集群是自然界中普遍存在的一種自然現(xiàn)象,集群中低智能的生物通過(guò)簡(jiǎn)單的局部交互規(guī)則實(shí)現(xiàn)圍捕、覓食等高智能的集群行為,為集群的生存提供了保障。通過(guò)對(duì)這種生物集群行為的研究,不僅有助于了解生物集群的習(xí)性,還可以為無(wú)人機(jī)集群的控制策略提供重要的理論依據(jù)。本文對(duì)無(wú)人機(jī)集群的蜂擁控制策略和算法展開(kāi)研究,主要的工作內(nèi)容包含以下幾個(gè)方面:1)對(duì)無(wú)人機(jī)集群蜂擁過(guò)程中障礙物檢測(cè)的方法進(jìn)行研究,將激光雷達(dá)障礙物檢測(cè)傳感器與無(wú)人機(jī)集群相結(jié)合,對(duì)障礙物檢測(cè)過(guò)程中點(diǎn)云畸變的原因進(jìn)行分析,并提出一種基于相對(duì)距離和密度的聚類算法對(duì)激光雷達(dá)檢測(cè)到的非均勻點(diǎn)云進(jìn)行聚類。2)對(duì)無(wú)人機(jī)集群避障過(guò)程中集群分裂的現(xiàn)象進(jìn)行研究,提出一種基于視野的蜂擁控制策略,確保無(wú)人機(jī)集群在避免內(nèi)部碰撞和規(guī)避障礙物的同時(shí),避免集群分裂現(xiàn)象的發(fā)生。3)對(duì)基于采樣的無(wú)人機(jī)集群蜂擁控制策略進(jìn)行研究,將連續(xù)時(shí)間下的二階無(wú)人機(jī)集群運(yùn)動(dòng)方程和控制輸入進(jìn)行離散化處理,獲得基于采樣的運(yùn)動(dòng)模型和控制輸入向量,并構(gòu)建無(wú)人機(jī)集群運(yùn)動(dòng)約束,在確保集群網(wǎng)絡(luò)連通性的情況下獲得采樣周期的上界。4)對(duì)無(wú)人機(jī)集群蜂擁控制算法中的編隊(duì)行為進(jìn)行研究,在基于采樣的集群蜂擁控制算法中加入編...

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究背景及意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 集群蜂擁控制相關(guān)理論知識(shí)
    2.1 代數(shù)圖論
    2.2 系統(tǒng)穩(wěn)定性相關(guān)理論
        2.2.1 李雅普諾夫穩(wěn)定性定理
        2.2.2 拉塞爾不變?cè)?br>    2.3 經(jīng)典蜂擁模型
    2.4 蜂擁系統(tǒng)性能證明方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于激光雷達(dá)的集群蜂擁控制策略
    3.1 概述
    3.2 激光雷達(dá)檢測(cè)誤差分析
    3.3 常用坐標(biāo)系及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
        3.3.1 常用坐標(biāo)系
        3.3.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
    3.4 點(diǎn)云校正算法
        3.4.1 點(diǎn)云校正矩陣
        3.4.2 速度預(yù)估模型
    3.5 基于相對(duì)距離和密度的點(diǎn)云聚類算法
        3.5.1 相對(duì)距離
        3.5.2 點(diǎn)云相對(duì)密度
        3.5.3 聚類算法
    3.6 基于視野的集群蜂擁控制策略
        3.6.1 集群分裂現(xiàn)象原因分析
        3.6.2 基于視野的速度匹配項(xiàng)
        3.6.3 障礙物反饋?zhàn)饔庙?xiàng)
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于采樣的集群蜂擁控制策略
    4.1 概述
    4.2 離散運(yùn)動(dòng)模型
    4.3 離散控制協(xié)議設(shè)計(jì)
        4.3.1 編隊(duì)約束
        4.3.2 離散控制協(xié)議
    4.4 控制算法穩(wěn)定性分析
        4.4.1 采樣周期
        4.4.2 控制系統(tǒng)相關(guān)性能證明
    4.5 集群蜂擁過(guò)程路徑規(guī)劃算法
        4.5.1 危險(xiǎn)指數(shù)地圖構(gòu)建
        4.5.2 編隊(duì)約束映射
        4.5.3 基于危險(xiǎn)指數(shù)地圖的路徑規(guī)劃算法
    4.6 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.1.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.1.2 真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 點(diǎn)云校正算法驗(yàn)證
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及過(guò)程
        5.2.2 速度擬合真實(shí)實(shí)驗(yàn)
        5.2.3 位置預(yù)估真實(shí)實(shí)驗(yàn)
        5.2.4 點(diǎn)云校正真實(shí)實(shí)驗(yàn)
        5.2.5 點(diǎn)云校正仿真實(shí)驗(yàn)
    5.3 基于相對(duì)距離和密度的點(diǎn)云聚類算法實(shí)驗(yàn)
    5.4 基于激光雷達(dá)的集群控制策略驗(yàn)證
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.4.2 連續(xù)時(shí)間下蜂擁控制策略驗(yàn)證
        5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.5 離散時(shí)間下集群控制策略驗(yàn)證
        5.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及過(guò)程
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.6 集群蜂擁過(guò)程路徑規(guī)劃算法驗(yàn)證
        5.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及過(guò)程
        5.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.7 本章小結(jié)
總結(jié)與期望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號(hào)：3739393