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基于ROS1的无人机覆盖路径规划算法实例

QGC地面站，这个版本的稳定且有MALink Console

【无人机三维路径规划】基于自适应遗传算法求解单无人机三维路径规划问题附matlab代码

复现的论文文献地址https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.05.020，可自行下载文献阅读

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

基于STM32的四旋翼无人机项目（二）：MPU6050姿态解算的代码（含匿名上位机串口通讯版本代码）同时，压缩包内含与之串口通讯配套的匿名上位机V5.0版本

python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别

针对无人机SEAD任务的路径规划问题，利用VORONOI图构建初始路径，分析了路径代价计算方法，并使用改进的多目标蚁群算法对路径进行优化选择。针对该特殊应用场景，引入了各路径段与起始点—目标点连线的夹角信息作为新的启发信息，加快了算法的搜索速度，同时改进启发信息的计算公式，适当缩小各可选路径段启发信息量的差异，加强了蚁群算法的全局搜索能力。仿真结果显示，与基本多目标蚁群算法相比，改进后的算法有效提高了路径搜索的效率和质量。

国家二等奖获奖论文。本文基于平面几何分析以及正弦定理建立了三角分区定位模型，针对发射与接收信号的 无人机的相对位置不同的问题，提出了分区控制算法，并结合三角形相似定理和控制变量的 思想，提出了互反馈方位调整模型。 对于问题一的第一小问，利用三角分区定位模型、以及分区控制算法对接收信号的无人 机进行定位，该定位模型适用于所有包含 FY00 在内的任意三架无人机发射信号进行定位的 情况,即编号为 FY00、FY01、FY0M（M∈{2，3，4，5，6，7，8，9}）的无人机发射信号， 当队列中某架飞机 FY0N 接收到的方向信息为?、?、?（?、?、?的定义见符号说明），根 据各个区间的的无人机之间的平面几何关系，可以得到各个区域的无人机的位置信息的关于 （?、θ）的通解公式（见正文 5.1.2 公式（9）（10）（11）（12）），之后再利用分区控制 算法分别对各个区域对应的通解公式进行求解，即可得到队列中任意无人机的位置信息。