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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

無人機(jī)技術(shù)在各個領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，其中無人機(jī)的路徑規(guī)劃技術(shù)是其關(guān)鍵技術(shù)之一。在復(fù)雜環(huán)境下，無人機(jī)需要具備避障能力，同時能夠規(guī)劃出安全高效的航跡。本文將介紹基于人工大猩猩部隊(duì)GTO實(shí)現(xiàn)的無人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃技術(shù)。

無人機(jī)在軍事、民用、科研等領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用，其中在軍事領(lǐng)域中，無人機(jī)更是扮演著重要的角色。在執(zhí)行任務(wù)時，無人機(jī)需要在復(fù)雜的環(huán)境中進(jìn)行飛行，并且需要規(guī)避各種障礙物，確保任務(wù)的順利完成。因此，無人機(jī)的路徑規(guī)劃技術(shù)顯得尤為重要。

在傳統(tǒng)的無人機(jī)路徑規(guī)劃中，通常采用的是二維路徑規(guī)劃，即在水平面上進(jìn)行規(guī)劃。然而，在某些情況下，無人機(jī)需要在三維空間中進(jìn)行飛行，因此需要進(jìn)行三維路徑規(guī)劃。而在復(fù)雜環(huán)境下，無人機(jī)遇到的障礙物更加多樣化和復(fù)雜，因此需要具備更強(qiáng)的避障能力。

為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)的避障三維航跡規(guī)劃，人工大猩猩部隊(duì)GTO提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃方法。該方法利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境進(jìn)行建模，并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的路徑規(guī)劃和避障。通過對環(huán)境的建模和學(xué)習(xí)，無人機(jī)能夠更加準(zhǔn)確地識別障礙物，并規(guī)劃出安全高效的航跡。

人工大猩猩部隊(duì)GTO的路徑規(guī)劃方法在實(shí)際環(huán)境中取得了良好的效果。通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法不僅能夠適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境，而且能夠在動態(tài)環(huán)境中實(shí)時調(diào)整航跡，確保無人機(jī)的飛行安全。同時，該方法還能夠適應(yīng)不同類型的無人機(jī)，具有一定的通用性和靈活性。

總的來說，基于人工大猩猩部隊(duì)GTO實(shí)現(xiàn)的無人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃技術(shù)為無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下的飛行提供了重要的支持。未來，隨著深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，相信無人機(jī)的路徑規(guī)劃技術(shù)將會得到進(jìn)一步的提升，為無人機(jī)的應(yīng)用開拓出更加廣闊的空間。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1]劉艷,李文波,劉新彪,等.復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)三維航跡規(guī)劃及避障算法[J].電光與控制, 2023, 30(5):93-98.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合