多无人机山区搜寻航迹规划研究
发布时间：2021-08-16 18:34
航空器运行受飞行员疲劳、机械故障、飞机尾流、恶劣天气等因素影响,在现有技术背景下安全事故仍难以避免。当航空器失事于山区时,山区地理环境恶劣、气象情况复杂多变,难以在第一时间获取航空器失事坐标及失事区域地理信息,给有人搜寻行动带来极大不便与安全隐患。无人机在山区搜寻行动中的应用提高了搜救效率,对无人机山区搜寻航迹规划问题,以往研究多集中于对疑似航空器山区失事坐标点遍历搜寻航迹规划,当航空器失事于山区中未知地点时,传统航迹规划方法很难在短时间内覆盖整个搜寻区域,并获取失事区域高精度地理信息,给搜寻行动开展带来了新的挑战。鉴于此本文以航空器失事于山区未知地点为实际研究背景,将多无人机山区搜寻航迹规划问题,降维转化为搜寻性能环境评估匹配与子区域覆盖搜寻航迹规划两个子问题,降低了航迹规划的算法复杂性,使其成为实际行动中多无人机山区搜寻航迹规划可行方法,为搜寻援救民用航空器提供了理论支撑。搜寻性能与环境评估匹配问题,通过建立分层模糊推理系统对无人机搜寻性能、搜寻区域环境数值化;针对搜寻区域不同图形形态,给出凸多边形和凹多边形搜寻区域分割原则和流程。以搜寻无人机数量为联系点,确定了不同情况下的子区域...
【文章来源】：中国民用航空飞行学院四川省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊推理系统
24输入变量的状态，实现搜寻能力影响因素的模糊化。以航程S和无人机扫视宽度L组成的双输入变量为例，变量航程S的语言描述为长航程（LR）、中程（MER）、短程（SR）、近程（MR）来表示，扫视宽度用近距离扫视（MSW），中距扫视（MESW），远距扫视（LSW）来表示。上层的输出是搜寻能力的性能指数C1，用差（UQ），合格（QU），中等（ME），良好（GO），优秀（EX）来描述。航程S、扫视范围L和搜寻性能指数的隶属度函数在matlab中可得，如下图3.10所示：图3.10扫视宽度L隶属度函数图3.11航程S隶属度函数图3.12性能评估指数隶属度函数底层模糊推理采用前文确定的Mamdani类型推理机，推理规则为：“If…Then…”，其中航程—扫视宽度推理规则如下表3.3示。结合专家经验对无人机搜寻性能有，航程和扫视宽度越大其搜寻性能就越好。
24输入变量的状态，实现搜寻能力影响因素的模糊化。以航程S和无人机扫视宽度L组成的双输入变量为例，变量航程S的语言描述为长航程（LR）、中程（MER）、短程（SR）、近程（MR）来表示，扫视宽度用近距离扫视（MSW），中距扫视（MESW），远距扫视（LSW）来表示。上层的输出是搜寻能力的性能指数C1，用差（UQ），合格（QU），中等（ME），良好（GO），优秀（EX）来描述。航程S、扫视范围L和搜寻性能指数的隶属度函数在matlab中可得，如下图3.10所示：图3.10扫视宽度L隶属度函数图3.11航程S隶属度函数图3.12性能评估指数隶属度函数底层模糊推理采用前文确定的Mamdani类型推理机，推理规则为：“If…Then…”，其中航程—扫视宽度推理规则如下表3.3示。结合专家经验对无人机搜寻性能有，航程和扫视宽度越大其搜寻性能就越好。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的应用[J]. 李晓阳,韩贞辉,谢恒义,樊华,郭慧. 技术与市场. 2020(03)
[2]民机故障预测与健康管理系统顶层架构设计技术研究[J]. 谢娜,雷江妮. 计算机测量与控制. 2020(02)
[3]基于改进A-Star算法的隐身无人机快速突防航路规划[J]. 张哲,吴剑,代冀阳,应进,何诚. 航空学报. 2020(07)
[4]工艺参数对便携式三维激光扫描测量精度影响的试验研究[J]. 宋雨彪,马兆利,胡文浩,董李扬. 航天制造技术. 2019(06)
[5]飞机尾流观测研究进展[J]. 潘卫军,栾天,康贤彪,张庆宇,任杰,张强. 空气动力学学报. 2019(04)
[6]成都电信5G+AI无人机在西岭雪山应急救援演练中展示快速搜寻能力[J]. 通信与信息技术. 2019(04)
[7]基于回溯法的全覆盖路径规划算法[J]. 李楷,陈永府,金志勇,刘田,王振庭,郑迥之. 计算机工程与科学. 2019(07)
[8]无人机在抢险救灾中的最佳航线规划问题研究[J]. 王春艳,栾天. 白城师范学院学报. 2019(06)
[9]多无人机编队突发威胁规避路径规划算法[J]. 高晔,周军,谢亚恩,吴限德,郭建国,郝勇. 哈尔滨工程大学学报. 2019(12)
[10]基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究[J]. 陈侠,艾宇迪,梁红利. 战术导弹技术. 2019(02)
博士论文
[1]空中交通拥挤传播特性及规律研究[D]. 代晓旭.南京航空航天大学 2018
[2]面向增材制造的镂空结构复合组体CAD建模方法研究[D]. 张登辉.山东大学 2018
硕士论文
[1]无人机航测系统在输电线路勘灾的应用[D]. 王冠宇.广东工业大学 2019
[2]基于Unity3D的铁路信号机三维建模及原理仿真[D]. 王天娇.西南交通大学 2019
[3]无人机航测在农田土地盐碱化监测中的应用研究[D]. 李利利.华北水利水电大学 2019
[4]恶劣天气影响下航路交通分配与实证研究[D]. 丁雯灿.南京航空航天大学 2019
[5]基于图像的非接触式人体测量与建模技术研究[D]. 王力.西安工程大学 2018
[6]基于3DSMax和Unreal Engine的无人机训练场景构建和数据获取[D]. 张彦楷.北京邮电大学 2018
[7]无人机山区搜寻方法研究[D]. 卓星宇.中国民用航空飞行学院 2017
[8]基于GIS的民用航空器搜寻辅助决策系统研究[D]. 卢国盼.中国民用航空飞行学院 2016
[9]民用航空器搜寻技术研究[D]. 王文博.中国民用航空飞行学院 2015
[10]小型无人直升机视觉定位与跟踪系统的设计与研究[D]. 张志飞.浙江大学 2013
本文编号：3346182
【文章来源】：中国民用航空飞行学院四川省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊推理系统
24输入变量的状态，实现搜寻能力影响因素的模糊化。以航程S和无人机扫视宽度L组成的双输入变量为例，变量航程S的语言描述为长航程（LR）、中程（MER）、短程（SR）、近程（MR）来表示，扫视宽度用近距离扫视（MSW），中距扫视（MESW），远距扫视（LSW）来表示。上层的输出是搜寻能力的性能指数C1，用差（UQ），合格（QU），中等（ME），良好（GO），优秀（EX）来描述。航程S、扫视范围L和搜寻性能指数的隶属度函数在matlab中可得，如下图3.10所示：图3.10扫视宽度L隶属度函数图3.11航程S隶属度函数图3.12性能评估指数隶属度函数底层模糊推理采用前文确定的Mamdani类型推理机，推理规则为：“If…Then…”，其中航程—扫视宽度推理规则如下表3.3示。结合专家经验对无人机搜寻性能有，航程和扫视宽度越大其搜寻性能就越好。
24输入变量的状态，实现搜寻能力影响因素的模糊化。以航程S和无人机扫视宽度L组成的双输入变量为例，变量航程S的语言描述为长航程（LR）、中程（MER）、短程（SR）、近程（MR）来表示，扫视宽度用近距离扫视（MSW），中距扫视（MESW），远距扫视（LSW）来表示。上层的输出是搜寻能力的性能指数C1，用差（UQ），合格（QU），中等（ME），良好（GO），优秀（EX）来描述。航程S、扫视范围L和搜寻性能指数的隶属度函数在matlab中可得，如下图3.10所示：图3.10扫视宽度L隶属度函数图3.11航程S隶属度函数图3.12性能评估指数隶属度函数底层模糊推理采用前文确定的Mamdani类型推理机，推理规则为：“If…Then…”，其中航程—扫视宽度推理规则如下表3.3示。结合专家经验对无人机搜寻性能有，航程和扫视宽度越大其搜寻性能就越好。
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人机航空遥感系统在灾害应急救援中的应用[J]. 李晓阳,韩贞辉,谢恒义,樊华,郭慧. 技术与市场. 2020(03)
[2]民机故障预测与健康管理系统顶层架构设计技术研究[J]. 谢娜,雷江妮. 计算机测量与控制. 2020(02)
[3]基于改进A-Star算法的隐身无人机快速突防航路规划[J]. 张哲,吴剑,代冀阳,应进,何诚. 航空学报. 2020(07)
[4]工艺参数对便携式三维激光扫描测量精度影响的试验研究[J]. 宋雨彪,马兆利,胡文浩,董李扬. 航天制造技术. 2019(06)
[5]飞机尾流观测研究进展[J]. 潘卫军,栾天,康贤彪,张庆宇,任杰,张强. 空气动力学学报. 2019(04)
[6]成都电信5G+AI无人机在西岭雪山应急救援演练中展示快速搜寻能力[J]. 通信与信息技术. 2019(04)
[7]基于回溯法的全覆盖路径规划算法[J]. 李楷,陈永府,金志勇,刘田,王振庭,郑迥之. 计算机工程与科学. 2019(07)
[8]无人机在抢险救灾中的最佳航线规划问题研究[J]. 王春艳,栾天. 白城师范学院学报. 2019(06)
[9]多无人机编队突发威胁规避路径规划算法[J]. 高晔,周军,谢亚恩,吴限德,郭建国,郝勇. 哈尔滨工程大学学报. 2019(12)
[10]基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究[J]. 陈侠,艾宇迪,梁红利. 战术导弹技术. 2019(02)
博士论文
[1]空中交通拥挤传播特性及规律研究[D]. 代晓旭.南京航空航天大学 2018
[2]面向增材制造的镂空结构复合组体CAD建模方法研究[D]. 张登辉.山东大学 2018
硕士论文
[1]无人机航测系统在输电线路勘灾的应用[D]. 王冠宇.广东工业大学 2019
[2]基于Unity3D的铁路信号机三维建模及原理仿真[D]. 王天娇.西南交通大学 2019
[3]无人机航测在农田土地盐碱化监测中的应用研究[D]. 李利利.华北水利水电大学 2019
[4]恶劣天气影响下航路交通分配与实证研究[D]. 丁雯灿.南京航空航天大学 2019
[5]基于图像的非接触式人体测量与建模技术研究[D]. 王力.西安工程大学 2018
[6]基于3DSMax和Unreal Engine的无人机训练场景构建和数据获取[D]. 张彦楷.北京邮电大学 2018
[7]无人机山区搜寻方法研究[D]. 卓星宇.中国民用航空飞行学院 2017
[8]基于GIS的民用航空器搜寻辅助决策系统研究[D]. 卢国盼.中国民用航空飞行学院 2016
[9]民用航空器搜寻技术研究[D]. 王文博.中国民用航空飞行学院 2015
[10]小型无人直升机视觉定位与跟踪系统的设计与研究[D]. 张志飞.浙江大学 2013
本文编号：3346182
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