| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文研究的背景与意义 | 第10-12页 |
| ·无人机航迹规划的研究现状 | 第12-14页 |
| ·无人机航迹规划国外发展现状 | 第12-13页 |
| ·无人机航迹规划国内发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究的内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 无人飞行器航迹规划问题分析 | 第16-26页 |
| ·威胁建模 | 第16-18页 |
| ·地形障碍和禁飞区模型 | 第16-17页 |
| ·雷达威胁 | 第17-18页 |
| ·恶劣天气威胁 | 第18页 |
| ·无人机性能约束 | 第18-20页 |
| ·最小航迹段长度 | 第18-19页 |
| ·最大航迹长度 | 第19页 |
| ·最低飞行高度 | 第19页 |
| ·最大拐弯角和最大俯仰角 | 第19-20页 |
| ·路径规划算法简要分析 | 第20-23页 |
| ·A*算法 | 第21-22页 |
| ·遗传算法 | 第22页 |
| ·粒子群算法 | 第22-23页 |
| ·Voronoi 图算法 | 第23页 |
| ·概率地图法 | 第23页 |
| ·无人机航迹评价指标 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于概率地图方法的无人机航迹规划算法 | 第26-48页 |
| ·概述 | 第26-27页 |
| ·传统的 PRM 算法描述 | 第27-31页 |
| ·PRM 算法基本思想 | 第27页 |
| ·飞行路线图构造 | 第27-30页 |
| ·将起始点和结束点连入地图 | 第30页 |
| ·在飞行路线图中搜索一条可行航迹 | 第30-31页 |
| ·PRM 算法改进 | 第31-36页 |
| ·启发式地图增强 | 第32-34页 |
| ·最小化碰撞检测 | 第34-36页 |
| ·改进后的算法仿真结果 | 第36-39页 |
| ·仿真环境 | 第36页 |
| ·仿真结果和分析 | 第36-39页 |
| ·结论 | 第39页 |
| ·PRM 算法的 3D 扩展 | 第39-45页 |
| ·图节点的定义 | 第40页 |
| ·空间位置点的采样方式 | 第40-42页 |
| ·领域集 | 第42-43页 |
| ·三维地形模拟及威胁处理 | 第43-44页 |
| ·仿真结果和分析 | 第44-45页 |
| ·飞行路线图的概率完整性 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于粒子群算法与 PRM 的 UAV 在线航迹规划 | 第48-62页 |
| ·概述 | 第48-49页 |
| ·基于 PSO-PRM 的 UAV 在线航迹规划算法步骤 | 第49-50页 |
| ·全局规划器 PSO 算法 | 第50-55页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第50-52页 |
| ·粒子群初始化 | 第52-53页 |
| ·粒子群算法的适应度函数 | 第53-54页 |
| ·粒子群算法中参数选取 | 第54-55页 |
| ·局部规划器 PRM 算法 | 第55页 |
| ·算法仿真结果 | 第55-59页 |
| ·仿真环境 | 第55-56页 |
| ·仿真实验及分析 | 第56-59页 |
| ·三维空间航迹在线规划 | 第59-61页 |
| ·算法局部修改 | 第59-60页 |
| ·仿真实验及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于通视图法和 Dubins 曲线的轨迹平滑处理 | 第62-76页 |
| ·基于通视图法的航迹优化 | 第62-65页 |
| ·基于通视图法的航迹优化算法步骤 | 第62-63页 |
| ·仿真结果和分析 | 第63-65页 |
| ·基于 Dubins Path 的二维航迹优化 | 第65-70页 |
| ·Dubins Path(DP)模型 | 第66-67页 |
| ·求解最短 Dubins 路径 | 第67-69页 |
| ·仿真结果及分析 | 第69-70页 |
| ·基于 Dubins Path 的三维航迹优化 | 第70-74页 |
| ·3D Dubins 模型及其解 | 第70-74页 |
| ·仿真结果和分析 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76页 |
| ·今后工作展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 读研期间发表的论文 | 第83-84页 |
