【摘 要】
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复杂环境下飞行器受运行环境、系统结构等诸多约束限制,其定位系统无法对自身位置进行精准定位,定位误差累积到一定程度将导致任务失败.面向实际航迹需保障飞行器安全高效地运行规划,首先研究了算法效率与硬件性能约束条件,重点针对航迹规划过程面临的精准定位、转弯半径与算法效率等约束,构建航迹规划的一般模型和算法;然后,为保证飞行器的效率性与经济性,飞行器目标函数设置为飞行距离最短以及校正次数最少,建立了NSGA-II全局优化协同控制算法,实现了飞行器从航迹规划、校正控制、策略执行、反馈校正的一套全链条智能算法策略;最
【机 构】
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昆明理工大学 交通工程学院,云南 昆明650504;重庆交通大学 经济与管理学院,重庆400074
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复杂环境下飞行器受运行环境、系统结构等诸多约束限制,其定位系统无法对自身位置进行精准定位,定位误差累积到一定程度将导致任务失败.面向实际航迹需保障飞行器安全高效地运行规划,首先研究了算法效率与硬件性能约束条件,重点针对航迹规划过程面临的精准定位、转弯半径与算法效率等约束,构建航迹规划的一般模型和算法;然后,为保证飞行器的效率性与经济性,飞行器目标函数设置为飞行距离最短以及校正次数最少,建立了NSGA-II全局优化协同控制算法,实现了飞行器从航迹规划、校正控制、策略执行、反馈校正的一套全链条智能算法策略;最后进行实例验证.结果表明:在不考虑与考虑转弯半径条件两种情况下,基于NSGA-II算法的航迹规划结果显著优于经典遗传算法,飞行器的总行驶距离与误差校正次数更少、任务成功概率更高、算法性能更优.
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