无人机三维覆盖路径规划及跟随制导研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 覆盖路径研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 任务分配研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 无人机制导研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究工作 | 第16-18页 |
| 1.3.2 论文研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 单无人机灾情巡视覆盖路径规划 | 第19-32页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 预备知识 | 第19-22页 |
| 2.2.1 数字地图模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 PH曲线简介 | 第20-22页 |
| 2.3 巡视覆盖模型 | 第22-23页 |
| 2.4 最佳视点集 | 第23页 |
| 2.5 优化路径求解 | 第23-28页 |
| 2.5.1 遗传算法 | 第24-25页 |
| 2.5.2 PH路径求解 | 第25-27页 |
| 2.5.3 迭代初值计算 | 第27-28页 |
| 2.5.4 仿真结果与分析 | 第28页 |
| 2.6 两点间的PH路径 | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 多无人机多区域巡视任务分配 | 第32-41页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 任务分配问题建模 | 第32-34页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第32-33页 |
| 3.2.2 约束条件与目标函数 | 第33-34页 |
| 3.2.3 数学模型 | 第34页 |
| 3.3 基于粒子群优化的任务分配方法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 任务区域划分 | 第34-36页 |
| 3.3.2 粒子编码方式 | 第36页 |
| 3.3.3 粒子群优化算法 | 第36-39页 |
| 3.4 仿真结果 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于矢量场的单无人机曲线路径跟随制导 | 第41-56页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 制导模型与线性制导算法 | 第41-46页 |
| 4.2.1 制导模型 | 第42-45页 |
| 4.2.2 线性制导算法 | 第45-46页 |
| 4.3 基于矢量场的SMC曲线路径跟随制导算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 矢量场与SMC简介 | 第46-47页 |
| 4.3.2 误差模型与制导算法 | 第47-50页 |
| 4.4 碰撞回避 | 第50-53页 |
| 4.5 仿真与分析 | 第53-55页 |
| 4.5.1 制导仿真 | 第54页 |
| 4.5.2 避碰仿真 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
