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      基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法

      文檔序號(hào):40282798發(fā)布日期:2024-12-11 13:24閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,包括如下步驟:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟3具體為:

      3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟4具體為:

      4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟41中,利用hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向網(wǎng)格編號(hào)地圖的網(wǎng)格添加能量并進(jìn)行能量狀態(tài)迭代更新的具體公式如下:

      5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟45中,nsga-ⅲ方法分別在n個(gè)待選區(qū)域內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)待選路徑點(diǎn),得到一條共n個(gè)路徑點(diǎn)的初始路徑,種群pt內(nèi)共dim條初始路徑,在dim條初始路徑中遍歷尋找后獲得最優(yōu)的n個(gè)路徑點(diǎn)組成的路徑。

      6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟45中,nsga-ⅲ方法采用的適應(yīng)度函數(shù)包括路徑長(zhǎng)度、障礙物威脅成本以及路徑平滑度成本,路徑長(zhǎng)度、障礙物威脅成本以及路徑平滑度成本均作為優(yōu)化目標(biāo),從而形成多優(yōu)化目標(biāo)。

      7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述路徑長(zhǎng)度f(wàn)1的公式如下:

      8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述障礙物威脅成本f2的公式如下:

      9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述路徑平滑度成本f3的公式如下:

      10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟5具體為:


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化方法的無(wú)人機(jī)復(fù)雜場(chǎng)景路徑規(guī)劃方法。首先建立無(wú)人機(jī)工作環(huán)境的柵格地圖,并進(jìn)行地圖分割,然后應(yīng)用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出一條無(wú)碰撞的最短初始路徑,接著進(jìn)行路徑點(diǎn)探索拓展,得到多條隨機(jī)路徑作為初始種群,再應(yīng)用NSGA?Ⅲ方法對(duì)多條路徑進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算,得到一條符合要求的無(wú)碰撞路徑,最后對(duì)得到的規(guī)劃路徑采用三次B樣條曲線(xiàn)進(jìn)行平滑處理。本發(fā)明通過(guò)結(jié)合Hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,解決了傳統(tǒng)NSGA?Ⅲ方法運(yùn)算效率低的問(wèn)題,提高了多目標(biāo)優(yōu)化方法的運(yùn)算效率,提高無(wú)人機(jī)路徑生成多目標(biāo)優(yōu)化能力;通過(guò)提出高斯正態(tài)隨機(jī)數(shù)分布策略,拓寬了NSGA?Ⅲ方法種群數(shù)量,有效改善了種群多樣性,解決了陷入局部最小值問(wèn)題。

      技術(shù)研發(fā)人員:王偉,廖榆信,徐澤銓,滕衛(wèi)明,郝昊陽(yáng),張國(guó)良,王戰(zhàn),賀海晏,王進(jìn),陸國(guó)棟
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:浙江理工大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/10
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