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第11章-多無人機協同航跡規劃方法

• • 11.1 航跡規劃常用算法
  • 11.2 改進動態規劃算法的航跡規劃
  • • 11.2.1 路徑節點生成
    • 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
    • 11.3.3 建立地形與威脅模型
    • 11.3.4 建立航跡適應度函數
    • 11.3.5 設計遺傳操作算子
    • 11.3.6 仿真驗證
  • 11.4 本章小結

11.1 航跡規劃常用算法

基于 Voronoi 圖的二維路徑規劃

動態規劃法

$A^{?}$ 搜索算法

遺傳算法

蟻群算法

基于粒子群優化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 的航跡規劃算法

貝葉斯優化算法

人工勢場法

模擬退火法

在實際應用中，往往不是使用單一的航跡規劃算法，而是分階段使用不同的規劃算法。這樣既能保證整體航跡在某種性能指標下最優，又便于在復雜環境下實現規劃的實時性。

11.2 改進動態規劃算法的航跡規劃

11.2.1 路徑節點生成

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

11.3.3 建立地形與威脅模型

11.3.4 建立航跡適應度函數

11.3.5 設計遺傳操作算子

11.3.6 仿真驗證

11.4 本章小結

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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