基于帝国企鹅算法,如何用Matlab实现无人机三维路径规划?
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本文共计1231个文字,预计阅读时间需要5分钟。
1. 简介及发展随着小型无人机的技术发展,无人机的应用范围已从军事逐步扩展到商用和民用领域。在民用领域,无人机通常作为辅助工具处理城市问题,如建筑物的监测和无人机的飞行成为主要因素。
1 简介
随着小型无人机技术的发展,无人机的应用范围已经从军事逐步向商用和民用扩展。在民用领域,无人机一般作为辅助工具处理城市问题,建筑物是阻碍无人机飞行的主要因素。所以需要在一定约束条件下,找出无人机飞行的最优路径。传统的路径规划问题大多针对二维环境进行研究,并且已经相对成熟,而最近三维路径规划成为新的研究重点。当环境由二维拓展到三维后,会带来很多问题,三维环境拥有更广的搜索空间和危险性。蚁群算法具有优秀的搜索能力,对多优化问题有良好的性能,是智能算法应用于路径规划的热门方向。本文根据无人机路径规划的现状,提出了一种基于帝国企鹅算法的三维路径规划方法。
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1. 简介及发展随着小型无人机的技术发展,无人机的应用范围已从军事逐步扩展到商用和民用领域。在民用领域,无人机通常作为辅助工具处理城市问题,如建筑物的监测和无人机的飞行成为主要因素。
1 简介
随着小型无人机技术的发展,无人机的应用范围已经从军事逐步向商用和民用扩展。在民用领域,无人机一般作为辅助工具处理城市问题,建筑物是阻碍无人机飞行的主要因素。所以需要在一定约束条件下,找出无人机飞行的最优路径。传统的路径规划问题大多针对二维环境进行研究,并且已经相对成熟,而最近三维路径规划成为新的研究重点。当环境由二维拓展到三维后,会带来很多问题,三维环境拥有更广的搜索空间和危险性。蚁群算法具有优秀的搜索能力,对多优化问题有良好的性能,是智能算法应用于路径规划的热门方向。本文根据无人机路径规划的现状,提出了一种基于帝国企鹅算法的三维路径规划方法。

