本文關(guān)鍵詞：無(wú)人飛行器自主檢測(cè)與避障技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 無(wú)人飛行器 自主避障 目標(biāo)跟蹤 路徑規(guī)劃 魯棒控制

【摘要】：無(wú)人飛行器已經(jīng)越來(lái)越多的應(yīng)用于軍事戰(zhàn)場(chǎng)的偵查、打擊以及民用生活的各個(gè)領(lǐng)域,然而不論是執(zhí)行何種任務(wù),無(wú)人飛行器首先需要保證飛行過(guò)程中的安全。其中,無(wú)人飛行器對(duì)空中威脅的規(guī)避能力是實(shí)現(xiàn)安全飛行的關(guān)鍵。本文以無(wú)人飛行器非協(xié)作式自主檢測(cè)與避障技術(shù)為研究主題,研究工作主要圍繞系統(tǒng)方案論證、障礙目標(biāo)跟蹤、避障路徑規(guī)劃以及路徑跟隨控制展開(kāi)。論文主要內(nèi)容如下：1.研究了非協(xié)作式無(wú)人飛行器自主檢測(cè)與避障技術(shù)中的關(guān)鍵問(wèn)題,進(jìn)行了系統(tǒng)整體分析和結(jié)構(gòu)劃分,具體分為環(huán)境檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、避障路徑規(guī)劃和路徑跟蹤飛行控制四個(gè)主要內(nèi)容。根據(jù)研究對(duì)象的特性,對(duì)每一部分的實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行甄選和論證。2.針對(duì)障礙物跟蹤問(wèn)題的非線性特性,推導(dǎo)了求積分卡爾曼濾波跟蹤方法以及稀疏網(wǎng)格化積分點(diǎn)的配置方法,建立了典型的機(jī)動(dòng)與非機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型,分析了不同跟蹤模型的交互式目標(biāo)跟蹤的特點(diǎn)。針對(duì)跟蹤模型與障礙目標(biāo)實(shí)際運(yùn)動(dòng)不匹配的問(wèn)題,提出采用適當(dāng)機(jī)動(dòng)時(shí)間常數(shù)的Singer模型逼近目標(biāo)不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),并將不同參數(shù)的Singer模型在交互式模型框架下跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo),有效改善模型跟蹤的失配現(xiàn)象。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同機(jī)動(dòng)的環(huán)境下,該算法較之傳統(tǒng)的多模型跟蹤方法,均有較高精度和明顯的優(yōu)越性。3.研究了轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)的跟蹤問(wèn)題。在解決模型失配問(wèn)題的基礎(chǔ)上,分析了水平轉(zhuǎn)彎模型與空間轉(zhuǎn)彎模型的特點(diǎn)與區(qū)別,提出了一種自適應(yīng)IMM跟蹤方法,通過(guò)縱向機(jī)動(dòng)程度對(duì)兩種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)加以區(qū)分,進(jìn)一步估計(jì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)彎角速率建立轉(zhuǎn)彎模型,跟蹤轉(zhuǎn)彎運(yùn)動(dòng),有效提高了跟蹤精度。最后通過(guò)半物理仿真實(shí)驗(yàn)有效的驗(yàn)證了自適應(yīng)IMM算法對(duì)轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)的精確跟蹤。4.研究了無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)避障路徑規(guī)劃問(wèn)題。針對(duì)無(wú)人飛行環(huán)境局部極小現(xiàn)象,基于人工勢(shì)場(chǎng)法的勢(shì)場(chǎng)特性,研究了死鎖問(wèn)題和徘徊運(yùn)動(dòng)問(wèn)題的解決方案。其次,設(shè)計(jì)了障礙物避障模型并重定義斥力勢(shì)場(chǎng),有效提高了避障安全性。研究了路徑規(guī)劃與飛行器特性的關(guān)系,提出一種符合固定翼飛行器的物理約束與飛行運(yùn)動(dòng)約束的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法,實(shí)現(xiàn)了規(guī)劃飛行器實(shí)際可跟蹤的避障路徑,并通過(guò)半物理仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)避障路徑的有效性。5.基于固定翼飛行器的空氣動(dòng)力學(xué)模型,建立了控制系統(tǒng)狀態(tài)空間模型,將系統(tǒng)模型解耦為側(cè)向模型和縱向模型。針對(duì)模型的特點(diǎn),分別設(shè)計(jì)了PID控制器和魯棒控制器,通過(guò)對(duì)飛行器的速度、俯仰角、滾轉(zhuǎn)角和偏航角跟蹤,使飛行器執(zhí)行對(duì)避障路徑的跟蹤。最后半物理仿真實(shí)驗(yàn)中對(duì)使用控制器跟蹤效果與避障安全距離的對(duì)比,說(shuō)明了控制器設(shè)計(jì)的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人飛行器 自主避障 目標(biāo)跟蹤 路徑規(guī)劃 魯棒控制
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V279
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 論文中相關(guān)符號(hào)和縮寫的說(shuō)明11-13
• 第一章 緒論13-27
• 1.1 研究背景與意義13-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外無(wú)人機(jī)發(fā)展現(xiàn)狀15-21
• 1.3 無(wú)人機(jī)自主檢測(cè)與避障技術(shù)研究現(xiàn)狀21-25
• 1.4 本文的內(nèi)容安排25-27
• 第二章 無(wú)人機(jī)自主檢測(cè)與避障系統(tǒng)方案27-50
• 2.1 引言27-30
• 2.2 無(wú)人機(jī)避障系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)30-31
• 2.3 障礙物檢測(cè)平臺(tái)設(shè)計(jì)31-34
• 2.4 障礙目標(biāo)跟蹤方案設(shè)計(jì)34-39
• 2.5 避障路徑規(guī)劃方案設(shè)計(jì)39-45
• 2.6 路徑跟隨控制方案設(shè)計(jì)45-49
• 2.7 本章小結(jié)49-50
• 第三章 基于交互式多模型的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤算法50-79
• 3.1 引言50
• 3.2 異質(zhì)傳感器信息融合算法50-59
• 3.3 交互式多模型算法59-61
• 3.4 目標(biāo)跟蹤模型61-64
• 3.5 自適應(yīng)IMM跟蹤算法64-70
• 3.6 仿真實(shí)驗(yàn)70-78
• 3.7 本章小結(jié)78-79
• 第四章 基于運(yùn)動(dòng)約束的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法79-97
• 4.1 引言79-80
• 4.2 經(jīng)典人工勢(shì)場(chǎng)法80-81
• 4.3 障礙物建模81-83
• 4.4 APF算法在無(wú)人機(jī)環(huán)境中存在的問(wèn)題及解決方法83-86
• 4.5 基于無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)約束的改進(jìn)APF算法86-92
• 4.6 仿真驗(yàn)證92-96
• 4.7 本章小結(jié)96-97
• 第五章 路徑跟隨魯棒μ控制器97-117
• 5.1 序言97-98
• 5.2 無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型98-101
• 5.3 無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)控制模型解耦和配平101-104
• 5.4 級(jí)向控制104-106
• 5.5 側(cè)向控制106-116
• 5.6 本章小結(jié)116-117
• 第六章 綜合半物理仿真117-130
• 6.1 引言117
• 6.2 仿真條件和流程117-129
• 6.3 本章小結(jié)129-130
• 第七章 總結(jié)與展望130-133
• 7.1 全文內(nèi)容總結(jié)130-131
• 7.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)131-132
• 7.3 下一步研究工作展望132-133
• 參考文獻(xiàn)133-145
• 致謝145-146
• 博士期間發(fā)表論文、參加科研和獲獎(jiǎng)情況146-147

【相似文獻(xiàn)】

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