江苏电商网站开发wordpress 主题

江苏电商网站开发,wordpress 主题,WordPress动态icon标题,WordPress缩略图太模糊✅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。内容介绍在科技飞速发展的当下无人机凭借其独特优势已广泛应用于众多领域成为推动各行业变革与发展的关键力量。在军事领域无人机承担着侦察、目标定位和情报收集等重要任务为军事决策提供了关键支持显著提升了作战的灵活性与隐蔽性 。在民用方面无人机的身影同样无处不在。在农业植保中它能高效地进行农药喷洒和病害监测大幅提高作业效率的同时减少了农药使用量和人力投入有力推动了农业的现代化进程在物流配送领域无人机有望突破传统物流的瓶颈实现 “最后一公里” 的快速配送尤其在偏远地区或紧急物资运输中展现出无可替代的优势在环境监测领域无人机可搭载专业设备对大气、水质、土壤等进行实时监测为环境保护和生态研究提供了大量的数据支持 。然而无论在何种应用场景下无人机要高效、安全地完成任务路径规划都起着举足轻重的作用。路径规划就如同为无人机绘制了一张精确的 “行军路线图”它能帮助无人机巧妙地避开障碍物和禁飞区避免发生碰撞事故确保飞行安全。同时合理的路径规划还能使无人机以最短的飞行距离、最少的能耗和最短的时间抵达目标地点极大地提高了任务执行的效率。例如在物流配送中精准的路径规划可以让无人机快速送达货物节省时间和成本在应急救援中优化后的路径能使无人机迅速抵达受灾区域为救援工作争取宝贵的时间 。可以说路径规划是无人机实现智能化、自主化飞行的核心技术直接关系到无人机在各领域应用的成效与发展前景。传统 RRT 算法原理及不足传统 RRT 算法详解快速探索随机树RRTRapidly-Exploring Random Tree算法作为路径规划领域的经典算法自 1998 年由 Steven M. LaValle 提出后便以其独特的优势在机器人运动规划、自动驾驶等诸多领域得到了广泛应用 。其核心思想是通过在状态空间中进行随机采样逐步构建一棵搜索树以快速找到从起点到终点的可行路径。该算法的核心步骤主要包含以下几个方面1.初始化将起点作为树的根节点构建初始的搜索树。此时这棵树仅包含一个节点就像一颗刚刚种下的种子等待着在搜索空间中生根发芽 。2.随机采样在整个搜索空间内随机生成一个采样点。这个随机点的产生就像是在一片广阔的草原上随机选取一个位置为后续的搜索指明方向。例如在一个二维平面的搜索空间中随机采样点可能是坐标为 (3, 5) 的点创建连接边从最近邻居节点向随机采样点方向按照一定的步长进行扩展生成一个新的节点并将新节点与最近邻居节点连接起来形成一条边。步长的大小是一个关键参数它直接影响着搜索的效率和路径的质量。如果步长设置过小算法的搜索速度会变慢需要更多的迭代次数才能找到路径而步长设置过大则可能会导致错过一些可行的路径甚至直接跨过障碍物 。5.碰撞检测检查新生成的路径即从最近邻居节点到新节点的连线是否与障碍物发生碰撞。若发生碰撞则舍弃该新节点若未碰撞则将新节点添加到搜索树中。这一步骤就像是在前进的道路上检查是否会撞到障碍物如果会撞到就需要重新寻找其他路线 。6.目标检测不断重复上述步骤持续扩展搜索树直到新生成的节点进入目标点的一定邻域范围内此时认为找到了一条从起点到终点的可行路径。这个邻域范围可以根据实际需求进行设定例如可以设定为以目标点为圆心半径为 5 的圆形区域 。为了更直观地理解 RRT 算法的工作过程我们来看一个简单的示意图。假设在一个二维平面中存在一些障碍物用黑色区域表示起点为蓝色点终点为绿色点 。首先将起点作为根节点开始构建搜索树。然后随机生成一个采样点用红色三角形表示找到树中距离该采样点最近的节点此时树中只有起点节点从起点向采样点方向扩展一个步长生成新节点用黄色圆圈表示检查新节点与起点之间的连线是否与障碍物碰撞若不碰撞则将新节点添加到树中。不断重复这个过程随着搜索树的不断扩展最终找到一条从起点到终点的可行路径用红色线段表示 。通过这样的方式RRT 算法能够在复杂的环境中快速地探索出一条可行的路径为后续的路径规划和优化奠定了基础。传统 RRT 算法的缺陷尽管传统 RRT 算法在路径规划领域展现出了强大的探索能力能够在复杂环境中快速找到一条可行路径但其自身也存在一些不容忽视的缺陷在实际应用中可能会受到一定的限制 。路径非最优传统 RRT 算法的目标主要是快速找到一条从起点到终点的可行路径而不是追求最优路径。这是因为它在搜索过程中采用的是随机采样策略缺乏对全局信息的有效利用。例如在图 1 的场景中RRT 算法找到的路径可能是一条较为曲折的路线如图中红色路径所示而实际上可能存在一条更短、更优的路径如图中绿色路径所示。这是由于随机采样点的不确定性使得算法在扩展搜索树时无法保证每次都朝着最优路径的方向进行扩展从而导致最终得到的路径往往不是最优的 。这种非最优路径在实际应用中可能会带来一系列问题。以无人机配送为例如果无人机按照非最优路径飞行会增加飞行距离和时间从而导致能耗增加降低配送效率。此外较长的飞行路径也可能增加无人机与障碍物碰撞的风险影响飞行安全 。盲目搜索效率较低传统 RRT 算法在搜索空间中进行随机采样时缺乏对搜索方向的有效引导存在一定的盲目性。这意味着它可能会在一些没有希望找到路径的区域进行大量无效采样从而浪费了计算资源和时间。比如在一个存在大量障碍物的环境中随机采样点可能会频繁地落在障碍物区域或者远离目标点的区域使得搜索树的扩展变得缓慢且低效。而且在搜索过程中RRT 算法对于已经探索过的区域和未探索过的区域缺乏区分和重点关注不能根据已有的信息来优化后续的采样策略导致搜索效率难以得到有效提升 。在时间敏感的应用场景中如应急救援中无人机需要尽快抵达受灾区域传统 RRT 算法的低搜索效率可能会延误救援时机造成严重的后果 。对复杂环境适应性有限当面对复杂的环境如狭窄通道、密集障碍物等情况时传统 RRT 算法的性能会受到严重影响。在狭窄通道中由于通道宽度有限随机采样点命中通道区域的概率较低使得搜索树很难在该区域进行有效扩展导致算法可能长时间无法找到通过狭窄通道的路径。在密集障碍物环境中大量的障碍物增加了碰撞检测的计算量和难度同时也增加了搜索树扩展的难度使得算法的收敛速度变慢甚至可能陷入局部最小值无法找到全局最优解 。在城市环境中进行无人机路径规划时高楼大厦等障碍物密集分布传统 RRT 算法可能难以快速找到一条安全、高效的飞行路径 。这些缺陷限制了传统 RRT 算法在一些对路径质量和搜索效率要求较高的场景中的应用促使研究人员不断探索改进算法以提高其性能和适应性 。带信息的 RRT 算法带信息 RRT 算法的创新之处带信息的 RRT 算法全称为 Informed RRT 算法作为对传统 RRT 算法的重大改进在路径规划领域展现出了独特的创新优势 。它的核心创新在于巧妙地引入了先验信息和启发式函数以此来引导搜索方向极大地提升了搜索效率和路径质量 。在引入先验信息方面带信息的 RRT 算法能够充分利用已知的环境信息如地图数据、障碍物分布规律等来指导搜索过程。以在城市环境中进行无人机路径规划为例算法可以根据预先获取的城市地图了解高楼大厦等障碍物的位置和形状从而在搜索时避免在障碍物密集区域进行无效采样 。通过对地图中开阔区域和禁飞区的分析算法能够有针对性地选择采样点使得搜索树优先向可行区域扩展减少了在不可行区域的探索时间提高了搜索效率 。这种对先验信息的有效利用就像是为无人机配备了一位经验丰富的向导能够引导它在复杂的城市环境中快速找到安全的飞行路径 。启发式函数的运用也是带信息 RRT 算法的一大亮点。启发式函数能够根据当前节点与目标点之间的距离、方向等信息对节点的优先级进行评估 。在搜索过程中算法会优先选择那些启发式函数值更优的节点进行扩展从而使搜索树更有方向性地朝着目标点生长 。常见的启发式函数如欧几里得距离启发式函数通过计算节点与目标点之间的欧几里得距离为每个节点赋予一个启发式值 。距离目标点越近的节点其启发式值越低优先级越高算法会优先扩展这些节点 。这种基于启发式函数的节点选择策略使得算法能够更快地找到靠近目标点的路径减少了搜索的盲目性提高了路径规划的效率和质量 。 可以说带信息的 RRT 算法通过引入先验信息和启发式函数打破了传统 RRT 算法的盲目搜索局限为无人机在复杂环境中的路径规划提供了更智能、更高效的解决方案 。⛳️ 运行结果 部分代码function [F, M, trpy, drpy] controller(qd, t, qn, params)% CONTROLLER quadrotor controller% The current states are:% qd{qn}.pos, qd{qn}.vel, qd{qn}.euler [roll;pitch;yaw], qd{qn}.omega% The desired states are:% qd{qn}.pos_des, qd{qn}.vel_des, qd{qn}.acc_des, qd{qn}.yaw_des, qd{qn}.yawdot_des% Using these current and desired states, you have to compute the desired controls% position controller paramsKp [15;15;30];Kd [12;12;10];% attitude controller paramsKpM ones(3,1)*3000;KdM ones(3,1)*300;acc_des qd{qn}.acc_des Kd.*(qd{qn}.vel_des - qd{qn}.vel) Kp.*(qd{qn}.pos_des - qd{qn}.pos);% Desired roll, pitch and yawphi_des 1/params.grav * (acc_des(1)*sin(qd{qn}.yaw_des) - acc_des(2)*cos(qd{qn}.yaw_des));theta_des 1/params.grav * (acc_des(1)*cos(qd{qn}.yaw_des) acc_des(2)*sin(qd{qn}.yaw_des));psi_des qd{qn}.yaw_des;euler_des [phi_des;theta_des;psi_des];pqr_des [0;0; qd{qn}.yawdot_des];% Thurstqd{qn}.acc_des(3);F params.mass*(params.grav acc_des(3));% MomentM params.I*(KdM.*(pqr_des - qd{qn}.omega) KpM.*(euler_des - qd{qn}.euler));% Your code ends here % Output trpy and drpy as in hardwaretrpy [F, phi_des, theta_des, psi_des];drpy [0, 0, 0, 0];end 参考文献[1]郭聪.基于RRT的无人机三维航迹规划算法研究[D].沈阳航空航天大学,2015. 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