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无人机巡航阶段轨迹控制研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 引言第10页
    1.2 研究背景及意义第10-11页
    1.3 无人机轨迹规划研究现状第11-13页
        1.3.1 无人机轨迹规划国外发展现状第11-12页
        1.3.2 无人机轨迹规划国内发展现状第12-13页
    1.4 轨迹规划关键技术第13-14页
    1.5 本文的主要内容安排第14-17页
        1.5.1 本文的主要工作第14-16页
        1.5.2 本文的章节安排第16-17页
第二章 无人机轨迹规划前提问题分析第17-40页
    2.1 基础理论第17-23页
        2.1.1 最优化理论第17-18页
        2.1.2 线性插值法第18-21页
        2.1.3 最优控制理论第21-23页
    2.2 轨迹规划算法比较第23-31页
        2.2.1 启发式A*算法第23-25页
        2.2.2 遗传算法第25-26页
        2.2.3 模拟退火算法第26-27页
        2.2.4 粒子群优化算法第27-28页
        2.2.5 蚁群算法第28-31页
    2.3 无人机飞行性能约束第31-35页
        2.3.1 最小步长第31页
        2.3.2 最大航程第31-32页
        2.3.3 最大转弯角和最大爬升/下滑角第32-33页
        2.3.4 最小转弯半径第33-34页
        2.3.5 最低飞行高度第34-35页
    2.4 轨迹规划空间建模第35-38页
        2.4.1 二维空间建模第35-36页
        2.4.2 三维空间建模第36-38页
    2.5 算法性能评价指标第38-39页
    2.6 本章小结第39-40页
第三章 基于蚁群算法的无人机巡航阶段轨迹规划第40-59页
    3.1 蚁群算法基本数学模型第40-43页
        3.1.1 信息素表示方法第40-41页
        3.1.2 状态转移规则第41-42页
        3.1.3 信息素更新机制第42-43页
    3.2 蚁群算法参数选取原则第43-44页
        3.2.1 参数α和β的选取第43-44页
        3.2.2 参数ρ和(?)的选取第44页
        3.2.3 参数α、β、ρ、(?)的组合配置第44页
    3.3 蚁群算法改进策略第44-46页
        3.3.1 初始化信息素改进策略第44-45页
        3.3.2 基于狼群分配原则的信息素更新策略第45页
        3.3.3 启发信息更新策略第45-46页
    3.4 基于改进蚁群算法的二维轨迹规划第46-52页
        3.4.1 状态转移规则的改进第46-47页
        3.4.2 信息素更新策略的改进第47-48页
        3.4.3 算法步骤及流程第48-50页
        3.4.4 仿真结果与分析第50-52页
    3.5 基于改进蚁群算法的三维轨迹规划第52-58页
        3.5.1 信息素更新第52-53页
        3.5.2 蚁群搜索策略第53页
        3.5.3 算法步骤及流程第53-55页
        3.5.4 仿真结果与分析第55-58页
    3.6 本章小结第58-59页
第四章 基于三次非均匀B样条曲线的航迹平滑第59-75页
    4.1 航迹平滑问题分析第59页
    4.2 航迹平滑算法比较第59-64页
        4.2.1 圆弧段串联法第59-61页
        4.2.2 平滑算子法第61页
        4.2.3 力平衡法第61-62页
        4.2.4 滤波法第62-63页
        4.2.5 B样条曲线法第63-64页
    4.3 三次非均匀B样条曲线平滑法第64-67页
    4.4 航迹平滑仿真结果第67-74页
        4.4.1 二维航迹平滑仿真结果第67-70页
        4.4.2 三维航迹平滑仿真结果第70-74页
    4.5 本章小结第74-75页
第五章 总结与展望第75-77页
    5.1 论文总结第75-76页
    5.2 今后展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
作者简介第81页

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