【数学建模】2024年深圳杯数学建模竞赛全国二等奖之基于MATLAB的无人机协同避障路径规划解决方案（C题）附matlab代码

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🔥 内容介绍

本问题构建了一个两架无人机协同避障的场景,要求在避障的同时,兼顾“时间最少”与“不能碰面”两个条件,给出最优的航迹。

针对问题一,要求“先到达的无人机用时最少”。本文将问题转化为只有一架无人机需要越障,找出此时用时最短的航线。结合题目其他的约束条件,给出了一组符合题目要求的两架无人机的航迹。

针对问题二,要求“后到达的无人机用时最少”。本文深度挖掘题给几何条件,通过几何分析将位于两个半平面的无人机航线整合到一个半平面上研究。由此,题给约束条件发生变化。在新的约束条件下,找出用时最少的临界条件,得到了航线补偿长度的普遍计算方法及航线补偿方案一。

针对问题三,基站B距离障碍圆圆心距离不断变化的情况,本文提出了另外两种航线补偿方案。由此实现了对任意补偿长度的精确补偿。最后,给出了轨迹分配的方法。利用遍历取值,将问题三拆分为多个问题二进行研究。最后,就不同的航线补偿长度,给出了航迹设计方案。

针对问题四,B无人机速率不断变化的情况,通过对两无人机最短路程图像的分析,区分开碰面与不碰面的情况,并就碰面情况下的不同航线补偿长度给出了航迹设计方案。

针对问题五,本文综合前四问,分左右两个半平面,做出航线补偿长度随B基站距障碍圆圆心距离SB及B无人机飞行速率VB的图像。通过对待补偿航线长度∆S的分析,给出了碰面与不碰面对应的区间以及碰面情况下,不同航线补偿长度所采用的方案。

关键词：协同避障几何分析航线补偿航迹设计

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clear,clc;

figure;

t=sym('t');

v=sym('v');

max_t=sqrt(3500^2-500^2)/10;%瓒呰繃璇ユ椂闂达紝B,A鏃犱汉鏈轰笉鑲兘鏈夋柊涓?杞殑纰伴潰

hypotenuse=sqrt((3500)^2+(v*t).^2-2*3500*v*t*cos(asin(500/3500)));

theta=asin(v*t*(1/7)/hypotenuse);

s1=500*tan(theta);

s1=subs(s1,v,10);

subplot(3,1,1);

fplot(s1,[0,max_t],'r');

title('B无人机的映射路程随时间变化');

%fsurf(s1,[100,max_t,10,30]);

der1=diff(s1,t);

symvar(der1)

delta_s0=500*sqrt(3)+2*pi*500*(180-60-acosd(1/7))/360;

s2=10*t-delta_s0;

subplot(3,1,2);

fplot(s2,[0,max_t],'g');

title('A无人机的路程随时间变化');

subplot(3,1,3);

fplot(s1,[0,max_t],'r');

hold on;

fplot(s2,[0,max_t],'g');

title('两架无人机的（映射）路程随时间变化');

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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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

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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🌈 车间调度

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