谈述无人机无人机航路规划技术站
最后更新时间:2024-01-23
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论文导读:
摘要:随着航空科学技术的进展,无人机在现代战争中扮演重要的角色。航路规划技术作为提升无人机作战效能的重要手段,备受作战规划人员的重视。在实际运用中,由于飞行环境复杂,约束条件多,由此建立良好的规划环境模型和采用高效的规划算法成为无人飞行器航迹规划的关键不足。本论文重点探讨了无人机航路规划不足。首先针对本论文的探讨背景、国内外进展情况进行了简单地分析,然后对无人机航迹规划的前提要素进行了阐述,引入航迹规划中的各种威胁模型从及航迹评价指标。通过分析了几种常用的无人机航迹规划算法的优缺点,选择了适合本项目的算法,算法分为离线航迹规划和在线航迹规划。针对离线航迹规划,在分析传统PRM算法优缺点的基础上,提出一种改善的PRM算法。该算法用于启发式节点增强,使得在航迹搜索历程中能够少走弯路、折线,规划出的航迹也更加平滑;同时由于改善的PRM算法避开了碰撞检测,在进行飞行路线图构造耗时方面,大大缩短了构图时间。针对在线航迹规划,分析了粒子群算法和PRM算法的优缺点,提出PSO-PRM算法(即将PSO算法和PRM算法有效地结合起来),使用PSO算法进行全局航迹规划,PRM算法用于威胁回避,即局部航迹规划。针对PSO-PRM算法分别进行了不同威胁状况下的威胁自适应仿真,同时也分析了不同威胁情况下采取局部航迹更新和全局航迹更新的优缺点,有利于无人机在不同需要下选择合适的航迹更新办法。最后,针对前述办法生成的航迹难免有着几点弯路和折线,由此,提出一种基于通视图法的航迹优化办法,用于删除航迹中多余的几点节点,去掉不必要的“弯路”和“折线”。同时引入Dubins曲线,在满足无人机性能约束(如最小转弯半径、最大俯仰角)的前提下,获取以起点到终点的最短平滑路径。本论文对上面陈述的内容进行了仿真计算,仿真结果表明了提出办法的正确性与可行性。关键词:无人机论文航路规划论文概率地图论文粒子群算法论文通视图论文Dubins曲线论文
本论文由www.7ctime.com,需要可从关系人员哦。摘要4-5
ABSTRACT5-10
第一章 绪论10-16
于 PSO-PRM 的 U 在线航迹规划算法步骤49-50
5.
5.
第六章 总结与展望76-78
参考文献79-83
读研期间发表的论文83-84
摘要:随着航空科学技术的进展,无人机在现代战争中扮演重要的角色。航路规划技术作为提升无人机作战效能的重要手段,备受作战规划人员的重视。在实际运用中,由于飞行环境复杂,约束条件多,由此建立良好的规划环境模型和采用高效的规划算法成为无人飞行器航迹规划的关键不足。本论文重点探讨了无人机航路规划不足。首先针对本论文的探讨背景、国内外进展情况进行了简单地分析,然后对无人机航迹规划的前提要素进行了阐述,引入航迹规划中的各种威胁模型从及航迹评价指标。通过分析了几种常用的无人机航迹规划算法的优缺点,选择了适合本项目的算法,算法分为离线航迹规划和在线航迹规划。针对离线航迹规划,在分析传统PRM算法优缺点的基础上,提出一种改善的PRM算法。该算法用于启发式节点增强,使得在航迹搜索历程中能够少走弯路、折线,规划出的航迹也更加平滑;同时由于改善的PRM算法避开了碰撞检测,在进行飞行路线图构造耗时方面,大大缩短了构图时间。针对在线航迹规划,分析了粒子群算法和PRM算法的优缺点,提出PSO-PRM算法(即将PSO算法和PRM算法有效地结合起来),使用PSO算法进行全局航迹规划,PRM算法用于威胁回避,即局部航迹规划。针对PSO-PRM算法分别进行了不同威胁状况下的威胁自适应仿真,同时也分析了不同威胁情况下采取局部航迹更新和全局航迹更新的优缺点,有利于无人机在不同需要下选择合适的航迹更新办法。最后,针对前述办法生成的航迹难免有着几点弯路和折线,由此,提出一种基于通视图法的航迹优化办法,用于删除航迹中多余的几点节点,去掉不必要的“弯路”和“折线”。同时引入Dubins曲线,在满足无人机性能约束(如最小转弯半径、最大俯仰角)的前提下,获取以起点到终点的最短平滑路径。本论文对上面陈述的内容进行了仿真计算,仿真结果表明了提出办法的正确性与可行性。关键词:无人机论文航路规划论文概率地图论文粒子群算法论文通视图论文Dubins曲线论文
本论文由www.7ctime.com,需要可从关系人员哦。摘要4-5
ABSTRACT5-10
第一章 绪论10-16
1.1 论文探讨的背景与作用10-12
1.2 无人机航迹规划的探讨近况12-14
1.2.1 无人机航迹规划国外进展近况12-13
1.2.2 无人机航迹规划国内进展近况13-14
1.3 本论文探讨的内容及结构安排14-16
第二章 无人飞行器航迹规划不足分析16-262.1 威胁建模16-18
2.1.1 地形障碍和禁飞区模型16-17
2.1.2 雷达威胁17-18
2.1.3 恶劣天气威胁18
2.2 无人机性能约束18-202.1 最小航迹段长度18-19
2.2 最大航迹长度19
2.3 最低飞行高度19
2.4 最大拐弯角和最大俯仰角19-20
2.3 路径规划算法简要分析20-23
2.3.1 A*算法21-22
2.3.2 遗传算法22
2.3.3 粒子群算法22-23
2.3.4 Voronoi 图算法23
2.3.5 概率地图法23
2.4 无人机航迹评价指标23-24
2.5 本章小结24-26
第三章 基于概率地图办法的无人机航迹规划算法26-483.1 概述26-27
3.2 传统的 PRM 算法描述27-31
3.2.1 PRM 算法基本思想27
3.2.2 飞行路线图构造27-30
3.2.3 将起始点和结束点连入地图30
3.2.4 在飞行路线图中搜索一条可行航迹30-31
3.3 PRM 算法改善31-363.1 启发式地图增强32-34
3.2 最小化碰撞检测34-36
3.4 改善后的算法仿真结果36-39
3.4.1 仿真环境36
3.4.2 仿真结果和分析36-39
3.4.3 结论39
3.5 PRM 算法的 3D 扩展39-45
3.5.1 图节点的定义40
3.5.2 空间位置点的采样模式40-42
3.5.3 领域集42-43
3.5.4 三维地形模拟及威胁处理43-44
3.5.5 仿真结果和分析44-45
3.6 飞行路线图的概率完整性45-47
3.7 本章小结47-48
第四章 基于粒子群算法与 PRM 的 U 在线航迹规划48-624.1 概述48-49
4.2 基论文导读:今后工作展望76-78致谢78-79参考文献79-83读研期间发表的论文83-84上一页12于 PSO-PRM 的 U 在线航迹规划算法步骤49-50
4.3 全局规划器 PSO 算法50-55
4.3.1 粒子群算法简介50-52
4.3.2 粒子群初始化52-53
4.3.3 粒子群算法的适应度函数53-54
4.3.4 粒子群算法中参数选取54-55
4.4 局部规划器 PRM 算法554.5 算法仿真结果55-59
4.5.1 仿真环境55-56
4.5.2 仿真实验及分析56-59
4.6 三维空间航迹在线规划59-61
4.6.1 算法局部修改59-60
4.6.2 仿真实验及分析60-61
4.7 本章小结61-62
第五章 基于通视图法和 Dubins 曲线的轨迹平滑处理62-765.1 基于通视图法的航迹优化62-65
5.1.1 基于通视图法的航迹优化算法步骤62-63
5.1.2 仿真结果和分析63-65
5.2 基于 Dubins Path 的二维航迹优化65-705.
2.1 Dubins Path(DP)模型66-67
5.2.2 求解最短 Dubins 路径67-69
5.2.3 仿真结果及分析69-70
5.3 基于 Dubins Path 的三维航迹优化70-745.
3.1 3D Dubins 模型极为解70-74
5.3.2 仿真结果和分析74
5.4 本章小结74-76第六章 总结与展望76-78
6.1 全文总结76
6.2 今后工作展望76-78
致谢78-79参考文献79-83
读研期间发表的论文83-84