基于群体智能算法的无人机路径规划技术研究

发布时间：2024-03-09 07:18

　　无人机的路径规划具体定义为在满足其动态约束以及某种性能指标的情况下,计算搜寻从无人机起始位置到终止位置的最优或者次优的可执行飞行轨迹。路径规划作为无人机任务规划系统的关键性技术,一直以来都是各国无人机领域专家的重点研究问题之一。由于在实际环境中,无人机飞行环境十分复杂,并且所需满足约束条件较多,路径规划的效果不仅仅取决于算法的优劣还和解决问题策略有关,因此如何对环境进行精准建模以及选择合适高效的规划算法是解决无人机路径规划技术的关键要素。本文在粒子群算法和模拟退火算法以及人工鱼群算法的基础上,针对三维环境下无人机路径规划问题展开研究,所取得的成果包括以下几个方面:(1)建立了无人机路径规划相关问题数学模型。首先对无人机路径规划建模方法、无人机机动性能约束、无人机飞行威胁类别约束进行研究与分析,并完成了等效三维数字地图的建立。其中数学建模重点完成无人机飞行三维数字地图的构建,将飞行环境中的基准地形、山峰和一些威胁环境信息进行综合,形成了一个模拟真实环境的三维数学模型。为后续群体智能算法进行静态、动态路径规划做好铺垫。(2)全局静态路径规划研究。在静态情况下,针对粒子群算法极易陷入局部极值...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 无人机路径规划系统研究现状
        1.2.2 无人机路径规划算法研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 本文组织结构
第2章 无人机路径规划约束条件分析
    2.1 无人机机动性能约束
        2.1.1 最短飞行长度约束
        2.1.2 最大转弯角约束
        2.1.3 最大爬升角度约束
        2.1.4 最低飞行高度约束
        2.1.5 最大飞行长度约束
    2.2 飞行威胁类别及其约束条件
        2.2.1 探测型威胁约束
        2.2.2 地形威胁约束
        2.2.3 自然天气威胁约束
    2.3 无人机路径评价指标
    2.4 本章小结
第3章 无人机飞行三维数字地图的构建
    3.1 数字地图技术
        3.1.1 航空领域常见数字地图
        3.1.2 高程数字地图
    3.2 无人机飞行环境建模
        3.2.1 基准地势模型建立
        3.2.2 模拟山峰地形建立
        3.2.3 雷达威胁模型建立
        3.2.4 城市环境模型建立
        3.2.5 天气威胁模型建立
    3.3 等效数字地图模型生成
    3.4 本章小结
第4章 全局静态路径规划的实现
    4.1 粒子群算法
        4.1.1 粒子群算法基本原理
        4.1.2 粒子群算法基本流程
    4.2 模拟退火算法
        4.2.1 模拟退火算法基本原理
        4.2.2 模拟退火算法基本流程
    4.3 静态路径规划算法PSO-SA的提出
        4.3.1 算法的原理
        4.3.2 算法的流程
        4.3.3 算法的性能测试
        4.3.4 全局静态路径规划的设计实现
    4.4 算法仿真比较
    4.5 本章小结
第5章 动态在线路径规划的实现
    5.1 人工鱼群算法
        5.1.1 人工鱼群算法的基本原理
        5.1.2 人工鱼群算法基本流程
    5.2 动态路径规划算法PSO-AFSA的提出
        5.2.1 算法的原理
        5.2.2 算法的流程
        5.2.3 算法的性能测试
        5.2.4 动态在线路径规划的设计实现
    5.3 算法仿真
        5.3.1 基于PSO-SA的动态路径规划仿真
        5.3.2 基于PSO-AFSA的动态路径规划仿真
        5.3.3 基于AFSA的动态路径规划仿真
        5.3.4 基于仿真结果的对比与分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢



本文编号：3923102