?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，

代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊??

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

協(xié)同任務(wù)是指多個無人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)過程中相互協(xié)作，共同完成任務(wù)。在無人機(jī)領(lǐng)域，協(xié)同任務(wù)的應(yīng)用越來越廣泛，其中包括基于單卡車攜帶多無人機(jī)實現(xiàn)包裹投遞分配算法流程。這種技術(shù)可以極大地提高包裹投遞的效率和準(zhǔn)確性，為物流行業(yè)帶來了革命性的變革。

在傳統(tǒng)的包裹投遞過程中，通常是由一輛車輛負(fù)責(zé)將包裹從倉庫運(yùn)送到目的地。這種方式存在著諸多問題，比如路線規(guī)劃不合理、交通擁堵、送貨時間不確定等。而基于單卡車攜帶多無人機(jī)的包裹投遞系統(tǒng)，則可以有效地解決這些問題。

首先，讓我們來看看這種系統(tǒng)是如何工作的。首先，一輛裝載了多個無人機(jī)的卡車會從倉庫出發(fā)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的路線規(guī)劃，前往各個投遞點。一旦到達(dá)目的地，卡車會停下來，無人機(jī)就會從車上起飛，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的投遞區(qū)域和順序，將包裹逐一送達(dá)。而卡車則可以在無人機(jī)完成投遞后繼續(xù)前往下一個目的地，從而實現(xiàn)了多個投遞點的同時進(jìn)行。

為了實現(xiàn)這種系統(tǒng)，需要一個高效的包裹投遞分配算法。這個算法需要考慮到多個因素，比如無人機(jī)的飛行速度、最優(yōu)的投遞順序、投遞區(qū)域的劃分等。一個好的算法可以使得整個投遞過程更加高效和快速，從而提高了物流行業(yè)的競爭力。

在實際應(yīng)用中，這種系統(tǒng)已經(jīng)取得了一定的成果。一些物流公司已經(jīng)開始嘗試使用單卡車攜帶多無人機(jī)的包裹投遞系統(tǒng)，取得了較好的效果。這種系統(tǒng)不僅提高了投遞效率，還降低了成本，為物流行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。

該算法綜合利用了經(jīng)濟(jì)學(xué)原理來生成卡車和無人機(jī)路徑； 對環(huán)境中多個分散的客戶點和卡車?？奎c進(jìn)行同時規(guī)劃； 無人機(jī)受到常規(guī)的載荷約束和無人機(jī)飛行距離（電池電荷）約束； 只能由無人機(jī)去服務(wù)客戶，卡車充當(dāng)移動倉庫的角色； 由一部分卡車?？奎c是不需要訪問的。 同時對卡車和無人機(jī)的路徑進(jìn)行規(guī)劃，是比較復(fù)雜的，本人已通過對比，發(fā)現(xiàn)該算法是比較高效的，無論是解的質(zhì)量，還是算法的運(yùn)行時間。

總的來說，基于單卡車攜帶多無人機(jī)實現(xiàn)包裹投遞分配算法流程是一個非常具有前景的技術(shù)。隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，相信這種系統(tǒng)將會在未來得到更廣泛的應(yīng)用，為物流行業(yè)帶來更多的便利和效益。

?? 部分代碼

function PlotEachDrone(data,Sv,Droute)Svlength = length(Sv);Droutelength = size(Droute,1);allPos = data.allPos';scatter(data.stoppingPos(1,:),data.stoppingPos(2,:),80,'s','filled','b');hold on;for i = 1:data.customerNum% ? ? ? ? scatter(data.customerPos(1,i),data.customerPos(2,i),50,'filled','g'); ? ?scatter(data.customerPos(1,i),data.customerPos(2,i),50,'filled','r');endfor i = 1:Svlength-1 ? ?plot([allPos(Sv(i),1),allPos(Sv(i+1),1)],[allPos(Sv(i),2),allPos(Sv(i+1),2)],"Color",'k',"LineWidth",1.5);%畫卡車路線 ? ?hold onendclr = hsv(Droutelength);for j = 1:Droutelength ? ? jDroneRoute = Droute(j,:); ? ? Droutelength = length(jDroneRoute); ? ? jColor = clr(j,:); ? ? for s = 1:Droutelength ? ? ? ? sFlyRoute = jDroneRoute{s}; ? ? ? ? if ~isempty(sFlyRoute) ? ? ? ? ? ? for k = 1:length(sFlyRoute)-1 ? ? ? ? ? ? ? ? plot([allPos(sFlyRoute(k),1),allPos(sFlyRoute(k+1),1)],[allPos(sFlyRoute(k),2),allPos(sFlyRoute(k+1),2)],"Color",jColor,"LineWidth",1.2);%畫無人機(jī)路線 ? ? ? ? ? ? end ? ? ? ? end ? ? endendxlim([-5 400]);ylim([-5 300]);hold off;end

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 牛雙誠,晉玉強(qiáng),寇昆湖.基于區(qū)塊鏈的多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配方法研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2023, 35(5):949-956.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.21-1348.

[2] 高洪元,陳世聰,崔志華,等.基于任務(wù)切片的異構(gòu)多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)分配方法:CN202111423642.9[P].CN202111423642.9[2023-11-11].

[3] 魏成巍,裴毅,劉東升,等.基于PSO的多無人機(jī)協(xié)同任務(wù)目標(biāo)分配方法[J].計算機(jī)與現(xiàn)代化, 2015(11):4.DOI:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.11.007.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真定制

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、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、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