复杂环境下无人机航迹规划方法研究
发布时间:2021-08-18 22:45
目前,无人机系统越来越受到各界的重视,很多学者和研究人员针对无人机技术进行各方面的研究,无人机产业呈现出了前所未有的发展。航迹规划与无人机避障技术是无人机实现自主飞行的重要组成部分。无人机航迹规划是根据任务目标规划出满足约束条件的安全飞行航迹,是无人机顺利执行任务的关键组成部分,目前的航迹规划系统常常是针对单架无人机设计出一条从起点到终点的安全飞行航迹,对于多架无人机航迹规划来说,不仅仅要考虑单架无人机的物理性能,还要考虑无人机使用数目以及任务分配等情况。无人机避障系统的关键技术是无人机到障碍物深度的感知,对得到的深度信息进行安全飞行判断并做出进一步的飞行策略。因此,根据以上考虑,本文主要完成了以下几方面工作:首先,本文分析了航迹规划空间的建模方法以及多无人机航迹规划的约束条件,如航迹节点距离、飞行高度、飞行时间、任务执行效率、规划空间地形约束等,从而建立了多无人机航迹规划代价模型。其次,对群体智能优化算法进行研究,考虑到基本粒子群算法的不足,研究了一种自适应调整惯性权重的策略并与差分进化混合的改进的粒子群算法,并应用于本文的多无人机航迹规划。然后,研究了航迹节点间障碍物碰撞检测算法,...
【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:84 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
“彩虹”察打一体无人机旋翼无人机是一种具有三个或者三个以上旋翼轴的特殊的无人机
图 1.2 1907 年进行地面调试的 Breguet-Richet N.1图 1.3 Breguet-Richet N.1 布局1956 年,Convertawing 制造了一架四旋翼直升机,螺旋桨的直径超过了 19 英尺,该直升机用了两个发动机,通过发动机带动螺旋桨来产生推力,通过改变推力大小来控制器飞行。如图 1.4 所示。
Breguet-RichetN.1布局
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于随机运动障碍避碰规则的机器人路径规划[J]. 鄢文浩,贺赛先,沈婷婷. 电光与控制. 2017(05)
[2]基于改进人工蜂群算法的无人机的航迹规划[J]. 于霜,丁力,吴洪涛. 电光与控制. 2017(01)
[3]双目立体视觉测量系统的标定[J]. 杨景豪,刘巍,刘阳,王福吉,贾振元. 光学精密工程. 2016(02)
[4]四旋翼无人机三维航迹规划及跟踪控制[J]. 方旭,刘金琨. 控制理论与应用. 2015(08)
[5]无人机任务分配与航迹规划协同控制方法[J]. 孙小雷,齐乃明,董程,姚蔚然. 系统工程与电子技术. 2015(12)
[6]基于狼群算法的无人机航迹规划[J]. 刘永兰,李为民,吴虎胜,宋文静. 系统仿真学报. 2015(08)
[7]基于改进人工蜂群算法的无人机实时航迹规划[J]. 张洛兵,徐流沙,吴梅. 飞行力学. 2015(01)
[8]基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J]. 史恩秀,陈敏敏,李俊,黄玉美. 农业机械学报. 2014(06)
[9]人工蜂群算法研究综述[J]. 秦全德,程适,李丽,史玉回. 智能系统学报. 2014(02)
[10]精英粒子群优化算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 颜雪松,胡成玉,姚宏,伍庆华. 光学精密工程. 2013(12)
博士论文
[1]生物启发的多无人机协同四维航迹规划方法研究[D]. 杨祖强.浙江大学 2016
[2]基于势场法和遗传算法的机器人路径规划技术研究[D]. 刘传领.南京理工大学 2012
[3]粒子群优化算法的改进及其在航迹规划中的应用研究[D]. 傅阳光.华中科技大学 2011
[4]基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键技术研究[D]. 胡中华.南京航空航天大学 2011
[5]人工鱼群算法及其应用研究[D]. 王联国.兰州理工大学 2009
硕士论文
[1]面向群目标搜索的无人机航迹规划与跟踪控制研究[D]. 薛楷嘉.南京航空航天大学 2016
[2]飞行器航迹规划与航迹控制算法研究与实现[D]. 赵玲玲.哈尔滨工业大学 2006
本文编号:3350766
【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:84 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
“彩虹”察打一体无人机旋翼无人机是一种具有三个或者三个以上旋翼轴的特殊的无人机
图 1.2 1907 年进行地面调试的 Breguet-Richet N.1图 1.3 Breguet-Richet N.1 布局1956 年,Convertawing 制造了一架四旋翼直升机,螺旋桨的直径超过了 19 英尺,该直升机用了两个发动机,通过发动机带动螺旋桨来产生推力,通过改变推力大小来控制器飞行。如图 1.4 所示。
Breguet-RichetN.1布局
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于随机运动障碍避碰规则的机器人路径规划[J]. 鄢文浩,贺赛先,沈婷婷. 电光与控制. 2017(05)
[2]基于改进人工蜂群算法的无人机的航迹规划[J]. 于霜,丁力,吴洪涛. 电光与控制. 2017(01)
[3]双目立体视觉测量系统的标定[J]. 杨景豪,刘巍,刘阳,王福吉,贾振元. 光学精密工程. 2016(02)
[4]四旋翼无人机三维航迹规划及跟踪控制[J]. 方旭,刘金琨. 控制理论与应用. 2015(08)
[5]无人机任务分配与航迹规划协同控制方法[J]. 孙小雷,齐乃明,董程,姚蔚然. 系统工程与电子技术. 2015(12)
[6]基于狼群算法的无人机航迹规划[J]. 刘永兰,李为民,吴虎胜,宋文静. 系统仿真学报. 2015(08)
[7]基于改进人工蜂群算法的无人机实时航迹规划[J]. 张洛兵,徐流沙,吴梅. 飞行力学. 2015(01)
[8]基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J]. 史恩秀,陈敏敏,李俊,黄玉美. 农业机械学报. 2014(06)
[9]人工蜂群算法研究综述[J]. 秦全德,程适,李丽,史玉回. 智能系统学报. 2014(02)
[10]精英粒子群优化算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 颜雪松,胡成玉,姚宏,伍庆华. 光学精密工程. 2013(12)
博士论文
[1]生物启发的多无人机协同四维航迹规划方法研究[D]. 杨祖强.浙江大学 2016
[2]基于势场法和遗传算法的机器人路径规划技术研究[D]. 刘传领.南京理工大学 2012
[3]粒子群优化算法的改进及其在航迹规划中的应用研究[D]. 傅阳光.华中科技大学 2011
[4]基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键技术研究[D]. 胡中华.南京航空航天大学 2011
[5]人工鱼群算法及其应用研究[D]. 王联国.兰州理工大学 2009
硕士论文
[1]面向群目标搜索的无人机航迹规划与跟踪控制研究[D]. 薛楷嘉.南京航空航天大学 2016
[2]飞行器航迹规划与航迹控制算法研究与实现[D]. 赵玲玲.哈尔滨工业大学 2006
本文编号:3350766
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