【无人机】基于球向量的粒子群优化(SPSO)算法在无人机路径规划中的实现(Matlab代码实现)

发布于:2022-11-09 ⋅ 阅读:(10) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

无人机的路径规划技术是囊括数学、计算机科学、统计学、运动学和人工智能等多学科交叉的研究成果,其发展对我国军事、交通、农业和电影业等领域具有一定的影响,已成为高科技领域的研究热点之一。,研究了在三维窄通道和三维山区环境下球形矢量的粒子群优化 (SPSO) 算法的无人机路径规划。本文基于球形矢量的粒子群优化 (SPSO) 算法实现用于无人机(UAV)的路径规划。但是,可以对其进行修改以应用于其他优化问题。​

📚2 运行结果

部分代码:

% Convert the solution from spherical space to Cartesian coordinates

function position = SphericalToCart(sol,model)

    % Start location
    xs = model.start(1);
    ys = model.start(2);
    zs = model.start(3);
    
    % Solution in Sperical space
    r = sol.r;
    psi = sol.psi;
    phi = sol.phi;
    
    % First Cartesian coordinate
    x(1) = xs + r(1)*cos(psi(1))*sin(phi(1));
    
    % Check limits
    if x(1) > model.xmax
        x(1) = model.xmax;
    end
    if x(1) < model.xmin
        x(1) = model.xmin;
    end 
    
    y(1) = ys + r(1)*cos(psi(1))*cos(phi(1));
    if y(1) > model.ymax
        y(1) = model.ymax;
    end
    if y(1) < model.ymin
        y(1) = model.ymin;
    end
    
    z(1) = zs + r(1)*sin(psi(1));
    if z(1) > model.zmax
        z(1) = model.zmax;
    end
    if z(1) < model.zmin
        z(1) = model.zmin;
    end 
    
    % Next Cartesian coordinates
    for i = 2:model.n
        x(i) = x(i-1) + r(i)*cos(psi(i))*sin(phi(i));
        if x(i) > model.xmax
            x(i) = model.xmax;
        end
        if x(i) < model.xmin
            x(i) = model.xmin;
        end 

        y(i) = y(i-1) + r(i)*cos(psi(i))*cos(phi(i));
        if y(i) > model.ymax
            y(i) = model.ymax;
        end
        if y(i) < model.ymin
            y(i) = model.ymin;
        end

       % z(i) = z(i-1) + r(i)*cos(psi(i));
        z(i) = z(i-1) + r(i)*sin(psi(i));
        if z(i) > model.zmax
            z(i) = model.zmax;
        end
        if z(i) < model.zmin
            z(i) = model.zmin;
        end 
    end
    
    position.x = x;
    position.y = y;
    position.z = z;
end

 

🎉3 参考文献

[1]Manh Duong Phung, Quang Phuc Ha, "Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization", Journal of Applied soft computing, vol. 107, pp. 107376, 2021.

🌈4 Matlab代码实现