复杂环境下无人机路径规划及信息采集方法的研究

发布时间：2017-05-31 01:13

  本文关键词：复杂环境下无人机路径规划及信息采集方法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：上个世纪八十年代以来,无人机(Unmanned Aerial Vehicle)路径规划受到了各国的广泛关注。由于无人机具有结构简单,造价低廉,动力可持续、和有人驾驶飞机相比安全等特点,并能够完成有人驾驶飞机无法完成的任务,被广泛应用到军事领域、农业生产、环境监测、边界管控、森林防火等领域。同样在上个世纪九年代,随着计算机技术、网络技术、硬件技术不断发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network)受到了人们的广泛关注。尤其是无线传感器网络成本低、耗能少,分布式、自组织等特点,可对监测区域进行监测,并可将信息回传给观察者。无线传感器网络主要应用在军事领域、智能家居、环境监测等方面。制约WSN发展的最主要的因素就是其自身的能耗问题。由于WSN节点需要将环境信息回传给远距离的观察者,而且信息在传输过程中需要消耗大量的能量。但是由于WSN节点的能量是一定的,这就需要改进WSN节点信息转发的策略来节省能量。但是这也只能在一定的程度上解决问题。后来人们将可移动SINK节点引入到WSN里面,由于SINK节点可以任意可移动,则大大缩短了彼此之间的通信距离,减少了能量的消耗。而UAV具有机动性强、活动范围广、可重复使用等特点,可以将UAV引入到WSN网络中代替可移动的SINK节点。这样就大大增强了WSN整个网络的性能。WSN网络生存时间主要是由WSN的能量来决定的。如果WSN收集和发送的数据比较多,并且消耗的能量比较少的话,那么整个WSN网络性能也就比较高。所以,如何降低WSN节点的能耗问题是当今需要解决的重点问题。本文主要是模拟了原始森林的地形图,并对其进行合理的建模和描述,不仅考虑了算法的效率,还考虑到了UAV实际飞行的可行性。针对复杂环境下,首先进行三维空间下的UAV路径规划。在路径规划的过程中,我们需要考虑到UAV实际飞行的可行性,同时也需要考虑到最短路径的问题。需要在UAV规划出最短路径之后再根据实际情况进行路径再规划,从而规划出一条UAV可以飞行的实际路径。在采集节点信息的过程中,UAV的飞行速度还是比较快的,需要按照一定的策略对WSN节点进行信息采集。本文主要是应用Matlab仿真工具,首先建立环境模型,其次对UAV进行路径规划仿真,并与改进之后的路径结果进行比较,通过仿真结果进行性能分析。同时,还对UAV-WSN信息采集方法进行模拟仿真,并通过能耗情况对信息采集方法进行分析和评价。
【关键词】：UAV-WSN 信息采集 路径规划 复杂环境
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 课题来源及研究的背景和意义9-13
• 1.1.1 UAV路径规划的发展背景9-10
• 1.1.2 WSN应用的发展背景10-13
• 1.1.3 UAV-WSN系统的发展背景13
• 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析13-15
• 1.3 主要研究内容15-17
• 1.3.1 复杂环境建模16
• 1.3.2 UAV路径规划16
• 1.3.3 UAV-WSN信息采集方法16-17
• 1.3.4 仿真分析17
• 1.4 论文结构17-18
• 第2章 相关理论与建模18-27
• 2.1 复杂环境建模18-20
• 2.2 UAV路径规划方法20-22
• 2.2.1 蚁群算法的基本概念及特点20-22
• 2.3 UAV-WSN系统的结构与特点22-26
• 2.3.1 UAV-WSN系统的结构22-23
• 2.3.2 UAV-WSN系统的特点23-25
• 2.3.3 UAV-WSN系统的通信能量模型25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 基于UAV-WSN的UAV路径规划27-34
• 3.1 引言27
• 3.2 研究目的和问题描述27-28
• 3.2.1 研究目的27
• 3.2.2 问题描述27-28
• 3.3 UAV路径规划算法28-33
• 3.3.1 基于蚁群算法的UAV三维路径规划28-31
• 3.3.2 二次路径规划算法31-33
• 3.4 本章小节33-34
• 第4章 基于UAV-WSN的信息采集方法34-38
• 4.1 引言34
• 4.2 研究目的和问题描述34-36
• 4.2.1 研究目的34
• 4.2.2 问题描述34-36
• 4.3 UAV-WSN路由方法36-37
• 4.4 本章小节37-38
• 第5章 仿真与结果分析38-50
• 5.1 MATLAB仿真平台搭建38
• 5.2 基于UAV-WSN系统的UAV路径规划仿真与分析38-44
• 5.3 基于UAV-WSN系统的信息采集的仿真与分析44-50
• 结论50-51
• 参考文献51-57
• 致谢57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 王振华;章卫国;李广文;;基于改进多目标蚁群算法的无人机路径规划[J];计算机应用研究;2009年06期

2 陶于金;李沛峰;;无人机系统发展与关键技术综述[J];航空制造技术;2014年20期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 姬文燕;基于蚁群的WSN能量优化路由算法研究[D];长沙理工大学;2012年

2 张汉强;人工鱼群混合智能优化算法及其应用研究[D];浙江大学;2010年

  本文关键词：复杂环境下无人机路径规划及信息采集方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：408346