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资料简介

毕业设计-无人机自主飞行航迹规划算法研究,共85页,29026字,附外文翻译、答辩PPT
摘 要
无人机航迹规划是无人机任务规划系统的关键技术之一,也是无人机实现自主飞行和自主攻击的基础。论文比较了七种常用的航迹规划算法,提出了一种模拟退火遗传方法。最后通过设计侧向偏离控制律,对应用模拟退火遗传算法所规划的飞行最优路径进行了系统仿真验证,仿真结果取得了较好的效果。主要工作内容如下:
(1)论述了空中主要威胁,并建立了雷达方程;综合考虑雷达威胁和航程等因素,确定了航迹代价函数;把无人机的航迹规划问题转化为图论中求最短路径的问题。
(2)以正确度和复杂度作为仿真结果的评价标准,比较了Floyd算法,算法,双向算法,遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法和粒子群算法,得出了如下的结论:传统的航迹规划算法的复杂度随着节点数的增加迅速上升,这就导致它在现代航迹规划算法中发展受到了限制;在随机算法中模拟退火算法正确性较高,而遗传算法复杂度较低。
(3)针对无人机的具体特点并综合模拟退火算法和遗传算法提出了一种模拟退火遗传算法。仿真结果表明该方法继承了模拟退火算法正确性较高和遗传算法复杂度较低的优点。
(4)建立了无人机的运动方程,使用模拟退火遗传算法规划出了最优飞行路径,最后使用侧向偏离控制律跟踪得出的最优路径。
关键词:无人机航迹规划,模拟退火遗传算法,侧向偏离,飞行控制

ABSTRACT
UAV path planning is one of the key technologh of the UAV task planning system, meanwhile it is the foundation of automatic flight and automatic attack. This paper compares seven typical path planning method, brings up a kind of simulated annealing genetic algorithm. Finally, the laterad departure control law is designed, and the best route gained by simulated annealing genetic algorithm is tested by system simulation, and the results have a sound response. The main task of this paper can be outlined as follows:
(1) The main air threaten is discussed, and the radar equation is established; after comprehensively considered radar threaten, distance and other factors, the path cost function is determined; the UAV path planning problem is transformed to the issue of finding the shortest route in the graph theory.
(2) Setting the simulation accuracy and complexity as evaluated standards, this paper compares Floyd algorithm, algorithm, simulated annealing algorithm, genetic algorithm, ant algorithm and particle swarm optimization algorithm and reaches this conclusion: the complexity of the traditional route planning algorithms incleases with the number of nodes which lead to the restriction of the their development in the modern route planning algorithm; the accuracy of the simulated annealing algorithm is high and the complexity of the genetic algorithm is low among the random algorithms.
(3) Aiming at the concrete characteristic of UAV, a kind of simulated annealing genetic algorithm is brought up after weighing simulated annealing genetic and the genetic algorithm comprehensively. Through simulation, it inheriting the merits of high accuracy of the simulated annealing and the low complexity of the genetic algorithm is demonstrated.
(4)The UAV locomotion equation is established and optimization path is gained from path planning method and finally the optimization route is tracked by using the laterad departure control law and the tracking results satisfy the requirements of GB2191-94.
KEY WORDS UAV path planning, simulated annealing, genetic algorithm, laterad departure,flight simulation

目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 概 论 1
1.1 引言 1
1.2 无人机航迹规划方法回顾 2
1.2.1 决策型搜索方法 3
1.2.2 随机型搜索方法 4
1.3 本文的主要工作 5
第2章 无人机航迹规划基础 7
2.1 雷达威胁模型 7
2.2 航迹规划问题的数学描述 8
2.2.1 路线优化问题的模型 8
2.2.2 航迹代价函数 9
2.3 本章小节 10
第3章 无人机航迹规划方法 11
3.1 传统航迹规划算法 11
3.1.1 Floyd算法 11
3.1.2 算法 12
3.1.3 双向算法 15
3.2 现代航迹规划算法 15
3.2.1 遗传算法 16
3.2.2 模拟退火算法 21
3.2.3 蚁群算法 24
3.2.4粒子群算法 26
3.3 航迹规划算法的仿真分析 28
3.3.1算法正确率分析 28
3.3.2算法复杂度分析 38
3.4 航迹规划算法的比较 43
3.5 本章小结 45
第4章 模拟退火遗传算法 47
4.1模拟退火遗传算法的基本原理 47
4.2模拟退火遗传算法编程的实现 47
4.3模拟退火遗传算法仿真分析 53
4.4 本章小结 56
第5章 基于模拟退火遗传算法的无人机航迹仿真 57
5.1 无人机运动方程 57
5.1.1 无人机运动的六自由度方程 57
5.1.2 无人机运动方程的解耦 59
5.2 无人机控制律 60
5.2.1 倾斜保持的自动控制 61
5.2.2 增稳系统 62
5.2.3预选航向的自动控制 64
5.2.4 侧向偏离的自动控制 64
5.3 基于模拟退火遗传算法的无人机航迹仿真 68
5.4 本章小结 71
第六章 全文总结 72
参考文献 73
致 谢 76
毕业设计小结 77

二、指导思想和目的要求
(1)了解和熟悉现代飞行控制技术的基本概念、内容与作用;
(2)熟悉已有的航迹规划算法,选择并设计合适的航迹规划算法;
(3)综合运用已学的有关飞行控制与飞行仿真方面的知识,并参阅国内外有关参考文献,设计某型无人机的航迹自主飞行控制系统,达到理论与实践相结合的目的;
(4)基本掌握飞行控制系统的计算机仿真方法与仿真实践。
三、主要技术指标
(1)完成航迹规划算法,满足某型飞机的任务要求。
完成飞机的航迹控制,侧向航迹误差在5米内

本文的主要工作
本文对7种典型的路径规划算法-Floyd算法,算法,双向算法,遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法,粒子群算法-进行了分析,针对无人机任务的特殊性,综合考虑前七种方法的优缺点,提出了模拟退火遗传算法,并使用MATLAB软件进行了飞行仿真。本文的工作可以分为如下的几个方面:
(1)第一章介绍了无人机的主要作战形式和无人机航迹规划算法的发展;简要的介绍了无人机航迹规划的两类方法-决策性搜索方法(传统搜索方法)和随机型搜索方法,并着重的介绍了盲目搜索算法(非启发式搜索算法),启发式最佳优先算法,动态规划算法,势场法,遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法,粒子群优化算法(PSO),贝叶斯优算法(BOA),Dijkstra 算法。
(2)第二章分析了空中主要威胁,建立了雷达方程;综合考虑雷达威胁和航程等因素,确定了航迹代价函数;把无人机的航迹规划问题转化为图论问题。
(3)第三章分析和比较了Floyd算法,算法,双向算法,遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法和粒子群算法,并得出了重要的性质。
(4)第四章综合模拟退火算法和遗传算法的特点并针对无人机的特殊要求提出了一种模拟退火遗传算法;通过仿真分析证明了它继承了模拟退火算法和遗传算法的优点。
(5)第五章建立了无人机的运动方程,通过小扰动原理实现了运动方程的横纵向解耦;使用模拟退火遗传算法得出了最优路径,然后使用侧向偏离控制律跟踪得到的最优路径;仿真结果满足了国军标GB2191-94要求。

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