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农用四旋翼UAV数据链可靠性及航迹规划研究

发布时间:2017-09-02 01:16

  本文关键词:农用四旋翼UAV数据链可靠性及航迹规划研究


  更多相关文章: 微小型无人机 数据链 风场估计 路径规划 蚁群算法


【摘要】:农用微小型无人机在精准农业中的作用日益重要,它正在成为农机行业新的亮点和热点。农用微小型无人机数据链的可靠性是影响其稳定运行的关键因素。针对农用微小型无人机数据链,设计了数传电台冗余切换系统以及相应的电台联机质量测试系统,分别来提高和检测数据链的可靠性。研究了面向丘陵地区复杂农田作业环境的四旋翼UAV的路径规划算法,主要包括农田环境下的风场在线估计及结合风场信息的航迹规划算法。风场的矢量值是通过传感器信息进行解算后得到的。主要研究内容如下:1. 选用PX4开源飞控,以3DR电台和QGroundControl地面站搭建的数据链设备为平台,设计了数传电台冗余切换系统。包括继电器和数传电台的选型、硬件电路设计等内容。2. 设计了电台联机质量测试系统。包括干扰源的设计、单片机软件编程和测试环境的软硬件实现。在此基础上进行了数据链可靠性的相关测试,并对测试结果进行了分析。测试结果表明,数传电台冗余切换系统能够有效提高数据链可靠性。3. 研究了四旋翼UAV在复杂农田环境下的风场在线估计的方法。复杂农田作业环境中,风场对微小型无人机的航迹影响很大。为了寻找微小型无人机的最优飞行路径,进行了无人机飞行风场的在线估计。4. 研究了结合风场信息的农用四旋翼UAV路径规划算法。首先,在传统蚁群算法的基础上,设计了一种忽略风场信息的蚁群算法;其次,通过构造不同的适应度函数以及相应的寻优策略,设计了两种考虑风场信息的在线航迹规划方法,分别命名为蚁群算法一和蚁群算法二;最后,对以上三种算法在不同的风场环境下分别进行仿真分析。仿真结果表明,蚁群算法二所规划出的路径是三种算法所规划出的最优路径。
【关键词】:微小型无人机 数据链 风场估计 路径规划 蚁群算法
【学位授予单位】:中国农业机械化科学研究院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V279;V249
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-12
  • 第1章 绪论12-21
  • 1.1 课题研究的背景及意义12-13
  • 1.2 微小型无人机的研究现状13-18
  • 1.2.1 国外研究现状13-16
  • 1.2.2 国内研究现状16-18
  • 1.3 微小型无人机数据链系统的现状18
  • 1.4 微小型无人机航迹规划的现状18-19
  • 1.5 主要研究内容及结构安排19-21
  • 第2章 高可靠UAV数据链系统的构建及测试21-30
  • 2.1 高可靠UAV数据链系统的构建21-24
  • 2.1.1 无人机平台的构建21-22
  • 2.1.2 高可靠数据链系统的构建22-24
  • 2.2 高可靠UAV数据链系统的测试24-29
  • 2.2.1 测试硬件24-25
  • 2.2.2 测试软件25-26
  • 2.2.3 测试环境和步骤26
  • 2.2.4 测试结果及结论26-29
  • 2.3 本章小结29-30
  • 第3章 农用四旋翼UAV航迹规划理论研究30-36
  • 3.1 航迹规划空间及形式30-33
  • 3.1.1 飞行任务分析30-31
  • 3.1.2 农田地形建模31-33
  • 3.1.3 航迹表示形式33
  • 3.2 航迹约束条件33-34
  • 3.2.1 约束条件理论分析33
  • 3.2.2 约束条件算法应用33-34
  • 3.3 航迹代价函数34
  • 3.4 航迹规划算法34-35
  • 3.5 本章小结35-36
  • 第4章 结合风场信息的在线航迹规划36-65
  • 4.1 飞行风场的在线估计36-37
  • 4.2 结合风场的在线航迹规划任务描述37
  • 4.3 确定蚁群算法中的启发函数37-41
  • 4.3.1 忽略风场信息的启发函数37-40
  • 4.3.2 考虑风场信息的启发函数40-41
  • 4.4 确定蚁群算法中的适应度函数41-44
  • 4.4.1 忽略风场信息的适应度函数41-42
  • 4.4.2 考虑风场信息的适应度函数42-44
  • 4.5 确定蚁群算法中信息素更新公式44
  • 4.6 三种蚁群算法的具体流程44-52
  • 4.6.1 忽略风场信息的蚁群算法46-48
  • 4.6.2 考虑风场信息的蚁群算法一48-50
  • 4.6.3 考虑风场信息的蚁群算法二50-52
  • 4.7 仿真及分析52-64
  • 4.7.1 仿真条件及约束设置52-53
  • 4.7.2 仿真结果及分析53-64
  • 4.8 本章小结64-65
  • 第5章 结论与展望65-67
  • 5.1 主要工作与结论65-66
  • 5.2 存在的问题与展望66-67
  • 参考文献67-70
  • 致谢70-71
  • 作者简介71

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本文编号:775509

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