基于蚁群势场混合算法的无人机航迹规划

发布时间：2020-08-03 09:26

【摘要】：随着社会的进步和科技的发展,无人机的需求越来越大。无人机凭借其卓越的性能体验,近年来在军用和民用领域中应用广泛。航迹规划是无人机实现自主飞行的前提,是成功完成指定任务的关键,同时也是无人机发展中必不可少的研究内容。由于飞行环境复杂,无人机航迹规划约束条件较多,使得航迹规划问题变得很有挑战性。针对这个问题,通常的做法是单独采用一种算法进行航迹规划,但在规划时总会出现这样或那样的问题。本文采用蚁群势场混合算法,对无人机进行航迹规划。主要研究内容包括:首先,针对蚁群算法极易出现搜索停滞、规划所耗时间较长的问题,本文在最大-最小蚂蚁系统和智能蚂蚁算法的基础上对算法进行了改进,改进方法如下:在算法的状态转移概率中引入一种节点引导因子,从而减少资源的浪费,加快蚂蚁到达目标点的速度;在飞行节点的选择上采用航迹节点自适应选择策略,防止出现搜索停滞现象,加快收敛速度;在信息素浓度方面,采用节点信息素阈值调节策略和信息素挥发因子智能调整策略,来加快收敛速度;最后提出一种QC品管调节机制帮助算法跳出局部最优。最后进行仿真实验,结果表明该方法解决了算法搜索停滞问题并加快了算法的收敛速度。其次,针对人工势场法已有的路径震荡问题和局部最小点问题,本文从两个方面对其改进。首先,在斥力场函数中增加一个引导因子,该因子是无人机当前所在点与目标点之间的相对距离。其次,将威胁物对无人机产生的斥力分解为两个力,其中一个分力的方向与目标点对无人机产生的引力的方向相同,另外一个分力的方向和障碍物覆盖范围所在圆的边界相切且夹角为锐角。最后进行仿真实验,结果表明该方法有效地解决了算法遇到的问题,具有一定的可行性。最后,提出了蚁群势场混合算法,该混合算法的结合方式是在蚁群算法中引入势场力形成一种新的启发信息函数,并引入势场力调节因子最小值限制策略和信息素扰动调节机制,防止算法陷入局部最优。仿真结果证明该混合算法充分发挥了不同算法的优势,很好的解决了无人机全局与在线航迹规划问题,具有可行性。
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V279;V249;TP18
【图文】：

美国“全无人机”航母（CVQ）

原始地形图

图22双线性插值示意图

【参考文献】

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本文编号：2779433