动态环境下的多无人机协同控制技术研究与验证
发布时间：2020-08-20 18:42
【摘要】：随着无人机应用面临的实际环境越来越复杂,多无人机的协同控制已经成为了当下研究的重点。尽管当前静态环境下的多无人机协同控制有着大量的研究,然而对多无人机在动态环境下执行任务的实时路径规划也有着迫切的需求,相关研究显得至关重要。论文针对于动态环境下的多无人机协同控制面临的问题,构建了基于人工势场法和栅格法的环境模型,并基于该模型,对多无人机的实时任务分配和多无人机的实时路径规划进行深入研究。论文的主要研究成果如下:1.提出一种基于改进粒子群算法的多无人机实时任务分配算法该算法在传统粒子群算法的基础上,根据遗传算法的染色体编码方式结合任务分配模型重新定义了粒子编码结构;然后使用交叉算子和变异算子对粒子进行更新,并线性改变权重,使得算法能够快速迭代得到任务分配序列。2.提出一种基于改进A-star算法的多无人机实时路径规划算法该算法通过重新定义A-star算法中的启发函数,并且回溯到障碍物点的父亲节点进行路径重规划,解决了 A-star算法在规划路径遇到未知障碍时需要从起点重新规划的问题。3.提出一种基于改进遗传算法的多无人机实时路径规划算法该算法基于栅格法的环境模型,重新定义了染色体的编码结构、适应度函数和染色体的更新策略,使得算法能够有效避免障碍物,并快速向全局最优值迭代得到规划路径。本文针对以上算法设计了仿真实验,实验表明,以上算法均能够在保证最优结果的同时具有良好的计算效率,符合实时任务分配和实时路径规划的要求。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;V279;V249.1
【图文】：
的一个质点，如果某一栅格内存在障碍物，则将该栅格定义为障碍栅格｜２６］，如图逡逑３－１上黑色栅格所示；如果栅格内不存在障碍物，则将该栅格定义为自由栅格，逡逑如图３－１上的白色栅格所示。逡逑ｉｆｌＵ逦Ｇｏａｌ逡逑■邋■W逡逑＝■＝＝＝＝＝＿＝＝＝■逡逑Ｓ．邋ａｒｔ逡逑0逡逑图３－１g醺穹ㄊ疽馔煎义鲜褂谜庵终习硎痉椒ǎ枚喔稣习じ窨梢云春铣刹煌巫吹恼习铩５义鲜遣还嬖蛐巫吹恼习锝峒哟舐肪豆婊惴ǖ哪讯龋月肪豆婊惴ǖ男试戾义铣捎跋欤缤迹常菜尽Ｋ裕朔奖懵肪豆婊募扑悖谑褂谜习じ癖硎惧义险习锖螅话慊岫钥占淠诓康恼习锝写恚郏玻罚荩砗蟮恼习锶缤迹常乘义鲜荆哄义希ǎ保
本文编号：2798314
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;V279;V249.1
【图文】：
的一个质点，如果某一栅格内存在障碍物，则将该栅格定义为障碍栅格｜２６］，如图逡逑３－１上黑色栅格所示；如果栅格内不存在障碍物，则将该栅格定义为自由栅格，逡逑如图３－１上的白色栅格所示。逡逑ｉｆｌＵ逦Ｇｏａｌ逡逑■邋■W逡逑＝■＝＝＝＝＝＿＝＝＝■逡逑Ｓ．邋ａｒｔ逡逑0逡逑图３－１g醺穹ㄊ疽馔煎义鲜褂谜庵终习硎痉椒ǎ枚喔稣习じ窨梢云春铣刹煌巫吹恼习铩５义鲜遣还嬖蛐巫吹恼习锝峒哟舐肪豆婊惴ǖ哪讯龋月肪豆婊惴ǖ男试戾义铣捎跋欤缤迹常菜尽Ｋ裕朔奖懵肪豆婊募扑悖谑褂谜习じ癖硎惧义险习锖螅话慊岫钥占淠诓康恼习锝写恚郏玻罚荩砗蟮恼习锶缤迹常乘义鲜荆哄义希ǎ保
本文编号：2798314
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