无人机航迹规划算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·无人机航迹规划研究的意义 | 第10页 |
| ·无人机航迹规划算法的发展现状 | 第10-11页 |
| ·无人机航迹规划的约束条件 | 第11-12页 |
| ·航迹规划的常用方法 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 2 无人机飞行管理系统 | 第16-19页 |
| ·无人机飞行管理系统的组成 | 第16-18页 |
| ·航迹规划涉及的内容 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 数字地图预处理及雷达盲区计算 | 第19-31页 |
| ·数字高程地图 | 第19-20页 |
| ·DEM模型 | 第19页 |
| ·仿真用到的高程数据 | 第19-20页 |
| ·安全曲面计算 | 第20-26页 |
| ·地物融合 | 第21-22页 |
| ·曲率限制平滑算法 | 第22-24页 |
| ·坡度限制平滑算法 | 第24页 |
| ·算法边界条件 | 第24-25页 |
| ·仿真结果 | 第25-26页 |
| ·雷达盲区计算 | 第26-30页 |
| ·盲区计算方法 | 第26-30页 |
| ·仿真结果 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 航迹规划空间生成 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·Voronoi图 | 第32-35页 |
| ·Voronoi图方法局限性 | 第32页 |
| ·Voronoi图改进 | 第32-35页 |
| ·安全走廊 | 第35-36页 |
| ·代价值计算 | 第36页 |
| ·本文的路径搜索图 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 无人机全局参考航迹规划 | 第38-58页 |
| ·编解码方法及基本的遗传操作 | 第38-41页 |
| ·编码方法 | 第38页 |
| ·解码方法 | 第38-39页 |
| ·启发式解码 | 第39-40页 |
| ·遗传操作算子 | 第40-41页 |
| ·使用云自适应遗传算法搜索航迹 | 第41-47页 |
| ·云介绍 | 第41-42页 |
| ·模型与遗传算法 | 第42-43页 |
| ·加入云模型的自适应遗传算法 | 第43-44页 |
| ·自适应遗传算法流程图 | 第44页 |
| ·结果分析 | 第44-47页 |
| ·使用改进的混沌遗传算法求解航迹 | 第47-54页 |
| ·混沌序列 | 第47-49页 |
| ·混沌序列平均性的改进 | 第49-51页 |
| ·利用改进的混沌遗传算法搜索路径 | 第51-52页 |
| ·混沌遗传算法流程图 | 第52-53页 |
| ·算法结果 | 第53-54页 |
| ·仿真分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 无人机实时航迹规划 | 第58-63页 |
| ·实时重规划方法 | 第58-61页 |
| ·单突发威胁 | 第61页 |
| ·多突发威胁 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
