【摘要】：隨著社會的進步和科技的發(fā)展,無人機的需求越來越大。無人機憑借其卓越的性能體驗,近年來在軍用和民用領域中應用廣泛。航跡規(guī)劃是無人機實現(xiàn)自主飛行的前提,是成功完成指定任務的關鍵,同時也是無人機發(fā)展中必不可少的研究內容。由于飛行環(huán)境復雜,無人機航跡規(guī)劃約束條件較多,使得航跡規(guī)劃問題變得很有挑戰(zhàn)性。針對這個問題,通常的做法是單獨采用一種算法進行航跡規(guī)劃,但在規(guī)劃時總會出現(xiàn)這樣或那樣的問題。本文采用蟻群勢場混合算法,對無人機進行航跡規(guī)劃。主要研究內容包括:首先,針對蟻群算法極易出現(xiàn)搜索停滯、規(guī)劃所耗時間較長的問題,本文在最大-最小螞蟻系統(tǒng)和智能螞蟻算法的基礎上對算法進行了改進,改進方法如下:在算法的狀態(tài)轉移概率中引入一種節(jié)點引導因子,從而減少資源的浪費,加快螞蟻到達目標點的速度;在飛行節(jié)點的選擇上采用航跡節(jié)點自適應選擇策略,防止出現(xiàn)搜索停滯現(xiàn)象,加快收斂速度;在信息素濃度方面,采用節(jié)點信息素閾值調節(jié)策略和信息素揮發(fā)因子智能調整策略,來加快收斂速度;最后提出一種QC品管調節(jié)機制幫助算法跳出局部最優(yōu)。最后進行仿真實驗,結果表明該方法解決了算法搜索停滯問題并加快了算法的收斂速度。其次,針對人工勢場法已有的路徑震蕩問題和局部最小點問題,本文從兩個方面對其改進。首先,在斥力場函數(shù)中增加一個引導因子,該因子是無人機當前所在點與目標點之間的相對距離。其次,將威脅物對無人機產生的斥力分解為兩個力,其中一個分力的方向與目標點對無人機產生的引力的方向相同,另外一個分力的方向和障礙物覆蓋范圍所在圓的邊界相切且夾角為銳角。最后進行仿真實驗,結果表明該方法有效地解決了算法遇到的問題,具有一定的可行性。最后,提出了蟻群勢場混合算法,該混合算法的結合方式是在蟻群算法中引入勢場力形成一種新的啟發(fā)信息函數(shù),并引入勢場力調節(jié)因子最小值限制策略和信息素擾動調節(jié)機制,防止算法陷入局部最優(yōu)。仿真結果證明該混合算法充分發(fā)揮了不同算法的優(yōu)勢,很好的解決了無人機全局與在線航跡規(guī)劃問題,具有可行性。
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V279;V249;TP18
【圖文】：

美國“全無人機”航母（CVQ）

原始地形圖

圖22雙線性插值示意圖

【參考文獻】

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本文編號：2779433