超宽带辅助下的无人机定位算法

这是一个MATLAB代码，用于多无人机协同进行区域覆盖任务的路径规划。该算法的概念在相关论文中有详细阐述。使用的软件包括MATLAB、YALMIP和Gurobi（可选）。

Matlab代码，用于无人机队形重构集群仿真，基于匈牙利算法优化算法。

通过MTSP-GA算法优化无人机轨迹，有效解决访问多座城市后返回起始点最短路径问题。提供完整注释代码，方便使用者直接应用，提升工作效率。

欢迎来到我的相机校准库！这里提供了一组Matlab脚本，用于校准NIR无人机以进行水质管理。主要包括calibrate_cam.m，这是一个校准NIR相机到反射率的脚本大纲。还有floodFillFromPt.m，用于选择具有相似值的相邻像素并确定种子像素的位置。此外，还有EVA_calibration.m，根据传感器响应函数(SRF)，确定每个校准面板在IR摄像机中应看到的内容。这些脚本帮助处理数据和制作绘图，特别适用于水质管理应用。

提供用于四旋翼无人机PID控制仿真的MATLAB算法和工具源码，经严格测试，可直接运行。适用于毕业设计、课程设计等项目。如有任何使用问题，欢迎随时咨询。

包含适用于毕业设计和课程设计作业的Matlab算法及工具源码。所有源码均经过严格测试，保证直接可运行。如有任何问题，请随时与我们联系，我们将第一时间为您解答。

一个完整的图应包括曲线（点/线/面）、标题与副标题、图例、脚注、插文、坐标轴。以下命令展示了如何绘制上图===begin=== sysuse auto , clear twoway (scatter mpg weight if foreign==0) /// (scatter mpg weight if foreign==1 , msymbol(Sh)) , title(标题: 行驶里程与车重关系) subtitle(副标题: 11574年美国的国产和进口汽车) ytitle(纵坐标标题：里程) xtitle(横坐标标题：重量) note(注释: 数据来自于美国汽车协会) text(35 3400 “曲线类型：散点图”) legend(title(图例) label(1国产车) label(2进口车)) scheme(s1rcolor) ===end=== 9.1.1命令结构

【路径规划】基于BBO算法的无人机三维路径规划MATLAB源码 在现代无人机系统中，路径规划是一项至关重要的任务。分享一个MATLAB源码，该源码基于生物地理学优化算法（BBO）实现无人机的三维路径规划。BBO算法通过模拟物种迁徙和分布过程来找到最优路径，具有全局优化能力强、收敛速度快等优点。 内容概述 源码结构源码文件包括主程序、算法模块以及路径规划可视化部分。主程序调用BBO算法进行迭代优化，最终输出无人机的最优三维路径。 BBO算法核心BBO算法的核心步骤包括初始化迁徙率、评估适应度函数以及更新迁徙过程。其通过自然选择策略提升路径规划的精确度和效率。 路径可视化本源码使用MATLAB的三维图形功能对路径进行可视化展示，以便直观分析路径的可行性和优化效果。 实用性与应用场景 该源码可用于研究无人机三维路径规划算法的学术研究，或直接用于开发无人机导航系统的算法原型。

本节内容将探讨如何利用改进的流体扰动算法和灰狼算法来解决无人机三维航路规划问题。 数据处理与分析 本研究将结合字符运算、数据合并、结构变换等操作，对无人机航路规划相关数据进行处理和分析。 算法设计与实现 为了寻找最优航路，我们将改进传统的流体扰动算法，并结合灰狼算法进行优化。具体步骤如下： 初始化种群： 将无人机初始位置和目标位置作为输入，随机生成多个可行的三维航路，构成初始种群。 流体扰动搜索： 利用改进的流体扰动算法，对每个个体进行局部搜索，寻找更优的航路方案。 灰狼算法优化： 将流体扰动算法搜索到的结果作为灰狼算法的初始解，利用灰狼算法的全局搜索能力，进一步优化航路方案。 迭代更新： 重复步骤2和步骤3，直至满足终止条件，得到最终的无人机三维航路规划方案。 仿真实验与结果分析 我们将通过仿真实验来验证算法的有效性。实验结果将以图表和数据的形式展示，并对算法的性能进行分析和评估。