基于改进蚁群算法的无人机航迹规划方法研究

发布时间：2021-06-14 11:47

　　无人机因其经济性好、机动性能优越、可代替有人机执行各种危险复杂任务等特性,逐渐成为一种新兴的空中平台,在国民经济建设和现代作战中发挥了重要作用。随着无人机应用范围的扩大,无人机自主飞行和任务规划能力逐渐成为研究重点,而航迹的优劣是任务能否顺利完成的关键。本文主要针对无人机在二维三维平面的航迹规划问题展开研究,以解决无人机航迹规划问题为目的,提出有效的航迹规划算法,并进行航迹优化。全文主要研究内容如下:以蚁群算法为基本的航迹规划算法,对蚁群算法进行详细的描述,分析了蚁群算法的优缺点以及适用范围。针对蚁群算法搜索时间长,易陷入局部最优的问题,提出了一种自适应多态蚁群算法。在多态蚁群算法的基础上,引入自适应并行规则和伪随机规则,搜索蚂蚁根据伪随机规则进行状态转移,采用自适应并行策略确定状态转移函数的最优组合。具体为:自适应的更新信息素,自适应更新下一节点转移概率。通过引入并行规则实现全局和局部搜索,减少搜索时间,全局规划能力强。针对考虑高度影响的复杂三维环境,提出了采用人工势场法和蚁群算法融合算法。人工势场法局部规划效果好,蚁群算法全局规划效果好,融合算法实现了两种算法的优势互补,充分发挥融... 

【文章来源】：河北科技大学河北省

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

MQ-1“捕食者”无人机

第1章绪论3图1-1MQ-1“捕食者”无人机图1-2RQ-4“全球鹰”无人机图1-3MQ-9“死神”无人机1.2.2无人机国内研究现状我国对于无人机的研发晚于西方国家。20世纪60年代以后，我国才开始逐步研制和使用无人机。1966年我国独立研制出一种用途广泛的喷气式飞机“长空一号”(CK-1)无人机，并且还可以在执行任务过程中作为靶机或者监听探测用[11]。

第1章绪论3图1-1MQ-1“捕食者”无人机图1-2RQ-4“全球鹰”无人机图1-3MQ-9“死神”无人机1.2.2无人机国内研究现状我国对于无人机的研发晚于西方国家。20世纪60年代以后，我国才开始逐步研制和使用无人机。1966年我国独立研制出一种用途广泛的喷气式飞机“长空一号”(CK-1)无人机，并且还可以在执行任务过程中作为靶机或者监听探测用[11]。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进粒子群算法的无人机航迹规划[J]. 杜云,刘冰,邵士凯,彭瑜.  河北工业科技. 2019(05)
[2]俄罗斯反无人机策略与装备发展现状[J]. 李富良,胡荣,韩涛,高亮,胡家旗.  飞航导弹. 2019(09)
[3]无人机成为中国产业发展热词[J]. 陈永灿.  机器人产业. 2019(04)
[4]人工智能的发展及其在未来战争中的影响与应用思考[J]. 程运江,张程,赵日,周国峰,许泽宇.  航空兵器. 2019(01)
[5]无人机航迹平滑算法的分析[J]. 胡中华,许昕,吴有恒.  成都航空职业技术学院学报. 2018(03)
[6]一种改进的无人机路径规划环境建模方法[J]. 韩忠华,冯兴浩,吕哲,杨丽英.  信息与控制. 2018(03)
[7]无人机系统及发展趋势综述[J]. 祁圣君,井立,王亚龙.  飞航导弹. 2018(04)
[8]B样条理论在无人机航迹平滑中的应用[J]. 段彩萍,刘超,王琪.  无线互联科技. 2018(03)
[9]基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究[J]. 王志中.  机械设计与制造. 2018(01)
[10]基于Maklink图和蚁群算法的航线规划[J]. 陈晓,戴冉,陈昌源.  中国航海. 2017(03)

博士论文
[1]基于智能优化与RRT算法的无人机任务规划方法研究[D]. 李猛.南京航空航天大学 2012
[2]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

硕士论文
[1]面向智慧避障的物流无人机航迹规划研究[D]. 徐宏飞.北京交通大学 2019
[2]基于A*算法的路径规划算法研究[D]. 彭澎.安徽工业大学 2018
[3]基于ADS-B技术的多无人机航迹规划算法研究[D]. 甄士博.河北科技大学 2018
[4]全球无人机产业竞争态势研究及产业引导建议[D]. 苏志文.华中科技大学 2017
[5]改进蚁群算法在机器人路径规划上的应用研究[D]. 喻环.安徽大学 2017
[6]无人机航迹跟踪控制方法研究[D]. 吴国强.哈尔滨工程大学 2010



本文编号：3229766