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O algoritmo de busca multiobjetivo MOMSA resolve o planejamento de trajetória tridimensional de drones e pode modificar sozinho a posição dos obstáculos (código MATLAB)

2024-07-12

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A solução de otimização multiobjetivo para planejamento de trajetória de UAV é um processo complexo, envolvendo a consideração de múltiplos objetivos e a aplicação de algoritmos de otimização. Aqui está uma visão geral de alguns pontos-chave e algoritmos relacionados:

1. **Estratégia de otimização multiobjetivo**: No planejamento de trajetória de UAV, múltiplos objetivos precisam ser considerados simultaneamente, como comprimento de trajetória, segurança, tempo de voo e restrições dinâmicas. A otimização desses objetivos pode ajudar os drones a encontrar caminhos ideais em ambientes complexos.

2. **Algoritmo de busca heurística**: Algoritmos de busca heurística tradicionais, como o algoritmo A*, têm sido usados ​​para planejamento de caminho de UAV. No entanto, esses algoritmos podem enfrentar desafios de eficiência e velocidade de convergência em ambientes complexos.

3. **Algoritmo metaheurístico**: Para resolver o problema de otimização de caminho, os pesquisadores adotaram algoritmos heurísticos aprimorados, como otimização por enxame de partículas (PSO), algoritmo genético (GA) e otimizador de lobo cinzento (GWO). bem na resolução de problemas complexos de otimização combinatória.

4. **Métodos baseados em aprendizado de máquina**: Métodos de aprendizado profundo e aprendizado por reforço também são aplicados ao planejamento de trajetórias de drones, permitindo que os drones aprendam com os dados dos sensores e se adaptem a ambientes complexos.

5. **Planejamento colaborativo multiagente**: Em sistemas multi-UAV, o planejamento colaborativo é particularmente importante. Isto envolve atribuição de tarefas, planeamento de caminhos e tomada de decisão colaborativa para garantir a cooperação e a partilha de recursos entre drones.

6. **Mapa de alta precisão e fusão de sensores**: A combinação de dados de mapas de alta precisão e dados de sensores, como GPS, lidar e câmeras, pode melhorar a precisão da navegação do drone e se adaptar a ambientes dinâmicos.

7. **Adaptação ambiental dinâmica**: Os algoritmos de planejamento de trajetória de UAV precisam ter a capacidade de perceber e se adaptar às mudanças ambientais em tempo real para lidar com as mudanças nos obstáculos dinâmicos e nas condições meteorológicas.

8. **Algoritmo de otimização de enxame de partículas multiobjetivo baseado em variáveis ​​de navegação (NMOPSO)**: Este é um algoritmo para planejamento de trajetória para evitar obstáculos de UAV em ambientes montanhosos complexos. e encontrar caminhos seguros e eficientes por meio de tecnologia de otimização multiobjetivo.

9. **Estratégia de otimização multiobjetivo considerando restrições de canais de voo seguros**: Em ambientes complexos, como minas subterrâneas de carvão, otimizar canais de voo seguros e trajetórias de voo é crucial para garantir a segurança de voo dos UAVs. O algoritmo proposto gera uma trajetória de voo com melhor desempenho abrangente ajustando o vetor normal do meio plano no processo de geração de um canal de voo seguro e utilizando funções multiobjetivo para modelar e otimizar os indicadores de desempenho da trajetória do UAV.

Através da aplicação abrangente desses métodos e algoritmos, soluções de otimização multiobjetivo para planejamento de rotas de UAV podem melhorar a eficiência e eficácia do planejamento de rotas, garantindo ao mesmo tempo a segurança. Pesquisas futuras continuarão a impulsionar o desenvolvimento de algoritmos para adaptação a ambientes mais complexos e dinâmicos.
 

Introdução detalhada

(1) Algoritmo de pesquisa Mantis multiobjetivo (MOMSA) para resolver o planejamento de caminho tridimensional de UAV (código MATLAB) - CSDN Blog

Código MATLAB completo

(2) O algoritmo de busca multiobjetivo do louva-a-deus MOMSA resolve o planejamento do caminho tridimensional do drone e pode modificar a posição dos obstáculos por si só (código MATLAB)

(1) O algoritmo de busca multiobjetivo do louva-a-deus MOMSA resolve o planejamento do caminho tridimensional do drone e pode modificar a posição dos obstáculos por si só (código MATLAB)

Aplicação multiobjetivo: O algoritmo de busca multiobjetivo MOMSA resolve o planejamento de caminho tridimensional do UAV e pode modificar a posição dos obstáculos por si só (código MATLAB)