 2021, 042(008):2387-2394.

[4] 陈海, 何开锋, 钱炜祺. 多无人机协同覆盖路径规划 优先出版[J]. 航空学报, 2016.

[5] 马云红, 周德云. 无人机路径规划算法与仿真[J]. 火力與指揮控制, 2007, 32.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
3天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
6天前
|
存储
基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算matlab仿真
本课题探讨基于遗传算法优化智能天线阵列因子,以提升无线通信系统性能,包括信号质量、干扰抑制及定位精度。通过MATLAB2022a实现的核心程序,展示了遗传算法在寻找最优阵列因子上的应用,显著改善了天线接收功率。
|
8天前
|
存储 缓存 算法
如何通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率?
如何通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率?
|
8天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
9天前
|
搜索推荐
插入排序算法的讲解和代码
【10月更文挑战第12天】插入排序是一种基础的排序算法,理解和掌握它对于学习其他排序算法以及数据结构都具有重要意义。你可以通过实际操作和分析,进一步深入了解插入排序的特点和应用场景,以便在实际编程中更好地运用它。
|
16天前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。

热门文章

最新文章