协同任务基于matlab粒子群算法求解多无人机车载网络优化问题含Matlab源码 2400期

Posted 2023-03-07 海神之光

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了协同任务基于matlab粒子群算法求解多无人机车载网络优化问题含Matlab源码 2400期相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

⛄一、车载网络

现如今，汽车的功能越来越多，不再是单纯的交通工具，其数字媒体、辅助驾驶、主动安全、联网通讯等辅助功能也不断出现，推动了整个汽车产业的进步和革新[1]。相信在不久的将来，机器视觉就能代替驾驶员识别道路信息，智能算法能帮助执行简单的驾驶操作，而多媒体娱乐设备能够为出行提供更温馨舒适的氛围，汽车会更智能、安全和舒适。

支撑这一切进步和改革的基础，主要是信息技术的硬件和软件，这其中很重要的一项是数据通讯，也就是人们常说的车载网络。最初的汽车设备通讯通过金属线和继电器等传输，成本高而且稳定性不好[2]。从20世纪60、70年代，电子元件在汽车中开始使用并且占据的比重越来越大，汽车电子元件占整车成本比从1990年的8%左右，提高到2010年的39%左右，相应的各种车载电子设备的故障诊断、状态检测数据也越来越庞大，带来的数据通讯压力越来越大[3]。从20世纪80年代以来，以BOSCH为首的众多汽车厂商，陆续开发了CAN、LIN、MOST、Ethernet、Flex-Ray等通讯协议，以适应不断增加的数据传输压力。

现阶段，车载网络采用了多种通讯协议混合，CAN网络负责总通讯、OBD、电控发动机、ABS等部分，LIN线主要用在车身电器、车窗等低速通讯领域，MOST用来传递多媒体数据，Flex-Ray用在主动安全等方面，以太网协议在近几年被引进到车载网络中，以期替代CAN作为主干网络，来满足毫米波雷达、车联网等技术对通讯速度的更高要求。

⛄二、部分源代码

function out = PSOSearch(param, position)

% Import trace file(SUMO)
filename = param.filename;
filename_obj = param.filename_obj;
filename_connec = param.filename_connec;

% Number of vehicles available in the dataset(SUMO)
nVehicle = param.nVehicle; % Have to change according to the trace file
niter =param.niter;

% Infrastructure Position
pos = position; % Have to change according to the trace file
infRadius = 500;

% Reading table
T = readtable(filename);
T_obj = readtable(filename_obj);
T_connec = readtable(filename_connec);
% Number of rows in the table
n_rows_obj = height(T_obj);

% Finding minimum and maximum of Position X and Y
minPosX = min(T:,4);
minPosY = min(T:,5);
maxPosX = max(T:,4);
maxPosY = max(T:,5);

% Vehicle template
empty_vehicle.id = [];
empty_vehicle.Position = [];
empty_vehicle.angle = [];

% Creating templates for storing Previous connectivity history of vehicles
empty_pre_conection.id = [];
empty_pre_conection.id1 = [];
empty_pre_conection.t1 = 0;
empty_pre_conection.id2 = [];
empty_pre_conection.t2 = 0;
empty_pre_conection.id3 = [];
empty_pre_conection.t3 = 0;
empty_pre_conection.id4 = [];
empty_pre_conection.t4 = 0;
empty_pre_conection.id5 = [];
empty_pre_conection.t5 = 0;

% Create vehicles connections history array
pre_conection = repmat(empty_pre_conection, nVehicle, 1);

% Create vehicles array
object_vehicle = repmat(empty_vehicle, nVehicle, 1);
for i=1:n_rows_obj
    for j=1:nVehicle
        if strcmp(T_obji,1,['veh' num2str((j-1),'%d')])
            object_vehicle(j).id = T_obji,1;
            object_vehicle(j).angle = T_obji,2;
            object_vehicle(j).Position = [T_obji,3, T_obji,4];
        end
    end
end