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面向移动目标追踪的多无人机分布式估计及快速航迹规划

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摘要

无人机以其成本低、无人员伤亡、机动性能好,使用方便等优点,在现代军事领域中具有极其重要的作用,在民用领域中更有广阔的应用前景。在目前的无人机航迹规划问题相关研究中,无人机的飞行参考轨迹大多是在无人机执行任务前事先设定的,但在有些情况中,无人机的飞行轨迹并不能提前预知,而是需要无人机在飞行过程中进行实时估计,因此,对未知移动目标的状态估计进行研究具有重要意义。而且,由于无人机的飞行速度较快,为了满足无人机控制系统的实时性要求,还需要对无人机的快速航迹规划算法进行一定的研究。本文主要研究内容可以分为以下几个方面: 针对地面移动目标状态未知的情况,首先,每架无人机基于无自身机载传感器测量值,采用平方根容积信息滤波技术对目标位置进行估计,得到信息滤波的信息向量预测值、信息矩阵预测值以及信息向量的增量、信息矩阵增量。其次,基于无人机之间的通信拓扑结构,选取合适的一致性加权系数、一致性迭代步数对单架无人机获取的滤波相关结果进行一致性融合处理,从而得到更加准确的目标估计值。 针对无人机航迹规划问题,采用模型预测控制方法进行优化求解。考虑到模型预测控制在求解优化问题时需要反复在线计算,消耗较长的时间,为了将其更好的应用于无人机航迹规划问题中,满足无人机控制系统的实时性需求,本文对快速模型预测控制算法进行了一定的研究。通过对控制对象模型、约束条件的线性化,指标函数的重构得到变换后的线性优化问题,进而利用一阶KKT条件、牛顿法等技术迭代更新优化变量,实现无人机的快速航迹规划。 最后,本文将目标估计算法和无人机快速模型预测控制算法进行了有效结合,实现了多架无人机对移动目标的协同实时追踪。基于无人机的当前状态和传感器测量值进行目标估计,根据目标估计的结果进行下一步的无人机航迹规划。并且在无人机的航迹规划过程中考虑了同一高度的无人机之间的避撞约束,以及不同高度无人机之间的通信拓扑变化。文章给出了整体系统的控制框图以及算法步骤,仿真结果验证算法的有效性以及整体系统的可行性。

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