无人机航路规划系统研究

发布时间：2017-09-13 19:47

  本文关键词：无人机航路规划系统研究

  更多相关文章： 单机航路规划 编队航路规划 协同航路规划 稀疏A星算法 航路平滑

【摘要】：随着信息技术的不断发展,无人机在现代战争中的重要性日渐明显。在此背景下,本文从无人机单机航路规划,多无人机编队航路规划以及多无人机时间协同航路规划三个方面,对无人机系统中的航路规划问题进行了研究。针对无人机单机航路规划问题,提出了系统的解决方案。首先,建立了无人机航路规划环境模型,并采用稀疏A星算法进行航路规划,得到参考航路。在此基础上提出了一种自适应分级平滑算法,分两级对航路进行平滑,一级平滑去掉冗余航路点,使航路达到直线平滑,二级平滑通过自适应的航路调整方法,使平滑后的航路满足无人机的飞行约束。针对多无人机编队航路规划问题,建立了多无人机编队模型以及编队规划环境模型,提出了一种多无人机编队航路规划算法。在无人机单机航路规划的基础上,先规划出领队无人机航路,再根据编队模型,对领队无人机航路进行扩展,得到两翼无人机航路,最后通过对两翼无人机的速度调整进行时间协同处理,使多无人机能够在飞行过程中保持编队队形不变。针对从不同起始点出发,同时到达相同目的地的多无人机时间协同航路规划问题,提出了一种多无人机防撞协同规划算法。首先对多无人机进行航路长度预估,并对预估航路长度进行从大到小的排列,然后依次对无人机进行单机航路规划。重点分析了航路规划过程中的防撞检测方法,以及平滑过程中的防撞检测方法,保证多条航路的安全性。最后通过对无人机的飞行速度控制,进行时间修正,从而满足时间协同。对无人机航路规划系统进行了仿真,仿真结果表明,上述方法可以解决对应的航路规划问题,且得到的航路经过平滑处理,满足无人机的飞行要求,具有可行性。
【关键词】：单机航路规划 编队航路规划 协同航路规划 稀疏A星算法 航路平滑
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 研究背景15
• 1.2 无人机单机航路规划研究现状15-22
• 1.2.1 规划空间表示方法15-19
• 1.2.2 航迹搜索算法19-22
• 1.3 多无人机协同航路规划研究现状22-23
• 1.4 论文的主要内容23-24
• 1.5 论文的内容安排24-25
• 第二章 无人机单机航路规划25-41
• 2.1 航路规划环境模型的建立25-27
• 2.1.1 二维威胁分布图的建立25-26
• 2.1.2 建立栅格地图26-27
• 2.2 规划算法的设计27-30
• 2.2.1 建立代价函数27-28
• 2.2.2 栅格节点的扩展方法28-29
• 2.2.3 航路规划步骤29-30
• 2.3 规划结果的优化30-35
• 2.3.1 一级平滑30-32
• 2.3.2 二级平滑，，满足飞行约束32-35
• 2.4 仿真结果及其分析35-38
• 2.4.1 航路平滑的可行性35-37
• 2.4.2 稀疏A星算法与传统A星算法的比较37-38
• 2.4.3 安全优先和效率优先的比较38
• 2.5 本章小结38-41
• 第三章 多无人机编队航路规划41-53
• 3.1 多无人机编队模型的建立41
• 3.2 编队航路规划环境模型的建立41-43
• 3.3 编队航路规划算法的设计43-44
• 3.4 编队航路的时间协同44-47
• 3.5 仿真结果及其分析47-52
• 3.5.1 V型编队47-49
• 3.5.2 十字型编队49-51
• 3.5.3 人字型编队51-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第四章 多无人机时间协同航路规划53-67
• 4.1 环境模型的建立53
• 4.2 规划算法的设计53-64
• 4.2.1 节点碰撞检测54-56
• 4.2.2 航路段碰撞检测56-64
• 4.3 多无人机航路的时间协同64
• 4.4 仿真结果及其分析64-66
• 4.4.1 出发地多方向64-65
• 4.4.2 出发地相近65-66
• 4.5 本章小结66-67
• 第五章 总结与展望67-69
• 5.1 工作总结67
• 5.2 研究展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-75
• 作者简介75-76

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本文编号：845565