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生物启发的多无人机协同四维航迹规划方法研究

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生物启发的多无人机协同四维航迹规划方法研究
论文目录
 
致谢第1-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-18页
符号说明第18-20页
第1章 绪论第20-42页
  1.1 研究背景与意义第20-23页
  1.2 多无人机协同4D航迹规划研究现状第23-32页
    1.2.1 国外研究现状第24-30页
    1.2.2 国内研究水平第30-31页
    1.2.3 小结第31-32页
  1.3 广义tau理论在运动规划领域的研究现状第32-37页
    1.3.1 Tau理论第32-34页
    1.3.2 广义tau理论第34页
    1.3.3 Tau制导策略第34-36页
    1.3.4 Tau制导策略在运动规划中的应用第36-37页
  1.4 本文主要工作和内容安排第37-42页
    1.4.1 本文的研究内容和主要贡献第38-39页
    1.4.2 本文的章节安排第39-42页
第2章 生物启发的4D航迹制导策略第42-64页
  2.1 广义tau理论及已有tau制导策略第42-51页
    2.1.1 广义tau理论第42-43页
    2.1.2 已有tau制导策略第43-51页
  2.2 基于简谐运动的本征tau-harmonic制导策略第51-54页
  2.3 改进tau-G制导策略第54-62页
    2.3.1 改进tau-G制导策略第54-58页
    2.3.2 使策略有效的耦合系数取值范围第58-59页
    2.3.3 制导过程中的速度极值第59-62页
  2.4 本章小结第62-64页
第3章 基于tau-H策略的集中式多UAV协同4D航迹规划第64-82页
  3.1 引言第64-65页
  3.2 集中式4D航迹规划问题第65-67页
  3.3 集中式4D航迹规划方法第67-73页
    3.3.1 航迹优化算法第67-69页
    3.3.2 冲突检测与消解算法第69-72页
    3.3.3 协同4D航迹规划算法完整流程第72-73页
  3.4 仿真结果与分析第73-80页
    3.4.1 全局4D航迹优化第74-76页
    3.4.2 算法整体性能第76-78页
    3.4.3 4D航迹跟踪第78-80页
  3.5 本章小结第80-82页
第4章 基于改进tau-G策略的分布式多UAV4D航迹规划第82-104页
  4.1 引言第82-83页
  4.2 分布式4D航迹规划问题第83-87页
    4.2.1 分布式多UAV体系结构第83-85页
    4.2.2 基于改进tau-G策略的4D航迹规划第85-86页
    4.2.3 分布式4D航迹优化问题第86-87页
  4.3 分布式4D航迹规划方法第87-90页
    4.3.1 基于分布式滚动优化的协同4D航迹优化第87-89页
    4.3.2 局部航迹优化问题的优化算法第89-90页
  4.4 基于Matlab虚拟现实工具箱的可视化仿真系统搭建第90-96页
    4.4.1 Matlab虚拟现实工具箱第90-93页
    4.4.2 分布式多UAV系统的Simulink模型设计第93-94页
    4.4.3 虚拟现实工具箱与Simulink模型的交互第94-96页
  4.5 仿真结果与分析第96-103页
    4.5.1 编队集结第99-101页
    4.5.2 运动目标跟踪第101-102页
    4.5.3 仿真全过程的性能第102-103页
  4.6 本章小结第103-104页
第5章 基于多智能体Q学习算法的4D航迹规划第104-122页
  5.1 引言第104-105页
  5.2 基于WFNNQ学习的4D航迹规划第105-110页
    5.2.1 4D航迹规划的状态与动作第105-107页
    5.2.2 WFNNQ学习算法第107-110页
    5.2.3 航迹回报函数的设计第110页
  5.3 基于多智能体WFNNQ的4D航迹规划第110-115页
    5.3.1 已有多智能体Q学习算法第110-111页
    5.3.2 基于WoLF-PHC的多UAV 4D航迹规划第111-115页
  5.4 仿真结果与分析第115-120页
    5.4.1 仿真全过程的性能第116-118页
    5.4.2 编队集结第118-119页
    5.4.3 运动目标跟踪第119-120页
  5.5 本章小结第120-122页
第6章 基于tau矢量场的多UAV协同4D制导第122-138页
  6.1 引言第122-123页
  6.2 四维tau制导矢量场的构建第123-127页
  6.3 基于τVFG的多机协同standoff跟踪第127-137页
    6.3.1 多机协同standoff跟踪问题第127-129页
    6.3.2 基于τVFG的多机协同standoff跟踪方法第129-133页
    6.3.3 仿真结果与分析第133-137页
  6.4 本章小结第137-138页
第7章 总结与展望第138-142页
  7.1 全文总结第138-140页
  7.2 未来工作展望第140-142页
参考文献第142-158页
作者简历第158页
攻读博士学位期间的主要研究成果第158页

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