无人机三维约束多目标航迹规划

发布时间：2020-07-22 19:15

【摘要】：无人机的广泛应用,使得航迹规划问题成为研究的热点。无人机航迹规划是无人机研究领域中的重要方面,也是无人机自主系统中不可分割的重要组成部分。好的航迹规划方法可以降低无人机的燃油损耗并提高无人机的生存能力。很多算法由于模型简单或规划方法低效,难以有效应用于复杂条件下的航迹规划问题。本文主要研究了三维静态环境中无人机航迹规划的相关问题:航迹规划模型、航迹规划算法、可行航迹生成和最优航迹生成。本文的研究工作如下:(1)分别针对无人机的三维在线可行航迹规划问题与三维离线全局最优航迹规划问题,结合无人机自身约束函数,建立了不同的数学模型,其可行性已在之后的文章章节进一步得到了验证。在平滑处理无人机的初步飞行航迹时,合理增加了两项基于微分几何原理的无人机飞行动力学约束条件,使之更符合无人机的实际飞行模式。(2)针对有山体地形和风切变威胁区的无人机三维在线可行航迹规划问题,采用(1)中所提三维在线可行航迹规划问题建立的数学模型;针对连接型快速扩展随机树算法中随机节点生成策略单一耗时的特点,提出六种高效的随机节点生成策略,并采用了改进连接型快速扩展随机树算法求解了所提无人机的三维在线可行航迹规划问题;仿真表明,相比经典单向搜索随机树算法和经典连接型快速扩展随机树算法,所提改进连接型快速扩展随机树算法策略六能够得到航迹规划平均时间最短的可行航迹,同时具有最快的收敛速度。(3)针对存在通信源信号影响的无人机三维离线全局最优航迹规划问题,采用(1)中所提三维离线全局最优航迹规划问题建立的数学模型;分别将经典的多目标第二代非支配排序遗传算法及其基于高效非支配排序方法的改进型多目标高效第二代非支配排序遗传算法用于求解该模型,并进行对比。仿真表明,相比采用经典多目标第二代非支配排序遗传算法,采用多目标高效第二代非支配排序遗传算法得到的最优航迹,航迹规划平均时间更短,航迹曲线更为平滑,同时表明所提数学模型具有合理性与可行性。
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V279;V249;TP18
【图文】：

航迹规划,环境空间,无人机

max2minmaxmin1,2,2,3,LLzzzinLLinniiii 离线全局最优航迹规划问题行环境模型境的确立，是无人机执行各项飞行任务的基最优航迹规划问题的飞行环境模型建立，本来实现，如图 2.1 所示的笛卡尔坐标系第一人机的起始航迹点为 (,,)111S xyz，终止航迹1份，之后过nx ,x,x, x123做与 x 轴正交的平除了起始航迹点与终止航迹点以外，在 P迹点；那么顺次连接航迹点集合中所有的航，其中航迹点集合 CSxyzxyz,,,,,,2 22333

【参考文献】