高空长航时无人机多目标航迹规划算法研究
发布时间：2021-07-12 06:31
现代无人机应用不仅限于执行侦察任务,更多可以成为作战武器。在无人机控制模块的众多子系统中,航迹规划系统越来越重要,航迹规划的核心在于对航迹规划算法的研究,航迹规划算法不仅是到达目标点,也是在满足无人机飞行特性限制下,根据多目标约束规划出一条躲避所有威胁且航迹距离较优的航迹。高空长航时无人机与低空无人机的飞行特性有所不同,低空无人机主要用于执行近距离任务,飞行范围小,多数航迹规划算法研究中在对航距是使用两点间直线距离进行计算,然而高空长航时无人机主要执行远程侦察打击任务,航迹覆盖范围广,对航距计算时采用平面直线距离会造成较大误差。本文考虑到地球曲率对航迹距离的计算影响,以及高空长航时无人机基本采用定高飞行假设,对高空长航时无人机航迹规划问题开展研究,内容包括以下方面:（1）提出一种基于降维映射的曲面航迹规划方法。首先主要是利用高斯投影正算,将三维大地坐标表示的起始点、目标点和威胁信息投影到高斯二维平面坐标系,然后将规划后得到的最优航迹使用高斯投影反算,显示到三维大地坐标系中。（2）提出一种远程曲面航迹全局静态规划方法。在综合考虑已知威胁和燃油代价形成的多目标代价约束下,利用多目标模糊优化...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
美国隐身高空长航时无人机根据公开数据信息显示，除美国以外的其他国家对于高空长航时无人机也紧
电子科技大学硕士学位论文4图1-2中国“翔龙”高空长航时无人机我国对高空长航时无人机的研制可以追溯到上个世纪八十年代，研究历史与国外基本相当，但我国大多高空长航时无人机研制工作基本还停留在民用和军事辅助，没有真正应用于战斗中，直到近年来我国自主研发的“翔龙”高空长航时无人机面世后，标志着我国对高空长航时无人机的军事应用取得了非常大的进步，这种无人机主要利用机载侦察设备，不间断的完成战略信息侦察工作，但是“翔龙”续航时间较短，需要我国继续深入研究，提高作战能力。近年来，无人机由于其特殊的定位，也受到了社会各界广泛关注，除无人机相关科研人员进行积极研究外，学生也踊跃参与各部门举办的无人机比赛。目前我国大多无人机学习研究基本还是以航空类大学为主导，由空天科研院牵头与航空企业相互协作进行，虽然取得了一定的成效，也为我国的军事力量提升做出了一定的贡献，使得我国的无人机研究事业有了一定的研究成果，但是我国未来研究主体部门还需进一步与其他部门合作，并继续加大对无人机的研究投入。1.2.2航迹规划问题分析无人机控制模块中包含多个系统部分，有动力系统、通讯系统等各种子系统，其中航迹规划系统作为无人机综合系统的重要组成之一，在保障无人机安全和提升无人机续航能力、减小燃油消耗等方面具有重要意义[18,23]，所以对于航迹规划系统的研发工作不仅可以大幅提高无人机作战能力，还可以加强任务执行的精确程度，这也是目前重点开展该领域研究的主要方向与原因。目前，许多国家已经研制出自己国家无人机可使用的较优航迹规划算法与航迹规划系统模块，作为此研究的领先国，美国自1980年开始，就已经开始着手研发应用于国防、军事等领域的航迹规划系统[15]，主要成果为空射巡航导弹装配
电子科技大学硕士学位论文30威胁目标点起始点图3-5三维大地坐标系中的起始点、目标点和威胁信息如图3-5中显示了起始点、目标点和威胁数据信息在三维大地坐标系中的效果，用红色五角星标记起点、目标点，黄色半圆标记威胁范围，通过降维映射方法，应用高斯投影正算将三维大地坐标系中显示的起始点、目标点和威胁信息转化到高斯投影二维平面坐标系中，如图3-6所示，其中S用于标记起始点位置，T用于标记目标点位置，威胁中心用方形标记。图3-6高斯投影二维平面坐标系中的起始点、目标点和威胁信息由于数据信息都在南半球，在测量学中将南纬记为负，所以纵坐标显示的数据为负；而西经记为负，为了方便后期投影计算，经度数据统一加上了，将经度范围从转换到。
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合简化稀疏A*算法与模拟退火算法的无人机航迹规划[J]. 杨玉,金敏,鲁华祥. 计算机系统应用. 2019(04)
[2]无人机航迹规划常用算法综述[J]. 王琼,刘美万,任伟建,王天任. 吉林大学学报(信息科学版). 2019(01)
[3]赶超一流 凌空无忧——“彩虹”7型高空长航时隐身无人机系统首亮相[J]. 蔡婷. 中国航天. 2018(11)
[4]基于即时修复式稀疏A*算法的动态航迹规划[J]. 王生印,龙腾,王祝,蔡祺生. 系统工程与电子技术. 2018(12)
[5]突发威胁情况下的无人机航迹重规划[J]. 朱杰,鲁艺,张辉明. 计算机工程与应用. 2018(08)
[6]基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划[J]. 周德云,王鹏飞,李枭扬,张堃. 系统工程与电子技术. 2017(04)
[7]基于DTW的改进A*算法在航迹规划中的应用[J]. 杨润洲,丁勇,张承果. 电光与控制. 2016(06)
[8]改进量子遗传算法在无人机航迹规划中的应用[J]. 鱼佳欣,李刚,李东涛,李文君. 计算机仿真. 2015(05)
[9]一种利用改进A*算法的无人机航迹规划[J]. 占伟伟,王伟,陈能成,王超. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(03)
[10]静态威胁下的无人机航迹规划[J]. 刘洲洲,潘鲁宁. 微处理机. 2014(06)
硕士论文
[1]基于稀疏A*算法与进化算法的无人机动态航迹规划研究[D]. 刘群芳.南昌航空大学 2016
[2]高空长航时无人机侦察任务规划问题研究[D]. 林伟廷.国防科学技术大学 2007
本文编号：3279404
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
美国隐身高空长航时无人机根据公开数据信息显示，除美国以外的其他国家对于高空长航时无人机也紧
电子科技大学硕士学位论文4图1-2中国“翔龙”高空长航时无人机我国对高空长航时无人机的研制可以追溯到上个世纪八十年代，研究历史与国外基本相当，但我国大多高空长航时无人机研制工作基本还停留在民用和军事辅助，没有真正应用于战斗中，直到近年来我国自主研发的“翔龙”高空长航时无人机面世后，标志着我国对高空长航时无人机的军事应用取得了非常大的进步，这种无人机主要利用机载侦察设备，不间断的完成战略信息侦察工作，但是“翔龙”续航时间较短，需要我国继续深入研究，提高作战能力。近年来，无人机由于其特殊的定位，也受到了社会各界广泛关注，除无人机相关科研人员进行积极研究外，学生也踊跃参与各部门举办的无人机比赛。目前我国大多无人机学习研究基本还是以航空类大学为主导，由空天科研院牵头与航空企业相互协作进行，虽然取得了一定的成效，也为我国的军事力量提升做出了一定的贡献，使得我国的无人机研究事业有了一定的研究成果，但是我国未来研究主体部门还需进一步与其他部门合作，并继续加大对无人机的研究投入。1.2.2航迹规划问题分析无人机控制模块中包含多个系统部分，有动力系统、通讯系统等各种子系统，其中航迹规划系统作为无人机综合系统的重要组成之一，在保障无人机安全和提升无人机续航能力、减小燃油消耗等方面具有重要意义[18,23]，所以对于航迹规划系统的研发工作不仅可以大幅提高无人机作战能力，还可以加强任务执行的精确程度，这也是目前重点开展该领域研究的主要方向与原因。目前，许多国家已经研制出自己国家无人机可使用的较优航迹规划算法与航迹规划系统模块，作为此研究的领先国，美国自1980年开始，就已经开始着手研发应用于国防、军事等领域的航迹规划系统[15]，主要成果为空射巡航导弹装配
电子科技大学硕士学位论文30威胁目标点起始点图3-5三维大地坐标系中的起始点、目标点和威胁信息如图3-5中显示了起始点、目标点和威胁数据信息在三维大地坐标系中的效果，用红色五角星标记起点、目标点，黄色半圆标记威胁范围，通过降维映射方法，应用高斯投影正算将三维大地坐标系中显示的起始点、目标点和威胁信息转化到高斯投影二维平面坐标系中，如图3-6所示，其中S用于标记起始点位置，T用于标记目标点位置，威胁中心用方形标记。图3-6高斯投影二维平面坐标系中的起始点、目标点和威胁信息由于数据信息都在南半球，在测量学中将南纬记为负，所以纵坐标显示的数据为负；而西经记为负，为了方便后期投影计算，经度数据统一加上了，将经度范围从转换到。
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合简化稀疏A*算法与模拟退火算法的无人机航迹规划[J]. 杨玉,金敏,鲁华祥. 计算机系统应用. 2019(04)
[2]无人机航迹规划常用算法综述[J]. 王琼,刘美万,任伟建,王天任. 吉林大学学报(信息科学版). 2019(01)
[3]赶超一流 凌空无忧——“彩虹”7型高空长航时隐身无人机系统首亮相[J]. 蔡婷. 中国航天. 2018(11)
[4]基于即时修复式稀疏A*算法的动态航迹规划[J]. 王生印,龙腾,王祝,蔡祺生. 系统工程与电子技术. 2018(12)
[5]突发威胁情况下的无人机航迹重规划[J]. 朱杰,鲁艺,张辉明. 计算机工程与应用. 2018(08)
[6]基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划[J]. 周德云,王鹏飞,李枭扬,张堃. 系统工程与电子技术. 2017(04)
[7]基于DTW的改进A*算法在航迹规划中的应用[J]. 杨润洲,丁勇,张承果. 电光与控制. 2016(06)
[8]改进量子遗传算法在无人机航迹规划中的应用[J]. 鱼佳欣,李刚,李东涛,李文君. 计算机仿真. 2015(05)
[9]一种利用改进A*算法的无人机航迹规划[J]. 占伟伟,王伟,陈能成,王超. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(03)
[10]静态威胁下的无人机航迹规划[J]. 刘洲洲,潘鲁宁. 微处理机. 2014(06)
硕士论文
[1]基于稀疏A*算法与进化算法的无人机动态航迹规划研究[D]. 刘群芳.南昌航空大学 2016
[2]高空长航时无人机侦察任务规划问题研究[D]. 林伟廷.国防科学技术大学 2007
本文编号：3279404
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