基于遗传算法的无人机航迹规划

研究了基于遗传算法的无人机全局路径规划算法,建立了综合评价航程总长度、威胁概率和平均地形高度的多目标优化函数,并针对此优化函数设计了基于相对距离转角的遗传算法编码方案,进化计算结果稳定,达到了利用三维地形规避威胁的目的.进而研究了基于路径规划点生成光滑航迹的鲁棒性算法,利用MATLAB和VRML接口实现了无人机全局航迹...     

基于固定翼无人机的航迹规划优化模型

无人机航迹规划是无人机研究领域中的重要方面,也是自主系统中不可分割的一个整体部分.文章在前人研究基础上,提出了一种基于有威胁情形中固定翼无人机的航迹规划优化模型.此模型对飞行航迹进行航迹平滑处理时,提出了一种基于微分几何原理的约束条件改进策略.     

基于乌贼算法的无人机航迹规划

乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。     

基于改进进化算法的无人机航迹规划

基于进化算法的无人机航迹规划已经得到了广泛的研究;但是由于其进化算子的多样化,还存在许多不足之处。针对现有进化算法的缺点引入一种新的坐标系,提出了一种定向进化策略,使每个航迹点根据具体情况进行定向变异。为了测试改进算法在航迹规划中的避障能力,进行了一系列的仿真实验。仿真结果表明基于改进进化算子的进化算法在无人机航迹规划应用中具有很大的优越性。     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

基于噪声预测的二维卡尔曼跟踪算法在经纬仪航迹测量中的研究

针对卡尔曼滤波涉及到过程噪声协方差矩阵Q和量测噪声协方差矩阵R,实际情况中,Q和R未知或仅知道近似值,在最优滤波器的性能因素中需要考虑到Q和R的误差因素,大多数算法能够很好的辨识R,但在辨识Q时遇到了困难问题。为了能够更精确的获得输出矢量,提出了一种估计Q和R的方法,并对该方法的可靠性进行了实验仿真。同时采用扩展卡尔曼算法对输出的A、E和R进行预测和扩展,然后进行数据处理获得飞行器空间轨迹坐标,最后对计算的结果和文献对比。理论分析和实验仿真表明,算法能够获得更高的跟踪精度和更高的测量精度,验证了其有效性和可靠性。     

基于二维自由空间的无人机实时航迹规划

针对未知环境中无人机的实时航迹规划,提出了一种利用方向引导向量的航迹规划方法。通过仿真实验证明,该算法在完全未知的环境中,可以很好地引导无人机找到目标点,实现无人机在线的实时决策。     

基于Q学习的无人机三维航迹规划算法

针对现有的基于强化学习的无人机航迹规划方法因无法充分考虑无人机的航迹约束而使规划获得的航迹可用性较差的问题,提出一种更有效的无人机三维航迹规划算法.该算法利用无人机的航迹约束条件指导规划空间离散化,不仅降低了最终的离散规划问题的规模,而且也在一定程度上提高了规划获得的航迹的可用性,通过在回报函数中引入回报成型技术,使算法具有满意的收敛速度.无人机三维航迹规划的典型仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

基于改进PH曲线的无人机航迹规划

 航迹规划是无人机任务规划的重要组成部分。针对现有航迹规划存在的不足, 提出一种基于改进pythagorean hodo-graph(PH)曲线的航迹规划方法。该方法结合了PH 曲线的曲率连续性和粒子群优化算法的快速搜索特点, 将PH 曲线的控制点选取通过粒子群算法进行优化, 可以快速得到避障安全、满足最大曲率限制和曲率连续的最优PH 路径。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于无迹卡尔曼滤波的LSSVR在线多步时间序列预测

准确宽范围多步预测在时间序列预测应用中带来了巨大挑战.提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的在线多步预测方法,利用时间滑动窗口减小算法的计算负荷,UKF方法实现LSSVR模型参数更新以提高预测精度.当预测范围达到预定步长p时,由核宽度σ、支持值参数{α_k}_k~L_(=1)以及偏移项b所构成的模型参数通过新的测量值和UKF进行在线更新.提出的方法不仅以较少的训练数据建立在线预测模型(所需训练数据集大小为相空间维数与滑动窗口长度之和),且多步预测值的精度相比于传统方法得到进一步提高.最后,通过几个实验研究论证了提出方法的有效性和优越性.     

基于运动捕捉系统的小型有动力无人机气动特性分析

通过运动捕捉系统获取飞行参数,最终通过公式推导的方式获得有动力小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的空气动力学参数.首先,使用精确的电子秤测量无人机在不同推力功率下的推力值,得到无人机的推力曲线.其次,无人机在Vicon运动捕捉系统环境下进行飞行试验,得到飞行过程中无人机的位置及姿态信息...     

基于UKF的室内移动机器人定位问题

定位是移动机器人必须具备的基本要求,在室内环境中,物体大多是多边形,因此可由线段进行描述,由激光传感器获取环境信息,采用哈夫变换对激光数据进行分簇,最小二乘法拟合线段特征,并建立里程计模型和观测模型;在传统的EKF定位算法中,线性化处理会导致计算精度下降,甚至造成滤波器的不稳定,且推导Jacobian矩阵比较困难;为了克服EKF的缺点,文章采用UKF算法将里程计数据和激光传感器数据进行融合,无需进行线性化处理,可获得高精度的移动机器人的位姿;通过实验,验证了基于UKF的定位算法在定位的精确性上优于传统的EKF定位算法。     

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。     

一种基于资源状态预测的资源调度模型

网格资源管理系统在进行任务请求与资源的匹配调度时,应考虑资源的网格环境以及资源的当前工作状态的问题.提出了一种基于资源状态预测的资源调度模型,结合资源状态和距离计算资源的共享开销,并作为任务资源匹配调度的依据,从而为任务请求分配“最好”的共享资源.     

基于无人机量测和卫星影像识别的红树林生长分布规律研究

时间尺度上分析红树林生长区域变化规律,对保护红树林生长和恢复具有重要意义。本研究使用无人机获取研究区域高空间分辨率正射影像并结合近50年卫星遥感影像,通过人工目视解译方法提取并统计历年红树林面积分布大小和区域。主要研究结论如下：1) 本区域植被以红树林和互花米草为主,分别对2012、2015、2018和2019年红树林与互花米草面积进行解译分析,红树林与其他植被面积平均比例约为1:6;2) 近年研究区域红树林面积波动较大,从1973年至1984年红树林面积维持在13.5公顷,1984年至2001年红树林面积急剧减少至0.19公顷,2001年至2019年红树林面积逐步恢复至2.14公顷。3)互花米草入侵和人为活动的干扰将对红树林生长和繁衍产生不利影响。该研究可为无人机量测和遥感技术在植被保护中的应用提供相关参考。     

基于GA-SA算法的无人机巡检输电铁塔三维航迹优化

无人机巡检输电铁塔本体和金具、绝缘子等附属部件的航迹优化属于典型的旅行商问题。由于巡检对象的结构复杂、巡检部件多,采用单一的启发式算法会造成航迹重叠、容易陷入局部最优解等问题。为此,考虑无人机航迹三维空间结构的特点,引入全局搜索能力强的遗传算法(genetic algorithm, GA)与局部收敛速度快的模拟退火算法(simulated annealing, SA)相结合的无人机三维航迹混合GA-SA寻优算法。以无人机巡检500 kV超高压交流双回鼓型塔为例,根据三维有限元仿真得到的无人机电磁防护安全距离为2 m,结合巡检对象及常见缺陷出现的位置确定了61个高空安全悬停点,分别采用GA、SA和混合GA-SA算法对无人机遍历高空安全悬停点的航迹进行优化。结果表明：混合GA-SA算法的迭代收敛次数相比GA和SA分别减小了45.6%与55.2%,最优航迹距离分别缩短了8.1%与8.9%,验证了所提方法的有效性。     

基于小波神经网络的船舶运动预报

利用残值学习算法进行小波节点的选择,利用Akaike 准则确定预测模型的结构,采用误差反传方法在线调整网络连接参数.通过建立的自适应神经网络模型有效辨识船舶操纵运动动态.船舶航向预报仿真结果显示,基于小波神经网络的船舶航向预测器可以较高精度预报船舶操纵运动过程中船舶航向的变化.     

基于多元回归分析的瓦斯灾害预测

为了解决瓦斯灾害给煤矿带来的安全生产问题。以多元线性回归方法为基础,通过对铁法大刑矿4_(-2)煤层含煤岩系的沉积环境,岩性组合特征,煤层顶、底板岩性及其隔气、透气性能、煤的变质程度、区域地质构造、水文地质条件、火成岩的侵入与覆盖作用、以及煤层埋藏深度影响因素进行分析,对未采区煤层瓦斯涌出量进行预测。研究结果表明,矿井开采煤层瓦斯突出危险区域主要为煤层瓦斯含量较大的地质构造与火成岩体破坏相组合的块段。该成果对大兴矿的安全生产具有重要的现实意义。