【摘 要】
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无人机技术是顺应科技发展潮流的新生儿。近些年,无人机技术正由传统简单型无人机快速向自主飞行、多机飞行等智能领域跨进。自主化无人机系统包括上层智能算法和底层控制系统两部分组成。航线规划算法的研究是当前热点,算法研究的最根本初衷在于落实工程应用。本文以实现无人机航线规划系统为目的,研究并设计了基于粒子群优化的无人机航线规划系统。主要研究内容如下:首先,建立了航线规划模型。对粒子群优化算法的原理和基本流
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无人机技术是顺应科技发展潮流的新生儿。近些年,无人机技术正由传统简单型无人机快速向自主飞行、多机飞行等智能领域跨进。自主化无人机系统包括上层智能算法和底层控制系统两部分组成。航线规划算法的研究是当前热点,算法研究的最根本初衷在于落实工程应用。本文以实现无人机航线规划系统为目的,研究并设计了基于粒子群优化的无人机航线规划系统。主要研究内容如下:首先,建立了航线规划模型。对粒子群优化算法的原理和基本流程进行解析,分析了可能对无人机飞行造成威胁的外在因素并建模。根据约束条件构建了求解最优航迹点的综合代价评估函数。以粒子群求解结果为初值,采用三次样条插值方法对最优航迹点做进一步处理得到较为平滑的航线。其次,设计了系统总体技术路线。对无人机航线规划系统功能需求、实物飞行和仿真实验的区别进行了详细分析,针对性的完成了包括控制方案、算法启动方式、系统通信结构在内的无人机系统设计和地面平台软件的控制、显示设计,并从多方面考虑,对系统关键硬件做了选型工作。然后,完成了地面平台系统软件的开发。基于ROS（Robot Operating System）框架完成了地面计算机和板载计算机的组网和测试,对ROS系统自身特性做了简要分析。针对系统软件设计方案,一部分采用多进程、模块化的设计思想,利用QML描述性文件和C++编程语言对开源QGround Control地面站进行了功能丰富;另一部分以ROS节点的方式设计了地面平台终端窗口,实现了对无人机的指令控制和状态信息显示功能。最后,完成了软件在环仿真和实物飞行测试,并对实验结果做出了分析。完成无人机器件的选型、组装和调试工作,通过地面平台和无人机联调,分别采用跟踪控制方法和调节控制方法进行两组实验,实现了对系统各项功能的检测。通过飞行日志和ROS工具对飞行数据进行分析,实验结果表明,论文设计的航线规划系统能可靠完成无人机航线规划任务,同时证明了粒子群算法在航线优化方面具有一定实际意义。
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