飞行器避障与航迹规划研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 航迹约束及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 航迹规划基础 | 第17-33页 |
| 2.1 航迹表示 | 第17-18页 |
| 2.2 环境模型 | 第18-28页 |
| 2.2.1 地形威胁 | 第19-23页 |
| 2.2.2 雷达威胁 | 第23-25页 |
| 2.2.3 火力威胁 | 第25-27页 |
| 2.2.4 大气威胁 | 第27-28页 |
| 2.3 无人机运动学模型 | 第28-29页 |
| 2.4 无人机机动约束条件 | 第29-31页 |
| 2.5 无人机航迹评判模型 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 SAS算法和ERP算法 | 第33-51页 |
| 3.1 航迹规划算法分类 | 第33-41页 |
| 3.1.1 启发式算法 | 第33-37页 |
| 3.1.2 数学优化算法 | 第37-41页 |
| 3.2 稀疏A*算法 | 第41-45页 |
| 3.2.1 算法操作流程 | 第42-43页 |
| 3.2.2 仿真及实验 | 第43-45页 |
| 3.3 基于遗传算法的航迹规划 | 第45-50页 |
| 3.3.1 遗传算法基本思想 | 第45-46页 |
| 3.3.2 基因编码方式 | 第46-47页 |
| 3.3.3 适应度函数 | 第47页 |
| 3.3.4 遗传操作算子 | 第47-49页 |
| 3.3.5 仿真实验 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于SAS算法与遗传算法的改进算法 | 第51-62页 |
| 4.1 基于改进A*算法的航迹规划 | 第51-56页 |
| 4.1.1 最小二叉堆 | 第51-54页 |
| 4.1.2 变步长方案 | 第54-55页 |
| 4.1.3 仿真实验 | 第55-56页 |
| 4.2 基于改进遗传算法的航迹规划 | 第56-61页 |
| 4.2.1 优势种群A搜索 | 第57-58页 |
| 4.2.2 算法实现 | 第58-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于几何学的三维避障路径规划 | 第62-73页 |
| 5.1 障碍模型 | 第62-63页 |
| 5.2 威胁判定 | 第63-65页 |
| 5.2.1 地形障碍 | 第63-64页 |
| 5.2.2 雷达火力威胁障碍 | 第64-65页 |
| 5.2.3 天气威胁障碍 | 第65页 |
| 5.3 避障路径规划 | 第65-70页 |
| 5.4 仿真实现 | 第70-72页 |
| 5.5 小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
