本文關鍵詞：農(nóng)用四旋翼UAV數(shù)據(jù)鏈可靠性及航跡規(guī)劃研究

  更多相關文章： 微小型無人機 數(shù)據(jù)鏈 風場估計 路徑規(guī)劃 蟻群算法

【摘要】：農(nóng)用微小型無人機在精準農(nóng)業(yè)中的作用日益重要,它正在成為農(nóng)機行業(yè)新的亮點和熱點。農(nóng)用微小型無人機數(shù)據(jù)鏈的可靠性是影響其穩(wěn)定運行的關鍵因素。針對農(nóng)用微小型無人機數(shù)據(jù)鏈,設計了數(shù)傳電臺冗余切換系統(tǒng)以及相應的電臺聯(lián)機質(zhì)量測試系統(tǒng),分別來提高和檢測數(shù)據(jù)鏈的可靠性。研究了面向丘陵地區(qū)復雜農(nóng)田作業(yè)環(huán)境的四旋翼UAV的路徑規(guī)劃算法,主要包括農(nóng)田環(huán)境下的風場在線估計及結(jié)合風場信息的航跡規(guī)劃算法。風場的矢量值是通過傳感器信息進行解算后得到的。主要研究內(nèi)容如下：1. 選用PX4開源飛控,以3DR電臺和QGroundControl地面站搭建的數(shù)據(jù)鏈設備為平臺,設計了數(shù)傳電臺冗余切換系統(tǒng)。包括繼電器和數(shù)傳電臺的選型、硬件電路設計等內(nèi)容。2. 設計了電臺聯(lián)機質(zhì)量測試系統(tǒng)。包括干擾源的設計、單片機軟件編程和測試環(huán)境的軟硬件實現(xiàn)。在此基礎上進行了數(shù)據(jù)鏈可靠性的相關測試,并對測試結(jié)果進行了分析。測試結(jié)果表明,數(shù)傳電臺冗余切換系統(tǒng)能夠有效提高數(shù)據(jù)鏈可靠性。3. 研究了四旋翼UAV在復雜農(nóng)田環(huán)境下的風場在線估計的方法。復雜農(nóng)田作業(yè)環(huán)境中,風場對微小型無人機的航跡影響很大。為了尋找微小型無人機的最優(yōu)飛行路徑,進行了無人機飛行風場的在線估計。4. 研究了結(jié)合風場信息的農(nóng)用四旋翼UAV路徑規(guī)劃算法。首先,在傳統(tǒng)蟻群算法的基礎上,設計了一種忽略風場信息的蟻群算法；其次,通過構(gòu)造不同的適應度函數(shù)以及相應的尋優(yōu)策略,設計了兩種考慮風場信息的在線航跡規(guī)劃方法,分別命名為蟻群算法一和蟻群算法二；最后,對以上三種算法在不同的風場環(huán)境下分別進行仿真分析。仿真結(jié)果表明,蟻群算法二所規(guī)劃出的路徑是三種算法所規(guī)劃出的最優(yōu)路徑。
【關鍵詞】：微小型無人機 數(shù)據(jù)鏈 風場估計 路徑規(guī)劃 蟻群算法
【學位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)機械化科學研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V279;V249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-21
• 1.1 課題研究的背景及意義12-13
• 1.2 微小型無人機的研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 微小型無人機數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的現(xiàn)狀18
• 1.4 微小型無人機航跡規(guī)劃的現(xiàn)狀18-19
• 1.5 主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第2章 高可靠UAV數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的構(gòu)建及測試21-30
• 2.1 高可靠UAV數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的構(gòu)建21-24
• 2.1.1 無人機平臺的構(gòu)建21-22
• 2.1.2 高可靠數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的構(gòu)建22-24
• 2.2 高可靠UAV數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的測試24-29
• 2.2.1 測試硬件24-25
• 2.2.2 測試軟件25-26
• 2.2.3 測試環(huán)境和步驟26
• 2.2.4 測試結(jié)果及結(jié)論26-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 第3章 農(nóng)用四旋翼UAV航跡規(guī)劃理論研究30-36
• 3.1 航跡規(guī)劃空間及形式30-33
• 3.1.1 飛行任務分析30-31
• 3.1.2 農(nóng)田地形建模31-33
• 3.1.3 航跡表示形式33
• 3.2 航跡約束條件33-34
• 3.2.1 約束條件理論分析33
• 3.2.2 約束條件算法應用33-34
• 3.3 航跡代價函數(shù)34
• 3.4 航跡規(guī)劃算法34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第4章 結(jié)合風場信息的在線航跡規(guī)劃36-65
• 4.1 飛行風場的在線估計36-37
• 4.2 結(jié)合風場的在線航跡規(guī)劃任務描述37
• 4.3 確定蟻群算法中的啟發(fā)函數(shù)37-41
• 4.3.1 忽略風場信息的啟發(fā)函數(shù)37-40
• 4.3.2 考慮風場信息的啟發(fā)函數(shù)40-41
• 4.4 確定蟻群算法中的適應度函數(shù)41-44
• 4.4.1 忽略風場信息的適應度函數(shù)41-42
• 4.4.2 考慮風場信息的適應度函數(shù)42-44
• 4.5 確定蟻群算法中信息素更新公式44
• 4.6 三種蟻群算法的具體流程44-52
• 4.6.1 忽略風場信息的蟻群算法46-48
• 4.6.2 考慮風場信息的蟻群算法一48-50
• 4.6.3 考慮風場信息的蟻群算法二50-52
• 4.7 仿真及分析52-64
• 4.7.1 仿真條件及約束設置52-53
• 4.7.2 仿真結(jié)果及分析53-64
• 4.8 本章小結(jié)64-65
• 第5章 結(jié)論與展望65-67
• 5.1 主要工作與結(jié)論65-66
• 5.2 存在的問題與展望66-67
• 參考文獻67-70
• 致謝70-71
• 作者簡介71

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