风影响下的无人机任务分配问题研究

发布时间：2020-10-27 08:15

　　 无人机的任务分配是无人机研究的重点问题。在实际飞行中风对无人机的控制方式产生重要影响,导致无人机的地速大小和方向发生改变,从而使无人机飞行相同航迹任务的飞行时间发生改变,因此,在考虑风的前提下研究以最小化无人机飞行时间为优化目标的无人机任务分配问题具有一定的实际意义。首先,针对旋翼无人机在风场环境下的任务分配问题进行研究。根据风速、无人机空速和地速之间的矢量关系,以无人机完成所有任务点访问并返回起点时的时间最小化为优化目标,构建了变速VRP模型(VS-VRP),并通过实验证明了风对旋翼无人机任务分配结果存在的影响。然后,在上述问题的基础上考虑固定翼无人机存在动力学约束,将任意两个目标点间的欧式距离拓展为杜宾路径,进一步地对风影响下的固定翼无人机任务分配进行研究。构建了杜宾路径变速VRP模型(DP-VS-VRP)。通过设计交叉算子和变异算子,采用遗传算法对该问题有风以及不同风场情形进行求解,实验结果表明,在考虑无人机动力学约束的情形下,风场存在对固定翼无人机任务分配同样存在影响,且该模型能够有效的给出无人机在固定风场环境下的任务分配方案。
【学位单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V279
【部分图文】：

39POPSIZE=600 POPSIZE=800图 4.9 风速为 5m/s 的东风环境中，不同规模、交叉、变异概率下固定翼无人机最短航时Fig 4.9 Minimum time in east wind field with wind speed of 5 m/s obtained by using differentpopulation sizes and crossover and mutation probabilities

(b) 不同种群规模下，交叉概率对算法求解结果的影响图 4.10 不同种群规模下，交叉和变异概率对算法求解结果的影响ffect of crossover and mutation probabilities on the results of the algorithm unpopulation sizes观地体现不同种群和不同交叉和变异概率下算法求解结果的差0 的种群规模下，选择三组交叉和变异概率的配置，在同样的实实验，得到最短时间平均值随迭代次数变化的情况如图 4.11

(b) Popsize =800图 4.11 两种种群规模下三种交叉和变异概率配置下算法求解过程gorithm solving process when given two population sizes and three kindand mutation probability configurations规模为 400 时，三组交叉和变异概率配置下算法计算结果为 0.9 和变异概率为 0.5 时，算法的求解效果最好；当种群组交叉和变异概率配置下算法计算结果的差异明显减小，特后，(Pc=0.9, Pm=0.5)和(Pc=0.7, Pm=0.2)下可以得到相同的计的是，较小的种群规模在相同的迭代次数下可以降低算法考虑上述实验过程与结果，在后续的实验中将交叉概率设.5，种群规模设为 400，迭代次数设为 200。结对风影响下的固定翼无人机任务分配问题基于 VS-VRP 模-VS-VRP 模型，并针对该模型设计了遗传算法中的交叉算子
【参考文献】

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本文编号：2858292