欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:34314042
大小:2.34 MB
页数:92页
时间:2019-03-04
《多无人机协同编队集结中的优化技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中图分类号:V249论文编号:102870318-SX123学科分类号:081101硕士学位论文多无人机协同编队集结中的优化技术研究研究生姓名杨军学科、专业控制理论与控制工程研究方向无人机飞行控制指导教师王道波教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringTheResearchonOptimizationTechnologyinCoop
2、erativeFormationRendezvousofMulti-UAVsAThesisinControlTheoryandControlEngineeringbyJunYangAdvisedbyProf.DaoboWangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文
3、中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要现代战争对无人机的任务要求越来越高,由于单架无人机固有的性能约束,多无人机协同编队越来越受到关注,而作为协同编队的前提,多无人机协同编队集结一直是人们的重点研究对象。本文对多无人机协同编队集结问题
4、进行了分析,针对其中的航迹规划、时间协同、实时避障和路径实时调整问题进行了研究,提出了对应的优化方案。针对航迹规划问题,提出了适用于该问题的改进的元胞遗传算法—基于人才引进策略的元胞遗传算法,详细介绍了该算法的改进思路和算法步骤,对该优化算法的性能进行了测试与分析,证明了算法的有效性。随后给出了基于该算法的无人机航迹规划详细步骤,对其中的初始航迹的生成、目标函数的设计、遗传进化过程(引进、选择、交叉、变异)的具体操作以及生成航迹的平滑处理进行了研究。针对时间协同航迹规划,设计了2种协同航迹规划方案。其中,备选航迹协同方案在
5、规划可行时能够保证协同航迹的总代价值最小,二次规划协同方案使各无人机间的航程和飞行速度基本一致。针对无人机飞行过程中的速度调整,给出了在线协同速度调整策略,并进一步进行优化,设计了无人机无法建立通信时的离线辅助速度调整方案。针对实时避障问题,提出了基于逻辑回归(LR)曲线的实时避障策略。根据LR曲线的平滑性和形状可调性,证明了其作为避障曲线的可行性,给出了曲线参数的选取条件,设计了多种情况下的LR曲线生成方法。针对速度调整策略受限下的实时路径调整问题,给出了多段圆弧路径调整方案,该方案在进一步保证时间协同性的基础上保证了速
6、度的协同性。随后,对应于该方案的多段圆弧路径,设计了便于圆弧跟踪的时变向量场导引方案,给出了向量场构建方法并对其稳定性进行了证明。最后,本文进行了基于多无人机协同编队集结的仿真试验,验证了本文针对各项待优化问题所提出的优化方案的可行性和有效性。关键词:多无人机,编队集结,航迹规划,时间协同,元胞遗传算法,逻辑回归曲线,时变向量场i多无人机协同编队集结中的优化技术研究ABSTRACTWiththehighermissionrequirementsofmodernwarfaretoUAVswithinherentperform
7、anceconstraints,themulti-UAVscooperativeformationflight(CFF)hasbeenmoreandmoreimportant.AstheprerequisiteofCFF,theformationrendezvousofmulti-UAVshasbeenthefocusofscholars'study.Inthispaper,thecooperativeformationrendezvousofmulti-UAVshasbeenanalyzed,andtheoptimiza
8、tionschemeshasbeenproposedbasedonthestudyofpathplanning,timecoordination,real-timeobstacleavoidanceandreal-timepathadjustment.Tosolvetheproblemofpathpla
此文档下载收益归作者所有