具有方向约束的无人机动态航迹规划研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外无人机发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 军用无人机的发展 | 第9-10页 |
| 1.2.2 民用无人机的发展 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外航迹规划研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4 研究内容与组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 航迹规划问题概述及规划环境建模 | 第18-36页 |
| 2.1 航迹规划系统组成 | 第18-19页 |
| 2.2 航迹规划关键要素概述 | 第19-24页 |
| 2.3 规划环境建模 | 第24-35页 |
| 2.3.1 威胁类型及其数学模型 | 第24-31页 |
| 2.3.2 航迹规划中数字地图介绍 | 第31-33页 |
| 2.3.3 等效数字地图的建立 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 D*算法及其在航迹规划中的应用分析 | 第36-49页 |
| 3.1 D*算法介绍 | 第36-40页 |
| 3.2 D*算法航迹规划流程 | 第40-43页 |
| 3.3 D*算法航迹规划过程中的局限性分析 | 第43-45页 |
| 3.4 实验仿真结果与分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 结合遗传算法的改进D*算法航迹规划 | 第49-69页 |
| 4.1 遗传算法原理 | 第49-52页 |
| 4.1.1 遗传算法简介 | 第49-50页 |
| 4.1.2 遗传算法基本原理 | 第50-51页 |
| 4.1.3 遗传算法的特点 | 第51-52页 |
| 4.2 结合GA的改进D*算法总体框架设计 | 第52-53页 |
| 4.3 GA与D*的结合原理 | 第53-60页 |
| 4.3.1 特征点提取与优化 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基因编码 | 第55页 |
| 4.3.3 个体的评价准则 | 第55-56页 |
| 4.3.4 种群的初始化 | 第56-57页 |
| 4.3.5 确定选择策略 | 第57-58页 |
| 4.3.6 遗传操作 | 第58-59页 |
| 4.3.7 确定遗传参数 | 第59-60页 |
| 4.4 结合GA的改进D*算法航迹规划流程 | 第60-62页 |
| 4.5 改进算法算法复杂度分析 | 第62-63页 |
| 4.6 实验仿真结果与分析 | 第63-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结合引导点的改进D*算法航迹规划 | 第69-87页 |
| 5.1 方向约束模型的构建 | 第69-70页 |
| 5.2 引导点的产生策略 | 第70-71页 |
| 5.3 引导点的选择 | 第71-72页 |
| 5.4 引导点的切换 | 第72-73页 |
| 5.5 改进算法代价函数的确定 | 第73-74页 |
| 5.6 改进算法航迹规划流程 | 第74-75页 |
| 5.7 改进算法算法复杂度分析 | 第75-76页 |
| 5.8 实验仿真结果与分析 | 第76-86页 |
| 5.9 本章小结 | 第86-87页 |
| 第6章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 工作总结 | 第87-88页 |
| 6.2 工作展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士期间发表论文及参加科研情况 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
