航迹局部调整算法性能研究

发布时间：2017-12-10 21:27

  本文关键词：航迹局部调整算法性能研究

  更多相关文章： 局部实时规划 在线调整 超差处理 有向圆算法

【摘要】：无人飞行器在沿着预规划路线飞行过程中,由于某种原因,使得当前飞行状态和预定状态不一致,难以完成预定的飞行任务,或者由于任务的不确定性,无人飞行器常常需要临时增加或者变更任务。所以为了使无人飞行器具有一定的自主能力,能够适应战场环境的变化,需要建立无人飞行器局部实时调整规划系统,通过局部更新的方式进行航迹在线调整规划,使得无人飞行器通过局部航迹调整能够继续沿着预规划路线飞行执行预定任务。本文主要是通过实验的方式为局部实时调整规划系统选择合适的规划算法,使得局部调整过程满足快速性和稳定性要求。本文首先针对导致无人飞行器的当前飞行状态和预定状态不一致的“超差”类型进行了介绍和分析;之后根据局部调整算法的基本要求和各规划算法的特性,选择常用的几个规划算法:稀疏A*算法、蚁群算法、遗传算法,并将以上三种算法针对局部调整规划环境进行实现,其中包括二维航迹规划和高度规划两部分;然后对以上三种算法性能进行对比实验,其中局部调整规划算法的性能主要考虑算法的快速性和稳定性两个因素,这两个因素可以分别通过规划时间和规划成功率来说明,实验结果指出稀疏A*算法和遗传算法满足快速性要求,蚁群算法的规划时间则较长,但是对于“超差”信号处理中的特殊情况三种算法都难以规划出令人满意的结果,规划成功率不高;所以最后在分析规划失败原因的基础之上,对遗传算法提出了一种有向圆改进方案,通过实验证明该改进方法能够很好的解决上述问题,并且规划时间也满足快速性要求,从而得出满足性能要求的局部调整规划算法。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279

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本文编号：1275957