【摘要】：隨著社會(huì)的進(jìn)步和科技的發(fā)展,無人機(jī)的需求越來越大。無人機(jī)憑借其卓越的性能體驗(yàn),近年來在軍用和民用領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。航跡規(guī)劃是無人機(jī)實(shí)現(xiàn)自主飛行的前提,是成功完成指定任務(wù)的關(guān)鍵,同時(shí)也是無人機(jī)發(fā)展中必不可少的研究內(nèi)容。由于飛行環(huán)境復(fù)雜,無人機(jī)航跡規(guī)劃約束條件較多,使得航跡規(guī)劃問題變得很有挑戰(zhàn)性。針對(duì)這個(gè)問題,通常的做法是單獨(dú)采用一種算法進(jìn)行航跡規(guī)劃,但在規(guī)劃時(shí)總會(huì)出現(xiàn)這樣或那樣的問題。本文采用蟻群勢(shì)場(chǎng)混合算法,對(duì)無人機(jī)進(jìn)行航跡規(guī)劃。主要研究內(nèi)容包括:首先,針對(duì)蟻群算法極易出現(xiàn)搜索停滯、規(guī)劃所耗時(shí)間較長的問題,本文在最大-最小螞蟻系統(tǒng)和智能螞蟻算法的基礎(chǔ)上對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),改進(jìn)方法如下:在算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中引入一種節(jié)點(diǎn)引導(dǎo)因子,從而減少資源的浪費(fèi),加快螞蟻到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的速度;在飛行節(jié)點(diǎn)的選擇上采用航跡節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)選擇策略,防止出現(xiàn)搜索停滯現(xiàn)象,加快收斂速度;在信息素濃度方面,采用節(jié)點(diǎn)信息素閾值調(diào)節(jié)策略和信息素?fù)]發(fā)因子智能調(diào)整策略,來加快收斂速度;最后提出一種QC品管調(diào)節(jié)機(jī)制幫助算法跳出局部最優(yōu)。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法解決了算法搜索停滯問題并加快了算法的收斂速度。其次,針對(duì)人工勢(shì)場(chǎng)法已有的路徑震蕩問題和局部最小點(diǎn)問題,本文從兩個(gè)方面對(duì)其改進(jìn)。首先,在斥力場(chǎng)函數(shù)中增加一個(gè)引導(dǎo)因子,該因子是無人機(jī)當(dāng)前所在點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)之間的相對(duì)距離。其次,將威脅物對(duì)無人機(jī)產(chǎn)生的斥力分解為兩個(gè)力,其中一個(gè)分力的方向與目標(biāo)點(diǎn)對(duì)無人機(jī)產(chǎn)生的引力的方向相同,另外一個(gè)分力的方向和障礙物覆蓋范圍所在圓的邊界相切且夾角為銳角。最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法有效地解決了算法遇到的問題,具有一定的可行性。最后,提出了蟻群勢(shì)場(chǎng)混合算法,該混合算法的結(jié)合方式是在蟻群算法中引入勢(shì)場(chǎng)力形成一種新的啟發(fā)信息函數(shù),并引入勢(shì)場(chǎng)力調(diào)節(jié)因子最小值限制策略和信息素?cái)_動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)制,防止算法陷入局部最優(yōu)。仿真結(jié)果證明該混合算法充分發(fā)揮了不同算法的優(yōu)勢(shì),很好的解決了無人機(jī)全局與在線航跡規(guī)劃問題,具有可行性。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V279;V249;TP18
【圖文】：

美國“全無人機(jī)”航母（CVQ）

原始地形圖

圖22雙線性插值示意圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2779433