無人機(jī)調(diào)度是多無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),合理的安排無人機(jī)調(diào)度方案以使得無人機(jī)系統(tǒng)收益最大、代價(jià)最小具有重要的意義。同時(shí),一個(gè)可管控多架無人機(jī)的管控平臺(tái)也逐漸成為研究的熱點(diǎn),它的研究對整個(gè)無人機(jī)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用有著重要的意義。本課題在無人機(jī)調(diào)度算法研究的基礎(chǔ)上,完成了無人機(jī)管控平臺(tái)的設(shè)計(jì)。在無人機(jī)調(diào)度算法方面,首先明確了無人機(jī)調(diào)度的相關(guān)概念,討論了調(diào)度的約束條件及目標(biāo)函數(shù),并為其建立數(shù)學(xué)模型,在理論上對無人機(jī)調(diào)度進(jìn)行了研究并選定了蟻群算法來解決無人機(jī)調(diào)度問題。詳細(xì)介紹了蟻群算法的原理,同時(shí)對基本蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)及參數(shù)進(jìn)行了分析,針對蟻群算法收斂速度較慢且易收斂于局部最優(yōu)解的缺陷,在算法前期利用K-means與細(xì)菌覓食算法相結(jié)合的聚類技術(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整蟻群算法的參數(shù),算法后期利用遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)使其跳出局部最優(yōu),并將改進(jìn)的蟻群算法應(yīng)用到無人機(jī)調(diào)度中驗(yàn)證了算法的有效性。對改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行了仿真測試,結(jié)果表明該算法不僅提高了無人機(jī)調(diào)度效率,而且使無人機(jī)資源得到了更充分的利用,更好的發(fā)揮了無人機(jī)的優(yōu)勢。在無人機(jī)管控平臺(tái)方面,首先進(jìn)行了需求分析,然后介紹了平臺(tái)涉及的相關(guān)技術(shù)與理論,最后完成了管控平臺(tái)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。平臺(tái)基于SSM(Spring MVC+Spring+Mybatis)框架,采用 B/S 架構(gòu),利用 Java、html、JavaScript 等語言,使用SQL Server數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行開發(fā)設(shè)計(jì),可同時(shí)管控多架無人機(jī),主要實(shí)現(xiàn)了用戶登錄、無人機(jī)管理、硬盤錄像機(jī)管理、視頻管理、航線管理、指令控制及飛行數(shù)據(jù)顯示等功能,并將無人機(jī)調(diào)度算法求得的調(diào)度方案應(yīng)用于航線管理模塊。測試表明,無人機(jī)管控平臺(tái),其能夠穩(wěn)定、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)的管理與控制,實(shí)時(shí)地發(fā)送任務(wù)指令并接收、顯示無人機(jī)數(shù)據(jù),可靠性高、通信實(shí)時(shí)性強(qiáng)。
【學(xué)位單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：V279;TP18
【部分圖文】：

威脅程度逐漸減弱，且各威脅之間互不重疊耦合，某個(gè)威脅位置只受??到一個(gè)威脅源的威脅，沒有其他威脅共同疊加，對高山地形威脅，模型取飛行??高度下山體水平切面圓作為威脅覆蓋區(qū)域。威脅區(qū)域模型如圖２．１所示。??２０ｒ?：?－?：?：?－?ｖ?：?，￣＾?ｒ?ｙ?＾??１?ｇ?—…Ｉ…７ｉ…ｉ…ｉ…Ｉ…卜…Ｉ…ｉ＾?一１…??囊；ｆ胃２ｌｉ：：麵■??２?—?＊＊＊－；－？■＊?—?—?－?－?－?－?？?—?＊?—?—．?—?■＊?—－??１?＿?－?？：?：?：?：?：?：?：?？廣？?？?：?：?：?：?。：?：?。？．一?＿?？：．?？？疒？?？?ｉ??ｑ?Ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｊ?ｉ?ｊ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??０?１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２?１３?１４?１５?１６?１７?１８?１９?２０??圖２．１威脅區(qū)域模型圖??Ｆｉｇ．２．１?Ｔｈｒｅａｔ?ａｒｅａ?ｍｏｄｅｌ?ｄｉａｇｒａｍ??１０??

學(xué)位論文?基于參數(shù)控制與遺傳表示細(xì)菌／第＿／次趨化第＊次復(fù)制和第／次遷徙后的下：??ｅ＇｛ｊ＋＼，ｋ，ｉ）＾〇＇｛ｊＭ＋外）…Ｍ樹）???，、表示前進(jìn)方向，為［－１，１］的隨機(jī)向量，度。一次趨化完成后，計(jì)算細(xì)菌的適應(yīng)度值是否這一前進(jìn)方向，否則改變前進(jìn)方向。??

?基于參數(shù)控制與遺傳算法的改進(jìn)蟻群算法??算法流程圖如圖３．２所示：?????＂＂ｒ＂ｒｉ＂?＼??開始???ｊ???輸入數(shù)提集和絮類數(shù)目ｔ??ｉ??隨機(jī)迭擇ｋ個(gè)繫類中心???Ｉ???將數(shù)掮分配到最近的咅繫類中心＾???ｉ???重新計(jì)茸繫類中心??茸法是否收斂——??是???ｉ???輸出ｋ個(gè)絜類??▼???結(jié)束??圖３．２?Ｋ－ｍｅａｎｓ算法流程圖??Ｆｉｇ．３．２?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ｋ－ｍｅａｎｓ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??３．１．３?Ｋ－ｍｅａｎｓ與細(xì)菌覓食算法相結(jié)合的聚類技術(shù)??在Ｋ－ｍｅａｎｓ算法中初始聚類中心的選擇對算法的聚類效果影響重大，且算法??易受到一些離散點(diǎn)的干擾，易陷入局部最優(yōu)。而細(xì)菌覓食算法在全局搜索時(shí)表??現(xiàn)出很好的效果，本文綜合兩種算法的優(yōu)勢，先利用細(xì)菌覓食算法進(jìn)行全局搜??索，將細(xì)菌的最終位置作為Ｋ－ｍｅａｎｓ算法的初始聚類中心，然后再利用Ｋ－ｍｅａｎｓ??算法執(zhí)行后續(xù)操作得到最終結(jié)果。具體步驟如下：??（１）
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本文編號(hào)：2856909