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在無(wú)人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，四旋翼無(wú)人機(jī)（quadrotor）一直是備受關(guān)注的研究對(duì)象。它具有靈活的飛行能力和適應(yīng)各種環(huán)境的特點(diǎn)，因此在軍事、民用和科研領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。而在四旋翼無(wú)人機(jī)的研究中，路徑規(guī)劃是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。本文將介紹基于quadrotor實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃的相關(guān)技術(shù)和方法。

首先，我們需要了解路徑規(guī)劃的概念。路徑規(guī)劃是指在給定的環(huán)境中，找到一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路徑的過(guò)程。在四旋翼無(wú)人機(jī)中，路徑規(guī)劃的目的是使無(wú)人機(jī)能夠安全、高效地到達(dá)指定的目標(biāo)位置，同時(shí)避開(kāi)障礙物和不利的飛行條件。因此，路徑規(guī)劃涉及到對(duì)環(huán)境的建模和對(duì)無(wú)人機(jī)飛行能力的考量，是一個(gè)復(fù)雜而又具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

在實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃的過(guò)程中，軌跡定位是一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)。軌跡定位是指在給定的環(huán)境中，確定無(wú)人機(jī)飛行的軌跡和姿態(tài)的過(guò)程。在四旋翼無(wú)人機(jī)中，軌跡定位需要考慮到無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性、環(huán)境的變化以及傳感器的精度等因素。因此，軌跡定位的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性對(duì)于路徑規(guī)劃的成功實(shí)施至關(guān)重要。

基于quadrotor實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)之一是傳感器融合。傳感器融合是指將不同類(lèi)型的傳感器信息進(jìn)行融合，以提高對(duì)環(huán)境的感知能力和對(duì)無(wú)人機(jī)狀態(tài)的估計(jì)精度。在四旋翼無(wú)人機(jī)中，常用的傳感器包括GPS、慣性測(cè)量單元（IMU）、視覺(jué)傳感器等。通過(guò)將這些傳感器信息進(jìn)行融合，可以更準(zhǔn)確地獲取無(wú)人機(jī)的位置、速度和姿態(tài)信息，從而為路徑規(guī)劃提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。

另外，基于quadrotor實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃還需要考慮到無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性。四旋翼無(wú)人機(jī)具有復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特性，包括姿態(tài)穩(wěn)定性、動(dòng)力分配和飛行控制等方面。在路徑規(guī)劃過(guò)程中，需要考慮到無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性，以確保生成的飛行軌跡能夠滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)的飛行能力和穩(wěn)定性要求。

除此之外，基于quadrotor實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃還需要考慮到環(huán)境的建模和障礙物避障。在實(shí)際飛行中，無(wú)人機(jī)需要避開(kāi)各種障礙物，如建筑物、樹(shù)木、電線(xiàn)等。因此，對(duì)環(huán)境的建模和對(duì)障礙物的檢測(cè)是路徑規(guī)劃中的關(guān)鍵問(wèn)題。通過(guò)建立環(huán)境模型和對(duì)障礙物進(jìn)行識(shí)別和定位，可以為無(wú)人機(jī)生成安全、高效的飛行路徑。

綜上所述，基于quadrotor實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃涉及到傳感器融合、動(dòng)力學(xué)特性考量、環(huán)境建模和障礙物避障等多個(gè)方面的技術(shù)和方法。通過(guò)綜合考慮這些因素，并結(jié)合先進(jìn)的控制算法和路徑規(guī)劃策略，可以實(shí)現(xiàn)四旋翼無(wú)人機(jī)的安全、高效飛行。隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，相信基于quadrotor實(shí)現(xiàn)四旋翼路徑規(guī)劃的研究將會(huì)取得更加顯著的進(jìn)展，為無(wú)人機(jī)的應(yīng)用和發(fā)展提供更多可能性。

📣 部分代碼

% This source code is written to implement flight simulations for one quadrotor% ?% shall we go!clear allclc% simulation paraments set updt=0.01;stime=50;loop=stime/dt;?% flocking paraments set upd=3;n=1;?% init states=zeros(12,n);s(1:3,:)=unifrnd(-0,0,[3,n]);s(4:6,:)=unifrnd(-0,0,[3,n]);s(7,:)=unifrnd(-0.0*pi,0.0*pi,[1,n]);s(8,:)=unifrnd(-0.0*pi,0.0*pi,[1,n]);s(9,:)=unifrnd(-0.0*pi,0.0*pi,[1,n]);x=s(1);y=s(2);z=s(3);vx=s(4);vy=s(5);vz=s(6);phi=s(7);theta=s(8);psi=s(9);vphi=s(10);vtheta=s(11);vpsi=s(12);?% public virtual leadr initxl=[0;0;0];vl=[0;0;0];?%parameters for quadrotorpara.g=9.8;para.m=1.2;para.Iy=0.05;para.Ix=0.05;para.Iz=0.1;para.b=10^-4;para.l=0.5;para.d=10^-6;para.Jr=0.01;para.k1=0.02;para.k2=0.02;para.k3=0.02;para.k4=0.1;para.k5=0.1;para.k6=0.1;para.omegaMax=330;?% history capturexyHis=zeros(d,n+1,loop+1);xyHis(:,:,1)=[xl s(1:3)];?%simulation starthwait=waitbar(0,'??DD?D>>>>>>>>>>');?sp=1;omegaHis=zeros(4,loop);for t=1:loop        %leader information generator    if t/loop<0.1        al=([0;0;sp]-vl);    elseif t/loop<0.2        al=([sp;0;0]-vl);    elseif t/loop<0.4        al=([0;sp;0]-vl);    elseif t/loop<0.6        al=([-sp;0;0]-vl);    elseif t/loop<0.8        al=([0;-sp;0]-vl);    elseif t/loop<0.9        al=([sp;0;sp]-vl);    else        al=([sp;0;0]-vl);    end?    vl=vl+dt*al;    xl=xl+dt*vl;?    % get motor speeds form the controller    omega=quadrotor_controller(s,xl,vl,0,para,1,10);        %record the speeds    omegaHis(:,t)=omega;        %send speeds of four motors to quadrotor and get its state    s=quadrotor_kinematics(s,omega,para,dt);        %recodrd the position of quadrotor at time t/loop*stime    xyHis(:,:,t+1)=[xl s(1:3)];        waitbar(t/loop,hwait,'simulating...');end?close(hwait);%show the animation of the flight processfigure(1)plotHis3(xyHis,dt,-1,200)axis equalgrid on?%show changes in motor speeds during the flightfigure(2)plot(omegaHis')grid on?

?? 運(yùn)行結(jié)果?

🔗 參考文獻(xiàn)

[1]? Samira H , Razika B , Kousseila B ,et al.Gain Scheduling Control for a Quadrotor Based on Proportional Derivative Controller[C]//2023 Sixth International Conference on Vocational Education and Electrical Engineering (ICVEE).0[2023-12-19].DOI:10.1109/ICVEE59738.2023.10348263.

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線(xiàn)優(yōu)化

5 無(wú)線(xiàn)傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合