第10章回到目錄第12章

第11章-多無人機協(xié)同航跡規(guī)劃方法

• • 11.1 航跡規(guī)劃常用算法
  • 11.2 改進動態(tài)規(guī)劃算法的航跡規(guī)劃
  • • 11.2.1 路徑節(jié)點生成
    • 11.2.2 最短路徑生成
    • 11.2.3 仿真驗證
  • 11.3 改進遺傳算法的多約束航跡規(guī)劃
  • • 11.3.1 航跡編碼方式改進
    • 11.3.2 滿足約束的航跡染色體解碼實現(xiàn)
    • 11.3.3 建立地形與威脅模型
    • 11.3.4 建立航跡適應(yīng)度函數(shù)
    • 11.3.5 設(shè)計遺傳操作算子
    • 11.3.6 仿真驗證
  • 11.4 本章小結(jié)

11.1 航跡規(guī)劃常用算法

基于 Voronoi 圖的二維路徑規(guī)劃

動態(tài)規(guī)劃法

$A^{?}$ 搜索算法

遺傳算法

蟻群算法

基于粒子群優(yōu)化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 的航跡規(guī)劃算法

貝葉斯優(yōu)化算法

人工勢場法

模擬退火法

在實際應(yīng)用中，往往不是使用單一的航跡規(guī)劃算法，而是分階段使用不同的規(guī)劃算法。這樣既能保證整體航跡在某種性能指標(biāo)下最優(yōu)，又便于在復(fù)雜環(huán)境下實現(xiàn)規(guī)劃的實時性。

11.2 改進動態(tài)規(guī)劃算法的航跡規(guī)劃

11.2.1 路徑節(jié)點生成

11.2.2 最短路徑生成

11.2.3 仿真驗證

11.3 改進遺傳算法的多約束航跡規(guī)劃

11.3.1 航跡編碼方式改進

11.3.2 滿足約束的航跡染色體解碼實現(xiàn)

11.3.3 建立地形與威脅模型

11.3.4 建立航跡適應(yīng)度函數(shù)

11.3.5 設(shè)計遺傳操作算子

11.3.6 仿真驗證

11.4 本章小結(jié)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【控制】《多无人机协同控制技术》周伟老师-第11章-多无人机协同航迹规划方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。