發(fā)布時間：2017-07-26 00:18

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的無人機航跡規(guī)劃研究

  更多相關(guān)文章： 無人機 路徑規(guī)劃 波傳 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最優(yōu)化

【摘要】：無人機因其起飛和降落所需空間較少,在障礙物密集環(huán)境下的操作性能高,以及飛行姿態(tài)保持能力較強的優(yōu)點,非常適合近地觀察,森林防火,航空攝影,交通巡航檢查等任務(wù),在軍事應(yīng)用與民間應(yīng)用上有著廣泛的應(yīng)用。但由于無人機的多變量,欠驅(qū)動,非線性,穩(wěn)定性差等比較復(fù)雜的特性,使得飛行器的控制難度較大。因此,無人機的控制問題得被各個科研界廣泛關(guān)注,同時也變成控制領(lǐng)域的研究熱點�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃技術(shù)和波傳算法,主要研究無人機的路徑優(yōu)化問題,并通過Matlab仿真實驗驗證算法的有效性。首先,研究數(shù)字地圖為無人機地面站操作人員提供詳細(xì)的地形數(shù)據(jù)信息和無人機的位置信息,并且針對無人機航跡規(guī)劃中的地形應(yīng)用進(jìn)行研究分析。其次,研究路徑優(yōu)化算法,通過波傳的方式建立基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化算法,實現(xiàn)無人機最短路徑優(yōu)化方法。再次,研究威脅任務(wù)分析,通過波傳的方式建立基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化算法,實現(xiàn)無人機危險威脅下最短路徑優(yōu)化方法。最后,通過Matlab進(jìn)行仿真研究,驗證算法的有效性和可行性,實現(xiàn)無人機的路徑優(yōu)化問題。
【關(guān)鍵詞】：無人機 路徑規(guī)劃 波傳 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 論文的研究背景8-9
• 1.2 無人機發(fā)展?fàn)顩r9
• 1.3 路徑規(guī)劃算法研究9-11
• 1.4 無人機研究未來展望11-12
• 1.5 存在問題及課題現(xiàn)實意義12-13
• 1.6 無人機研究未來展望13-14
• 第2章 數(shù)字地圖系統(tǒng)的建立和分析14-24
• 2.1 數(shù)字地圖技術(shù)概述14-17
• 2.2 數(shù)字地圖的坐標(biāo)系統(tǒng)與投影變換17-22
• 2.3 數(shù)字高程地圖22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃24-38
• 3.1 路徑網(wǎng)絡(luò)24-26
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26
• 3.3 路徑規(guī)劃26-32
• 3.4 仿真實驗32-36
• 3.5 本章小結(jié)36-38
• 第4章 無人機路徑規(guī)劃38-52
• 4.1 無人機路徑規(guī)劃系統(tǒng)構(gòu)架38-39
• 4.2 任務(wù)威脅分析39-42
• 4.3 基于PCNN模型的路徑42-45
• 4.4 基于神經(jīng)網(wǎng)路的路徑規(guī)劃45-46
• 4.5 仿真實驗46-50
• 4.6 本章小結(jié)50-52
• 結(jié)論52-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 致謝59-61
• 個人簡歷61

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：573947