论文摘要
近年来,无人机（UAV）在复杂环境下自主执行任务的研究引起了学术界的广泛关注,特别是在动态环境下无人机的决策问题,本课题主要针对旋翼无人机对地面动态目标操控过程中的决策问题进行展开,主要从以下几个方面对课题进行研究。第一,优化设计无人机任务系统的结构结构。在无人机执行对地动态目标操控任务环境综合考虑的基础上,对任务的系统结构进行优化,所设计的系统主要包括感知、态势估计、决策和行为控制四个层次,特别是加入态势估计层使得无人机对地面动态目标操控任务系统的结构更优化,使得无人机能够在更加复杂的环境下完成指定任务,且系统的鲁棒性得到提高。第二,根据实际任务设定目标函数并进行优化,使得无人机能够在动态环境下对地多目标进行选择。无人机基于设计的策略选择函数能实时的对任务策略进行动态选择,以便于无人机在合适的策略下对地面动态目标进行选择;基于NSGA-II设计了无人机对地多动态目标的选择算法。第三,设计了基于粗糙集理论的无人机对地面动态目标操控行为的决策方法。无人机对地动态目标进行操控时操控行为的准确高效是关键,基于决策依赖度的属性约简方法对任务的条件属性进行约简,得到无人机对地操控任务中操控行为的最小决策表,应用此最小决策表对无人机操控行为进行决策。第四,通过实验验证了所采用的基于NSGA-II算法的无人机多目标决策、基于粗糙集理论设计的无人机对地面动态目标操控行为决策方法是有效的,并通过和其他决策方法对比得出所采用无人机对地动态目标操控任务的决策方法是高效的。
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摘要Abstract第一章 绪论 1.1 课题研究背景与现状 1.1.1 决策理论的研究现状 1.1.2 多目标决策的研究现状 1.1.3 无人机决策的研究现状 1.2 课题研究的意义 1.3 论文主要工作及内容安排第二章 无人机对地动态目标操控决策系统设计 2.1 无人机对地动态目标操控任务要求 2.2 无人机任务架构设计 2.3 无人机对地动态目标操控决策系统设计 2.3.1 无人机对地动态目标操控的决策流程 2.3.2 无人机对地动态目标操控策略选择 2.3.3 无人机对地动态目标操控决策目标选择 2.3.4 无人机对地动态目标操控决策操控行为选择 2.4 本章小节第三章 基于进化算法的无人机对地面多动态目标决策 3.1 多目标优化问题介绍 3.2 多目标优化参数设置 3.2.1 运动方向参数 3.2.2 相对距离参数 3.2.3 无人机能量参数 3.3 基于NSGA-Ⅱ算法的无人机多目标优化 3.3.1 NSGA-Ⅱ算法的实现过程 3.3.2 多目标优化的目标函数设置 3.3.3 多目标优化的模型分析与求解 3.4 本章小节第四章 基于粗糙集方法的无人机对地动态目标操控行为决策 4.1 粗糙集理论基本概念 4.2 无人机对地动态目标操控任务属性设计 4.2.1 无人机对地动态目标操控任务模型设计 4.2.2 无人机对地动态目标操控任务的条件属性设计 4.2.3 无人机对地动态目标操控决策的决策属性设计 4.3 基于决策依赖度的动态属性约简 4.4 本章小结第五章 实验与分析 5.1 实验平台介绍 5.2 多目标决策实验 5.2.1 基于NSGA-Ⅱ算法的多动态目标参数组优化仿真实验 5.2.2 基于NSGA-Ⅱ算法无人机对地多目标选择实验 5.3 操控行为决策实验 5.3.1 基于有限状态机的无人机对地操控行为选择 5.3.2 基于决策依赖度属性约简的操控行为选择 5.3.3 操控行为选择对比实验 5.4 本章小结结论与展望致谢参考文献攻读学位期间发表的学术论文及参与的学术活动
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 徐海洋
导师: 胡丹丹,王少海
关键词: 旋翼无人机,地面动态目标,算法,粗糙集理论,无人机决策
来源: 中国民航大学
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,航空航天科学与工程
单位: 中国民航大学
分类号: V279;O225
DOI: 10.27627/d.cnki.gzmhy.2019.000454
总页数: 65
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标签：旋翼无人机论文; 地面动态目标论文; 算法论文; 粗糙集理论论文; 无人机决策论文;
