导读:本文包含了航迹规划论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:航迹,无人机,算法,平滑,地形,自适应,在线。
航迹规划论文文献综述
陈乐珠,李钢[1]（2019）在《基于优化蚁群算法的无人机海岛监测航迹规划》一文中研究指出本文提出一种可行的面向海岛监测的无人机航迹规划控制算法,主要针对复杂的海岛群及气流不稳定等因素的无人机海岛监测,为海岛监测提供技术支持具有重要的理论意义及应用价值。通过MAKLINK图论建立二维路径规划空间模型,利用Dijkstra算法规划无人机初始航迹,融合蚁群算法仿真得到优化航迹规划路径。仿真结果表明,该融合得到的优化算法,比改进前的蚁群算法求解时间快、规划路径准确、迭代过程中系统稳定的特点,从而保证无人机在复杂的海岛监测中飞行航迹规划零失误。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
唐俊[2]（2019）在《顾及复杂环境约束的无人机叁维航迹快速规划》一文中研究指出针对在地形、禁飞区、气象、危险物、通视约束等复杂环境下,无人机叁维航迹规划存在效率差与精度低的问题,本文通过设计多层扩展A*算法,提出了一种顾及复杂环境约束的无人机叁维航迹快速规划方法。该方法剖析典型复杂环境对无人机航迹的多种约束信息等,构建叁维航迹规划环境模型;通过结合无人机自身性能约束,设计多层扩展A*算法进行叁维分层扩展,搜索获取无人机最优参考航迹;采用线简化和线平滑的方式对参考航迹进行简化与优化;最后选择典型案例区域开展试验分析,证明本文方法能够快速准确地规划出复杂环境下的最优可行航线。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年11期）
刘江川[3]（2019）在《无人机电力巡检中自动航迹规划的运用》一文中研究指出本文通过对算法思路进行分析,对无人机电力巡检中自动航迹规划的运用进行了研究,从而深入的描述了可视图与A-star算法的全局航迹静态规划和D-star算法动态路径规划,为之后无人机电力线路巡检中应用自动航迹规划算法提供了借鉴。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年10期）
钱洲元,雷明[4]（2019）在《面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法》一文中研究指出面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显着增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显着;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年10期）
李文广,胡永江,孙世宇,李建增,褚丽娜[5]（2019）在《基于最小转弯半径的无人机转弯航迹规划算法》一文中研究指出针对目前固定翼无人机在区域覆盖侦察任务中无法以最小路径代价实现航带间转弯飞行的问题,提出一种基于最小转弯半径的无人机转弯航迹规划算法。依据无人机情报处理对于航片旁向重迭率的要求,确定航带间距;依据无人机飞行速度及姿态数据,确定无人机的最小转弯半径。提出转弯航迹规划算法,规划航带间转弯航迹。实验结果表明,该方法降低了15%左右的路径代价,提高了无人机在航程有限的约束下,完成任务的可行性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年10期）
杜云,刘冰,邵士凯,彭瑜[6]（2019）在《基于改进粒子群算法的无人机航迹规划》一文中研究指出针对当前基本粒子群算法无人机航迹规划在后期收敛速度比较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,提出一种改进粒子群算法。首先,在迭代前期和后期分段设置惯性权值的调整,实现粒子惯性和寻优行为的平衡;其次,设置一个定值与相邻2次适应度函数最优值比较策略,防止陷入局部最优;最后,引入遗传算法的交叉、变异机制,得出更优的结果。并通过仿真验证了改进粒子群算法在叁维空间航迹规划的有效性和可行性。结果表明,与其他航迹规划算法相比,新算法具有路径长度更短、耗时更少、路径更平滑等优点,加快了收敛速度,提高了航迹规划效率和稳定性。因此,改进算法的航迹规划可得到满足约束关系的最优航迹,对实现自主飞行有重要的参考价值。(本文来源于《河北工业科技》期刊2019年05期）
邱晨,周海峰,王荣杰,林忠华[7]（2019）在《改进蚁群算法的无人救生船航迹规划》一文中研究指出为了缩短无人救生船从出发点到险情发生点所需时间,需要规划一条无碰撞的安全航行路径。针对当前路径规划中存在的问题,提出一种考虑时间优化的改进蚁群算法,将该算法应用于无人救生船航迹优化,建立了无人船在航行过程中的时间模型,得到无人救生船航行路径的时耗计算公式,改变了信息素更新方式。仿真结果表明,与传统蚁群算法相比,改进后的算法能有效降低航行时间。(本文来源于《集美大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
吴翰林,仇志峰,张明,李伯权[8]（2019）在《基于低空风预测模型的安全航迹规划方法》一文中研究指出针对低空救援过程中地形与低空风对救援航空器的航迹的综合影响,提出基于低空风预测模型的安全航迹规划方法。建立低空风预测模型;通过预测模型得出救援区域的风场数据,并提出基于Dijkstra算法的航迹修正方法;以四川省汶川县为例,建立低空救援仿真环境,完成航迹规划的对比分析验证。实验结果表明,方法得出的规划航迹不仅满足安全要求,而且在飞行时间和航行路程方面更有优势。(本文来源于《航空计算技术》期刊2019年05期）
李腾,汤新民[9]（2019）在《基于柔性四维航迹预测的无人机动态围栏规划》一文中研究指出针对固定翼无人机动态地理围栏规划问题,提出一种考虑航迹随机性的规划方法。根据已知的无人机飞行计划,在基于无人机平滑转弯的前提下,预测了其水平轨迹、高度剖面和速度剖面。考虑无人机在航段上飞行时速度的随机性,采用蒙特卡洛仿真方法,验证了平均地速服从正态分布的规律。结合无人机在航段上平均地速的分布规律,计算每个规划时刻的空间位置范围,将此空间范围作为无人机在该规划时刻的动态地理围栏。通过建立案例仿真,得到无人机在该航段上平均飞行时间的预测结果为0.322 h,同时对比了基于速度范围的动态地理围栏规划方法与考虑航迹随机性的动态地理围栏规划方法的空域利用效率的差异,结果表明后者相对于前者大约节省15%的空域资源。(本文来源于《航空计算技术》期刊2019年05期）
陈孔锦,赵文娟,黄勇强,桑岚[10]（2019）在《地形跟随航迹规划》一文中研究指出运用综合航迹平滑算法对地形跟随航迹进行规划,规划的航迹满足飞机机动能力和安全高度限制要求,并分析了飞行速度、飞机机动能力及飞行姿态对规划航迹的影响。(本文来源于《教练机》期刊2019年03期）
航迹规划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对在地形、禁飞区、气象、危险物、通视约束等复杂环境下,无人机叁维航迹规划存在效率差与精度低的问题,本文通过设计多层扩展A*算法,提出了一种顾及复杂环境约束的无人机叁维航迹快速规划方法。该方法剖析典型复杂环境对无人机航迹的多种约束信息等,构建叁维航迹规划环境模型;通过结合无人机自身性能约束,设计多层扩展A*算法进行叁维分层扩展,搜索获取无人机最优参考航迹;采用线简化和线平滑的方式对参考航迹进行简化与优化;最后选择典型案例区域开展试验分析,证明本文方法能够快速准确地规划出复杂环境下的最优可行航线。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
航迹规划论文参考文献
[1].陈乐珠,李钢.基于优化蚁群算法的无人机海岛监测航迹规划[J].电子技术与软件工程.2019
[2].唐俊.顾及复杂环境约束的无人机叁维航迹快速规划[J].测绘通报.2019
[3].刘江川.无人机电力巡检中自动航迹规划的运用[J].通讯世界.2019
[4].钱洲元,雷明.面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[5].李文广,胡永江,孙世宇,李建增,褚丽娜.基于最小转弯半径的无人机转弯航迹规划算法[J].计算机工程与设计.2019
[6].杜云,刘冰,邵士凯,彭瑜.基于改进粒子群算法的无人机航迹规划[J].河北工业科技.2019
[7].邱晨,周海峰,王荣杰,林忠华.改进蚁群算法的无人救生船航迹规划[J].集美大学学报(自然科学版).2019
[8].吴翰林,仇志峰,张明,李伯权.基于低空风预测模型的安全航迹规划方法[J].航空计算技术.2019
[9].李腾,汤新民.基于柔性四维航迹预测的无人机动态围栏规划[J].航空计算技术.2019
[10].陈孔锦,赵文娟,黄勇强,桑岚.地形跟随航迹规划[J].教练机.2019
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