發(fā)布時(shí)間：2017-08-27 13:13

  本文關(guān)鍵詞：無人機(jī)航跡規(guī)劃與一致性方法研究

  更多相關(guān)文章： 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自動(dòng)波 最短路徑 異質(zhì)多智能體系統(tǒng) 一致性

【摘要】：近些年來,無人機(jī)因其生存能力強(qiáng)、自動(dòng)控制智能化等特點(diǎn)引起了極大地關(guān)注度。它成本低,并且容易操控,在完成復(fù)雜和枯燥的任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出了較大的優(yōu)勢。在實(shí)際飛行中,無人機(jī)受到自然環(huán)境等多方面的威脅,因此對無人機(jī)進(jìn)行航跡規(guī)劃是無人機(jī)完成任務(wù)的關(guān)鍵。另一方面隨著越來越復(fù)雜的任務(wù)以及越來越多變的工作環(huán)境,在執(zhí)行任務(wù)時(shí)單個(gè)智能體的能力明顯不足,需要利用多個(gè)智能體的合作與協(xié)調(diào)來完成單個(gè)智能體不可能或者很難完成的任務(wù)。本文首先對無人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)的飛行路線進(jìn)行了規(guī)劃,尋求從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑,然后研究了多智能體系統(tǒng)的分布式協(xié)同控制問題,其中重點(diǎn)討論了有關(guān)多智能體系統(tǒng)的一致性問題。論文的主要研究內(nèi)容如下:首先,基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)波傳播特性,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)元模型,該模型相較于傳統(tǒng)的模型具有更加簡單的結(jié)構(gòu),計(jì)算速度得到了大幅度的提升。改進(jìn)的神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,每個(gè)神經(jīng)元僅與其周圍的神經(jīng)元橫向連接,與障礙物之間沒有連接。然后提出了一種通過快速并行計(jì)算來尋找最短路徑的算法。詳細(xì)的理論分析和仿真實(shí)驗(yàn),該算法的有效性和準(zhǔn)確性得以驗(yàn)證。其次,針對由一階智能體和二階智能體組成的異質(zhì)多智能體系統(tǒng),提出了一種能夠解決該類系統(tǒng)一致性問題的快速一致性算法。在提出的算法中,智能體的當(dāng)前狀態(tài)信息用該智能體在特定時(shí)間內(nèi)的平均狀態(tài)信息代替。在固定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下,基于圖論、矩陣知識(shí)以及已有的一階多智能體系統(tǒng)的一致性結(jié)論,得出了能夠使異質(zhì)多智能體系統(tǒng)更快的達(dá)到一致性的充分條件。通過實(shí)例仿真,該算法的有效性和準(zhǔn)確性得以驗(yàn)證。最后,針對一類領(lǐng)導(dǎo)—跟隨網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的上述系統(tǒng)的一致性問題。當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者是一階智能體的情況下,設(shè)計(jì)了一個(gè)一致性協(xié)議。利用圖論和矩陣分析原理等工具,通過對系統(tǒng)參數(shù)的一些限制,得出了能夠使該領(lǐng)導(dǎo)—跟隨網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的異質(zhì)多智能體系統(tǒng)獲得一致性的充分條件。詳細(xì)的理論分析和仿真示例驗(yàn)證了該一致性協(xié)議的有效性和準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自動(dòng)波 最短路徑 異質(zhì)多智能體系統(tǒng) 一致性
【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(hào)】：V279;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9
• 1.2 選題意義9-10
• 1.3 多智能體系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3.1 同質(zhì)多智能體系統(tǒng)11-13
• 1.3.2 異質(zhì)多智能體系統(tǒng)13
• 1.3.3 領(lǐng)導(dǎo)—跟隨一致性問題13-14
• 1.4 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 研究內(nèi)容15-17
• 第2章 預(yù)備知識(shí)17-29
• 2.1 代數(shù)圖論17-19
• 2.2 矩陣?yán)碚?/span>19-21
• 2.3 多智能體系統(tǒng)模型21-25
• 2.3.1 一階多智能體系統(tǒng)的一致性問題22-23
• 2.3.2 二階多智能體系統(tǒng)一致性問題23-24
• 2.3.3 異質(zhì)多智能體系統(tǒng)一致性問題24-25
• 2.3.4 領(lǐng)導(dǎo)—跟隨一致性問題25
• 2.4 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型25-28
• 2.4.1 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理27
• 2.4.2 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)27-28
• 2.4.3 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的對比28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最短路徑算法研究29-45
• 3.1 改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-34
• 3.1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)29-32
• 3.1.2 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡化模型32-34
• 3.2 利用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求取最短路徑34-40
• 3.2.1 算法描述39
• 3.2.2 算法步驟設(shè)計(jì)39-40
• 3.3 仿真結(jié)果40-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第4章 異質(zhì)多智能體系統(tǒng)的快速一致性算法研究45-55
• 4.1 問題描述45-49
• 4.2 主要結(jié)果49-51
• 4.3 仿真結(jié)果51-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 領(lǐng)導(dǎo)—跟隨網(wǎng)絡(luò)下的多智能體系統(tǒng)一致性研究55-67
• 5.1 問題描述55-57
• 5.2 主要結(jié)果57-61
• 5.3 仿真結(jié)果61-65
• 5.4 本章小結(jié)65-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文75-77
• 致謝77

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