无人飞行器自主检测与避障技术研究

发布时间：2017-09-23 12:22

  本文关键词：无人飞行器自主检测与避障技术研究

  更多相关文章： 无人飞行器 自主避障 目标跟踪 路径规划 鲁棒控制

【摘要】：无人飞行器已经越来越多的应用于军事战场的侦查、打击以及民用生活的各个领域,然而不论是执行何种任务,无人飞行器首先需要保证飞行过程中的安全。其中,无人飞行器对空中威胁的规避能力是实现安全飞行的关键。本文以无人飞行器非协作式自主检测与避障技术为研究主题,研究工作主要围绕系统方案论证、障碍目标跟踪、避障路径规划以及路径跟随控制展开。论文主要内容如下：1.研究了非协作式无人飞行器自主检测与避障技术中的关键问题,进行了系统整体分析和结构划分,具体分为环境检测、目标跟踪、避障路径规划和路径跟踪飞行控制四个主要内容。根据研究对象的特性,对每一部分的实现方法进行甄选和论证。2.针对障碍物跟踪问题的非线性特性,推导了求积分卡尔曼滤波跟踪方法以及稀疏网格化积分点的配置方法,建立了典型的机动与非机动目标跟踪模型,分析了不同跟踪模型的交互式目标跟踪的特点。针对跟踪模型与障碍目标实际运动不匹配的问题,提出采用适当机动时间常数的Singer模型逼近目标不同的运动状态,并将不同参数的Singer模型在交互式模型框架下跟踪机动目标,有效改善模型跟踪的失配现象。仿真实验结果表明,在不同机动的环境下,该算法较之传统的多模型跟踪方法,均有较高精度和明显的优越性。3.研究了转弯机动的跟踪问题。在解决模型失配问题的基础上,分析了水平转弯模型与空间转弯模型的特点与区别,提出了一种自适应IMM跟踪方法,通过纵向机动程度对两种运动状态加以区分,进一步估计瞬时转弯角速率建立转弯模型,跟踪转弯运动,有效提高了跟踪精度。最后通过半物理仿真实验有效的验证了自适应IMM算法对转弯机动的精确跟踪。4.研究了无人机动态避障路径规划问题。针对无人飞行环境局部极小现象,基于人工势场法的势场特性,研究了死锁问题和徘徊运动问题的解决方案。其次,设计了障碍物避障模型并重定义斥力势场,有效提高了避障安全性。研究了路径规划与飞行器特性的关系,提出一种符合固定翼飞行器的物理约束与飞行运动约束的改进人工势场法,实现了规划飞行器实际可跟踪的避障路径,并通过半物理仿真实验验证了所设计避障路径的有效性。5.基于固定翼飞行器的空气动力学模型,建立了控制系统状态空间模型,将系统模型解耦为侧向模型和纵向模型。针对模型的特点,分别设计了PID控制器和鲁棒控制器,通过对飞行器的速度、俯仰角、滚转角和偏航角跟踪,使飞行器执行对避障路径的跟踪。最后半物理仿真实验中对使用控制器跟踪效果与避障安全距离的对比,说明了控制器设计的有效性和可行性。
【关键词】：无人飞行器 自主避障 目标跟踪 路径规划 鲁棒控制
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 论文中相关符号和缩写的说明11-13
• 第一章 绪论13-27
• 1.1 研究背景与意义13-15
• 1.2 国内外无人机发展现状15-21
• 1.3 无人机自主检测与避障技术研究现状21-25
• 1.4 本文的内容安排25-27
• 第二章 无人机自主检测与避障系统方案27-50
• 2.1 引言27-30
• 2.2 无人机避障系统整体方案设计30-31
• 2.3 障碍物检测平台设计31-34
• 2.4 障碍目标跟踪方案设计34-39
• 2.5 避障路径规划方案设计39-45
• 2.6 路径跟随控制方案设计45-49
• 2.7 本章小结49-50
• 第三章 基于交互式多模型的自适应目标跟踪算法50-79
• 3.1 引言50
• 3.2 异质传感器信息融合算法50-59
• 3.3 交互式多模型算法59-61
• 3.4 目标跟踪模型61-64
• 3.5 自适应IMM跟踪算法64-70
• 3.6 仿真实验70-78
• 3.7 本章小结78-79
• 第四章 基于运动约束的改进人工势场法79-97
• 4.1 引言79-80
• 4.2 经典人工势场法80-81
• 4.3 障碍物建模81-83
• 4.4 APF算法在无人机环境中存在的问题及解决方法83-86
• 4.5 基于无人机运动约束的改进APF算法86-92
• 4.6 仿真验证92-96
• 4.7 本章小结96-97
• 第五章 路径跟随鲁棒μ控制器97-117
• 5.1 序言97-98
• 5.2 无人机运动学模型98-101
• 5.3 无人机运动控制模型解耦和配平101-104
• 5.4 级向控制104-106
• 5.5 侧向控制106-116
• 5.6 本章小结116-117
• 第六章 综合半物理仿真117-130
• 6.1 引言117
• 6.2 仿真条件和流程117-129
• 6.3 本章小结129-130
• 第七章 总结与展望130-133
• 7.1 全文内容总结130-131
• 7.2 论文主要创新点131-132
• 7.3 下一步研究工作展望132-133
• 参考文献133-145
• 致谢145-146
• 博士期间发表论文、参加科研和获奖情况146-147

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本文编号：905235