本文關(guān)鍵詞：無人飛行器自主檢測與避障技術(shù)研究

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

【摘要】：無人飛行器已經(jīng)越來越多的應用于軍事戰(zhàn)場的偵查、打擊以及民用生活的各個領(lǐng)域,然而不論是執(zhí)行何種任務,無人飛行器首先需要保證飛行過程中的安全。其中,無人飛行器對空中威脅的規(guī)避能力是實現(xiàn)安全飛行的關(guān)鍵。本文以無人飛行器非協(xié)作式自主檢測與避障技術(shù)為研究主題,研究工作主要圍繞系統(tǒng)方案論證、障礙目標跟蹤、避障路徑規(guī)劃以及路徑跟隨控制展開。論文主要內(nèi)容如下：1.研究了非協(xié)作式無人飛行器自主檢測與避障技術(shù)中的關(guān)鍵問題,進行了系統(tǒng)整體分析和結(jié)構(gòu)劃分,具體分為環(huán)境檢測、目標跟蹤、避障路徑規(guī)劃和路徑跟蹤飛行控制四個主要內(nèi)容。根據(jù)研究對象的特性,對每一部分的實現(xiàn)方法進行甄選和論證。2.針對障礙物跟蹤問題的非線性特性,推導了求積分卡爾曼濾波跟蹤方法以及稀疏網(wǎng)格化積分點的配置方法,建立了典型的機動與非機動目標跟蹤模型,分析了不同跟蹤模型的交互式目標跟蹤的特點。針對跟蹤模型與障礙目標實際運動不匹配的問題,提出采用適當機動時間常數(shù)的Singer模型逼近目標不同的運動狀態(tài),并將不同參數(shù)的Singer模型在交互式模型框架下跟蹤機動目標,有效改善模型跟蹤的失配現(xiàn)象。仿真實驗結(jié)果表明,在不同機動的環(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)彎機動的跟蹤問題。在解決模型失配問題的基礎上,分析了水平轉(zhuǎn)彎模型與空間轉(zhuǎn)彎模型的特點與區(qū)別,提出了一種自適應IMM跟蹤方法,通過縱向機動程度對兩種運動狀態(tài)加以區(qū)分,進一步估計瞬時轉(zhuǎn)彎角速率建立轉(zhuǎn)彎模型,跟蹤轉(zhuǎn)彎運動,有效提高了跟蹤精度。最后通過半物理仿真實驗有效的驗證了自適應IMM算法對轉(zhuǎn)彎機動的精確跟蹤。4.研究了無人機動態(tài)避障路徑規(guī)劃問題。針對無人飛行環(huán)境局部極小現(xiàn)象,基于人工勢場法的勢場特性,研究了死鎖問題和徘徊運動問題的解決方案。其次,設計了障礙物避障模型并重定義斥力勢場,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動約束的改進人工勢場法,實現(xiàn)了規(guī)劃飛行器實際可跟蹤的避障路徑,并通過半物理仿真實驗驗證了所設計避障路徑的有效性。5.基于固定翼飛行器的空氣動力學模型,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。針對模型的特點,分別設計了PID控制器和魯棒控制器,通過對飛行器的速度、俯仰角、滾轉(zhuǎn)角和偏航角跟蹤,使飛行器執(zhí)行對避障路徑的跟蹤。最后半物理仿真實驗中對使用控制器跟蹤效果與避障安全距離的對比,說明了控制器設計的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：無人飛行器 自主避障 目標跟蹤 路徑規(guī)劃 魯棒控制
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V279
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 論文中相關(guān)符號和縮寫的說明11-13
• 第一章 緒論13-27
• 1.1 研究背景與意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外無人機發(fā)展現(xiàn)狀15-21
• 1.3 無人機自主檢測與避障技術(shù)研究現(xiàn)狀21-25
• 1.4 本文的內(nèi)容安排25-27
• 第二章 無人機自主檢測與避障系統(tǒng)方案27-50
• 2.1 引言27-30
• 2.2 無人機避障系統(tǒng)整體方案設計30-31
• 2.3 障礙物檢測平臺設計31-34
• 2.4 障礙目標跟蹤方案設計34-39
• 2.5 避障路徑規(guī)劃方案設計39-45
• 2.6 路徑跟隨控制方案設計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目標跟蹤算法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 目標跟蹤模型61-64
• 3.5 自適應IMM跟蹤算法64-70
• 3.6 仿真實驗70-78
• 3.7 本章小結(jié)78-79
• 第四章 基于運動約束的改進人工勢場法79-97
• 4.1 引言79-80
• 4.2 經(jīng)典人工勢場法80-81
• 4.3 障礙物建模81-83
• 4.4 APF算法在無人機環(huán)境中存在的問題及解決方法83-86
• 4.5 基于無人機運動約束的改進APF算法86-92
• 4.6 仿真驗證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 無人機運動學模型98-101
• 5.3 無人機運動控制模型解耦和配平101-104
• 5.4 級向控制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 論文主要創(chuàng)新點131-132
• 7.3 下一步研究工作展望132-133
• 參考文獻133-145
• 致謝145-146
• 博士期間發(fā)表論文、參加科研和獲獎情況146-147

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本文編號：905235