欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划进阶版②付费专栏Matlab路径规划初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、无人机简介0 引言随着现代技术的发展飞行器种类不断变多应用也日趋专一化、完善化如专门用作植保的大疆PS-X625无人机用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问题。就路径问题而言在具体实施任务时仅靠操作员手中的遥控器控制无人飞行器执行相应的工作可能会对操作员心理以及技术提出极高的要求为了避免个人操作失误进而造成飞行器损坏的危险一种解决问题的方法就是对飞行器进行航迹规划。飞行器的测量精度航迹路径的合理规划飞行器工作时的稳定性、安全性等这些变化对飞行器的综合控制系统要求越来越高。无人机航路规划是为了保证无人机完成特定的飞行任务并且能够在完成任务的过程中躲避各种障碍、威胁区域而设计出最优航迹路线的问题。1 常见的航迹规划算法图1 常见路径规划算法文中主要对无人机巡航阶段的航迹规划进行研究假设无人机在飞行中维持高度与速度不变那么航迹规划成为一个二维平面的规划问题。在航迹规划算法中,A算法计算简单容易实现。在改进A算法基础上提出一种新的、易于理解的改进A算法的无人机航迹规划方法。传统A算法将规划区域栅格化节点扩展只限于栅格线的交叉点在栅格线的交叉点与交叉点之间往往存在一定角度的两个运动方向。将存在角度的两段路径无限放大、细化然后分别用两段上的相应路径规划点作为切点找到相对应的组成内切圆的圆心然后作弧并求出相对应的两切点之间的弧所对应的圆心角根据下式计算出弧线的长度式中R———内切圆的半径α———切点之间弧线对应的圆心角。⛄二、狼群算法简介1、狼群算法中的狼种类分为以下几种头狼、探狼、猛狼。2、猎物分配规则论功行赏先强后弱。3、狼群算法的主体构成探狼游走、头狼召唤、猛狼围攻3种智能行为“胜者为王”的头狼角逐规则和“优胜劣汰”的狼群更新规则。Step1在解空间中随机初始化狼群的空间坐标依据目标函数值的大小角逐出人工头狼。Step2探狼开始随机游走搜索猎物若发现某个位置的目标函数值大于头狼的目标函数值将更新头狼位置同时头狼发出召唤行为若未发现探狼继续游走直到达到最大游走次数头狼在原本的位置发出召唤行为。Step3听到头狼召唤的猛狼以较大的步长快速向头狼奔袭若奔袭途中猛狼的目标函数值大于头狼的目标函数值则将对头狼位置进行更新否则猛狼将继续奔袭直到进入围攻范围。Step4靠近头狼的猛狼将联合探狼对猎物把头狼位置视为猎物进行围捕围捕过程中若其他人工狼的目标函数值大于头狼的目标函数值则对头狼位置进行更新直到捕获猎物。Step5淘汰狼群中目标函数值较小的人工狼并在解空间中随机生成新的人工狼实现狼群的更新。Step6最后判断头狼的目标函数值是否达到精度要求或算法是否达到最大迭代次数。⛄三、部分源代码%% 清空环境clcclear allclose all%% 数据初始化%下载数据load HeightData% HeightDataHeightData’;%网格划分LevelGrid10;PortGrid21;%起点终点网格点starty6;starth1;endy8;endh21;m1;%算法参数PopNumber10; %种群个数BestFitness[]; %最佳个体iter100;%初始信息素pheromoneones(21,21,21);dimPortGrid*2;Max_iter100;ubPortGrid;lb1;% initialize alpha, beta, and delta_posAlpha_poszeros(1,dim);Alpha_scoreinf; %change this to -inf for maximization problemsBeta_poszeros(1,dim);Beta_scoreinf; %change this to -inf for maximization problemsDelta_poszeros(1,dim);Delta_scoreinf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the path of search agentsConvergence_curvezeros(1,Max_iter);l0;% Loop counter%% 初始搜索路径[path,pheromone]searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, …HeightData,starty,starth,endy,endh);fitnessCacuFit(path); %适应度计算[bestfitness,bestindex]min(fitness); %最佳适应度bestpathpath(bestindex,:); %最佳路径BestFitness[BestFitness;bestfitness]; %适应度值记录l0;% Loop counter% Main loopwhile lMax_iterfor i1:size(path,1)% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space Flag4ubpath(i,:)ub; Flag4lbpath(i,:)lb; path(i,:)round((path(i,:).*(~(Flag4ubFlag4lb)))ub.*Flag4ublb.*Flag4lb); % Calculate objective function for each search agent fitnessCacuFit(path(i,:)); % Update Alpha, Beta, and Delta if fitnessAlpha_score Alpha_scorefitness; % Update alpha Alpha_pospath(i,:); end if fitnessAlpha_score fitnessBeta_score Beta_scorefitness; % Update beta Beta_pospath(i,:); endend⛄四、运行结果⛄五、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]]焦阳.基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究[J].舰船电子工程. 2019,39(03)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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3 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4 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局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7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合