✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍1 摘要无人机在搜救行动中可用于勘测未知区域并生成供救援人员使用的地图。本项目开发了一套适用于拥挤环境的协同多无人机系统并实现了多目标 RRT 规划算法该算法随着无人机数量增加展现出渐近完备性有效解决了传统 RRT 规划算法的局限性。同时系统还实现了针对无人机目标位置的次优视点生成机制旨在提升监测与地图构建过程中的信息获取效率。2 引言地震现场存在多种对人类应急响应人员构成威胁的风险因素如气体泄漏、电气隐患及尖锐碎片等。利用无人机可绘制灾区地形图并定位遇难者位置使应急人员能高效开展搜救与救援工作。地震后室内环境因残骸堆积而难以探索本项目致力于开发适用于拥挤环境的稳健多无人机搜救系统。各无人机搭载激光雷达传感器可在未知环境中构建空间占用地图并通过多目标 RRT 算法实现自主控制。系统性能通过 MATLAB 软件的开发与仿真验证借助SLAM同步定位与地图构建、路径规划及多机器人协同等先进算法该系统在模拟室内灾区场景中展现出高效的搜索能力。3 方法3.1 问题的数学定义 无人机的状态即起始状态与目标状态被定义为{xyzΘ }。在构建地图时仅考虑标准无人机完整状态中的 Θ航向以反映传感器的姿态信息。3.2 工具箱与模型 MATLAB 中的无人机及导航工具箱为模型构建与控制仿真提供了基础。UAVDubinsConnections运动学模型为固定翼无人机提供了动态可行的连通单元地图构建过程中采用三维占用图并通过ValidatorOccupancyMap3D对象确定无人机可自由移动的位置。3.3 高层次算法3.3.1 占用图与次优视点 在未知拥挤环境中进行测绘时每架无人机均从初始起始位置红色标记开始。基于激光雷达传感器数据可生成新的占用图即完整环境的新区域。次优视点NBV规划详见第3.4节则确定地图上能提供最大信息增益、最有利于完成三维重建的位置绿色标记最终生成NDrones NBV即目标姿态集。3.3.3 无人机轨迹追踪每架无人机随后沿其指定目标的解算轨迹飞行并采集新的激光雷达扫描数据。将各无人机的激光雷达扫描数据整合后生成新的占用地图。上述步骤将持续重复执行直至完成最大次数的高层级迭代。后续章节将深入探讨每个步骤中的底层算法。3.4 NBV 生成激光雷达扫描结果生成占用地图——即一个均匀分布的数值场表示环境中特定位置存在障碍物的概率。 NBV 被定义为在下一次传感器数据采集迭代中能带来最大信息增益的地图坐标点。1设定阈值占用阈值0.4和空闲阈值0.7分别用于判定地图上某位置是否被占据或为空闲状态。2构建二值占用图getOccupancy功能对整个当前地图进行扫描并将其转换为表示障碍物位置的二值三维矩阵。3探索-检测算法从无人机状态空间中随机抽取100个动态可行且未被占据的位置若每架无人机在这些潜在位置之一进行扫描则simulateLidarSensor会生成新的二值地图预测结果信息增益定义为该整张地图上的信息增益总和。4确定 NBV 信息增益最大的无人机位置被设为NBV最佳目标位姿这些位姿即作为多目标 RRT 输入至各无人机。3.5 多目标 RRT 算法实时脚本会创建一个存储多个无人机实例的集群这些实例均属于Drone类。该类主要包含每个无人机的起始姿态、目标姿态、规划器即 plannerMultiUAVMultiGoalRRT 类的实例以及用于存储该无人机规划器运行结果的相关变量目标成本值、目标解集、解信息及分配目标。该规划器在基础 RRT 算法基础上进行了扩展1初始化目标状态构造函数首先创建一个名为ReachedGoals的布尔数组用于记录各目标是否已达成并将所有状态初始化为false同时创建暂存已找到目标对应的节点ID数组tentativeGoalIds初始值为空2验证姿态并构建搜索树通过validateStartGoal方法确认起始姿态与目标姿态均具备动态可行性并用起始状态初始化 MATLAB 搜索树3状态采样从未被占据的状态空间中随机选取一个状态需满足未达成目标条件该状态会被记录在ReachedGoals数组中4扩展搜索设置InProgress状态并启动扩展过程从最近邻状态向随机采样的状态进行插值搜索当路径长度超过MaxConnectionDistance时可能触发MotionInCollision状态新节点及其索引会被插入搜索树5目标验证最终将新节点与目标姿态进行比对。目标达成判定模块规定若从当前坐标{xyz}到任一目标坐标{xyz}的向量模长处于目标阈值范围内则视为该目标已达成若为新达成的目标则更新“已达成目标”计数器当所有目标均达成时状态设置为“全部目标达成”否则设置为“目标未达成”。6解决方案更新扩展函数返回更新后的状态信息。若达成新目标目标达成则将新的节点索引插入暂定目标标识数组中。重复步骤3至6直至达到最大迭代次数或“全部目标达成”条件。7规划后处理针对 RRT 成功抵达的所有目标存储于步骤6进行回溯计算以获取路径成本并记录相关数据——成本值即为无人机至目标点的Dubins连接路径长度。8匈牙利算法构建一个N无人机×N目标的成本矩阵填入各无人机到达每个可行目标所需的成本值未达成目标时其成本值设为极大值-1e6随后对成本矩阵进行优化以分配目标若某无人机无法抵达特定目标则优先为其分配可行目标若无可达目标则将其标记为空闲状态并保持原位置直至下一轮空间占用图迭代。同时更新其“分配目标”属性。⛳️ 运行结果 部分代码classdef SimpleUniformSampler handle% Minimal uniform sampler that works with ExampleHelperUAVStateSpace,% trying several likely names for the bounds property/method.​propertiesStateSpaceBounds % [numVars x 2]end​methodsfunction obj SimpleUniformSampler(ss)obj.StateSpace ss;obj.Bounds SimpleUniformSampler.tryGetBounds(ss); % -- robust lookupend​function X sample(obj, n)if nargin 2, n 1; end​% If the state space already knows how to sample uniformly, use it.if ismethod(obj.StateSpace, sampleUniform)X obj.StateSpace.sampleUniform(n);return;end​% Otherwise sample from the discovered bounds.B obj.Bounds; % [numVars x 2]lo B(:,1); hi B(:,2); % 1 x DX rand(n, numel(lo)) .* (hi - lo) lo;​% Clamp to bounds if supportedif ismethod(obj.StateSpace, enforceStateBounds)X obj.StateSpace.enforceStateBounds(X);endendend​methods (Static, Accessprivate)function B tryGetBounds(ss)% Try common property names firstcandProps {Bounds, StateBounds, RandomStateBounds, DefaultRandomStateBounds};for k 1:numel(candProps)p candProps{k};if isprop(ss, p)B ss.(p);return;endend% Try common methodscandMeth {getBounds,bounds,stateBounds,randomStateBounds,defaultRandomStateBounds};for k 1:numel(candMeth)m candMeth{k};if ismethod(ss, m)B ss.(m);return;endenderror([Could not determine state-space bounds. Your ExampleHelperUAVStateSpace ...should expose a bounds property/method (e.g., Bounds or RandomStateBounds).]);endendend 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP