电子科技网站建设,青岛如何建立企业网站企业,网站开发项目需求书,长春网站推广排名目录 #x1f4a5;1 概述 #x1f4da;2 运行结果 #x1f308;3 Python代码实现 #x1f389;4 参考文献 #x1f4a5;1 概述 多旋翼物流无人机的节能轨迹规划是一项重要的技术#xff0c;可以有效减少无人机的能量消耗#xff0c;延长飞行时间#xff0c;提高物流效率… 目录 1 概述 2 运行结果 3 Python代码实现 4 参考文献 1 概述 多旋翼物流无人机的节能轨迹规划是一项重要的技术可以有效减少无人机的能量消耗延长飞行时间提高物流效率。下面是一些常见的节能轨迹规划方法 最短路径规划通过寻找起点和终点之间的最短路径减少飞行距离从而节省能量消耗。可以使用经典的最短路径算法如Dijkstra算法和A*算法来实现。 动态路径规划考虑当前环境的动态变化比如风速、天气状况和地形高度等因素并实时优化飞行路径。这样可以避免飞行过程中遭受很大的阻力从而减少能量消耗。 高效充电站布置合理规划充电站的位置使得无人机在物流任务执行过程中可以方便地进行补充能量。这样无人机可以减少回程飞行距离节省能量。 光伏充电在无人机上安装太阳能电池板通过太阳能充电来提供能源。这种方式可以减少对传统电力的依赖减少碳排放。 多机协同飞行通过与其他物流无人机进行协同飞行在空中形成集群减少空气阻力提高整体能源利用效率。
总之节能轨迹规划为多旋翼物流无人机提供了较大的优化空间通过合理规划飞行路径、优化充电策略以及使用新能源技术可以显著减少能量消耗提高物流效率。
本文考虑静态环境下无人机轨迹轨迹的可行性和能耗特性。
2 运行结果 部分代码
def VelDataAboutTime():blocks []b1 Block(0, 0, 0, 150, 200, 200) # (x1, y1, z1, x2, y2, z2)b2 Block(100, 150, 120, 300, 400, 450) # (x1, y1, z1, x2, y2, z2)b3 Block(250, 350, 400, 500, 480, 500) # (x1, y1, z1, x2, y2, z2)b4 Block(420, 220, 200, 650, 400, 450) # (x1, y1, z1, x2, y2, z2)b5 Block(550, 80, 150, 650, 400, 300) # (x1, y1, z1, x2, y2, z2)b6 Block(600, 80, 50, 800, 150, 200) # (x1, y1, z1, x2, y2, z2)blocks.append(b1)blocks.append(b2)blocks.append(b3)blocks.append(b4)blocks.append(b5)blocks.append(b6)block2Ds []for b in blocks:block2Ds.append(Block2D(b.x1, b.y1, b.x2, b.y2))goal [800, 100, 60]c_x [] # 每段 (x1, x2)c_y [] # 每段 (y1, y2)c_z [] # 每段 (z1, z2)corridor []for block in blocks:c_x.append([block.x1, block.x2]) # 提取出每一段的 (x1,x2)c_y.append([block.y1, block.y2]) # 提取出每一段的 (y1,y2)c_z.append([block.z1, block.z2]) # 提取出每一段的 (z1,z2)corridor.append(c_x)corridor.append(c_y)corridor.append(c_z)time [[13, 21, 9, 12, 12, 13],[16, 23, 10, 13, 13, 15],[18, 25, 11, 15, 15, 16],[20, 27, 13, 16, 16, 18],[22, 29, 14, 18, 18, 19]]# time [13, 21, 9, 12, 12, 13] # 80 2.68677585e04# time [16, 23, 10, 13, 13, 15] # 90 2.88795396e04# time [18, 25, 11, 15, 15, 16] # 100 3.10684295e04# time [20, 27, 13, 16, 16, 18] # 110 3.33565508e04# time [22, 29, 14, 18, 18, 19] # 120 3.57001138e04for i in range(5):print()energy, power, s, vel UAV3D(time[i], goal, corridor)print(energy) save vel to excel vel_x list(np.array(vel[0]).flatten())vel_y list(np.array(vel[1]).flatten())vel_z list(np.array(vel[2]).flatten())for index in range(len(vel_x)):velocity math.sqrt(vel_x[index] ** 2 vel_y[index] ** 2 vel_z[index] ** 2)CVXsheet.write(index, i, velocity)workbook.save(Velocity.xls)def plot_blocks(blocks):plt.figure(1)ax plt.axes(projection3d)ax.set_xlabel(X(m))ax.set_ylabel(Y(m))ax.set_zlabel(Z(m))# ax.set_xticks(np.linspace(0, 100, 4))# ax.set_yticks(np.linspace(0, 100, 4))# ax.set_zticks(np.linspace(0, 100, 4))ax.set_xlim(0, 1000)ax.set_ylim(0, 1000) 3 Python代码实现 4 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]Wu Kunpeng (2022) Energy-Efficient Trajectory Planning for Multi-rotor Logistics UAVs
