| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 前言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 植保无人机航迹规划研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无人机避障和Dubins路径研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 航迹预测和粒子滤波研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 相关技术 | 第17-26页 |
| 2.1 Dubins路径 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Dubins路径存在条件 | 第17页 |
| 2.1.2 Dubins路径计算 | 第17-20页 |
| 2.2 遗传算法原理 | 第20-22页 |
| 2.2.1 遗传算法编码 | 第20页 |
| 2.2.2 遗传算法交叉与变异 | 第20-22页 |
| 2.3 粒子滤波算法原理 | 第22-23页 |
| 2.4 经纬度与米制坐标转换 | 第23-25页 |
| 2.4.1 空间大地坐标系与空间直角坐标系转换 | 第23-24页 |
| 2.4.2 空间直角坐标系与平面直角坐标系转换 | 第24页 |
| 2.4.3 不同坐标系的转换 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于遗传算法的无人机航迹优化算法 | 第26-43页 |
| 3.1 非障碍环境下无人机航迹优化算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 问题阐述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于遗传算法的航迹优化算法 | 第27-29页 |
| 3.1.3 仿真分析 | 第29页 |
| 3.2 障碍环境下无人机航迹优化算法 | 第29-35页 |
| 3.2.1 问题阐述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于Dubins路径的避障航迹规划算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 基于遗传算法的避障航迹优化算法 | 第33-34页 |
| 3.2.4 无人机转弯航迹优化算法 | 第34-35页 |
| 3.3 仿真分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 避障航迹仿真分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 障碍大小对避障航迹的影响 | 第37-38页 |
| 3.4 试验验证 | 第38-42页 |
| 3.4.1 试验环境 | 第38-39页 |
| 3.4.2 单障碍避障航迹试验验证 | 第39-40页 |
| 3.4.3 多障碍避障航迹试验验证 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于粒子滤波算法的无人机航迹预测 | 第43-52页 |
| 4.1 航迹点提取 | 第43-44页 |
| 4.2 低空风力模型 | 第44-45页 |
| 4.3 基于粒子滤波的无人机航迹预测 | 第45-47页 |
| 4.4 仿真分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 无风力干扰下航迹预测 | 第47-48页 |
| 4.4.2 不同风力干扰下航迹预测 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |