Моделирование работы модуля «Поиск оптимального маршрута нескольких БЛА»

Информация » Разработка алгоритмов поиска оптимального маршрута для БЛА при наблюдении им подвижных наземных объектов » Моделирование работы модуля «Поиск оптимального маршрута нескольких БЛА»

Страница 2

Модуль нахождения оптимального маршрута для одного БЛА

Для выбранной итерации были составлены следующие оптимальные маршруты:

Первый БЛА: 1-й и 5-й – 3-й – 6-й объекты;

Второй БЛА: 7-й – 2-й – 4-й объекты.

Следует заметить, что при пролете над пятым объектом в поле видимости камеры попал первый объект, поэтому был обработан вместе с пятым.

Время работы модуля составило 31,7279 секунды.

Модуль определения минимального радиуса разворота.

Для текущих значений скорости БЛА и скорости ветра был рассчитан минимальный радиус разворота Rmin = 70 м.

Время работы модуля составило 0.000004 секунды.

Модуль запоминания оптимального маршрута

Маршрут, просмотренный на текущей итерации, сохранен для дальнейшей обработки.

Время работы модуля составило 0,0008 секунды.

Результаты работы системы

В результате работы системы было выбрано оптимальное распределение объектов и составлены оптимальные маршруты их облета двумя БЛА. На рисунке 1.5.3 изображены выбранные маршруты, а также показаны начальные пункты движения БЛА (они изображены в виде самолетов), конечные пункты движения первого и второго БЛА – К1 и К2 соответственно, начальные положения и направление движения объектов (они изображены в виде черных окружностей), а также точки «обслуживания» объектов (они изображены синими точками). Красные непрерывные линии показывают траектории движения БЛА по оптимальным маршрутам. Время работы всей системы составило 172.4834 секунды.

Таким образом, результаты моделирования показывают, что разработанная программа является работоспособной и маршруты, рассчитываемые с помощью нее, являются оптимальными. Пример дерева, по которому находится минимальный маршрут, приведен на рисунке 1.5.4. Рядом с каждой вершиной выводится время, необходимое для встречи с данным объектом, если БЛА будет следовать по маршруту, соответствующему исследуемой ветви дерева. Красным цветом указана ветвь дерева, соответствующая оптимальному маршруту.

Рисунок 1.5.3 Результат выполнения модуля «Поиск оптимального маршрута для нескольких БЛА»

Рисунок 1.5.4 Дерево перебора всех вариантов облета для первого БЛА (соответствие значений, указанных на вершине номерам объектов: «1» – 5-й объект, «2» – 6-й объект, «3» – 1-й объект, «4» – 3-й объект)

Моделирование работы системы с использованием нейронной сети и анализ результатов

Смоделируем работу созданной нейронной сети в среде Matlab с использованием встроенной утилиты nntool, предназначенной для работы с нейронными сетями.

При подготовке обучающих данных для данной нейронной сети учтем, что они должны быть нормированы для того, чтобы все параметры, подаваемые на вход нейронной сети, имели равный вес в процессе принятия решения. Также следует учесть тот факт, что подготовка полной обучающей выборки для данной нейронной сети без использования вычислительных сетей и мощных вычислительных станций займет довольно продолжительное время, поэтому для проверки работы нейронной сети учтем некоторые допущения:

скорости движения БЛА и объектов постоянны и заданы заранее;

объекты движутся в том же направлении, что и БЛА;

количество объектов равно трем.

Таким образом, сгенерируем обучающую выборку для данной нейронной сети, изменяя нормированные значения относительных координат в пределах от 0 до 1 с шагом 0,1.

В ходе разработки и моделирования работы данной нейронной сети количество нейронов в скрытом слое было выбрано равным 35. Таким образом, данная нейронная сеть имеет структуру 14–35–3.

Моделирование данной нейронной сети производилось на ПЭВМ со следующими характеристиками:

Тактовая частота процессора: 2 ГГц;

Количество ядер процессора: 1;

Объем памяти: 1,5 Гб.

Процесс генерации данной обучающей выборки занял 8 часов.

Процесс обучения нейронной сети закончился с ошибкой, равной 10-2, что является хорошим результатом для данной нейронной сети. Промоделируем теперь работу данной нейронной сети и сравним ее результаты с результатами, выдаваемыми исходным алгоритмом.

Страницы: 1 2 3 4

Похожие статьи:

Первый этап незавершённого обгона
В начале незавершённого обгона обгоняющий автомобиль разгоняется, выезжает на соседнюю полосу движения и догоняет обгоняемый автомобиль. Т.к. обгон осуществляется по дороге имеющей уклон, а, то ускорение следует рассчитывать по формуле (1.15), с учётом того, что коэффициент сопротивления дороги, &# ...

Индексация землеройно-транспортных машин
Каждая модель землеройно-транспортной машины имеет индекс, включающий буквенные и цифровые обозначения. Две начальные буквы индекса ДЗ обозначают группу машин, последующие за ними цифры - порядковый номер регистрации модели, буквы после цифровой части индекса - порядковую модернизацию (А, Б, В, .) ...

Расчет и проектирование механизмов козлового крана
Козловой кран состоит из несущей рамы и двух пилонов (рисунок 1). На балках несущей рамы установлены две тележки передвижения, на которых находятся механизм подъема (главная тележка грузоподъёмностью 20 тонн и вспомогательная - 5 тонн) и механизмы передвижения тележек. Пилоны установлены но четыре ...

Навигация

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.localtransport.ru