基于智能優(yōu)化與RRT算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃方法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于智能優(yōu)化與RRT算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃方法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義近年來(lái)，無(wú)人機(jī)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，包括農(nóng)業(yè)、航拍、偵察、救援等領(lǐng)域。無(wú)人機(jī)具有快速高效、低成本等優(yōu)點(diǎn)，但其任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題卻是一個(gè)難點(diǎn)，需要解決無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、任務(wù)分配等問(wèn)題。為了解決無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題，傳統(tǒng)方法一般采用啟發(fā)式算法，包括基于粒子群優(yōu)化、遺傳算法等。這些方法在規(guī)劃非常復(fù)雜的任務(wù)時(shí)容易陷入局部最優(yōu)解，而且計(jì)算量大、運(yùn)算速度慢等問(wèn)題，影響了無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃的應(yīng)用和推廣。近年來(lái)，在機(jī)器人領(lǐng)域，全局路徑規(guī)劃算法RRT（Rapidly-exploringRandomTree）被廣泛應(yīng)用。通過(guò)隨機(jī)生成一組點(diǎn)，并通過(guò)向樹(shù)上添加新點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。智能優(yōu)化算法則是一個(gè)以自然進(jìn)化為基礎(chǔ)的計(jì)算模擬過(guò)程，是一種快速有效求解較為復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)化方法。聚焦于基于智能優(yōu)化與RRT算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃，探討兩個(gè)算法結(jié)合的優(yōu)化策略，是解決無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃和任務(wù)分配問(wèn)題的重要途徑。二、研究?jī)?nèi)容和方法本項(xiàng)目擬研究基于智能優(yōu)化與RRT算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃方法，主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn)：1.綜合分析現(xiàn)有無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃算法，分析不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，然后提出基于智能優(yōu)化算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃策略。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于RRT算法的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃模塊，通過(guò)隨機(jī)生成一組點(diǎn)，并通過(guò)向樹(shù)上添加新點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。3.結(jié)合智能優(yōu)化算法和RRT算法，采用交叉、變異等遺傳算法策略，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)任務(wù)調(diào)度的優(yōu)化。4.使用Matlab或Python等編程語(yǔ)言編寫(xiě)程序，模擬實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法的有效性。三、預(yù)期成果本項(xiàng)目預(yù)期達(dá)到以下成果：1.設(shè)計(jì)基于智能優(yōu)化與RRT算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃方法，能夠有效規(guī)避路徑?jīng)_突，優(yōu)化任務(wù)分配，提高任務(wù)完成率。2.實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃和任務(wù)分配的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并驗(yàn)證此系統(tǒng)的任務(wù)規(guī)劃效果及性能。3.對(duì)比現(xiàn)有無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃算法和本項(xiàng)目提出的智能優(yōu)化與RRT算法的任務(wù)規(guī)劃效果，證明本算法的優(yōu)越性。四、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本項(xiàng)目計(jì)劃的總時(shí)間為12個(gè)月，預(yù)計(jì)完成以下工作：1月-2月：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)資料，了解無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃相關(guān)技術(shù)，制定詳細(xì)規(guī)劃方案。3月-4月：完成路徑規(guī)劃模塊設(shè)計(jì)，并完成相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)。5月-6月：完成智能優(yōu)化算法與RRT算法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)任務(wù)調(diào)度優(yōu)化。7月-8月：完成實(shí)驗(yàn)程序編寫(xiě)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的效果和性能。9月-10月：對(duì)比分析現(xiàn)有算法和本項(xiàng)目提出的算法，評(píng)估本算法的優(yōu)越性。11月-12月：寫(xiě)作完成論文并提交，準(zhǔn)備畢業(yè)答辯。五、參考文獻(xiàn)1.LuoR,SunX,MengD,etal.Ahybridcooperativecoevolutionalgorithmformulti-objectiveUAVpathplanning[J].AppliedSoftComputing,2016,41:628-644.2.WangH,SunD,WangT,etal.Multi-objectiveoptimizationofUAVpathplanningbasedonimprovedNSGA-IIalgorithm[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2020,38(2):2693-2701.3.TianY,ZhangL,WangX.UAVpathplanningalgorithmbasedonimprovedparticleswarmoptimizationandvoronoidiagram[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2019,37(5):6429-6437.4.SertacK,OzcanU.Anefficientimplementationoftherapidly-exploringrandomtreealgorithmforpathplanninginmobilerobotnavigation[J].ExpertSystemswithApplications,2008,35(1):643-650.6.NgKC,SunQ,ZhengHR,etal.AhybridalgorithmforsensorplacementusingacollaborativelyguidedRRTandparticleswarmoptimization[J].IEEETransactionsonRobotics,2013,29(4):1021-1035.7.BarraquandJ,LangloisB,LatombeJC.Numericalpotentialfieldtech