基于粒子群算法和速度障碍法的无人机避险方法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2.1 无人机的发展现状

1.2.2 无人机避险算法研究现状

1.3 研究内容及结构安排

第2章 无人机避险相关问题及算法分析

2.1 无人机避险问题概述

2.2.1 飞行任务约束

2.2.2 机动性能约束

2.2.3 威胁约束

2.3 无人机避险算法分析

2.4 本章小结

第3章 基于粒子群算法的无人机静态避险方法研究

3.1 静态环境模型

3.2.1 粒子群算法的由来

3.2.2 基本粒子群算法的原理

3.2.3 基本粒子群算法的实现步骤

3.3 基于粒子群算法的改进

3.3.1 惯性权重的引入

3.3.2 基于惯性权重的改进

3.3.3 基于学习因子的改进

3.3.4 引入混沌理论

3.4 算法仿真与分析

3.4.1 测试函数

3.4.2 算法性能分析

3.4.3 仿真结果

3.5 本章小结

第4章 基于速度障碍法的无人机动态避险方法研究

4.1 动态环境模型

4.2 速度障碍法的介绍

4.2.1 基本速度障碍法的介绍

4.2.2 速度障碍法的原理

4.3.1 引入安全距离

4.3.2 引入威胁距离

4.4.1 冲突探测

4.4.2 动态避险策略

4.4.3 恢复至全局路径

4.5 无人机避险仿真结果及分析

4.5.1 单入侵机

4.5.2 多入侵机

4.6 本章小结

第5章 无人机避险仿真系统

5.1 系统开发工具

5.2 仿真系统总体设计

5.3.1 登陆界面

5.3.2 规划方式选择界面

5.3.3 无人机静态避险系统界面

5.3.4 无人机动态避险方法界面

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢