无人机三维航迹规划算法研究

发布时间：2017-11-03 09:22

  本文关键词：无人机三维航迹规划算法研究

  更多相关文章： 三维航迹规划 威胁联网 蚁群算法 人工势场 迪杰斯特拉算法

【摘要】：随着近些年来无人机在现代战场上越来越广泛的应用,无人机自主控制能力和任务遂行能力逐渐成为了研究热点。无人机的三维航迹规划是实现无人机自主控制的重要基础,是保障无人机顺利遂行军事任务的关键环节。本文就无人机的三维航迹规划问题展开研究,提出行之有效的航迹规划算法。文章主要内容包括：1.简述无人机三维航迹规划的研究意义和课题的研究现状,分析了航迹规划的基本规划要素和当前主流的三维航迹规划方法。2.通过函数法构建原始三维数字地形,采用坡度限制平滑和曲率限制平滑相结合的综合平滑算法对原始地形进行平滑处理,建立无人机安全飞行曲面；详细分析当前防空网的威胁源联网情况,建立基于多个雷达威胁源的威胁联网模型。3.建立基于威胁代价和油耗代价的无人机飞行综合代价函数模型,采用蚁群算法对威胁联网下的无人机飞行航迹进行了仿真实验。对基本蚁群算法存在的耗时长、易陷入局部最优的缺点,提出了改进算法仿真,实验结果显示改进算法耗时较短且不会出现算法停滞现象,具有较为明显的改进效果。4.针对全局航迹规划无法应对突发情况的不足,研究了无人机在线航迹规划问题。考虑到在线规划必须快速实时高效,本文采用人工势场法结合改进蚁群算法对无人机进行有效的三维航迹实时规划,以确保飞行安全。5.就多任务节点无人机三维航迹规划,论文分别针对己指定任务节点遍历顺序和未指定任务节点遍历顺序两种情况进行了分析。对于已给定任务点遍历顺序的整体航迹规划,对己知的相邻任务点逐一采用改进蚁群算法以完成整体的航迹规划；对于未知任务点遍历顺序的整体航迹规划,文章采用迪杰斯特拉算法结合改进蚁群算法来获得整体规划结果较为贴合实际的优化航迹。
【关键词】：三维航迹规划 威胁联网 蚁群算法 人工势场 迪杰斯特拉算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 无人机三维航迹规划研究的意义8-9
• 1.2 无人机三维航迹规划的研究现状9-11
• 1.2.1 无人机三维航迹规划要素9-10
• 1.2.2 常用的无人机三维航迹规划方法10-11
• 1.3 论文的主要工作与组织结构11-12
• 2 无人机三维航迹规划环境建模12-25
• 2.1 数字地形预处理与安全飞行曲面的建立12-22
• 2.1.1 函数法获得三维原始地形12-13
• 2.1.2 等效数字地形的平滑处理13-20
• 2.1.3 地形综合平滑处理仿真20-22
• 2.1.4 建立安全飞行曲面22
• 2.2 威胁联网环境分析与联网模型的建立22-25
• 2.2.1 威胁联网分析22-23
• 2.2.2 威胁联网模型的建立23-25
• 3 基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划25-35
• 3.1 无人机三维航迹规划综合代价数学模型25-26
• 3.1.1 油耗代价25
• 3.1.2 雷达探测概率代价25
• 3.1.3 综合代价函数的建立25-26
• 3.2 基本蚁群算法26-27
• 3.2.1 蚁群算法原理26-27
• 3.2.2 蚁群算法流程27
• 3.3 对基本蚁群算法的改进27-28
• 3.3.1 对状态转移概率的改进27-28
• 3.3.2 局部信息素更新规则的改进28
• 3.4 实验结果与分析28-35
• 4 基于人工势场的无人机三维实时航迹规划35-41
• 4.1 人工势场法35-37
• 4.1.1 人工势场法原理35-37
• 4.1.2 人工势场的优缺点37
• 4.2 人工势场法在实时航迹规划中的运用37-38
• 4.3 蚁群算法实时在线航迹规划38-39
• 4.4 实验结果与分析39-41
• 5 多任务无人机三维航迹规划41-48
• 5.1 指定任务顺序的三维航迹规划41-43
• 5.2 未指定任务点顺序的三维航迹规划43-48
• 5.2.1 旅行商问题43
• 5.2.2 迪杰斯特拉算法43-45
• 5.2.3 结合迪杰斯特拉算法的多任务无人机三维航迹规划45
• 5.2.4 仿真结果与分析45-48
• 结论48-50
• 参考文献50-52
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况52-53
• 致谢53-54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 庄晓东,孟庆春,高云,杨少军,张继军,齐勇;复杂环境中基于人工势场优化算法的最优路径规划[J];机器人;2003年06期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李岑;基于迪杰斯特拉算法的联系人管理系统[D];吉林大学;2012年

，

本文编号：1135591