【摘要】：本文以面向任務(wù)的合作類無人機(jī)為對象,研究在典型任務(wù)場景下,利用現(xiàn)行監(jiān)管平臺中無人機(jī)的歷史飛行軌跡數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)獲取的飛行狀態(tài)數(shù)據(jù),對其未來短時(shí)飛行軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測的算法。本文遵照循序漸進(jìn)的思路,逐步對所提出的軌跡預(yù)測算法進(jìn)行完善,主要工作如下:(1)為了在兼顧實(shí)時(shí)預(yù)測性能的同時(shí)充分利用無人機(jī)歷史飛行軌跡,本文基于RVFLNN模型,提出RVFLNN短時(shí)軌跡預(yù)測算法,在利用無人機(jī)歷史軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后,RVFLNN能較好把握無人機(jī)的飛行趨勢,實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)下一采樣時(shí)刻位置信息進(jìn)行精度較高的快速實(shí)時(shí)預(yù)測。(2)針對RVFLNN預(yù)測性能隨預(yù)測步長快速下降的問題,本文利用Kalman濾波器原理,將RVFLNN與基本運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)組合,提出結(jié)合運(yùn)動(dòng)模型的RVFLNN軌跡預(yù)測算法。當(dāng)運(yùn)動(dòng)模型與無人機(jī)下一預(yù)測時(shí)刻的飛行模態(tài)相匹配時(shí),相比于RVFLNN,結(jié)合該運(yùn)動(dòng)模型的組合預(yù)測算法具有更優(yōu)越的多步預(yù)測性能。(3)為了使預(yù)測算法與無人機(jī)飛行全過程多個(gè)飛行模態(tài)相匹配,本文利用IMM原理,提出RVFLNN-IMM軌跡預(yù)測算法,該算法能自適應(yīng)匹配無人機(jī)飛行全過程中不同的飛行模態(tài)。之后,本文在RVFLNN-IMM中加入Softmax分類器,提出基于Softmax分類器的RVFLNNIMM軌跡預(yù)測算法。該算法通過對無人機(jī)下一預(yù)測時(shí)刻飛行模態(tài)進(jìn)行預(yù)判,從模型集中篩選出更匹配的運(yùn)動(dòng)模型子集參與預(yù)測,有效提高RVFLNN-IMM在無人機(jī)飛行全過程中的多步預(yù)測性能。通過仿真驗(yàn)證,本文經(jīng)過一系列改進(jìn)得到的基于Softmax分類器的RVFLNN-IMM軌跡預(yù)測算法能夠?qū)崿F(xiàn)對特定任務(wù)下合作類無人機(jī)未來短時(shí)飛行軌跡進(jìn)行較為精確的實(shí)時(shí)預(yù)測,可以為未來對無人機(jī)運(yùn)行進(jìn)行更精細(xì)化的管理提供技術(shù)支持。
【圖文】：

送到客戶手中的模式，即倉庫到個(gè)人模式；另一種模式是由無人機(jī)從倉庫將商品運(yùn)輸至指定的配送點(diǎn)，之后由快遞員完成最后對客戶的配送，即倉庫到配送點(diǎn)模式。考慮到末端配送風(fēng)險(xiǎn)以及基礎(chǔ)設(shè)施不健全等因素，國內(nèi)的企業(yè)更愿意發(fā)展第二種配送模式[26]，因此本文在設(shè)計(jì)物流無人機(jī)的仿真任務(wù)場景參照第二種配送模式。綜合以上分析，本節(jié)選定物流無人機(jī)作為典型的任務(wù)，并設(shè)計(jì)物流無人機(jī)末端配送的仿真任務(wù)場景，所設(shè)計(jì)的任務(wù)場景包含一個(gè)倉庫，四個(gè)配送點(diǎn)，一個(gè)禁飛區(qū)域和兩個(gè)障礙物。倉庫為無人機(jī)配送任務(wù)起始點(diǎn)以及完成配送任務(wù)后需要返回的終點(diǎn)；配送點(diǎn)為無人機(jī)為了完成運(yùn)輸任務(wù)，，在一次正常飛行過程中需要到達(dá)的點(diǎn)；禁飛區(qū)通常為政府機(jī)關(guān)、發(fā)電站等所在地，圖中所示區(qū)域包含其保護(hù)區(qū)，即無人機(jī)不飛入所示禁飛區(qū)邊緣即可；障礙物通常為高樓或者山地，由于末端配送物流無人機(jī)的飛行高度通常被限制在一定范圍以下，在遇到高大的障礙物時(shí)，需要繞飛。目前物流無人機(jī)的試點(diǎn)運(yùn)行中，主要的應(yīng)用場景為鄉(xiāng)鎮(zhèn)，低空空域的復(fù)雜程度低，物流無人機(jī)的飛行路線通常劃設(shè)為直線即可[27]，則對該無人機(jī)的管制需求也較低。本文主要針對未來物流無人機(jī)可能被應(yīng)用的城市場景，由于城市空域復(fù)雜程度通常較高，因此本文將模擬的仿真任務(wù)場景也設(shè)計(jì)得較為復(fù)雜，且更復(fù)雜的飛行路線能更好地測試本文所提出的預(yù)測算法的預(yù)測性能。

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文無人機(jī)飛行的影響，得到無人機(jī)一次飛行所產(chǎn)生的飛行軌跡點(diǎn)。通過上述方法，分別產(chǎn)生無人機(jī)執(zhí)行 10 次 O→A→B→O、O→B→C→O、O→D→C→O 配送任務(wù)產(chǎn)生的軌跡點(diǎn)作為無人機(jī)面向物流任務(wù)的歷史飛行軌跡數(shù)據(jù)集。軌跡數(shù)據(jù)集如圖 2.2 所示：
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279

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