一、无人机协同路径规划原理 在本代码中,多无人机协同问题实际上是对单无人机的扩展,即对每个无人机采用相同的约束条件,最后利用多目标水母算法求解两个无人机的总成本的帕累托解。为了防止多无人机相互冲突的问题,这里采用设置不同的起点位置与终点位置。其中,单个无人机的建模方法如下: (1)路径长度成本 F1...
IDSW是识别转换的数量,即给定轨迹从一个真实目标变为另一个目标的次数。 **多目标跟踪精度(MOTP)**是所有真实正值与其对应的真实目标之间的平均差异。对于边界框重叠,其计算公式如下: 其中ct表示帧t和dt中的匹配数目,i是目标i与帧t中指定的真实目标的边界框重叠。 然后,将IDF1表示为正确识别的检测数与平均真实...
5 多目标海洋捕食者算法(MOMPA)求解旅行商问题 5.1 旅行商知识 5.2 运行结果 6 Matlab代码实现 1 概述 本文提出了最近提出的海洋捕食者算法(MPA)的多目标版本,称为多目标海洋捕食者算法(MOMPA)。在此算法中,引入了一个外部归档组件来存储到目前为止找到的非主导帕累托最优解。基于精英选择方法,提出一种顶级捕食...
移动机器人(Mobile robot,MR)的路径规划的目标函数f1和f2分别是路径成本最小和平滑成本最小。 参考文献: [1]于振翱. 面向多目标优化的移动机器人路径规划方法研究[D]. 山东:聊城大学,2023. [2]杨嘉. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的移动机器人路径规划研究[D]. 陕西:长安大学,2021. 四、MORIME求解移动机器人路径规划...
在无人机路径规划问题中,多目标优化算法起着核心作用,它主要关注如何在复杂环境中为无人机找到短而安全的路径。当前研究中,多目标优化算法已经成功应用于解决无人机在不同环境中的路径规划问题,包括障碍物规避、最短路径寻找以及飞行安全性等目标的优化。
总之,基于多目标粒子群算法求解多无人机多任务路分配及路径规划的研究具有重要的理论和实际意义。通过该研究,我们可以为无人机应用提供更加高效的路分配和路径规划方案,从而推动无人机技术在各个领域的进一步发展。 📣 部分代码 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 ...
简介:路径规划|多目标海洋捕食者算法(MOMPA)求解最短路径问题(Matlab代码实现) 1 概述 本文提出了最近提出的海洋捕食者算法(MPA)的多目标版本,称为多目标海洋捕食者算法(MOMPA)。在此算法中,引入了一个外部归档组件来存储到目前为止找到的非主导帕累托最优解。基于精英选择方法,提出一种顶级捕食者选择机制,从档案...
(六)多目标螳螂搜索算法(Multi-objective Mantis Search Algorithm ,MOMSA)求解无人机三维路径规划(MATLAB代码)-CSDN博客 close all clear clc dbstop if all error addpath("./MOMSA/") global model model = CreateModel(); % 创建模型 MultiObj= fun_info();%获取无人机模型信息 params.maxgen=100; % ...
人工兔算法(ARO):该算法利用ARO算法的全局搜索能力和局部开发能力,有效解决了无人机在复杂城市地形下避障三维航迹规划问题,具有较高的规划精度和效率 。 在实际应用中,无人机三维路径规划的目标函数通常包括路径长度、飞行时间、安全系数和能量消耗等方面。同时,需要满足的约束条件包括地形约束、障碍物约束、动力学约束...
移动机器人(Mobile robot,MR)的路径规划的目标函数f1和f2分别是路径成本最小和平滑成本最小。 参考文献: [1]于振翱. 面向多目标优化的移动机器人路径规划方法研究[D]. 山东:聊城大学,2023. [2]杨嘉. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的移动机器人路径规划研究[D]. 陕西:长安大学,2021. ...