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基于稀疏A~*与神经动力学融合算法的无人机航迹规划研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究背景和意义第10-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 无人机航迹规划环境建模研究现状第14-15页
        1.2.2 无人机航迹规划算法研究现状第15-16页
        1.2.3 无人机航迹规划约束条件研究现状第16-17页
    1.3 本论文研究的主要内容第17-18页
    1.4 本论文的组织结构第18-19页
第2章 旋翼无人机规划原理和经典算法第19-35页
    2.1 引言第19页
    2.2 旋翼无人机概述第19-22页
        2.2.1 旋翼无人机的分类第20-21页
        2.2.2 旋翼无人机的结构组成和工作原理第21-22页
    2.3 旋翼无人机航迹规划的基本原理第22-26页
        2.3.1 旋翼无人机航迹规划的定义第23页
        2.3.2 旋翼无人机航迹规划系统第23-24页
        2.3.3 旋翼无人机航迹规划的流程第24-25页
        2.3.4 旋翼无人机航迹规划的应用原理第25-26页
    2.4 旋翼无人机航迹规划的相关经典算法第26-34页
        2.4.1 A~*算法第26-31页
            2.4.1.1 经典A~*算法第27-29页
            2.4.1.2 稀疏A~*算法第29-31页
        2.4.2 生物启发神经动力学模型算法第31-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 基于改进稀疏A~*算法的航迹规划第35-43页
    3.1 引言第35页
    3.2 改进的稀疏A~*算法第35-39页
        3.2.1 改进经典A~*的代价函数第35-36页
        3.2.2 优化稀疏A~*的约束条件第36-38页
        3.2.3 改进稀疏A~*的算法流程第38-39页
    3.3 改进的稀疏A~*算法的可行性和复杂度分析第39-40页
    3.4 基于改进稀疏A~*算法的航迹规划仿真实验与分析第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于改进神经动力学模型的航迹规划第43-46页
    4.1 引言第43页
    4.2 改进的生物启发神经动力学模型第43-44页
    4.3 改进的生物启发神经动力学模型的复杂度分析第44页
    4.4 基于改进神经动力学模型的航迹规划仿真实验与分析第44-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 稀疏A~*与神经动力学融合算法第46-71页
    5.1 引言第46页
    5.2 稀疏A~*与神经动力学融合算法的总体方案第46-47页
    5.3 稀疏A~*与神经动力学融合算法的具体实现第47-50页
        5.3.1 A~*代价函数与神经元活性值状态方程的融合第48-49页
        5.3.2 A~*算法与神经元活性值状态更新过程的融合第49-50页
        5.3.3 稀疏A~*与神经动力学融合算法的航迹规划流程第50页
    5.4 稀疏A~*与神经动力学融合算法的性能分析第50-53页
        5.4.1 融合算法的复杂度分析第51页
        5.4.2 融合算法的优化性分析第51页
        5.4.3 融合算法的稳定性和收敛性分析第51-53页
    5.5 稀疏A~*与神经动力学融合算法的航迹规划仿真实验与分析第53-56页
    5.6 经典算法、改进算法与融合算法的航迹规划仿真实验对比与分析第56-69页
        5.6.1 仿真实验硬件配置和环境模型第57页
        5.6.2 稀疏A~*与神经动力学融合算法的参数设置第57-59页
        5.6.3 全局静态环境下的航迹规划仿真实验第59-66页
            5.6.3.1 多峰山地普通山体环境下的航迹规划实验第59-64页
            5.6.3.2 多峰山地凹形山体环境下的航迹规划实验第64-66页
        5.6.4 局部动态环境下的在线规划仿真实验第66-69页
    5.7 本章小结第69-71页
结论第71-74页
    1. 全文总结第71-72页
    2. 研究展望第72-74页
参考文献第74-81页
附录A 攻读学位期间发表的论文情况第81-82页
附录B 攻读学位期间参与科研工作情况第82-83页
致谢第83-84页

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