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无人机航迹规划及导航定位系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-19页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 无人机航迹规划现状及评估第13-15页
        1.2.2 捷联惯性导航技术概述第15-16页
    1.3 本文的主要工作第16-17页
    1.4 本文组织结构第17-19页
第2章 无人机离线航迹规划第19-34页
    2.1 无人机航迹规划建模第19-22页
        2.1.1 数字地图技术第19-20页
        2.1.2 航迹代价条件第20-22页
        2.1.3 无人机飞行任务描述第22页
    2.2 基于A~*算法和蚁群算法的融合算法第22-29页
        2.2.1 A~*优化算法第23-25页
        2.2.2 蚁群优化算法第25-28页
        2.2.3 基于A~*算法和蚁群算法的多目标巡检路径规划第28-29页
    2.3 仿真分析第29-33页
        2.3.1 搜索空间的建立第29页
        2.3.2 A~*算法的仿真第29-31页
        2.3.3 蚁群算法的仿真第31-33页
    2.4 小结第33-34页
第3章 捷联惯性导航系统原理第34-53页
    3.1 无人机的姿态解算第34-43页
        3.1.1 常用坐标系的定义第34-36页
        3.1.2 姿态算法简介第36-41页
        3.1.3 基于四元数的姿态更新算法第41-43页
    3.2 算法流程及原理第43-48页
        3.2.1 捷联惯导系统的比力方程第44-46页
        3.2.2 速度及位置更新算法第46-48页
    3.3 捷联惯导的初始对准第48-53页
        3.3.1 初始对准的特点第49页
        3.3.2 初始对准的实现方式第49-53页
第4章 捷联惯性导航系统的误差修正第53-62页
    4.1 惯性器件的误差分析第53-54页
        4.1.1 陀螺仪误差模型第53-54页
        4.1.2 加速度误差模型第54页
    4.2 姿态误差及修正第54-59页
        4.2.1 姿态误差修正原理第54-57页
        4.2.2 基于互补滤波的姿态误差修正第57-59页
    4.3 其他的误差修正方式第59-62页
        4.3.1 EKF算法第59-60页
        4.3.2 梯度下降算法第60页
        4.3.3 算法对比及总结第60-62页
第5章 基于M100无人机的半实物飞行仿真第62-81页
    5.1 基于M100无人机的仿真平台硬件搭建第62-64页
    5.2 基于M100无人机的数据获取第64-68页
        5.2.1 ROS操作系统简介第64-66页
        5.2.2 SDK程序的运行结构第66页
        5.2.3 基于串口的数据传送第66-68页
    5.3 仿真程序的建立第68-70页
        5.3.1 初始条件的给定与初始数据的计算第68-69页
        5.3.2 捷联惯导系统仿真程序编排第69-70页
    5.4 系统的仿真结果分析第70-80页
        5.4.1 惯性器件的滤波结果第71-75页
        5.4.2 基于惯性导航的路径计算结果仿真第75-80页
    5.5 小结第80-81页
第6章 总结与展望第81-84页
参考文献第84-89页
作者简介第89-90页
致谢第90页

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