本文關(guān)鍵詞：基于群體智能算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃研究

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【摘要】：近年來(lái)無(wú)人機(jī)行業(yè)發(fā)展勢(shì)頭異常迅猛,在軍用和民用領(lǐng)域都開(kāi)辟了廣闊的市場(chǎng)空間。航跡規(guī)劃系統(tǒng)是無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)自主飛行的關(guān)鍵,越來(lái)越受到行業(yè)里學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文在分析現(xiàn)有群體智能算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃問(wèn)題提出相關(guān)改進(jìn)意見(jiàn),并提出遺傳粒子群混合算法,將其應(yīng)用在無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃過(guò)程中。最后對(duì)文中提出的兩種規(guī)劃算法進(jìn)行了仿真分析,并得出比對(duì)結(jié)論。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)研究了無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的現(xiàn)有算法和群體智能算法的主流研究方向。(2)建立了用于無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的無(wú)人機(jī)性能約束模型和地形上的威脅約束模型,采用柵格法對(duì)航跡規(guī)劃搜索的地圖進(jìn)行了數(shù)字地圖處理,建立了無(wú)人機(jī)飛行綜合代價(jià)評(píng)估模型。(3)詳細(xì)分析了標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法應(yīng)用于無(wú)人航跡規(guī)劃過(guò)程中存在的問(wèn)題,并針對(duì)相應(yīng)的情況提出改進(jìn)意見(jiàn),并重新整理算法執(zhí)行流程和編碼方法,使之適用于無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃任務(wù)。(4)提出了遺傳粒子群混合算法,并將其設(shè)計(jì)應(yīng)用于無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃任務(wù),有效地提高了無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃算法的收斂速度。(5)應(yīng)用Matlab軟件對(duì)上述兩種算法進(jìn)行了仿真分析,并對(duì)仿真結(jié)果中的規(guī)劃效果進(jìn)行了對(duì)比分析,對(duì)遺傳粒子群混合算法的計(jì)算性能進(jìn)行了深入的探討。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V279
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本文編號(hào)：1183851