基于人工势场法的无人机编队关键技术研究
发布时间：2022-01-15 12:03
由于其成本较低、重量较轻以及隐蔽性好等优势,无人机越来越受到人们的关注;而无人机编队飞行技术的发展进一步拓展了它的应用前景。本文通过引入和改进人工势场法,分别阐述了单层级无人机编队数学模型、基于人工势场法的无人机编队控制理论、双层级无人机编队避障的人工势场设计方法,深入研究了六自由度下旋翼无人机编队飞行和避障方法。本文的主要研究内容如下:1、详细介绍单层级无人机编队数学模型和基于人工势场法的无人机编队控制理论,并对单层级编队进行仿真分析;2、详细论述双层级编队对定点障碍采取整体避障方法时的势场设计方法和控制方法,强调双层级编队避障方法相对于单层级编队的耦合性和复杂性,并对双层级编队飞行和定点整体避障过程进行仿真分析;3、分析双层级编队对定点障碍采取分解避障方法时势场设计方法在信息拓扑结构上的不同和修正,并通过对疏松定点障碍和紧密定点障碍两种条件的仿真分析,验证分解避障方法的优势;4、通过对定点避障方法中障碍势场和耦合项的修正,使其在处理动点障碍时仍具有优秀的表现,并对侧面动点障碍和正向动点障碍两种情况进行仿真分析,验证动点分解避障方法在处理多种障碍条件时的高效性和通用性。本文提出的创造...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
F-18模型风洞试验
- 3 -(a) (b)图 1-2 虚拟长机结构(a)和编队几何中心结构(b)1.2.2 多无人机编队飞行的队形设计如何减少计算量、快速构造最佳队形，是 CFF 队形设计的关键所在。美国的 Saber 等人[9]出于对 CFF 队形快速定位和队形稳定的考虑，提出了基于二维空间的虚拟长机和几何中心的编队结构，而日本的 Erfu 等人[10]则将上述方法拓展到三维空间，通过增加计算量的手段使该方法更接近于实际情况；新加坡的 Stipanovic 等人[11]从降低单架飞机计算量的角度考虑，提出了分散重叠编队方式，而美国的 Walls 等人[12]则据此提出了最邻近目标和
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文最快目标这两种编队跟随策略，并由于后者的队形结构能够进行任务规划的重构，因此更具有发展前景。美国的 Verma 等人[13]和澳大利亚的 Andrew 等人[14]分别分析了不同数量及不同机型的 CFF 队形结构问题；印度的 Madhava 等人[15]则根据敌方环境的不同，建立了可动态调整的编队模型；Seiler 等人[16]通过观察和研究鸟群编队模式，发现锐角的“V”形编队对处于首末两个位置的鸟并不省力，而在钝角的“V”形且纵向位置较近的编队中，各位置上的鸟能够节省几乎相同的能量。尽管研究 CFF 队形设计的文献不胜枚举，但很显然几乎没有在工程上实现近距编队的先例可循，而国内对 CFF 队形设计的研究还很少。
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应控制的人工势场的无人机路径规划算法[J]. 甄然,甄士博,吴学礼. 无线电工程. 2017(05)
[2]基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法[J]. 朱旭,闫茂德,张昌利,林海,屈耀红. 哈尔滨工程大学学报. 2017(06)
[3]基于改进APF的无人机编队航迹规划[J]. 杨洁,王新民,谢蓉. 西北工业大学学报. 2013(02)
[4]基于改进遗传算法的无人飞行器三维路径规划[J]. 李霞,魏瑞轩,周军,李雪松,张冲. 西北工业大学学报. 2010(03)
[5]多无人机协同航路规划的共同进化方法[J]. 叶媛媛,闵春平. 计算机仿真. 2007(05)
[6]一种多无人机协同侦察航路规划算法仿真[J]. 杨遵,雷虎民. 系统仿真学报. 2007(02)
[7]战场环境中多无人机任务分配的快速航路预估算法[J]. 龙涛,孙汉昌,朱华勇,沈林成. 国防科技大学学报. 2006(05)
[8]基于目标分配的无人机航路规划[J]. 左益宏,柳长安,李挺. 飞行力学. 2005(01)
博士论文
[1]无人机自主编队飞行控制系统设计方法及应用研究[D]. 万婧.复旦大学 2009
[2]多无人机协同编队仿生飞行控制关键技术研究[D]. 樊琼剑.南京航空航天大学 2008
硕士论文
[1]小卫星编队飞行队形控制与仿真[D]. 吴霞.中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2006
本文编号：3590585
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
F-18模型风洞试验
- 3 -(a) (b)图 1-2 虚拟长机结构(a)和编队几何中心结构(b)1.2.2 多无人机编队飞行的队形设计如何减少计算量、快速构造最佳队形，是 CFF 队形设计的关键所在。美国的 Saber 等人[9]出于对 CFF 队形快速定位和队形稳定的考虑，提出了基于二维空间的虚拟长机和几何中心的编队结构，而日本的 Erfu 等人[10]则将上述方法拓展到三维空间，通过增加计算量的手段使该方法更接近于实际情况；新加坡的 Stipanovic 等人[11]从降低单架飞机计算量的角度考虑，提出了分散重叠编队方式，而美国的 Walls 等人[12]则据此提出了最邻近目标和
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文最快目标这两种编队跟随策略，并由于后者的队形结构能够进行任务规划的重构，因此更具有发展前景。美国的 Verma 等人[13]和澳大利亚的 Andrew 等人[14]分别分析了不同数量及不同机型的 CFF 队形结构问题；印度的 Madhava 等人[15]则根据敌方环境的不同，建立了可动态调整的编队模型；Seiler 等人[16]通过观察和研究鸟群编队模式，发现锐角的“V”形编队对处于首末两个位置的鸟并不省力，而在钝角的“V”形且纵向位置较近的编队中，各位置上的鸟能够节省几乎相同的能量。尽管研究 CFF 队形设计的文献不胜枚举，但很显然几乎没有在工程上实现近距编队的先例可循，而国内对 CFF 队形设计的研究还很少。
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应控制的人工势场的无人机路径规划算法[J]. 甄然,甄士博,吴学礼. 无线电工程. 2017(05)
[2]基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法[J]. 朱旭,闫茂德,张昌利,林海,屈耀红. 哈尔滨工程大学学报. 2017(06)
[3]基于改进APF的无人机编队航迹规划[J]. 杨洁,王新民,谢蓉. 西北工业大学学报. 2013(02)
[4]基于改进遗传算法的无人飞行器三维路径规划[J]. 李霞,魏瑞轩,周军,李雪松,张冲. 西北工业大学学报. 2010(03)
[5]多无人机协同航路规划的共同进化方法[J]. 叶媛媛,闵春平. 计算机仿真. 2007(05)
[6]一种多无人机协同侦察航路规划算法仿真[J]. 杨遵,雷虎民. 系统仿真学报. 2007(02)
[7]战场环境中多无人机任务分配的快速航路预估算法[J]. 龙涛,孙汉昌,朱华勇,沈林成. 国防科技大学学报. 2006(05)
[8]基于目标分配的无人机航路规划[J]. 左益宏,柳长安,李挺. 飞行力学. 2005(01)
博士论文
[1]无人机自主编队飞行控制系统设计方法及应用研究[D]. 万婧.复旦大学 2009
[2]多无人机协同编队仿生飞行控制关键技术研究[D]. 樊琼剑.南京航空航天大学 2008
硕士论文
[1]小卫星编队飞行队形控制与仿真[D]. 吴霞.中国科学院研究生院（空间科学与应用研究中心） 2006
本文编号：3590585
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3590585.html
