基于多阶段航迹预测的无人机任务规划方法研究

发布时间：2017-09-02 03:31

  本文关键词：基于多阶段航迹预测的无人机任务规划方法研究

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【摘要】：无人机应用中对自主性的要求越来越高,未来发展的最终目标是实现全自主集群控制。而无人机任务规划技术是该目标实现的基础,主要包括任务分配与航迹规划两部分。无人机的飞行航迹取决于任务分配结果,而分配过程的任务目标价值又与无人机的航程相关,故将任务规划过程作为整体研究更具实际意义。为此,提出了基于多阶段航迹预测(Multi-Stage Path Prediction,MSPP)的无人机任务规划方法。首先,根据航迹规划应用中需要实现的功能,研究了一种MSPP算法,包括路径估计、路径规划、航迹平滑、交会航迹生成四个阶段。各阶段的计算结果均为近似程度不同的航迹参考。以航迹航程最短作为航迹规划的性能指标。将无人机的禁飞区建模为多边形。为实现快速性,局部A*算法使用无人机当前位置的临近区域内的多边形顶点作为搜索节点,建立算法的搜索空间,并随飞行过程不断更新。该临近区域可对应为实际场景中的探测范围。而为实现最优性,全局A*算法实时进行,并随飞行过程不断将探测范围内的节点添加至搜索空间。MSPP算法原理和具体功能如下:1.路径估计阶段:在每个规划周期开始,各无人机利用局部A*算法快速估算当前时刻所有任务目标相对自身航程,作为任务分配过程的主要参考;2.折线路径规划阶段:任务分配完成后,无人机采用全局A*算法计算至指派目标的最短折线路径,包括探测范围内的真实路径和至目标的启发式路径,并随飞行过程持续实时更新;3.航迹平滑阶段:使用三次B样条曲线同步平滑上述最短路径,通过优化控制点,生成满足约束的可飞行航迹,作为飞行过程中的航迹参考;4.交会航迹生成阶段:针对交会目标,采用基于Dubins路径的协同航迹规划方法,生成多无人机的交会航迹。在航迹末段,用Dubins路径替代B样条曲线,生成参考航迹。根据无人机间航程差,近程无人机选择航迹较短的迂回机动或航迹较长的盘旋机动方式,以等待其他无人机完成协同执行任务。然后,基于MSPP的路径估计算法计算无人机至任务目标的近似航程,从集中式和分布式两方面展开任务分配过程。集中式分配采用改进PSO算法,通过修改粒子结构,实现快速迭代寻优。改进粒子为无人机与各任务目标间的分配关系,其元素为布尔型变量,相对于传统PSO粒子元素的连续变化范围,搜索空间大大减小。改进PSO算法能以较快的计算速度收敛至全局最优解。另一方面,鉴于集中式算法的应用局限性,研究了基于路径估计及聚类算法的分布式任务分配。现有算法为考虑全局任务信息,一般在任务初始阶段完成整个分配过程。出现突发目标后,需重新分配整体任务,造成计算冗余。基于聚类的任务分配过程逐周期展开,各无人机根据路径估计结果,采用聚类算法,修改任务目标价值向量,使无人机倾向于执行价值总和更高的目标集合,而不是个体价值最高的单个目标。每个规划周期仅分配给将完成任务的无人机一个目标,为避免陷入局部最优,其他无人机也基于当前状态参与虚拟分配。出现突发目标则添加至下一规划周期,可实现近似全局最优的任务分配结果。最后,结合MSPP算法,根据任务分配的两种实现方式,进行了任务规划整体结构应用分析。包括:无交会目标和交会目标两种场景下,基于MSPP及改进PSO算法的集中式任务规划;以及无突发目标和突发目标时,基于MSPP及聚类算法的分布式任务规划。从应用条件、典型适用场景、仿真结果和特点总结多方面进行了分析,验证了算法的可行性和有效性。
【关键词】：无人机 任务规划 任务分配 航迹规划 多阶段航迹预测 交会航迹
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 绪论14-33
• 1.1 论文的研究背景、目的和意义14-15
• 1.2 无人机发展概述15-18
• 1.3 无人机任务规划研究概述18-23
• 1.3.1 任务规划控制结构18-20
• 1.3.2 任务规划国外研究现状20-21
• 1.3.3 任务规划国内研究现状21-23
• 1.4 无人机航迹规划研究概述23-27
• 1.4.1 航迹规划方法组成特性23-24
• 1.4.2 航迹规划研究现状24-26
• 1.4.3 交会航迹规划研究现状26-27
• 1.5 无人机任务分配研究概述27-30
• 1.5.1 任务分配方法组成特性27-28
• 1.5.2 任务分配研究现状28-30
• 1.6 论文主要研究内容30-33
• 第2章 无人机任务规划系统组成及数学模型33-42
• 2.1 引言33
• 2.2 任务规划系统组成33-35
• 2.3 无人机航迹规划模型35-38
• 2.3.1 无人机数学模型35-36
• 2.3.2 约束条件36-38
• 2.4 无人机任务分配模型38-40
• 2.4.1 无人机航程矩阵38
• 2.4.2 任务价值函数38-39
• 2.4.3 任务分配通用目标函数39-40
• 2.4.4 任务分配目标函数泛化模型40
• 2.5 本章小结40-42
• 第3章 多阶段航迹预测算法42-76
• 3.1 引言42-43
• 3.2 MSPP算法结构43-47
• 3.3 基于改进A* 算法的路径估计及路径规划47-54
• 3.3.1 A* 搜索算法47-50
• 3.3.2 基于局部A* 算法的路径估计50-53
• 3.3.3 基于全局A* 算法的路径规划53-54
• 3.4 基于三次B样条曲线的航迹平滑54-58
• 3.4.1 B样条曲线54-55
• 3.4.2 三次B样条控制点优化55-58
• 3.5 基于Dubins路径的交会航迹生成58-68
• 3.5.1 交会方式对比59
• 3.5.2 问题描述及解决方案59-64
• 3.5.3 交会机动方式及机动距离的确定64-68
• 3.6 仿真分析68-74
• 3.6.1 无交会目标航迹规划仿真分析68-71
• 3.6.2 交会协同航迹规划仿真分析71-74
• 3.7 本章小结74-76
• 第4章 多阶段航迹预测与任务分配方法76-96
• 4.1 引言76
• 4.2 基于PSO算法的任务分配76-79
• 4.2.1 PSO算法概述76-78
• 4.2.2 改进PSO算法78-79
• 4.3 分布式任务分配方法79-88
• 4.3.1 基于聚类算法的分布式任务分配80-81
• 4.3.2 基于布尔网络拍卖任务分配算法81-88
• 4.4 仿真分析88-95
• 4.4.1 MSPP对任务分配性能影响分析89-92
• 4.4.2 基于改进PSO与基于聚类的任务分配性能分析92-93
• 4.4.3 BNAA任务分配算法仿真分析93-95
• 4.5 本章小结95-96
• 第5章 基于多阶段航迹预测任务规划的应用分析96-114
• 5.1 引言96
• 5.2 基于MSPP的任务规划结构及应用假设96-99
• 5.2.1 任务规划结构组成96-98
• 5.2.2 应用假设条件及仿真参数98-99
• 5.3 针对集中式控制场景MSPP及改进PSO任务规划应用分析99-105
• 5.3.1 应用假设及适用场景99-100
• 5.3.2 无交会目标场景仿真100-101
• 5.3.3 交会目标场景仿真101-103
• 5.3.4 仿真结果分析103-104
• 5.3.5 应用特点总结104-105
• 5.4 针对分布式控制场景MSPP及聚类算法的任务规划应用分析105-111
• 5.4.1 应用假设及适用场景105-106
• 5.4.2 确定目标场景仿真106-107
• 5.4.3 突发目标场景仿真107-108
• 5.4.4 仿真结果分析108-110
• 5.4.5 应用特点总结110-111
• 5.5 本章小结111-114
• 结论114-116
• 参考文献116-126
• 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果126-128
• 致谢128-129
• 个人简历129

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