基于稀疏A*算法与进化算法的无人机动态航迹规划研究



基于稀疏A*算法与进化算法的无人机动态航迹规划研究

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基于稀疏A*算法与进化算法的无人机动态航迹规划研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第1章绪论	第9-19页
· 选题背景及意义	第9-10页
· 无人机的发展	第10-12页
· 无人机发展历史概述	第10页
· 国外发展现状	第10-11页
· 国内发展现状	第11-12页
· 发展趋势	第12页
· 无人机航迹规划问题的研究现状	第12-16页
· 无人机航迹规划现状	第13-14页
· 无人机航迹规划算法研究现状	第14-16页
· 研究现状分析	第16页
· 研究的主要内容及创新点	第16-17页
· 论文内容安排	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第2章飞行环境与规划问题建模	第19-35页
· 无人机航迹规划系统组成	第19-20页
· 飞行环境建模	第20-31页
· 威胁类型及其等效模型	第20-26页
· 数字地图高程模型	第26-28页
· 全概率综合数字地图技术	第28-31页
· 规划问题建模	第31-34页
· 航迹的约束条件	第31-33页
· 航迹代价评估函数	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第3章基于稀疏A*算法及其改进型的航迹规划方法设计	第35-47页
· 基于稀疏A*算法的静态航迹规划设计	第35-40页
· 稀疏A*算法原理	第35-37页
· 稀疏A*算法流程	第37页
· 基于稀疏A*算法的航迹规划设计	第37-39页
· 算法复杂度	第39-40页
· 基于改进型稀疏A*算法的静态航迹规划设计	第40-43页
· 改进型稀疏A*算法原理	第40-41页
· 改进型稀疏A*算法流程	第41页
· 基于改进型稀疏A*算法的航迹规划设计	第41-42页
· 算法复杂度	第42-43页
· 算法仿真及其结果对比	第43-46页
· 基于两种算法的静态航迹规划仿真	第43-46页
· 仿真结果对比及分析	第46页
· 本章小结	第46-47页
第4章基于稀疏A*算法与进化算法的航迹规划方法设计	第47-61页
· 进化算法介绍	第47-49页
· 进化算法介绍	第47-48页
· 遗传算法介绍	第48-49页
· 稀疏A*算法与进化算法的结合框架设计	第49-50页
· 稀疏A*算法与遗传算法的结合原理	第50-55页
· 基因编码	第50-51页
· 适应度评价函数	第51页
· 遗传算子设计	第51-52页
· 初始种群及迭代次数	第52-53页
· 稀疏A*算法与遗传算法的结合设计	第53-54页
· 算法复杂度	第54-55页
· 仿真结果及对比分析	第55-59页
· 基于稀疏A*算法与进化算法的航迹规划仿真	第55-57页
· 三种算法的仿真结果对比与分析	第57-59页
· 本章小结	第59-61页
第5章基于混合进化算法的无人机动态航迹规划	第61-72页
· 基于混合进化算法的无人机动态航迹规划方法介绍	第61-63页
· 不确定环境下，基于固定目标的实时航迹规划	第63-67页
· 规避远近突发威胁的无人机动态航迹规划设计	第63-64页
· 动态航迹规划仿真	第64-67页
· 仿真结果及分析	第67页
· 不确定环境下，基于动态目标跟随的实时航迹规划	第67-71页
· 规避突发威胁及跟随目标的动态航迹规划设计	第67-68页
· 动态航迹规划仿真	第68-71页
· 仿真结果及分析	第71页
· 本章小结	第71-72页
第6章总结与展望	第72-74页
· 总结	第72页
· 展望	第72-74页
参考文献	第74-78页
攻读硕士期间发表论文情况	第78-79页
致谢	第79-80页

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