不确定环境下的无人机航路规划算法研究

发布时间：2017-06-28 17:15

  本文关键词：不确定环境下的无人机航路规划算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：航路规划是实现无人机自主飞行和自行攻击的关键技术。然而,在现实的飞行环境下,无人机在飞行时遇到的威胁源趋于复杂化、多样化。因此,对无人机进行航路规划便成为无人机研究领域的热点之一。为了满足无人机对高效航路的需求,本文提出了改进的蚁群优化算法和改进的人工蜂群算法,并用这个算法对无人机进行航路规划。本论文中,针对蚁群优化算法收敛速度慢和易于陷入局部最优的缺陷做了改进。首先,传统蚁群算法发生状态转移时,采用概率随机选择策略,这种策略缺乏引导因素,致使算法进化缓慢。因此,从航路点的选择策略入手,引入随机选择和伪随机选择相结合的策略,来改善传统蚁群优化算法在搜索时的盲目性,从而解决算法进化缓慢的问题。其次,基本蚁群优化算法中,信息素挥发因子?值保持不变。当无人机规划空间较复杂时,未被搜索到的节点上的信息素浓度会持续降低甚至逼近0。?过大或过小时,将会影响算法的收敛速度和全局搜索能力。因此,本文为信息素挥发因子?设定上限和下限,从而提高算法的全局搜索能力。本论文中,针对人工蜂群算法的收敛慢和出现提前停滞两方面做了改进。首先,使用混沌序列来初始化蜜源,这样既保证了人工蜂群算法初始化时的随机性,同时也极大丰富了蜜源的多样性,在产生大量有效蜜源的基础上,从中选择出较优的初始蜜源,可加快收敛。其次,选择机制的改进,人工蜂群算法中,改变跟随蜂选择蜜源的策略,进而避免算法出现提前停滞现象。最后,分别采用改进的蚁群优化算法和改进的人工蜂群算法,对无人机进行航路规划,并以Matlab与VC++6.0为仿真平台,验证改进的算法的正确性与有效性。仿真结果表明改进后的算法在规划时间和规划航距方面均有显著改善。
【关键词】：无人机 航路规划 蚁群算法 人工蜂群
【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11-19
• 1.1 背景及研究意义11-12
• 1.2 航路规划研究现状12-16
• 1.2.1 航路规划关键技术12-13
• 1.2.2 航路规划算法现状13-16
• 1.3 主要研究内容及方法16-17
• 1.4 论文结构17-19
• 第2章 无人机不确定环境模型描述19-26
• 2.1 环境威胁19-22
• 2.1.1 地形威胁19
• 2.1.2 雷达威胁19-20
• 2.1.3 气象威胁20-21
• 2.1.4 其他威胁21-22
• 2.2 无人机机身特性22-24
• 2.2.1 最小航迹长度22
• 2.2.2 最大最小飞行速度22
• 2.2.3 最大爬升/俯冲角22-23
• 2.2.4 最大航程23
• 2.2.5 最低/最高高度23-24
• 2.2.6 最大转弯角24
• 2.3 航路任务约束24-25
• 2.3.1 规避威胁源要求25
• 2.3.2 执行任务要求25
• 2.3.3 飞行约束要求25
• 2.3.4 任务实时性要求25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 基于改进蚁群算法的无人机航路规划26-37
• 3.1 引言26-27
• 3.2 蚁群优化算法的基本原理27-31
• 3.3 蚁群优化算法的主要特征31
• 3.4 蚁群优化算法的改进31-36
• 3.4.1 航路点选择策略的改进32
• 3.4.2 信息素挥发因子的自适应调整32-35
• 3.4.3 航路平滑技术35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 基于改进人工蜂群算法的无人机航路规划37-46
• 4.1 引言37-39
• 4.2 人工蜂群算法的基本原理39-42
• 4.3 改进的人工蜂群算法42-44
• 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性能分析46-68
• 5.1 仿真环境设计46
• 5.2 二维环境下仿真实验46-56
• 5.2.1 环境设计46-47
• 5.2.2 简单飞行环境仿真47-51
• 5.2.3 复杂飞行环境仿真51-56
• 5.3 三维环境下仿真实验56-67
• 5.3.1 环境设计56
• 5.3.2 丘陵地形环境仿真56-62
• 5.3.3 山区地形环境仿真62-67
• 5.4 本章小结67-68
• 结论68-70
• 参考文献70-73
• 致谢73-74
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文74

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 辛健成;美国海军无人机发展历程[J];机器人技术与应用;2000年05期

2 时兆峰;以色列组建专门的无人机管理部门[J];飞航导弹;2001年10期

3 徐文;俄罗斯的无人机系统——格兰特[J];飞航导弹;2003年07期

4 何一波;各国使用的主要轻型无人机[J];飞航导弹;2003年11期

5 马晓平;系统工程学在无人机研制中的应用[J];航空科学技术;2003年04期

6 柯边;“影子200”战术无人机[J];航天电子对抗;2003年06期

7 温羡峤,李英;从美国无人机的发展来看无人机在未来战争中的应用前景[J];现代防御技术;2003年05期

8 王永寿;日本无人机的研究开发现状与动向[J];飞航导弹;2003年08期

9 袁刚辉;徐志红;;不断壮大的俄罗斯无人机家族[J];现代兵器;2003年02期

10 徐文;俄罗斯无人机的发展现状[J];飞航导弹;2004年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 王林;张庆杰;朱华勇;沈林成;;远程异地多无人机系统控制权切换技术研究[A];2009中国控制与决策会议论文集（3）[C];2009年

2 谭健美;张琚;闫娟;;信息无人机系统——无人机发展史上新的里程碑[A];第二届中国航空学会青年科技论坛文集[C];2006年

3 黄爱凤;邓克绪;;民用无人机发展现状及关键技术[A];第九届长三角科技论坛——航空航天科技创新与长三角经济转型发展分论坛论文集[C];2012年

4 刘长亮;;无人机发动机气道开度自适应机构的设计与实现[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第三分册）[C];2009年

5 丁霖;;无人机系统人机交互界面浅析[A];探索 创新 交流（第4集）——第四届中国航空学会青年科技论坛文集[C];2010年

6 刘泽坤;吕继淮;;舰载无人机系统的环境适应性[A];人—机—环境系统工程创立20周年纪念大会暨第五届全国人—机—环境系统工程学术会议论文集[C];2001年

7 叶烽;宋祖勋;;无人机系统电磁兼容性测试研究[A];第十四届全国电磁兼容学术会议论文集[C];2004年

8 易当祥;吕国志;沈玲玲;;多级路况下车载无人机疲劳载荷仿真[A];第十二届全国疲劳与断裂学术会议论文集[C];2004年

9 钱正祥;金继才;杨鹭怡;;未来局部战争中反无人机作战对策研究[A];探索创新交流－－中国航空学会青年科技论坛文集[C];2004年

10 高鹏骐;晏磊;赵红颖;何定洲;;无人机遥感控制平台的设计与实现[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 洪山;法国、德国和西班牙签约共同研发三国无人机系统[N];中国航空报;2007年

2 崔玺康;对抗无人机所面临的新挑战[N];中国航空报;2007年

3 林英;无人机将进入现代化农业领域[N];光明日报;2007年

4 本报记者 陈永杰　马佳;中国无人机亮相：战争“零伤亡”将实现[N];北京科技报;2008年

5 祖茜枫;“综合者”：携带小导弹的小无人机[N];中国国防报;2008年

6 王磊;印度期望打造强大无人机部队[N];学习时报;2009年

7 李荔;无人机“俯瞰”黄河灾情[N];北京科技报;2011年

8 本报记者 宋斌斌;我国无人机应用高端化趋势明显[N];中国工业报;2011年

9 吴飞;反恐十年无人机扶摇直上[N];中国航空报;2011年

10 司古;美无人机遭神秘病毒入侵[N];国防时报;2011年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 刘洋;动态环境中的无人机路径规划研究[D];西北工业大学;2015年

2 高九州;无人机自主着陆控制[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2016年

3 杨永明;无人机遥感系统数据获取与处理关键技术研究[D];昆明理工大学;2016年

4 孙小雷;基于多阶段航迹预测的无人机任务规划方法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

5 张艳超;农田信息低空遥感中图像采集与处理的关键技术研究[D];浙江大学;2016年

6 陈岩;蚁群优化理论在无人机战术控制中的应用研究[D];国防科学技术大学;2007年

7 林林;基于协同机制的多无人机任务规划研究[D];北京邮电大学;2013年

8 刘春阳;无人机隐身技术若干问题研究[D];西安电子科技大学;2012年

9 王小刚;非线性滤波方法在无人机相对导航上的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

10 黄国勇;变推力轴线无人机飞行控制技术研究[D];南京航空航天大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 赵敏;分布式多类型无人机协同任务分配研究及仿真[D];南京理工大学;2009年

2 刘志花;无人机故障预测与健康管理技术研究[D];北京化工大学;2010年

3 刘爱兵;可变形无人机设计[D];南京航空航天大学;2009年

4 易姝姝;无人机飞行场景及数据的可视化仿真与实现[D];电子科技大学;2010年

5 张佳璐;无人机项目综合评价研究[D];北京邮电大学;2011年

6 赵志鸿;某型无人机双发火箭助推发射动力学建模与仿真研究[D];南京理工大学;2007年

7 李建华;某无人机发射系统技术研究[D];南京理工大学;2008年

8 戴世通;无人机飞行可视化仿真系统设计[D];西安理工大学;2008年

9 曹攀峰;敌对与非敌对环境下无人机群的协同搜索路径与策略研究[D];复旦大学;2010年

10 张锡宪;无人机测控中数据传输系统设计与实现[D];电子科技大学;2009年

  本文关键词：不确定环境下的无人机航路规划算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：494665