无人机航迹规划算法研究

论文摘要

由于无人机在现代战争及民用领域都有着广阔的应用,使得无人机技术在世界范围内被广泛的关注和应用。无人机的路径规划是实现自主飞行的技术保障,是无人机顺利完成飞行任务的关键。本文对无人机航迹规划技术做了研究,研究的主要内容有：1.简要介绍了无人机飞行管理系统的组成,目的是了解无人机航迹规划所涉及的内容及其在无人机自主飞行管理中的地位与作用。2.对高程数字地图做预处理以得到飞行安全曲面,得到的安全曲面可以满足无人机的最大爬升、俯冲角及转弯曲率的限制。将安全曲面与规划好的二维航迹相结合就可以得到满足无人机机动性能的三维可行航迹。3.分析比较了常规建模方法的优缺点,重点分析了的Voronoi图方法的缺点并且给出了相应的改进方法。考虑威胁障碍的半径来构建Voronoi图,通过量化雷达及障碍物、添加安全走廊方法计算Voronoi图边的权值。改进之后可以使无人机更有效的避开威胁障碍物。4.在常规遗传算法中加入云模型来改善遗传算法的固有缺陷,由云模型X条件云发生器算法产生交叉、变异概率。求解过程中提出了启发式解码的概念,与传统的解码方式相比较,启发式解码可以引导算法更快速精确地收敛到最优解。设置不同种群数目进行仿真计算,给出了一般遗传算法与加入云模型的遗传算法在不同解码方式下的优化结果。5.在常规遗传算法中加入混沌操作,利用混沌内在的遍历性特点来改善遗传算法。仿真分析了混沌的各种特性。混沌序列的平均性在很大程度上决定了混沌算法的优化性能,所以重点研究改进了混沌序列的平均性。提出确定区间的随机幂指数概念来改进混沌序列的平均性。6.利用Voronoi图局部重构的原理给出了实时重规划的方法。重点就单突发威胁和多突发威胁情况给出了规划方法和仿真结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 无人机航迹规划研究的意义
• 1.2 无人机航迹规划算法的发展现状
• 1.3 无人机航迹规划的约束条件
• 1.4 航迹规划的常用方法
• 1.5 论文的研究内容及组织结构
• 2 无人机飞行管理系统
• 2.1 无人机飞行管理系统的组成
• 2.2 航迹规划涉及的内容
• 2.3 本章小结
• 3 数字地图预处理及雷达盲区计算
• 3.1 数字高程地图
• 3.1.1 DEM模型
• 3.1.2 仿真用到的高程数据
• 3.2 安全曲面计算
• 3.2.1 地物融合
• 3.2.2 曲率限制平滑算法
• 3.2.3 坡度限制平滑算法
• 3.2.4 算法边界条件
• 3.2.5 仿真结果
• 3.3 雷达盲区计算
• 3.3.1 盲区计算方法
• 3.3.2 仿真结果
• 3.4 本章小结
• 4 航迹规划空间生成
• 4.1 引言
• 4.2 Voronoi图
• 4.2.1 Voronoi图方法局限性
• 4.2.2 Voronoi图改进
• 4.3 安全走廊
• 4.4 代价值计算
• 4.5 本文的路径搜索图
• 4.6 本章小结
• 5 无人机全局参考航迹规划
• 5.1 编解码方法及基本的遗传操作
• 5.1.1 编码方法
• 5.1.2 解码方法
• 5.1.3 启发式解码
• 5.1.4 遗传操作算子
• 5.2 使用云自适应遗传算法搜索航迹
• 5.2.1 云介绍
• 5.2.2 模型与遗传算法
• 5.2.3 加入云模型的自适应遗传算法
• 5.2.4 自适应遗传算法流程图
• 5.2.5 结果分析
• 5.3 使用改进的混沌遗传算法求解航迹
• 5.3.1 混沌序列
• 5.3.2 混沌序列平均性的改进
• 5.3.3 利用改进的混沌遗传算法搜索路径
• 5.3.4 混沌遗传算法流程图
• 5.3.5 算法结果
• 5.4 仿真分析
• 5.5 本章小结
• 6 无人机实时航迹规划
• 6.1 实时重规划方法
• 6.2 单突发威胁
• 6.3 多突发威胁
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢