智能无人机仿真系统实现高效路径规划与团队作战

3 下载量 145 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 38.11MB ZIP 举报
资源摘要信息:"UAVS-master.zip是一个智能无人机路径规划仿真系统,其特点在于操作控制的精细化、平台整合的高效性,以及全方向模型建立和应用的自动化。该系统模拟A、B两国在C区的无人机战争场景,以满足对无人机航线进行规划和验证的需求。 首先,系统具备操作控制的精细性,这意味着无人机的操作者能够以更精确的方式控制无人机,从而提高飞行的准确性和安全性。这种精细的控制能力对于在复杂地形或在高精度任务中的应用尤其重要,例如在军事作战、灾害搜救或高精度地图绘制等场景中,无人机需要进行细粒度的飞行控制。 其次,平台整合性强,这个特点表明该仿真系统可以与多种硬件和软件组件无缝集成,形成一个统一的控制和管理平台。这意味着可以将各种传感器数据、飞行控制算法以及用户界面等元素综合到一个平台中,为操作人员提供一个集成化的操作环境,从而简化操作流程,提高效率和降低出错率。 此外,全方向模型建立与应用的自动化是该系统的另一大亮点。这涉及到了无人机飞行环境的三维建模,以及智能算法用于自动化地规划飞行路径。无人机能够在这一系统中利用先进的算法,如基于人工智能的路径规划算法,来自动计算最优的飞行路径。这些路径考虑了避免障碍物、节省能量、满足飞行时间限制等多种因素。 系统的核心功能是通过仿真平台规划无人机航线,并进行验证输出。通过模拟真实的飞行环境和条件,操作者能够在地面控制中心规划出一条安全、高效的航线。这个功能确保了无人机能够在复杂多变的真实世界环境中安全飞行,并能准时抵达目标地点。该功能同样允许无人机避开敌方的防御和监视,以达到军事上的隐蔽性和快速性。 数据可导入真实无人机,使其按照规定路线精准抵达战场任一位置。这一点体现了仿真系统与实际操作的无缝对接能力。通过将仿真数据和验证结果直接应用到实际飞行任务中,提高了任务执行的成功率和安全性。 支持多人多设备编队联合行动,这说明系统能够支持和管理多个无人机协同工作。在现代战争和复杂任务中,单个无人机往往难以独立完成任务,而多个无人机协同作战可以极大地提高任务效率和效果。系统能够处理多个无人机之间的通信、协同定位和任务分配,确保编队行动的协调和一致性。 综上所述,UAVS-master.zip是一个先进的智能无人机路径规划仿真系统,它结合了操作的精细控制、平台的高度整合、三维模型的自动化建立和应用,以及多人多设备的协同操作能力,对于现代军事和民用领域具有重要的应用价值。该系统不仅能够提高无人机的使用效率和安全性,还能在复杂的任务执行中起到至关重要的作用。"

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

2023-06-10 上传