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基于遗传算法的无人机航迹规划研究

作　者: 张延松
导　师: 何清华
学　校: 中南大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 无人机航迹规划 VORONOI图 DIJKSTRA算法遗传算法
分类号: V249.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 372次
引　用: 4次
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内容摘要

随着科学技术的发展,现代航空技术有了突飞猛进的变化,无人机的性能也越来越高,而航迹规划是实现无人机自动导航的一项关键技术,无论在理论还是实际应用上都具有重大意义。围绕着无人机航迹规划的算法问题,本论文首先介绍了航迹规划的定义、应用背景以及国内外的研究现状,分析和比较了各种航迹规划算法；其次,分析在规划空间内无人机可能遇到的威胁,根据威胁的分布情况进行VORONOI图建模并构造VORONOI图；然后,在VORONOI图的基础上分析和计算无人机航路代价,并采用一种基于知识的推理系统确定代价函数中的权重系数方法,得到加权的VORONOI图,通过DIJKSTRA搜索算法得到规划空间内的无人机初始路径。接着将遗传算法的基本原理与无人机航迹规划问题相结合,提出一种基于遗传算法的无人机航迹规划方法,通过该方法实现对无人机初始航迹的优化。最后,通过仿真与实验验证该算法简单易行,能提高无人机的航迹质量,缩短航线长度,达到航迹优化的目的。最后对本文的工作做了总结并对需要进一步深入研究的问题提出了自己的见解。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-5
目录  5-7
第一章绪论  7-15
  1.1 航迹规划的定义及应用背景  7-10
    1.1.1 航迹规划的定义  7
    1.1.2 应用背景及国内外研究现状  7-8
    1.1.3 无人机航迹规划的基本要求  8-10
  1.2 航迹规划算法的研究现状  10-13
  1.3 本论文主要的研究工作  13-15
第二章在规划空间内搜索初始路径  15-23
  2.1 引言  15-16
  2.2 规划空间内的障碍以及威胁因素  16-17
    2.2.1 地形因素  16
    2.2.2 敌方雷达威胁  16
    2.2.3 敌方防空武器威胁  16
    2.2.4 电磁干扰威胁  16-17
  2.3 在规划空间构造VORONOI图  17-19
    2.3.1 VORONOI图  17
    2.3.2 算法的应用条件  17-18
    2.3.3 VORONOI图建模  18-19
  2.4 航路代价的计算  19-21
    2.4.1 敌方雷达威胁代价计算  19-20
    2.4.2 敌方防空武器威胁代价计算  20
    2.4.3 飞行航路总代价  20-21
    2.4.4 权重系数的确定  21
  2.5 用DIJKSTRA算法搜索粗略最短路径  21-22
  2.6 本章小结  22-23
第三章基于遗传算法的无人机航迹规划  23-45
  3.1 引言  23
  3.2 遗传算法原理  23-27
    3.2.1 遗传算法的基本思想  24
    3.2.2 遗传算法的基本原理  24-26
    3.2.3 遗传算法的主要特点  26-27
  3.3 基于遗传算法的无人机航迹规划方法  27-40
    3.3.1 基因编码  27-28
    3.3.2 个体评价准则  28-31
    3.3.3 确定选择机制  31-32
    3.3.4 基因操作  32-33
    3.3.5 算法描述  33-36
    3.3.6 约束处理  36-39
    3.3.7 算法的参数选择  39-40
  3.4 仿真实验及结果分析  40-44
    3.4.1 仿真实验软硬件环境  40
    3.4.2 遗传算法参数实验  40-41
    3.4.3 仿真结果及分析  41-44
  3.5 本章小结  44-45
第四章无人机航迹规划实验研究  45-52
  4.1 实验目的与内容  45
    4.1.1 实验目的  45
    4.1.2 实验内容  45
  4.2 实验设备  45-47
  4.3 实验条件  47
    4.3.1 实验区域  47
    4.3.2 试验区域内威胁及障碍设置  47
  4.4 实验结果及分析  47-52
第五章总结与展望  52-54
  5.1 本文所作的研究工作  52
  5.2 进一步的研究工作  52-54
参考文献  54-58
致谢  58-59
攻读硕士学位期间发表的论文  59

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

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