舰载无人机任务规划技术研究与开发

发布时间：2017-06-20 18:07

  本文关键词：舰载无人机任务规划技术研究与开发，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年来,无人机已经被广泛地用于农业灌溉,安全警报,状况监测,军事作战等多个领域。随着人工智能应用技术越来越成熟,无人机未来发展的主要方向也必然趋向于智能化。尤其是无人机参与军事作战可以减小飞行目标的体积,增加作战时的灵活性,降低军费开支,减少人员伤亡。随着无人机技术的广泛应用,无人机的海上作战也成为未来作战的发展趋势之一,而舰载无人机由于起飞点和降落点都在舰艇上,受海面风力等因素的影响,其作战行动所面临的突发状况远远多于常规无人机,必须随时配合舰艇完成任务。因此,如何在复杂的环境和地形中更快速地完成任务成为无人机智能化飞行的研究重点。早期的无人机任务规划技术,无法及时得到无人机执行任务情况的反馈,不能有效地对规划算法进行评估和改进,且当无人机遇到突发情况时无法及时做出最有利的调整。因此我们迫切需要一套实时性强、扩展性好并且带有监视功能的无人机任务规划系统,以提高任务执行的成功率,减少不必要的损失。为了提高无人机执行任务的容错率及紧急情况的应对能力,良好的任务规划和系统通信是必须的。本课题对任务规划技术进行了深入研究,针对海域特点讨论了航路规划的约束条件,实现了利用电子海图监视任务作战过程以随时调整作战策略,并研究了以源特定组播技术为核心的通信技术,设计并开发了舰载无人机任务规划系统。综上所述,本课题主要分为以下三个部分。第一部分,对无人机任务规划进行模型建立。介绍了无人机任务规划技术,还深入研究了任务规划的相关算法。针对海域环境特点分析优化了人工智能中经典的寻路算法——A*算法,大大减少了无人机航路规划的扫描节点,提出最速躲避威胁区的策略简化了航路的搜索空间,使改进的算法能够快速实时地在执行任务过程中重新规划路线。第二部分,为了实时监测和评估无人机执行任务的情况,研究了基于电子海图的监视模块,其中运用到了多种技术。本文采用贝塞尔样条曲线的算法,接收从飞机控制系统反馈得到的离散点来平滑地绘制无人机的实际路线;讨论了在电子海图显示中的各个坐标系之间的转换关系;并利用了双缓冲技术,改善了在类似于高帧频的环境中导致的闪烁现象。第三部分,为了使无人机在多变的海域战场环境中快速准确地完成侦查任务,本课题构建了一个舰载无人机任务规划系统,系统包含无人机任务规划功能及实时监控显示功能,并为了与项目中的其他系统协作,研究了基于源特定组播(SSM)的socket通信技术。最后,为了增强系统结构的复用性和扩展性,提供了动态对象接口,为后续的无人机任务规划技术研究中的算法对比及研究调整提供了实验平台。通过实际操作与测试,本课题的研究内容正确可行并且具有高时效性,为无人机任务规划技术研究奠定了实验基础。总之,无人机任务规划技术在未来的无人机发展中将扮演重要角色,一套具有监测和评估功能的无人机任务规划系统能有力促进任务规划技术的研究和发展。
【关键词】：无人机 任务规划 A*算法 航路规划
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279;TP18
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-13
• 1.1 课题研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 本文工作的主要内容11-12
• 1.4 本文结构安排12-13
• 第2章 舰载无人机任务规划技术的研究13-23
• 2.1 无人机任务规划13-16
• 2.1.1 航路规划的约束条件13-14
• 2.1.2 航路规划常用算法概述14-16
• 2.2 基于A*算法的航路规划简介16-18
• 2.3 改进的A*算法18-21
• 2.4 实验评估与分析21-22
• 2.5 小结22-23
• 第3章 电子海图的相关技术23-29
• 3.1 基于贝塞尔样条曲线算法的路径显示23-24
• 3.2 电子海图24-28
• 3.2.1 经纬度-海图坐标转换24-25
• 3.2.2 海图-显示设备坐标转换25-26
• 3.2.3 海图的显示26-27
• 3.2.4 双缓冲技术27-28
• 3.3 小结28-29
• 第4章 舰载无人机任务规划系统的设计与实现29-46
• 4.1 系统概述29-30
• 4.2 系统相关技术30-35
• 4.2.1 SSM组播技术和类的封装30-33
• 4.2.2 数据管理技术33-35
• 4.3 系统总体设计35-44
• 4.3.1 系统总体层次35-36
• 4.3.2 系统总体结构36-39
• 4.3.3 系统详细设计39-44
• 4.4 系统测试44-45
• 4.4.1 系统性能测试44-45
• 4.4.2 系统功能测试45
• 4.5 小结45-46
• 第5章 全文总结与展望46-49
• 5.1 选题思路回顾46
• 5.2 本文工作总结46-47
• 5.3 后续工作展望47-49
• 参考文献49-51
• 致谢51

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本文编号：466458