吐血推荐专科生用的9款AI论文软件测评
2026/1/11 21:25:26
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🔥内容介绍
针对无人机在复杂三维空间执行任务时面临的路径规划精度低、雷达威胁规避不足、路径能耗高等问题，提出一种融合雷达威胁模型的改进 A算法三维路径规划方案。该方案采用三维栅格法构建包含地形、障碍物与雷达威胁的综合环境模型，通过雷达威胁代价量化模型实现威胁区域的精准描述，基于改进启发函数的 A算法搜索无碰撞、低威胁的初始路径，再经三次样条插值与能耗优化实现路径平滑。仿真实验表明，该算法规划的路径在满足无人机运动约束（最大爬升角、最小转弯半径）的前提下，雷达威胁代价降低 42.6%，路径长度较传统 3D-A * 算法缩短 7.8%，能耗降低 15.3%，且规划时间控制在 0.5s 以内，能高效实现复杂三维环境下的雷达威胁规避与最优路径规划，为无人机实战化任务执行提供可靠技术支撑。
一、引言
（一）研究背景
随着无人机技术在侦察监视、精准打击、应急救援等领域的广泛应用，三维路径规划作为无人机自主导航的核心技术，直接决定了任务成功率与无人机生存能力。与二维路径规划不同，无人机三维路径规划需同时考虑水平空间（x-y 平面）的障碍物规避与垂直方向（z 轴）的高度约束，且在军事场景中需重点规避雷达探测威胁 —— 雷达作为典型的有源威胁，其探测范围与威胁强度随距离、高度呈非线性变化，若路径闯入高威胁区域，将导致无人机暴露概率大幅提升。
当前无人机三维路径规划面临诸多挑战：传统 A * 算法在三维空间中易出现路径冗余、搜索效率低的问题；雷达威胁模型多采用简单几何建模，难以精准反映实际威胁分布；路径规划未充分融合无人机运动学约束（如最大爬升 / 俯冲角、最小转弯半径），导致规划路径不可行；路径平滑性不足，增加无人机能耗与操控难度。例如，在山地侦察任务中，无人机需在复杂地形、建筑物障碍与多雷达威胁交织的三维空间中规划路径，传统算法易生成穿越高威胁区域或超出运动约束的路径，严重影响任务安全性。
（二）研究意义
- 理论意义：构建 “三维环境建模 - 雷达威胁量化 - A * 算法改进 - 路径优化” 的完整技术框架，提出雷达威胁与路径代价的协同优化策略，丰富无人机三维路径规划的理论体系，为含威胁场景的路径规划提供新方法。
- 实践意义：提升无人机在复杂三维空间与雷达威胁环境下的路径规划精度与安全性，降低被探测与击落风险，满足军事与民用场景中无人机的自主导航需求，推动无人机技术向复杂场景规模化应用。
（三）研究现状述评
现有无人机三维路径规划算法可分为三类：一是传统搜索算法（A*、D* Lite、RRT），其中 A算法因启发式搜索效率高、路径优化性好成为主流，但传统 3D-A算法的启发函数未充分考虑三维空间特性与威胁因素，搜索精度与效率不足；二是智能优化算法（粒子群优化、遗传算法、灰狼优化），能实现全局最优路径搜索，但计算复杂度高，实时性难以保障；三是混合算法（A*-PSO、RRT - 模糊逻辑），虽兼顾了搜索效率与优化性，但在威胁量化与运动约束适配方面仍存在局限。
在雷达威胁规避方面，现有研究多采用圆形或扇形威胁区域建模，忽略了雷达探测范围随高度、距离的非线性变化规律，威胁量化精度不足；部分算法将威胁代价简单叠加至路径长度，未实现威胁与路径能耗、平滑性的协同优化。因此，亟需构建一种融合精准雷达威胁模型、适配无人机运动约束的改进 A * 算法三维路径规划方案。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
allchild = [];
[n,~] = size(allDirec);
for i = 1:n
direc = allDirec(i,:);
child = fNode + direc * step;
if ~isnoWall2(child, circleMt, cylinderMt)
continue;
end
allchild = [allchild; child];
end
children = allchild;
end
🔗 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
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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
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🌟 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
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🌟电力系统方面
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