多约束条件下的无人机航路规划算法研究

发布时间：2017-09-27 23:13

  本文关键词：多约束条件下的无人机航路规划算法研究

  更多相关文章： 航路规划 约束条件 同步双向A*算法 栅格法

【摘要】：无人机航路规划一直是无人机领域中研究的热点。本文对无人机航路规划国内外研究现状进行了分析。将约束条件分为三大类:外部环境约束、无人机自身性能约束和所执行任务条件约束,外部环境约束主要包括自然地形障碍,天气条件约束,人为的雷达阵地和导弹阵地障碍等;无人机自身的约束包括无人机最大飞行速度,最小转弯半径,最远航程等飞行性能指标;任务条件约束则根据无人机所执行的各项任务来特殊定制。本文采用栅格思想对无人机航路规划区域进行环境建模,为A*算法搜索节点提供依据。使用A*算法作为无人机航路的搜索算法,针对A*算法所存在的不足,提出了改进方案,将双向A*算法与传统A*算法作对比,针对双向A*算法中正向搜索与反向搜索之间相互等待更新的问题,提出了同步双向A*算法,用来解决正向搜索与反向搜索相互等待浪费时间的缺点。在三维环境中,将A*算法与粒子群算法作对比。最后,对A*算法、双向A*算法和同步双向A*算法进行了仿真实验。在二维地形环境中对三种算法的性能进行了对比实验,实验表明同步双向A*算法在搜索速度上有较大提升。在真实三维地形环境中,对双向A*算法和粒子群算法进行航路规划仿真实验,并对比两种算法的性能,实验表明粒子群算法在三维环境中的性能要优于A*算法,分析了确定型算法——A*算法在三维环境中,在节点成倍增长的情况下,搜索效率下降的原因,指出了随机型搜索算法在三维环境下更具有优势。
【关键词】：航路规划 约束条件 同步双向A*算法 栅格法
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279;TP18
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 课题背景及研究意义11-12
• 1.2 算法研究现状12-16
• 1.2.1 航路规划相关技术研究现状12-15
• 1.2.2 A*算法的研究现状15-16
• 1.3 主要研究内容16-17
• 1.4 论文结构17-18
• 第2章 无人机航路规划中的约束条件18-26
• 2.1 外部环境约束18-21
• 2.1.1 地形约束18-20
• 2.1.2 天气约束20
• 2.1.3 雷达约束20-21
• 2.1.4 导弹阵地约束21
• 2.2 自身性能约束21-24
• 2.2.1. 最大航程约束22
• 2.2.2. 最小飞行距离约束与最小转弯半径约束22-23
• 2.2.3. 最大转弯角约束23
• 2.2.4. 最大爬升/俯冲角约束23-24
• 2.2.5. 飞行高度约束24
• 2.3 任务条件约束24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 基于双向A*搜索算法的无人机航路规划26-40
• 3.1 引言26-27
• 3.2 无人机飞行环境建模27-29
• 3.3 A*算法的原理29-32
• 3.4 双向A*搜索算法32-35
• 3.5 对双向A*搜索算法的改进35-38
• 3.6 航路平滑技术38-39
• 3.7 本章小结39-40
• 第4章 三维环境中的无人机航路规划40-46
• 4.1 引言40
• 4.2 应用A*算法进行无人机三维航路规划40-43
• 4.2.1 三维空间建模40-41
• 4.2.2 A*算法在三维环境中的应用41-43
• 4.3 应用粒子群算法进行无人机三维航路规划43-44
• 4.4 威胁回避技术44-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 无人机航路规划仿真实验46-56
• 5.1 实验仿真环境46
• 5.2 二维环境下仿真实验46-50
• 5.2.1 环境建模46-47
• 5.2.2 A*算法仿真47-50
• 5.3 三维环境下仿真实验50-55
• 5.3.1 环境建模50
• 5.3.2 双向A*算法与粒子群算法在三维环境中的仿真50-53
• 5.3.3 航路平滑53-55
• 5.4 本章小结55-56
• 结论56-58
• 参考文献58-60
• 致谢60-61
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文61

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本文编号：932437