計算機設計大賽國獎作品_3. 需求分析

本系列是2021年中國大學生計算機設計大賽作品“環境監測無人機航線優化”的相關文檔，獲得2021年西北賽區一等獎，國賽三等獎。學生習作，只供大家參考。

計算機設計大賽國獎作品_1. 項目概要
計算機設計大賽國獎作品_2. 報名材料
計算機設計大賽國獎作品_3. 需求分析
計算機設計大賽國獎作品_4. 界面設計
[計算機設計大賽國獎作品_5. 核心算法]
[計算機設計大賽國獎作品_6. 測試報告]
[計算機設計大賽國獎作品_7. 安裝使用]
[計算機設計大賽國獎作品_8. 項目總結]
[計算機設計大賽國獎作品_9. PPT]

作品名稱：環境監測無人機航線優化

第一章 需求分析

1.1 項目背景

采用無人機搭載的大氣移動監測設備對特定區域和污染源的空氣污染情況進行監測，具有高效省時、靈活隱蔽、快速鎖定污染源的優點。無人機飛行航線的規劃，需要在符合機動性能、規避障礙等約束條件的前提下，設計一條完成分配任務的飛行航線。無人機的航線規劃，可以運用模擬退火算法解決。

由于大氣污染具有“涉及區域范圍較大、區域之間污染物傳輸量大、污染源種類多、污染因子相對復雜”等特點，傳統環境監測方式面臨工作量大、靈活性差、污染源定位難等問題。采用無人機搭載的大氣移動監測設備，對特定區域和污染源的空氣污染情況進行監測，具有高效省時、靈活隱蔽、快速鎖定污染源的優點。

環境監測無人機可實現高空間、大面積監測，也可實現低空間較小范圍準確監測，通過多種檢測方法融合，獲取監測點位和區域的環境數據。深圳可飛科技、廣州格賽、北京未來智能等公司的產品和解決方案都已經投入商業應用，為環境監測、應急救援、應急響應、智慧城市與科學研究等領域提供強有力的決策依據。

1.2 項目簡介

基于改進模擬退火算法的環境監測無人機航線優化軟件，是在符合機動性能、規避障礙等約束條件的前提下，自動進行航線規劃。軟件通過獲取指定環境監測點的地圖和位置坐標數據，獲取無人機機動性能、規避障礙等約束條件，獲取無人機飛行航線規劃的優化目標；通過模擬退火算法進行路徑優化，并輸出優化結果；根據實時監測結果，動態調整飛行任務和飛行航線。

本項目的創新點在于對模擬退火算法的研究與改進：（1）研究現有模擬退火算法中操作算子的特征與相互關系，發現交換操作等價于兩個嵌套的反序操作的疊加復合；（2）由此通過計算交換操作的中間結果獲得兩個反序操作的結果，可以不增大計算量而獲得由交換和反序操作所產生的 3條新路徑；（3）由此提出一種新的交換-反序聯合算子模擬退火算法，不增大計算量而使模擬退火算法的搜索空間擴大了3倍。

本軟件的基本功能包括：數據輸入功能，參數設置功能，路徑優化功能，結果輸出功能，幫助功能。本軟件的特點在于：（1）采用改進模擬退火算法，擴大搜索范圍，提高優化性能和效率；（2）完全自主開發了環境監測無人機航線優化軟件，可以滿足無人機飛行航線規劃的應用需求。

1.3 需求調研與分析

環境監測無人機產品和技術首先考慮滿足環境監測任務，通過搭載氣體檢測傳感器和云臺相機，將監測氣體數據、相機獲取的圖像及無人機的飛行數據，實時傳輸至控制中心?，F有產品大多不具有飛行路徑規劃功能，主要通過人工設置監測順序和飛行航跡。因此，開發環境監測無人機航線優化軟件，結合機動性能、規避障礙等約束條件自動進行航線規劃，可以為客戶提供更好的用戶體驗。

基于客戶需求，分析和制定軟件需求如下：

（1）業務需求：獲取指定環境監測點的地圖和位置坐標數據，獲取無人機機動性能、規避障礙等約束條件，獲取無人機飛行航線規劃的優化目標；通過模擬退火算法進行路徑優化，并輸出優化結果輸出；根據實時監測結果，動態調整飛行任務和飛行航線。

（2）功能需求：①數據輸入功能，包括新建項目、導入項目、讀取數據文件；②設置，包括設置優化參數、設置約束條件、設置優化目標；③路徑優化，根據輸入的數據和條件，運用改進的模擬退火算法優化加工路徑，顯示優化結果；④結果輸出；⑤幫助功能。

（3）用戶界面需求：①遵循圖形用戶界面（GUI）設計原則，界面直觀，對用戶透明；②界面設計中保持一致性，使用標準控件和統一的信息表現方法；③主界面設有菜單欄、工具單和快捷鍵，顯示上次運行的優化結果圖形；④菜單和子界面包括：數據輸入、參數設置、路徑優化、結果輸出、幫助。

（4）運行環境需求：軟件采用 Python3.8編程，Qt開發GUI界面。推薦在Intel 1.6GHz以上CPU、2G以上內存，Windows7/Windows10操作系統使用。

1.4 問題建模與求解算法

對無人機的飛行航線的規劃，需要在符合機動性能、規避障礙等約束條件的前提下，設計一條完成分配任務的飛行航線。即對給定的正權完全圖求其總權重最小的Hamilton回路，是典型的旅行商問題。旅行商問題是經典的組合優化問題，屬于NP完全問題，其全局優化解的計算量以問題規模的階乘關系增長。
對于大規模旅行商問題的研究集中于高性能的近似最優方法，包括基于特征信息（如位置、距離、角度等）構造的各種啟發式搜索算法，以及通過模擬或解釋自然規律而發展的模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、神經網絡算法等智能優化算法。

模擬退火算法是解決大規模組合優化問題的常用方法，基于前述對模擬退火算法的研究和改進成果，可以解決無人機飛行路線的路徑優化問題。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机设计大赛国奖作品_3. 需求分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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