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凡科网站模板下载,凡科网做网站能达到什么效果,wordpress 管理菜单,北京家居网站建设✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码获取及仿真…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。内容介绍一RRT 算法核心机制与优势在无人机飞行的广阔天地里路径规划宛如为其绘制前行的蓝图而 RRT 算法正是这蓝图绘制过程中极为关键的画笔。RRT全称 Rapidly - Exploring Random Tree即快速探索随机树算法它独树一帜采用了基于随机采样和树结构扩展的巧妙方式来实现高维空间中的路径规划。想象一下在一个复杂的空间里存在着各种障碍物无人机需要从起点顺利抵达终点。RRT 算法就如同一位机智的探险家它首先在这个配置空间中随机生成一个采样点这个采样点就像是探险家在茫茫荒野中随机选择的一个探索方向。然后它会在已经构建的搜索树中精准地找到距离这个采样点最近的节点这个最近节点就像是探险家在已探索区域中距离新探索方向最近的据点。接着从这个最近节点出发沿着指向采样点的方向小心翼翼地扩展出一个新节点仿佛探险家从据点向新方向迈出了一小步。在这一步中RRT 算法会进行一项至关重要的检测 —— 碰撞检测它会仔细判断新节点是否会与周围的障碍物发生碰撞。如果新节点是安全的就如同探险家发现新的落脚点是安全的一样这个新节点就会被成功加入到搜索树中。如此循环往复搜索树不断生长就像探险家不断探索新的区域直到树中的某个节点成功接近目标点此时一条从起点到终点的路径就被成功找到了。RRT 算法的优势十分显著。它最大的亮点在于无需对复杂的环境进行精确建模。在现实世界中环境往往是千变万化且充满不确定性的要精确建模难度极大。而 RRT 算法巧妙地避开了这一难题通过随机采样的方式能够快速地探索复杂的非凸空间就像一位勇敢的探险家在未知的丛林中自由穿梭不受复杂地形的束缚。此外对于存在微分约束的无人机系统来说RRT 算法同样表现出色它能够很好地适应无人机的运动特性为多无人机协同控制提供了坚实的基础框架让无人机在复杂的环境中也能有条不紊地飞行。二多无人机协同控制对路径规划的特殊需求当多架无人机协同飞行时就如同一场精心编排的空中舞蹈每一架无人机都需要与其他伙伴紧密配合这对路径规划提出了一系列特殊而严苛的要求。首先是队形保持。在多无人机协同作业中保持特定的队形至关重要。例如在航拍测绘任务中无人机可能需要保持整齐的矩阵队形以确保对地面区域进行全面且无遗漏的拍摄在军事侦察中V 型队形或许能更好地发挥无人机群的侦察优势。为了实现稳定的队形每架无人机的相对位置误差必须严格控制在阈值内一般来说这个阈值可以设定为 ±0.5 米就像舞蹈演员们在舞台上要保持精确的站位一样这样才能呈现出整齐划一的效果。避碰协同也是关键环节。多架无人机在同一空域飞行避免相互碰撞是保障飞行安全的首要任务。这就要求每架无人机不仅要巧妙避开环境中的障碍物如高楼大厦、山脉等还要时刻留意其他无人机的位置确保彼此之间的距离始终不小于安全距离通常这个安全距离设定为 2 米如同车辆在道路上行驶时要保持安全车距一样以防止发生碰撞事故。轨迹同步同样不可或缺。在协同飞行过程中各架无人机的轨迹需要在时间维度上实现精准协同。比如当无人机群需要同时转弯时每架无人机都必须在同一时刻、以相同的角度和速度进行转弯操作就像一群大雁在飞行中整齐地变换方向一样避免因某架无人机的延迟或提前而导致整个队形溃散。动态适应能力更是多无人机协同控制的必备技能。在实际飞行中突发情况时有发生比如突然出现的障碍物可能是临时升空的其他飞行器也可能是突然出现的恶劣天气导致的气流变化等。此时多无人机系统需要具备强大的动态适应能力当某架无人机遭遇突发障碍时其他无人机能够迅速做出反应同步调整自己的轨迹就像一个紧密协作的团队在面对突发状况时能够迅速做出调整维持整体的稳定和高效运作。幸运的是RRT 算法凭借其强大的扩展性和适应性能够很好地满足多无人机协同控制的这些高维约束需求。通过多树并行搜索的方式就像多个探险家同时从不同方向出发探索未知区域每棵树对应一架无人机的路径搜索它们之间相互协作、相互避让从而实现多无人机的协同路径规划。或者采用带约束的 RRT * 算法在传统 RRT 算法的基础上加入各种约束条件如上述提到的队形保持、避碰协同等约束使得算法能够更加精准地为多无人机规划出安全、高效的飞行路径。⛳️ 运行结果 部分代码clear;close;clc;p1[38,5,3];p2[18,18,28];q1[40,5,5];q2[20,20,30];s1p2-p1;s2q2-q1;res1((s1*s2)*((p1-q1)*s2)-(s2*s2)*((p1-q1)*s1))/((s1*s1)*(s2*s2)-(s1*s2)*(s1*s2)); %lamta1res2-((s1*s2)*((p1-q1)*s1)-(s1*s1)*((p1-q1)*s2))/((s1*s1)*(s2*s2)-(s1*s2)*(s1*s2)); %lamta2if(res11res10res21res20) %如果两个垂足都在两个直线段上则将lambda带入可得到两个垂足坐标求其长度即可tmp1p1res1*s1;tmp2q1res2*s2;tmptmp1-tmp2;distancesqrt(tmp*tmp);elseres3(q1-p1)*s1/(s1*s1); %如果有垂足不落在线段上需要进行下一步判断分别计算两个线段的四个坐标点到另外一条线段的长度if (res30res31) %q1点到p1p2线段的距离同样计算lamta,如果在0~1表示垂足在线段上带入求值tmpq1-(p1res3*s1);d1sqrt(tmp*tmp);elsed1sqrt(min((q1-p1)*(q1-p1),(q1-p2)*(q1-p2)));%如果垂足不在线段上直接判断到达两个端点的线段长度即可取最小endres4(q2-p1)*s1/(s1*s1); %q2到线段p1p2距离if (res40res41)tmpq2-(p1res4*s1);d2sqrt(tmp*tmp);elsed2sqrt(min((q2-p1)*(q2-p1),(q2-p2)*(q2-p2)));endres5(p1-q1)*s2/(s2*s2); %p1到线段q1q2距离if (res50res51)tmpp1-(q1res5*s2);d3sqrt(tmp*tmp);elsed3sqrt(min((p1-q1)*(p1-q1),(p1-q2)*(p1-q2)));endres6(p2-q1)*s2/(s2*s2); %p2到线段q1q2距离if (res60res61)tmpp2-(q1res6*s2);d4sqrt(tmp*tmp);elsed4sqrt(min((p2-q1)*(p2-q1),(p2-q2)*(p2-q2)));enddistancemin(min(d1,d2),min(d3,d4));%取四个最短的一个即可end 参考文献 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团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化电力系统核心问题经济调度机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成GAN/蒙特卡洛不确定性优化鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模经济调度算法优化改进模型优化潮流分析鲁棒优化创新点文献复现微电网配电网规划运行调度综合能源混合储能容量配置平抑风电波动多目标优化静态交通流量分配阶梯碳交易分段线性化光伏混合储能VSG并网运行构网型变流器 虚拟同步机等包括混合储能HESS蓄电池超级电容器电压补偿,削峰填谷一次调频功率指令跟随光伏储能参与一次调频功率平抑直流母线电压控制MPPT最大功率跟踪控制构网型储能光伏微电网调度优化新能源虚拟同同步机VSG并网小信号模型 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 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 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BFSP5 往期回顾扫扫下方二维码