文章目录 1. 初始化参数2. 构建地图3. A*算法搜索路径4. 路径优化5. 效果图6. 下载链接 基本的A*算法在这里不再讲述，想要了解的朋友可以自己在CSDN搜索，在此主要解释下代码。 1. 初始化参数 主要参数: 地图大小起始点和目标点坐标 clc clear all m = 30;n = 30; Spoint = [3 3]
转自：周小周MYOvO原文链接：https://www.jianshu.com/p/d2a4358c28ee 基本概念 无人机编队飞行定义 无人机的编队飞行，是指两架或两架以上具有自主功能的无人机为适应任务要求而进行的一定结构的某种队形排列和任务分配的组织模式。它既包括编队飞行的队形设计、飞行过程中
之前下载了航迹点，然后需要按照日期，对该航迹点进行表示，但是因为我只能使用一种颜色，因此最好是能够对每个日期分辨转为单个的线段，然后每个线段进行分隔，如下图所示 因此首先在Arcmap-数据管理系统-要素-点转线，以下的红框选择日期，代表线按照日期生成 之后，只需使用以下三类进行
一、无人机简介 0 引言 随着现代技术的发展，飞行器种类不断变多，应用也日趋专一化、完善化，如专门用作植保的大疆PS-X625无人机，用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机，以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等，决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问
做机器人底层程序的时候，经常用到航迹推演（Odometry），无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计，另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中，是在假设已知机器人前进
基于三维地理场景的无人机航迹动态规划-西交 创新点： 1、提出复杂环境下无人机三维全局静态航迹规划的多层扩展 A*算法，将典型复杂环境（地形、气象、禁飞区、危险物等）与不同任务目标下航迹约束条件融合，构建出三维航迹规划环境模型为算法提供搜索环境，进而适应不同环境下的多样化
一、差分进化算法的介绍 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等类似，都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一
复杂环境下航迹快速规划是智能飞行器控制的一个重要课题。由于系统结构限制，这类飞行器的定位系统无法对自身进行精准定位，一旦定位误差积累到一定程度可能导致任务失败。因此，在飞行过程中对定位误差进行校正是智能飞行器航迹规划中一项重要任务。本题目研究智能飞行器在系统定位精度
由于毕设题目是与无人机相关，于是借此机会了解一些无人机平台自主协同的相关知识，这篇文章是读《无人机编队飞行技术》之后的一些简单的概念总结。 全篇书名《无人机编队飞行技术》-王新民、王晓燕、肖堃 基本概念 无人机编队飞行定义 无人机的编队飞行，是指两架或两架以上具
电子海图的主要功能 1.船舶定位：通过接入GPS等定位系统，获得本船船位，并对数据进行处理，并把数据传入到 ECDIS中。 2.海图作业：可完成能在纸质海图上完成的全部作业功能，如航线设计、航迹标绘等。并可对电子海图进行放大和缩小。 3.分层显示：可以同时显示海图中所有的信息，也可以按照
也许是刚学会CAD的缘故，配合风螺旋插件，画图的感觉真是蛮爽的，忍不住画了一张又一张。 接着昨天的离场保护区，我们来聊一下PBN指定高度转弯保护区的画法。指定高度转弯的计算本身没有太多复杂的地方，真正复杂的是DF（直飞定位点）与CF（沿航迹飞至定位点）飞行方式上的差别。规范里有这样两
1. 设备简介 GAESimulator是一款Asterix数据模拟器，目前支持Asterix Cat021 ADS-B模拟数据的输出，可订制雷达Asterix模拟数据的输出。 可以生成多个模拟飞机航迹，生成航迹的方式包括随机航迹和画圆航迹两种，可以模拟多个ADS-B地面站输出，可以多倍速
仔细研究历年研究生数学建模比赛出题的类型，就会发现，几乎年年在考有关飞行器，无人机这样的问题，因此，有必要好好将这一类题目做一个总结归纳。 2018年研究生数学建模E题目：《多无人机对组网雷达的协同干扰》 前言 18年E题目是有关多无人机协同干扰组网雷达的问题，光题目说明就有一两千
在openlayers 3 上，加载本地json数据，动态绘制航迹线，以飞机当前位置为地图中心，此例子是模拟DEMO 本文链接：动态加载JSON数据模拟航迹线 作者：狐狸家的鱼 GitHub：八至 简单搭建本地服务器 因为要加载本地JSON文件，可能会存在跨域问题，所以在本地搭建一个服务器来加载数据，会更加方便。 1.
