无人机在高原山地环境下航摄轨迹的规划

在高原、山地地形起伏较大的环境下,无人机对点状、线状、面状多个目标拍摄时的轨迹需要进行最优化规划。总体航迹规划分为两个阶段:全局规划阶段,即对多个目标进行全局最短路线规划;局部规划阶段,即为躲避地形威胁,对最短路线中,目标点之间不符合要求的路线进行重规划,最终得到最优的路线轨迹。分别采用蚁群算法和A*算法进行全局规划和局部规划,仿真结果表明了本文轨迹规划方法的有效性及高效性。     

B样条理论在无人机航迹平滑中的应用

航迹规划是指根据飞行要求,设计出一条从起点到终点的最优航迹,航迹平滑是航迹规划的最后阶段,好的平滑效果可以保证所规划的航迹具有实际可飞性,因此,对航迹平滑算法的研究对整个无人机的航迹规划都具有很大的意义。文章针对无人机航迹规划问题所需满足的约束条件,建立相应的机动性能模型和威胁约束模型,平滑阶段主要包括雷达、导弹、高炮等威胁模型。首先将规划空间栅格化,其次通过标准蚁群算法获得无人机的初始航迹,状态转移策略仅根据信息素及启发因子按照蚁群算法概率公式进行选择,最后根据航迹平滑中参数分布不均匀的特点,选择非均匀三次B样条处理初始航迹。整个算法在Matlab平台上仿真实现,经过计算仿真,实验证明非均匀三次B样条曲线呈现出较好的平滑效果。     

面向土方工程实景建模的无人机航迹规划研究

工程实景测绘不仅能辅助工程师发现工程进度、质量问题,更能结合其他信息处理技术,为进一步工程分析提供数据基础。相较于传统工程测绘技术,无人机低空摄影技术具有操作简便、经济性好、机动性强等优点。将无人机摄影技术引入土方工程,对其航迹规划问题展开讨论,旨在实现场地三维实景建模。对场地进行分区,将航迹规划问题简化为不规则场地下的全覆盖路径规划问题,且无需考虑避障规划。在方法层面上,将A^*算法与BINN算法结合,改进了BINN算法中可能出现的“死区”,并通过设置约束规则,解决了算法初期路径随机游走的问题。最终,以某项目土方工程的实景建模工作为案例,利用以上算法完成无人机航迹规划,证明了该算法的可行性。     

基于改进ACO算法的建筑疏散路径优化研究

针对大型公共建筑存在的结构复杂、消防疏散困难等问题,提出了用于优化疏散路径的改进蚁群算法。首先,针对基本蚁群算法(ACO)引入Dijkstra 算法,并利用Dijkstra 算法计算出全局性较好的次优路径进而对蚁群算法初始信息素分布情况进行了加强。其次,根据火灾的实时情况改进了蚁群算法的转移概率、更新规则、信息素挥发系数、启发函数等。最后,对改进的蚁群算法进行对比仿真实验。实验结果表明该算法具有较强的全局搜索能力以及较高的搜索效率,能够避免算法进入局部最优陷阱,有效提高消防疏散路径规划效率。     

基于改进蚁群算法在集装箱码头泊位优化中的应用

探讨了蚁群算法在码头泊位优化中的应用问题。以一定时间内所有船舶在港总时间最短作为优化目标,建立泊位优化配置模型。在求解中,利用改进蚁群算法确定了停靠在每个泊位上船舶的作业顺序。然后,在实例场景与最初的先到先服务算法相比,改进的多态蚁群算法在停港时间上有较大的提高。     

基于改进蚁群算法的冰鲜水产品配送路径优化方法研究

为研究冰鲜水产品最优配送路径的优化方法,在传统蚁群算法基础上提出一种改进的蚁群算法,先后分别采用局部最优和全局最优两种方式对传统蚁群算法的信息素更新方式加以扩大至最优解寻觅范围,并对启发因子的函数定义范围加以扩展至初始节点,利用2-opt算法进行局部优化。实例仿真结果表明,在相同配送条件下,改进后的蚁群算法与避圈法、传统蚁群算法相比较,其配送时间分别缩短31.64%和8.15%,其配送路径长度分别缩短21.89%和16.94%。研究表明,改进的蚁群算法可用于冰鲜水产品最优配送路径的计算,该方法可在实际应用中有效提高冰鲜水产品的物流运输效率。     

基于改进蚁群算法的冰鲜水产品配送路径优化方法研究

为研究冰鲜水产品最优配送路径的优化方法,在传统蚁群算法基础上提出一种改进的蚁群算法,先后分别采用局部最优和全局最优两种方式对传统蚁群算法的信息素更新方式加以扩大至最优解寻觅范围,并对启发因子的函数定义范围加以扩展至初始节点,利用2-opt算法进行局部优化。实例仿真结果表明,在相同配送条件下,改进后的蚁群算法与避圈法、传统蚁群算法相比较,其配送时间分别缩短31.64%和8.15%,其配送路径长度分别缩短21.89%和16.94%。研究表明,改进的蚁群算法可用于冰鲜水产品最优配送路径的计算,该方法可在实际应用中有效提高冰鲜水产品的物流运输效率。     

基于改进蚁群算法的室内疏散路径优化

针对传统蚁群算法在解决室内疏散问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷问题,将火场的动态参数引入到蚁群算法中,对其路径选择策略、启发函数和信息素更新策略进行改进,为整个疏散群体求解更优的疏散路径。运用改进的蚁群算法对室内人员的疏散路径进行动态规划,考虑了路径的实时拥挤度,避免了疏散人员局部实现路径优化的瓶颈效应。将分析结果与基本蚁群算法的规划结果进行比较验证,研究结果显示,优化算法缩短了疏散时间和规划路径,提高了疏散效率和搜索速度。     

基于改进的蚁群算法的污水管网优化设计

以城市污水管网为研究对象,在布局一定的前提下建立污水管道优化设计模型,针对以往蚁群算法应用时存在的一些缺点,分别在信息素更新、能见度方面做出改进,并且在蚁群转移概率公式中加入权重机制,以提高算法搜索效率和防止局部最优现象发生.将改进的蚁群算法运用到JZ市老城区局部污水管道优化设计的实例中,并与应用基本蚁群算法的优化设计方案进行比较,结果无论在收敛上或者解的质量上都优于基本蚁群算法,验证了改进的蚁群算法是可行和高效的.     

桁架结构优化设计的改进蚁群算法

通过对已有的优化方法进行分析,针对蚁群算法容易收敛到局部最优解的缺陷,通过遗传算法和禁忌算法来提高增加蚁群算法的全局优化能力,并改进了算法的灵活性和扩展性;将改进的蚁群算法应用到桁架结构优化设计中,提出了桁架结构优化设计的改进蚁群算法,并建立了相应的优化模型;最后,对10杆平面桁架的优化进行了研究和分析,结果表明,提出的改进蚁群算法是科学可行的。     

基于改进蚁群算法的地铁疏散路径优化

为提高地铁应急疏散效率,在基本蚁群算法的基础上对其路径选择策略、启发函数和信息素更新策略进行改进,为整个疏散群体求解更优的疏散路径。以西安某地铁站为例,在突发事件情况下,站内人员的数量、密度、事件发生位置等基本参数不变,分别运用基本蚁群算法和改进蚁群算法对其进行验证。研究证实,在解决地铁站乘客疏散路径问题方面,改进蚁群算法较基本蚁群算法不论是在乘客整体疏散效率还是疏散成功率上都有很大提升。     

浅谈岩土工程勘察在山区地基中一些技术要点

山区地形起伏较大,建设场地挖方、填方工程量大。勘察前工程设计人员进行勘察布孔,提出详细勘察要求,提供主要建、构筑物的结构特征等要求。勘察技术人员对岩层起伏较大处,适当加密勘探点,对风化岩层和岩溶发育地区进行进一步论证,从而提高了岩土勘察的准确性,有效避免了开挖后出现现场实际情况与设计不符的情况,加快了施工进度。     

山区无人机倾斜摄影实景三维建模质量控制

近几年,无人机倾斜摄影实景三维建模技术已趋于成熟,相对于传统三维建模综合优势较为明显,应用越来越广泛.但在地形起伏大的山区,基于无人机高分辨率倾斜摄影实现精细实景三维建模难度大,质量安全难以得到有效控制.本文结合实际案例,研究分析地形起伏大的山区无人机高分辨率倾斜摄影实景三维建模的特点、难点、质量影响要素及常见质量问题...     

一种基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法

当前社会,很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形,快速、准确的规划出三维路径,在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法,大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法,大多运算算法复杂、需要很大的存储空间,同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。文章在已有三维山地地图的基础上,采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示,基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法在路径最优值计算和规划时间上都能够较好的满足需求。     

一种基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法

当前社会,很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形,快速、准确的规划出三维路径,在避过障碍的同时达到某项指标最优。目前常用的路径规划算法,大多数只能规划二维平面路径;而一般的三维规划算法,大多运算算法复杂、需要很大的存储空间,同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。文章在已有三维山地地图的基础上,采用一种改进的蚁群算法来解决上述问题。软件仿真结果显示,基于改进蚁群算法的山地三维路径规划算法在路径最优值计算和规划时间上都能够较好的满足需求。     

基于动态稀疏A*算法的广域无人机航路规划

本文针对无人机航路规划中的稀疏A*算法进行改进,提出基于分层动态稀疏A*算法。算法在存在可行航路的广阔空域中,通过动态稀疏A*算法在经威胁刷选后的广域范围进行全局粗航路规划,然后在规划的航路中选取中继航路点,通过选定的航路点对整个规划环境进行分区,在每个小区域内进行局部精航路规划,并对生成的航路实现二次优化,最后连接每段小区域规划的航路得到整个大范围的完整航路。仿真结果表明,广域环境下,分层动态稀疏A*算法收敛速度快,具有更强的鲁棒性、可行性,且生成航迹具有良好的飞行品质。     

嵌入式精密三角高程测量算法设计与实现

基于嵌入式操作系统和开发环境,利用精密三角高程测量算法,进行了精密三角高程测量的功能设计和算法实现,并通过某桥梁工程的应用对算法实现进行了数据分析和精度评测实验。结果表明,在地形起伏变化和坡度较大的区域,采用本文算法,精密三角高程测量可以达到水准测量相当的精度。通过合理设定棱镜常数、观测距离、测回数目等关键技术参数,嵌入式精密三角高程测量在地形复杂地区工程测量应用中,完全可以代替传统水准测量技术。     

基于ArcGIS模型的山区地表雨雪水汇集分析

山区地形起伏复杂，很难精准分析山区地表雨水汇集情况，利用无人机对高山滑雪中心试验场地进行地形数据采集，通过将生成的DEM地形数据导入ArcGIS建立汇水分析模型，通过地形信息分析并确定研究区域流量比例、河网分布、流域划分、集水路径以及倾泻点，同时，基于研究区域研究数据，可以快速获取区域内的不同流域、不同区域的集水能力关系，为山区工程项目的雨雪水集蓄工程选址提供理论参考和数据支撑。     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化

车辆路径问题是物流系统优化中的关键内容之一,是现代物流管理研究中的重要内容。为了克服基本蚁群算法搜索时间过长、易陷于局部最优等缺点,提出了一种改进的蚁群算法——IACA,在算法中引入迭代局部搜索算法,该算法能保持解的多样性,跳出局部最优,增强全局搜索的能力。实验在VRP基准测试集上进行,并与基本蚁群算法进行对比分析,验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。     

基于改进的蚁群算法的测试数据自动生成方法

本文设计了测试数据自动生成模型,提出一种基于改进的蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法在传统蚁群算法的概率算子中引入相似度影响因子,增加了算法的全局搜索能力。通过三角形判别问题,对改进的算法与传统蚁群算法对比分析。实验结果表明,该算法相较传统蚁群算法具有搜索效率高、全局搜索能力强的特点,在测试数据自动生成问题中具有较强的可行性。