航空器運行受飛行員疲勞、機械故障、飛機尾流、惡劣天氣等因素影響,在現(xiàn)有技術(shù)背景下安全事故仍難以避免。當航空器失事于山區(qū)時,山區(qū)地理環(huán)境惡劣、氣象情況復雜多變,難以在第一時間獲取航空器失事坐標及失事區(qū)域地理信息,給有人搜尋行動帶來極大不便與安全隱患。無人機在山區(qū)搜尋行動中的應用提高了搜救效率,對無人機山區(qū)搜尋航跡規(guī)劃問題,以往研究多集中于對疑似航空器山區(qū)失事坐標點遍歷搜尋航跡規(guī)劃,當航空器失事于山區(qū)中未知地點時,傳統(tǒng)航跡規(guī)劃方法很難在短時間內(nèi)覆蓋整個搜尋區(qū)域,并獲取失事區(qū)域高精度地理信息,給搜尋行動開展帶來了新的挑戰(zhàn)。鑒于此本文以航空器失事于山區(qū)未知地點為實際研究背景,將多無人機山區(qū)搜尋航跡規(guī)劃問題,降維轉(zhuǎn)化為搜尋性能環(huán)境評估匹配與子區(qū)域覆蓋搜尋航跡規(guī)劃兩個子問題,降低了航跡規(guī)劃的算法復雜性,使其成為實際行動中多無人機山區(qū)搜尋航跡規(guī)劃可行方法,為搜尋援救民用航空器提供了理論支撐。搜尋性能與環(huán)境評估匹配問題,通過建立分層模糊推理系統(tǒng)對無人機搜尋性能、搜尋區(qū)域環(huán)境數(shù)值化;針對搜尋區(qū)域不同圖形形態(tài),給出凸多邊形和凹多邊形搜尋區(qū)域分割原則和流程。以搜尋無人機數(shù)量為聯(lián)系點,確定了不同情況下的子區(qū)域... 

【文章來源】：中國民用航空飛行學院四川省

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

模糊推理系統(tǒng)

24輸入變量的狀態(tài)，實現(xiàn)搜尋能力影響因素的模糊化。以航程S和無人機掃視寬度L組成的雙輸入變量為例，變量航程S的語言描述為長航程（LR）、中程（MER）、短程（SR）、近程（MR）來表示，掃視寬度用近距離掃視（MSW），中距掃視（MESW），遠距掃視（LSW）來表示。上層的輸出是搜尋能力的性能指數(shù)C1，用差（UQ），合格（QU），中等（ME），良好（GO），優(yōu)秀（EX）來描述。航程S、掃視范圍L和搜尋性能指數(shù)的隸屬度函數(shù)在matlab中可得，如下圖3.10所示：圖3.10掃視寬度L隸屬度函數(shù)圖3.11航程S隸屬度函數(shù)圖3.12性能評估指數(shù)隸屬度函數(shù)底層模糊推理采用前文確定的Mamdani類型推理機，推理規(guī)則為：“If…Then…”，其中航程—掃視寬度推理規(guī)則如下表3.3示。結(jié)合專家經(jīng)驗對無人機搜尋性能有，航程和掃視寬度越大其搜尋性能就越好。

24輸入變量的狀態(tài)，實現(xiàn)搜尋能力影響因素的模糊化。以航程S和無人機掃視寬度L組成的雙輸入變量為例，變量航程S的語言描述為長航程（LR）、中程（MER）、短程（SR）、近程（MR）來表示，掃視寬度用近距離掃視（MSW），中距掃視（MESW），遠距掃視（LSW）來表示。上層的輸出是搜尋能力的性能指數(shù)C1，用差（UQ），合格（QU），中等（ME），良好（GO），優(yōu)秀（EX）來描述。航程S、掃視范圍L和搜尋性能指數(shù)的隸屬度函數(shù)在matlab中可得，如下圖3.10所示：圖3.10掃視寬度L隸屬度函數(shù)圖3.11航程S隸屬度函數(shù)圖3.12性能評估指數(shù)隸屬度函數(shù)底層模糊推理采用前文確定的Mamdani類型推理機，推理規(guī)則為：“If…Then…”，其中航程—掃視寬度推理規(guī)則如下表3.3示。結(jié)合專家經(jīng)驗對無人機搜尋性能有，航程和掃視寬度越大其搜尋性能就越好。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]無人機航測在農(nóng)田土地鹽堿化監(jiān)測中的應用研究[D]. 李利利.華北水利水電大學 2019
[4]惡劣天氣影響下航路交通分配與實證研究[D]. 丁雯燦.南京航空航天大學 2019
[5]基于圖像的非接觸式人體測量與建模技術(shù)研究[D]. 王力.西安工程大學 2018
[6]基于3DSMax和Unreal Engine的無人機訓練場景構(gòu)建和數(shù)據(jù)獲取[D]. 張彥楷.北京郵電大學 2018
[7]無人機山區(qū)搜尋方法研究[D]. 卓星宇.中國民用航空飛行學院 2017
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[9]民用航空器搜尋技術(shù)研究[D]. 王文博.中國民用航空飛行學院 2015
[10]小型無人直升機視覺定位與跟蹤系統(tǒng)的設計與研究[D]. 張志飛.浙江大學 2013



本文編號：3346182