多无人机自主任务规划方法研究

发布时间：2017-11-26 12:02

  本文关键词：多无人机自主任务规划方法研究

  更多相关文章： 多无人机 协同搜索 协同察打 任务规划 分布式蚁群算法

【摘要】：多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势,其中任务规划,尤其是多无人机复杂环境下的协同任务规划,作为实现无人机自主控制的关键技术之一,对提高无人机的生存率和任务完成率具有重要意义。本文对多无人机协同搜索和协同察打的自主任务规划问题进行了研究,引用模型预测控制的思想,以蚁群算法和粒子群算法为主要优化工具,针对原有算法的不足进行了改进,并与其他方法进行了对比仿真分析。首先研究了同构多无人机协同搜索自主任务规划方法。通过分析任务环境、任务目标建立了协同搜索任务规划的整体优化模型,在分布式模型预测控制的框架下分解成每个子系统的局部优化模型,引用粒子群算法进行求解,并与集中式以及其他分布式的搜索方法进行仿真对比分析,验证了该方法在时间消耗以及目标搜索上的优势。然后针对察打一体化的无人机,研究了多无人机协同察打自主任务规划方法。在敌方威胁环境下建立任务求解模型,提出一种基于改进的分布式蚁群算法,在躲避威胁的基础上实现对任务区域的协同察打,并仿真分析了该方法的收敛性和自适应性。最后,针对由侦察型和察打型无人机构成的异构多无人机系统,提出一种协同察打自主任务规划方法。通过把异构系统分解成同构的侦察型和察打型无人机系统,然后在同构协同搜索和协同察打任务规划算法的基础上,设计了侦察型和察打型无人机之间的协作方式,从而实现异构多无人机系统的察打任务规划,并通过仿真验证了该方法的有效性。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 朱旭;张逊逊;尤谨语;闫茂德;屈耀红;;基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制[J];航空学报;2015年12期

2 陈成;何玉庆;卜春光;韩建达;;基于四阶贝塞尔曲线的无人车可行轨迹规划[J];自动化学报;2015年03期

3 郜晨;甄子洋;龚华军;;雷达威胁环境下的多无人机协同航迹规划[J];应用科学学报;2014年03期

4 田义宏;;任务规划技术对无人飞行器装备发展的作用和影响[J];飞航导弹;2012年12期

5 杜继永;张凤鸣;杨骥;吴虎胜;;多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解[J];控制与决策;2012年11期

6 龙国庆;祝小平;周洲;;多无人机系统协同多任务分配模型与仿真[J];飞行力学;2011年04期

7 傅阳光;周成平;王长青;陈昭;李少华;周其忠;;考虑时间约束的无人飞行器航迹规划[J];宇航学报;2011年04期

8 李炜;张伟;;基于粒子群算法的多无人机任务分配方法[J];控制与决策;2010年09期

9 袁利平;陈宗基;周锐;孔繁峨;;多无人机同时到达的分散化控制方法[J];航空学报;2010年04期

10 彭辉;沈林成;朱华勇;;基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索[J];航空学报;2010年03期

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 李猛;基于智能优化与RRT算法的无人机任务规划方法研究[D];南京航空航天大学;2012年

2 李远;多UAV协同任务资源分配与编队轨迹优化方法研究[D];国防科学技术大学;2011年

3 陈岩;蚁群优化理论在无人机战术控制中的应用研究[D];国防科学技术大学;2007年

4 田菁;多无人机协同侦察任务规划问题建模与优化技术研究[D];国防科学技术大学;2007年

5 叶媛媛;多UCAV协同任务规划方法研究[D];国防科学技术大学;2005年

，

本文编号：1229697