基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划技术研究

摘要

在偏远复杂的作业环境下，无人机能够顺利完成极度危险的高强度作业任务，无人机已成为高空作业装备发展的趋势之一。无人机技术的研究直接影响着一个国家的航空工业的发展，对国家安全的保障至关重要。无人机航迹规划技术是无人机作业导航技术的核心之一，本课题通过引入动态评价策略和模拟退火准则的方式优化算法结构，提出了一种基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划技术。 首先，对无人机二维航迹规划数学模型和人工蜂群算法进行分析，基于无人机自身硬件条件限制和无人机作业环境信息建立数学模型，对航迹产生方式进行改进，建立前后航迹点之间的关系，引入动态评价策略、模拟退火准则和复合形法优化算法结构，对人工蜂群算法的全局开发性能和局部开发性能进行权衡，通过仿真实验分析，本文所提算法对于给定二维空间环境的无人机航迹规划较其他方法有更好的解算效果。 提出一种满足无人机在三维空间环境作业要求的航迹规划数学模型，改进蜜源生成方式提高生成蜜源的可行性，引入动态选择机制保证了优化过程中蜂群的多样性，引入模拟退火准则对新旧航迹进行接受判定，改进蜜源邻域搜索方式，提高了航迹求解准确性和解算效果。通过仿真实验分析，该算法对于给定三维空间环境的航迹解算速度较传统算法有较大幅度提升，该算法对无人机在三维空间作战过程的三维航迹规划有很好的参考价值。 最后，针对具有多任务能力的无人机，考虑作业环境威胁分布、无人机续航时间和目标任务时序等约束信息建立多无人机协同任务规划数学模型，引入时间窗函数对无人机作业时间进行约束，提出一种针对所提数学模型的任务序列编码方式，引入动态评价策略和模拟退火准则优化算法结构，引入逆向算子对任务序列进行邻域搜索，通过仿真实验分析，对多个无人机在二维空间对多个目标执行多任务作业问题数学模型的正确性和本文所提算法的优化效果进行验证。 本课题针对无人机二维航迹规划、三维航迹规划和多无人机协同任务规划问题进行研究，对算法结构和相应数学模型进行优化，并对无人机航迹规划技术的未来研究方向做了展望。

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Abstract

1 绪论

1.1 课题研究背景和意义

1.2 无人机航迹规划国内外研究现状

1.2.1 无人机二维航迹规划国内外研究现状

1.2.2 无人机三维航迹规划国内外研究现状

1.2.3 多无人机协同任务规划国内外研究现状

1.3 课题主要研究内容

1.3.1 课题研究任务

1.3.2 论文结构安排

2 人工蜂群算法原理及算法描述

2.1 人工蜂群算法简介

2.2 人工蜂群算法原理

2.3 算法基本流程

2.4 本章小结

3 基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划

3.1 地图数据表示方式

3.1.1 栅格图表示法

3.1.2 矢量图表示法

3.2 基于改进人工蜂群算法的无人机二维航迹规划

3.2.1 二维航迹规划环境模型建立

3.2.2 无人机航迹约束条件分析

3.2.3 航迹规划目标函数分析

3.2.4 基于改进人工蜂群算法二维航迹规划算法

3.2.5 仿真实验

3.3 基于改进人工蜂群算法的无人机三维航迹规划

3.3.1 环境模型建立

3.3.2 无人机航迹约束条件分析

3.3.3 航迹规划目标函数分析

3.3.4 基于改进人工蜂群算法三维航迹规划算法

3.3.5 仿真实验

3.4 本章小结

4 基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划

4.1 环境模型建立

4.2 多无人机协同任务规划约束条件分析

4.3 多无人机协同任务规划目标函数分析

4.4 基于改进人工蜂群算法多无人机协同任务规划算法

4.4.1 蜜源初始化

4.4.2 选择机制

4.4.3 邻域搜索

4.4.4 改进人工蜂群算法步骤

4.4 仿真实验

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果

致谢

附录

附录A：无人机二维航迹规划算法主程序

附录B：无人机三维航迹规划算法主程序

附录C：多无人机协同任务规划算法主程序