clc
clear
h=[1800 2200 1900 2400 2300 2100 2500 2400 2700 2600 2900
1600 2000 2000 2600 2900 2000 2000 2500 2700 3000 2800
2100 1900 2000 1900 1700 2000 2000 2000 2000 2500 2900
1700 2000 2000 2000 1800 2000 2200 2000 2000 2000 2800
2200 1800 2000 3100 2300 2400 1800 3100 3200 2300 2000
1900 2100 2200 3000 2300 3000 3500 3100 2300 2600 2500
1700 1400 2300 2900 2400 2800 1800 3500 2600 2000 3200
2300 2500 2400 3100 3000 2600 3000 2300 3000 2500 2700
2000 2200 2100 2000 2200 3000 2300 2500 2400 2000 2300
2300 2200 2000 2300 2200 2200 2200 2500 2000 2800 2700
2000 2300 2500 2200 2200 2000 2300 2600 2000 2500 2000];
h=h-1400;
[n,m]=size(h);
for i=3:n+2
for j=3:n+2
H(i,j)=h(i-2,j-2);
end
end
H(3:m+2,2)=(290*H(3:m+2,3)-366*H(3:m+2,4)+198*H(3:m+2,5)-38*H(3:m+2,6))/84;
H(3:m+2,1)=(7211*H(3:m+2,3)-12813*H(3:m+2,4)+8403*H(3:m+2,5)-1919*H(3:m+2,6))/882;
H(3:m+2,n+3)=-(21*H(3:m+2,n-1)-101*H(3:m+2,n)+177*H(3:m+2,n+1)-135*H(3:m+2,n+2))/38;
H(3:m+2,n+4)=-(2079*H(3:m+2,n-1)-8403*H(3:m+2,n)+12013*H(3:m+2,n+1)-6411*H(3:m+2,n+2))/722;
H(2,:)=(290*H(3,:)-366*H(4,:)+198*H(5,:)-38*H(6,:))/84;
H(1,:)=(7211*H(3,:)-12813*H(4,:)+8403*H(5,:)-1919*H(6,:))/882;
H(n+3,:)=-(21*H(n-1,:)-101*H(n,:)+177*H(n+1,:)-135*H(n+2,:))/38;
H(n+4,:)=-(2079*H(n-1,:)-8403*H(n,:)+12013*H(n+1,:)-6411*H(n+2,:))/722;
%二维四次卷积插值
[n,m]=size(h);
D=[-21 59 -32 -48 61 -19
63 -261 386 -222 15 19
-63 366 -600 354 -57 0
21 -164 6 156 -19 0
0 0 240 0 0 0];
for i=1:10*(n-1)
for j=1:10*(m-1)
indexi=floor(i/10)+3;
indexj=floor(j/10)+3;
s=mod(i,10)*0.1;
if j==100
indexj=indexj-1;
end
if i==100
indexi=indexi-1;
end
% if s==0
% indexi=indexi-1;
% end
t=mod(j,10)*0.1;
% if t==0
% indexj=indexj-1;
% end
S=[s^4,s^3,s^2,s 1];
T=[t^4,t^3,t^2,t,1];
C=[H(indexi-2,indexj-2) H(indexi-2,indexj-1) H(indexi-2,indexj) H(indexi-2,indexj+1) H(indexi-2,indexj+2) H(indexi-2,indexj+3)
H(indexi-1,indexj-2) H(indexi-1,indexj-1) H(indexi-1,indexj) H(indexi-1,indexj+1) H(indexi-1,indexj+2) H(indexi-1,indexj+3)
H(indexi ,indexj-2) H(indexi ,indexj-1) H(indexi ,indexj) H(indexi ,indexj+1) H(indexi ,indexj+2) H(indexi ,indexj+3)
H(indexi+1,indexj-2) H(indexi+1,indexj-1) H(indexi+1,indexj) H(indexi+1,indexj+1) H(indexi+1,indexj+2) H(indexi+1,indexj+3)
H(indexi+2,indexj-2) H(indexi+2,indexj-1) H(indexi+2,indexj) H(indexi+2,indexj+1) H(indexi+2,indexj+2) H(indexi+2,indexj+3)
H(indexi+3,indexj-2) H(indexi+3,indexj-1) H(indexi+3,indexj) H(indexi+3,indexj+1) H(indexi+3,indexj+2) H(indexi+3,indexj+3)];
HH(i,j)=S*D*C*D'*T'/57600;
end
end
[n,m]=size(HH);
x=1:n;
y=1:m
[xx,yy]=meshgrid(x,y);
mesh(xx,yy,HH)
xlabel('km')
ylabel('km')
zlabel('m')
a =[ 50 600
65 600
50 600
40 600
30 800
30 600
35 800
35 600
35 800
25 800
30 1200
15 1200
20 1000
15 1000
30 1000
35 1200
35 1000
40 1000
30 1400
35 1600
40 1000];
b=[0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100];
hold on
plot3(b',a(:,1)-2,a(:,2)+300,'-o','linewidth',2)
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1.版本:matlab2022A,包含仿真操作录像和代码注释,操作录像使用windows media player播放。 2.领域:三维路径规划 3.内容:基于ACO蚁群优化的三维路径规划算法matlab仿真。 [path,pheromone]=searchpath(PopNumber,LevelGrid,PortGrid,pheromone, ... HeightData,starty,starth,endy,endh); fitness=CacuFit(path); %适应度计算 [bestfitness,bestindex]=min(fitness); %最佳适应度 bestpath=path(bestindex,:); %最佳路径 BestFitness=[BestFitness;bestfitness]; %适应度值记录 4.注意事项:注意MATLAB左侧当前文件夹路径,必须是程序所在文件夹位置,具体可以参考视频录。
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基于ACO蚁群优化的三维路径规划算法matlab仿真.rar (13个子文件)
2.jpg 19KB
仿真操作录像0019.avi 37.3MB
1.jpg 59KB
code
searchpath.m 2KB
flex904.log 0B
data.m 2KB
main.m 3KB
CacuQfz.m 632B
data1.m 1KB
tops.m 3KB
HeightData.mat 697B
CacuFit.m 373B
czfz.m 4KB
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