- 无人机集群——航迹规划你不知道的各种算法优缺点 - 知乎
无人机航迹规划的主要根据任务目标规划满足约束条件的飞行轨迹，是无人机先进任务规划系统的关键组成部分。 航迹规划的目的是根据预设数字地图，通过 GPS INS组合导航系统，在适当时间内计算出最优或次最优的飞行轨迹。
- 航线规划和航迹规划的区别
航线规划更注重飞行前的整体布局和规划，而航迹规划则更强调飞行过程中的动态调整和优化。 两者相辅相成，共同构成了现代航空运输体系中不可或缺的一部分。
- 多无人机多目标任务分配及航迹规划的研究内容_无人机任务 . . .
本文概述了多无人机任务分配中的模型要素，包括无人机异构特性、任务约束和目标函数，以及任务分配的集中式、分布式和混合方法。 同时深入探讨了航迹规划的要素，如路径规划算法（A*、PRM、RRT等）和动态调整策略（D*、人工势场法、DWA等）。
- 基于改进动态窗口法的无人机避障航迹规划
摘要: 为解决无人机带运动学约束条件的避障航迹规划问题, 给出了一种基于改进动态窗口法(Dynamic Window Ap⁃proach,DWA) 的避障方法。 根据运动学关系, 将无人机的位置控制转换成速度控制,并根据速度窗口来预测下一刻的可能位置, 然后通过最大化目标函数来选择最优的速度作为控制输入。 同时, 针对
- 无人机轨迹规划与路径规划全解析：从算法原理到实战优化
而轨迹规划则是在路径的基础上，生成连续的飞行轨迹，考虑了无人机在每个时刻的位置、速度和加速度等信息，使飞行更加平滑和精确。
- 一种基于Dijkstra的多约束条件下智能飞行器航迹规划算法
摘要: 针对智能飞行器最优航迹快速规划问题, 考虑误差约束及校正概率约束,构建多约束条件下智能飞行器航迹规划模型, 并提出基于Dijkstra 的全局搜索算法求解模型。所提算法通过计算剩余误差和约束飞行距离, 对基础Dijkstra 算法进行改进,使其在求解多约束条件
- 无人机航迹规划：五种最新智能优化算法（LSO、SWO . . .
本文介绍了五种优化算法（LSO、SWO、KOA、GRO、LO）在解决无人机路径规划问题中的应用，包括算法原理、MATLAB实现，并展示了它们在求解三维和二维路径规划时的性能。
- 航迹规划与优化-深度研究 - 豆丁网
随着硬件和软件技术的进步，实时航迹规划与优化算法的研究和应用越来越受到重视，为飞行器提供了更加灵活和高效的航迹规划方案。
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