【摘要】：隨著計算機、通信技術(shù)、自動化控制技術(shù)的進步,近年來無人機發(fā)展迅速。無人機具有適應(yīng)性強,靈活便攜等優(yōu)勢,在一定程度上可以替代有人作業(yè),以更高的效率和更低的成本完成工作任務(wù),對軍用和民用領(lǐng)域都有重要影響。無人機的航跡規(guī)劃就是根據(jù)任務(wù)目標搜索出一條從源點到目標點的飛行航跡,是無人機任務(wù)規(guī)劃問題中的核心技術(shù)。航跡規(guī)劃算法基于是否已知全局地圖信息可以分為全局航跡規(guī)劃算法和局部實時航跡規(guī)劃算法,單一的全局規(guī)劃算法和局部規(guī)劃算法各有其優(yōu)劣,一般認為,前者在尋找全局最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解方面更具優(yōu)勢,但不適用于動態(tài)環(huán)境下的實時航跡規(guī)劃問題,后者可以與環(huán)境實時交互從而適應(yīng)變化環(huán)境,但缺乏全局最優(yōu)性。本文針對現(xiàn)有航跡規(guī)劃算法的缺點對蟻群算法作出改進,并和Dstar算法進行結(jié)合,提出一種基于改進蟻群和Dstar算法的混合式無人機航跡規(guī)劃算法。本文對無人機航跡規(guī)劃空間進行劃分,建立了柵格地圖模型。系統(tǒng)探討了蟻群算法的原理、實現(xiàn)步驟,并分析了其優(yōu)缺點,對于已知全局環(huán)境信息的地圖,通過理論分析和仿真實驗驗證了經(jīng)典蟻群算法在復(fù)雜障礙物環(huán)境下存在的缺陷。針對這些問題提出一種改進蟻群算法。通過基于方向指導(dǎo)信息對信息素的初始分布進行優(yōu)化,降低了算法搜索初期的時間開銷;通過改進信息素更新?lián)]發(fā)的規(guī)則提升了算法保留優(yōu)秀路徑信息的能力,加快蟻群算法收斂速度;提出一種新的基于區(qū)域安全的概率轉(zhuǎn)移策略,解決了經(jīng)典蟻群算法容易陷入局部死鎖的問題,同時提高了任務(wù)規(guī)劃的成功率。最后,基于前文建立的柵格地圖模型對不同規(guī)模和復(fù)雜度的環(huán)境進行了仿真實驗,通過和原算法對比證明了改進蟻群算法具有顯著優(yōu)勢。針對單一航跡規(guī)劃算法方案中全局航跡規(guī)劃算法時效性和適應(yīng)性差,而局部航跡算法全局最優(yōu)性差的缺陷,在改進蟻群算法的基礎(chǔ)上,考慮有突發(fā)障礙物的動態(tài)實時環(huán)境,設(shè)計了一種基于改進蟻群和Dstar混合算法的航跡規(guī)劃方案。該算法首先利用蟻群群體智能的優(yōu)勢在靜態(tài)環(huán)境下輸出一條低開銷的初始路徑,同時為應(yīng)對突發(fā)障礙引入Dstar算法,在遇到突發(fā)障礙物時,可以進行相應(yīng)的航跡修正,以便規(guī)避碰撞�；旌纤惴▋H在突發(fā)障礙物區(qū)域?qū)Τ跏悸窂竭M行重構(gòu),而不需要對整條全局路徑進行重新規(guī)劃,因此可以快速得到局部重規(guī)劃航跡。仿真部分將混合算法分別與改進蟻群算法和Dstar算法比較,驗證了混合算法通過有機的融合全局航跡規(guī)劃和局部實時航跡規(guī)劃方法,并充分利用了全局先驗信息和局部后驗信息,最終由混合算法計算獲得的航跡規(guī)劃路線兼顧了航跡最優(yōu)性和實時高效性。
【圖文】：

A 和 B 分別為被假設(shè)成橋的兩條點移動�？梢钥吹�，，30 次實驗后，蟻群是因為實驗剛開始時，兩座橋無信息素B 橋。當橋的長度相等時，兩橋上殘留到一些不可控因素的影響，更多螞蟻選比 B 橋更高，進而使其他螞蟻也選擇 A的正反饋，使得螞蟻最終選擇 A 橋的概

下航跡對比
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279;TP18

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本文編號：2683011