【摘要】：近年來,無人機憑借著其容易控制、低成本、低風險等一系列的特點,在物流巡檢、航拍、植保、空戰(zhàn)等領域都得到迅速的發(fā)展。在很多情況下,都要用到無人機對地操控的行為,在特定的任務中需要分析整個系統(tǒng)的態(tài)勢,為決策提供依據(jù),保證無人機對地面目標操控時更有效,本文將從態(tài)勢估計的角度來分析,著重從態(tài)勢系統(tǒng)設計、模型參數(shù)優(yōu)化、態(tài)勢評估三方面進行研究。首先,對態(tài)勢估計系統(tǒng)需求進行了分析并進行系統(tǒng)設計,分別對系統(tǒng)組成、運行環(huán)境進行了介紹,在整個系統(tǒng)設計完成的基礎上,建立了態(tài)勢模型,對態(tài)勢要素進行了選取,最后對地面目標進行了軌跡預測,利用擴展卡爾曼濾波器(EKF)估計無人機從空中檢測到物體的運動狀態(tài),然后,根據(jù)估計的目標狀態(tài)并利用卡爾曼濾波的運動模型預測最優(yōu)目標軌跡。其次,針對在態(tài)勢模型中存在著多個態(tài)勢目標函數(shù)相互制約,提出了一種改進MOPSO優(yōu)化算法,由于該算法在解決多目標優(yōu)化問題中收斂性較差和容易陷入局部最優(yōu),在此基礎上,提出了一種基于高斯變異和自適應參考點融合的多目標粒子群優(yōu)化算法,利用高斯變異位置更新方法改善解的早熟現(xiàn)象,提高了多目標粒子群優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中搜索解的多樣性,采用自適應參考點的外部檔案維護策略,將收斂性較差的粒子剔除,提高算法的收斂性。最后,針對傳統(tǒng)態(tài)勢估計方法的客觀性較弱、難以客觀的體現(xiàn)出態(tài)勢估計過程,本文將以一架無人機對多個地面目標操控為例,提出幾組態(tài)勢參數(shù)用來對態(tài)勢進行評估,由于半監(jiān)督樸素貝葉斯在態(tài)勢估計中精確度較低,提出了一種基于數(shù)據(jù)分類的改進半監(jiān)督樸素貝葉斯算法,對整個態(tài)勢系統(tǒng)進行態(tài)勢估計。
【圖文】：

圖 1-4 救援無人機 圖 1-5 拍攝無人機幾種應用場景當中，都要用到無人機對地操控的行為，在特定的任務統(tǒng)的態(tài)勢，使得無人機對地面目標操控時更有效，本文將從態(tài)勢估計估計的提出到目前為止，國內(nèi)外很多專家在態(tài)勢估計的研究上已經(jīng)取，本文將以國際空中機器人大賽（IARC）牧羊任務為平臺來驗證本計方法的實用性、準確性，場地選在室內(nèi)，大小是邊長為 20m 的正方示，本文所選用的無人機如圖 1-7 所示，本系統(tǒng)所用的地面目標機器

圖 1-4 救援無人機 圖 1-5 拍攝無人機幾種應用場景當中，都要用到無人機對地操控的行為，在特定的任務統(tǒng)的態(tài)勢，使得無人機對地面目標操控時更有效，本文將從態(tài)勢估計估計的提出到目前為止，國內(nèi)外很多專家在態(tài)勢估計的研究上已經(jīng)取，，本文將以國際空中機器人大賽（IARC）牧羊任務為平臺來驗證本計方法的實用性、準確性，場地選在室內(nèi)，大小是邊長為 20m 的正方示，本文所選用的無人機如圖 1-7 所示，本系統(tǒng)所用的地面目標機器
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V279;TP18;TN713

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本文編號：2689822