【摘 要】
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随着技术的进步,近年来飞行器已经朝着智能化,微型化的方向发展。仿生扑翼微型飞行器作为近年来飞行器研究领域的热点,具有质量轻、体积小、机动性强、隐蔽性高等特点。优良的仿生性能使其拥有广阔的应用场景,众多研究者也围绕仿生扑翼微型飞行器开展了大量的研究工作。扑翼微型飞行器的研究涉及了众多的学科领域,包括机械,电子,控制以及人工智能相关的知识,研究的最终目标就是能够设计出一款融合多学科、能够自主飞行的扑翼
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随着技术的进步,近年来飞行器已经朝着智能化,微型化的方向发展。仿生扑翼微型飞行器作为近年来飞行器研究领域的热点,具有质量轻、体积小、机动性强、隐蔽性高等特点。优良的仿生性能使其拥有广阔的应用场景,众多研究者也围绕仿生扑翼微型飞行器开展了大量的研究工作。扑翼微型飞行器的研究涉及了众多的学科领域,包括机械,电子,控制以及人工智能相关的知识,研究的最终目标就是能够设计出一款融合多学科、能够自主飞行的扑翼微型飞行器。路径规划作为无人机自主飞行的一项关键技术,对于实现扑翼微型飞行器最终的自主飞行,完成特定任务有着至关重要的作用。然而,目前对于扑翼微型飞行器的研究主要集中在机械结构的设计和控制系统的开发上,围绕扑翼微型飞行器进行路径规划的相关研究还未完全开展,基于该背景,本文开展了以下的研究。首先,针对无人机路径规划所需要的约束条件,建立了仿生扑翼微型飞行器的相关约束模型:包括扑翼微型飞行器最远飞行距离约束、最小转弯半径约束、飞行高度约束以及最小步长约束。同时考虑到实际飞行环境,建立了扑翼微型飞行器所处环境空间的威胁模型,主要包含自然环境威胁、雷达监测威胁以及武器威胁。根据性能约束与威胁模型,建立了路径规划综合代价模型,后文将基于该综合代价模型进行路径规划的研究。其次,研究了扑翼微型飞行器全局路径规划的问题。全局路径规划指扑翼微型飞行器在完全已知的环境空间内进行路径规划,本文将全局路径规划划分为基于定高飞行的路径规划问题和三维路径规划问题。定高飞行是扑翼微型飞行器飞行时的一种特殊情况,可以将其简化为二维平面内的路径规划问题,论文选用了A*算法进行求解。首先结合建立的扑翼微型飞行器综合代价模型,对A*算法的代价函数进行了设计,使得通过A*算法寻优得到的路径能满足扑翼微型飞行器自身约束。三维环境下的路径规划主要解决了扑翼微型飞行器普通飞行时的路径规划问题,本文选用了蚁群算法(ACO)进行研究。首先结合前文建立的威胁约束,建立了符合本文扑翼微型飞行器路径规划的环境空间。随后结合扑翼微型飞行器自身的性能约束,编写代码进行了仿真实验分析,得到了三维环境下的飞行路径。最后,基于实际应用场景,研究了局部路径规划问题。扑翼微型飞行器在实际飞行环境中不仅会遇到静态的障碍物,还会遇到动态的障碍物,因此扑翼微型飞行器必须能够处理环境中动态障碍物,即动态环境下的路径规划问题也需要得到有效解决。因此,本文基于全局路径规划的研究基础,通过对蚁群算法进行改进,研究了扑翼微型飞行器动态环境下的路径规划问题,以期满足实际应用场景。仿真结果表明所用方法能够解决简单动态环境下的路径规划问题。
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