无人智能运载器航路规划方法及其应用

《无人智能运载器航路规划方法及其应用/智能科学技术著作丛书》第1章 概述1.1 引言1.2 无人智能运载器1.2.1 无人机1.2.2 无人地面车1.2.3 无人水面艇1.2.4 无人潜器1.3 航路规划技术1.4 本书结构第2章 基于蚁群优化的航路规划方法2.1 蚁群算法2.1.1 产生与发展2.1.2 生物学原理2.1.3 蚁群优化元启发式算法2.1.4 蚁群算法与其他仿生优化算法的比较2.2 水下运载器三维空间航路规划问题描述2.3 环境建模2.3.1 三维海底地形的构造2.3.2 三维环境空间的抽象建模2.4 基于离散域蚁群算法的三维空间航路规划方法2.4.1 算法设计2.4.2 算法仿真与分析2.5 基于连续域蚁群算法的三维空间航路规划方法2.5.1 算法设计2.5.2 算法仿真与分析第3章 基于空间弹性绳算法的航路规划方法3.1 空间弹性绳算法建模3.1.1 弹性绳的定义3.1.2 运动性质建模3.1.3 弹性绳算法流程3.1.4 收敛性分析3.1.5 收敛速度分析3.2 球形障碍环境下航路规划方法3.2.1 球形障碍环境空间模型3.2.2 收缩、滑动和碰撞的计算3.2.3 弹性绳算法的计算步骤3.3 海底地形障碍环境下航路规划方法3.3.1 真实海底地形环境空间模型3.3.2 收缩、滑动和碰撞的计算3.3.3 弹性绳算法的计算步骤3.4 仿真实验及分析3.4.1 收敛性仿真实验3.4.2 收敛速度仿真实验3.4.3 球形障碍环境下航路规划3.4.4 海底地形障碍环境下航路规划第4章 基于粒子群优化算法的航路规划方法4.1 粒子群优化算法4.1.1 算法原理4.1.2 算法特点及研究现状4.1 3 PSO在航路规划中的应用4.2 一种极坐标环境下的粒子群航路规划方法4.2.1 极坐标环境建模4.2.2 航路规划方法设计4.2.3 仿真实验及分析4.3 动态已知环境下的局部航路规划方法4.3.1 动态环境建模方法4.3.2 局部航路规划避障模型4.3.3 基于PSO算法的避碰策略及分析4.3.4 仿真实验及分析4.4 动态未知环境的局部航路规划4.4.1 滚动窗口航路规划方法4.4.2 基于观测窗口的局部航路规划方法4.4 3仿真实验及分析4.5 基于PSO的多航路规划方法4.5.1 算法的基本思想4.5.2 多航路规划算法设计4.5.3 粒子群的多样化4.5.4 多群体的隔离进化4.5.5 仿真实验及分析第5章 基于协同进化的航路规划方法5.1 协同进化算法5.1.1 算法基本特征与类型5.1.2 算法基本框架5.1.3 算法动力学描述5.1.4 协同进化算法与其他进化算法的对比分析5.2 多飞行器协同航路规划问题建模5.2.1 问题描述5.2.2 问题建模5.3 多飞行器协同航路规划方法设计5.3.1 协同航路规划基本流程5.3.2 航路编码和种群初始化5.3.3 适应度函数设计5.3.4 进化操作算子设计5.3.5 算法流程5.3.6 仿真实验与分析第6章 基于萤火虫算法的航路规划方法6.1 萤火虫算法6.1.1 基本思想6.1.2 数学描述6.1.3 算法流程6.1.4 算法性能分析6.2 萤火虫算法改进研究6.2.1 基本萤火虫算法问题分析6.2.2 参数自适应调整策略6.2.3 自主飞行策略6.2.4 随机步长改进方法6.2.5 改进算法描述6.2.6 仿真实验6.3 基于萤火虫的三维航路规划方法6.3.1 航路表达6.3.2 评价函数设计6.3.3 萤火虫算法编码6.3.4 航路规划流程设计6.3.5 仿真实验6.4 基于混合算法的运载器三维航路规划方法6.4.1 混合算法描述6.4.2 算法编码与执行流程6.5 仿真实验6.5.1 算法有效性测试6.5.2 迭代次数对规划结果影响实验6.5.3 种群规模对规划结果影响实验

无人智能运载器是一种无人操作的、全自主或半自主的、智能化的运载体，是一种特殊的智能机器人。无人智能运载器航路规划技术主要解决运载器在任务执行前和执行过程中行进的问题，是决定无人智能运载器智能化、自主化水平高低的关键技术之一。《无人智能运载器航路规划方法及其应用》整理作者刘利强、李刚、赵玉新课题组近年来的部分研究成果，深入全面介绍了基于蚁群优化的航路规划方法、基于空间弹性绳算法的航路规划方法、基于粒子群优化算法的航路规划方法、基于协同进化的航路规划方法、基于萤火虫算法的航路规划方法，详细给出了各种航路规划方法的基本思想、流程和仿真结果。