不確定環(huán)境下的無人機(jī)航路規(guī)劃算法研究
本文關(guān)鍵詞:不確定環(huán)境下的無人機(jī)航路規(guī)劃算法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:航路規(guī)劃是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主飛行和自行攻擊的關(guān)鍵技術(shù)。然而,在現(xiàn)實(shí)的飛行環(huán)境下,無人機(jī)在飛行時(shí)遇到的威脅源趨于復(fù)雜化、多樣化。因此,對無人機(jī)進(jìn)行航路規(guī)劃便成為無人機(jī)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。為了滿足無人機(jī)對高效航路的需求,本文提出了改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法和改進(jìn)的人工蜂群算法,并用這個(gè)算法對無人機(jī)進(jìn)行航路規(guī)劃。本論文中,針對蟻群優(yōu)化算法收斂速度慢和易于陷入局部最優(yōu)的缺陷做了改進(jìn)。首先,傳統(tǒng)蟻群算法發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí),采用概率隨機(jī)選擇策略,這種策略缺乏引導(dǎo)因素,致使算法進(jìn)化緩慢。因此,從航路點(diǎn)的選擇策略入手,引入隨機(jī)選擇和偽隨機(jī)選擇相結(jié)合的策略,來改善傳統(tǒng)蟻群優(yōu)化算法在搜索時(shí)的盲目性,從而解決算法進(jìn)化緩慢的問題。其次,基本蟻群優(yōu)化算法中,信息素?fù)]發(fā)因子?值保持不變。當(dāng)無人機(jī)規(guī)劃空間較復(fù)雜時(shí),未被搜索到的節(jié)點(diǎn)上的信息素濃度會持續(xù)降低甚至逼近0。?過大或過小時(shí),將會影響算法的收斂速度和全局搜索能力。因此,本文為信息素?fù)]發(fā)因子?設(shè)定上限和下限,從而提高算法的全局搜索能力。本論文中,針對人工蜂群算法的收斂慢和出現(xiàn)提前停滯兩方面做了改進(jìn)。首先,使用混沌序列來初始化蜜源,這樣既保證了人工蜂群算法初始化時(shí)的隨機(jī)性,同時(shí)也極大豐富了蜜源的多樣性,在產(chǎn)生大量有效蜜源的基礎(chǔ)上,從中選擇出較優(yōu)的初始蜜源,可加快收斂。其次,選擇機(jī)制的改進(jìn),人工蜂群算法中,改變跟隨蜂選擇蜜源的策略,進(jìn)而避免算法出現(xiàn)提前停滯現(xiàn)象。最后,分別采用改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法和改進(jìn)的人工蜂群算法,對無人機(jī)進(jìn)行航路規(guī)劃,并以Matlab與VC++6.0為仿真平臺,驗(yàn)證改進(jìn)的算法的正確性與有效性。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的算法在規(guī)劃時(shí)間和規(guī)劃航距方面均有顯著改善。
【關(guān)鍵詞】:無人機(jī) 航路規(guī)劃 蟻群算法 人工蜂群
【學(xué)位授予單位】:沈陽航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:V279;TP18
【目錄】:
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-11
- 第1章 緒論11-19
- 1.1 背景及研究意義11-12
- 1.2 航路規(guī)劃研究現(xiàn)狀12-16
- 1.2.1 航路規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)12-13
- 1.2.2 航路規(guī)劃算法現(xiàn)狀13-16
- 1.3 主要研究內(nèi)容及方法16-17
- 1.4 論文結(jié)構(gòu)17-19
- 第2章 無人機(jī)不確定環(huán)境模型描述19-26
- 2.1 環(huán)境威脅19-22
- 2.1.1 地形威脅19
- 2.1.2 雷達(dá)威脅19-20
- 2.1.3 氣象威脅20-21
- 2.1.4 其他威脅21-22
- 2.2 無人機(jī)機(jī)身特性22-24
- 2.2.1 最小航跡長度22
- 2.2.2 最大最小飛行速度22
- 2.2.3 最大爬升/俯沖角22-23
- 2.2.4 最大航程23
- 2.2.5 最低/最高高度23-24
- 2.2.6 最大轉(zhuǎn)彎角24
- 2.3 航路任務(wù)約束24-25
- 2.3.1 規(guī)避威脅源要求25
- 2.3.2 執(zhí)行任務(wù)要求25
- 2.3.3 飛行約束要求25
- 2.3.4 任務(wù)實(shí)時(shí)性要求25
- 2.4 本章小結(jié)25-26
- 第3章 基于改進(jìn)蟻群算法的無人機(jī)航路規(guī)劃26-37
- 3.1 引言26-27
- 3.2 蟻群優(yōu)化算法的基本原理27-31
- 3.3 蟻群優(yōu)化算法的主要特征31
- 3.4 蟻群優(yōu)化算法的改進(jìn)31-36
- 3.4.1 航路點(diǎn)選擇策略的改進(jìn)32
- 3.4.2 信息素?fù)]發(fā)因子的自適應(yīng)調(diào)整32-35
- 3.4.3 航路平滑技術(shù)35-36
- 3.5 本章小結(jié)36-37
- 第4章 基于改進(jìn)人工蜂群算法的無人機(jī)航路規(guī)劃37-46
- 4.1 引言37-39
- 4.2 人工蜂群算法的基本原理39-42
- 4.3 改進(jìn)的人工蜂群算法42-44
- 4.4 威脅回避技術(shù)44-45
- 4.5 本章小結(jié)45-46
- 第5章 無人機(jī)航路規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)性能分析46-68
- 5.1 仿真環(huán)境設(shè)計(jì)46
- 5.2 二維環(huán)境下仿真實(shí)驗(yàn)46-56
- 5.2.1 環(huán)境設(shè)計(jì)46-47
- 5.2.2 簡單飛行環(huán)境仿真47-51
- 5.2.3 復(fù)雜飛行環(huán)境仿真51-56
- 5.3 三維環(huán)境下仿真實(shí)驗(yàn)56-67
- 5.3.1 環(huán)境設(shè)計(jì)56
- 5.3.2 丘陵地形環(huán)境仿真56-62
- 5.3.3 山區(qū)地形環(huán)境仿真62-67
- 5.4 本章小結(jié)67-68
- 結(jié)論68-70
- 參考文獻(xiàn)70-73
- 致謝73-74
- 攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學(xué)術(shù)論文74
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本文編號:494665
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