【摘要】：近年來,無人機憑借其成本低廉和靈活多變的特性,被廣泛應用于各行各業(yè)。隨著商業(yè)無人機數量的增多,無人機發(fā)生碰撞的事故率也在逐年增高,無人機飛行安全也越來越多的被人們所重視。無人機是否具有自主避險能力,是其在外執(zhí)行任務時生存的關鍵,同時也是無人機發(fā)展中必不可少的研究內容。無人機避險系統(tǒng)的核心部分是由避險算法來實現。目前,研究無人機在同一高度的二維平面上的避險技術相對比較成熟,但無人機運動的復雜性決定了,單純的二維平面避險并不能滿足無人機自主飛行的要求。在復雜三維環(huán)境下的無人機避險技術還需要我們更加深入的去研究。首先,對無人機避險問題進行全面分析,總結無人機飛行的約束條件,闡述了他們的特點和研究無人機避險時所要注意的問題。針對無人機飛行特點建立復雜三維環(huán)境仿真模型,為防止環(huán)境模型對后續(xù)避險算法精度造成影響,利用二維三次卷積插值法對環(huán)境模型進行處理,使環(huán)境模型更加符合無人機避險要求。其次,開始無人機避險算法的研究,通過對智能算法的優(yōu)劣對比最終選擇蟻群算法作為無人機避險算法。在蟻群系統(tǒng)的基礎上,提出一種改進的蟻群算法,將障礙物與無人機之間的距離考慮進蟻群算法信息素更新,使轉移概率能以最優(yōu)的分配方式選擇螞蟻前進方向,提高收斂速度,防止陷入局部最優(yōu)。通過MATLAB仿真驗證,所提出的算法有更高的精度,在復雜靜態(tài)三維仿真環(huán)境下,成功完成了無人機的自主飛行避險。最后,針對在動態(tài)三維環(huán)境下,蟻群算法收斂速度不能滿足需要的問題,提出在改進的蟻群系統(tǒng)基礎上融合粒子群算法。利用粒子群算法前期收斂快的特點形成次優(yōu)解,作為蟻群算法信息素分布的初始條件。為進一步提高融合算法的收斂速度,在雜交粒子群算法的基礎上加入自適應條件。融合兩種改進的智能算法,最終形成改進粒子群蟻群融合算法,通過采用四種測試函數對融合算法和其他四種算法的性能測試,結果表明融合算法在收斂性和收斂精度上要優(yōu)于其他四種算法。最后在動態(tài)三維環(huán)境下進行仿真驗證,無人機成功躲避靜態(tài)障礙物的前提下及時對動態(tài)飛行器做出避讓動作。該算法具有很強的通用性,可以用在無人機遠距離的路徑規(guī)劃和目標識別上,具有重要的研究意義與廣泛的應用價值。
【學位授予單位】：河北科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V279;V328;TP18
【圖文】：

最小轉彎航跡

柵格法（3）MAKLINK法

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