面向无人机集群任务分配的分布式算法研究
发布时间：2022-01-02 04:06
相较于一架多功能昂贵的大型无人机,多架异构低成本无人机集群在作战可靠性和复杂环境适应性方面,具有潜在优势。无人机集群任务分配是通过优化为集群中的无人机选择合理的任务,使集群执行任务的收益最大或执行代价最小,高效实时的任务分配是保障集群作战效能最大的重要手段之一。近年来,分布式的协同任务分配技术（无中心网络节点）得到学术界和工业界的广泛关注。但是,针对相关研究大多停留在算法收敛性的理论分析和纯数字仿真验证阶段,算法设计较少考虑实际计算芯片的资源约束;性能验证方面,缺乏计算芯片在环的半实物平台的支撑。针对这两方面不足,本论文进行了如下的研究。首先,针对无人机-单任务条件下的分配问题,研究了分配算法的目标模型和约束模型,以及基于分布式拍卖算法的求解方法,对算法收敛性做了分析,并进行了仿真验证与分析;针对需要多个无人机一起执行同一个任务的场景,修正了问题模型,研究了基于合同网协议的求解方法,该方法的核心思想是在无人机集群内局部执行“招标-竞标-中标”的流程,对合同网协议进行了仿真分析。针对无人机-多任务分配的场景,研究了基于CBBA算法的求解流程,并进行了仿真分析。采用无人机动态存储任务序列的...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机集群协同作战示意图
架微型无人机并对其进行抛洒和集群控制，又打破了参与蜂群试验的无人机架数的记录。图1-2 F/A-18战斗机“大黄蜂”2017年5月，DARPA、WP(West point)、USNA(United States Naval Academy)和USAFA(United StatesAir ForceAcademy)举行了无人集群实飞挑战赛，挑战者可以在以下几个方面得分：空对空—使用模拟的传感器和武器打击对手的无人机；空对地—将无人机降落在对手的位于地面上的“军旗”；无人集群后勤—使数量尽可能多的无人机长时间保持在高空，以维持无人机数量上的优势。2017年6月，中国电科进行了119架固定翼无人机集群试飞；同年12月，国防科大完成了21架固定翼无人机集群试飞。中国空军装备部也于2018年6、7月份举行了“无人争锋”智能无人机集群系统挑战赛，挑战赛共设3个科目：SC-1密集编队突防、SC-2协同侦搜攻击、SC-3自主返回空中回收，国内共计50支队伍参赛。目前国内外关于通过实际无人机集群试飞验证分布式的任务分配算法的研究结果
间信息交换机集群中，机间信息传递的示意图以图3-1为例，整个无人，如图中所示为线型通信拓扑，无人机i,j,k均想得到任务 信周期对其进行竞标，假设无人机i,j最初被任务 吸引（净收益）。时刻无人机i和无人机j对任务 在0t时刻的出价0 ( ), i jp t p别在更新出价后依旧被任务 吸引，在下一个通信周期2t人机j在 时刻对任务 的出价1( )jp t，于是无人机i对任，此时任务 的价格已经不能吸引无人机j了，于是无人机于无人机k与无人机i不相邻，经过几个通信周期邻居的信时刻收到了无人机i在 时刻对任务 的出价 任务 的出价。少全局价格信息的情况下，无人机k最初对任务 给出了够多的通信周期后，因为通信拓扑的连通性，最终能收到出正确的竞价。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多Agent动态任务分配问题[J]. 张家良,王迎磊,李复名,周涛. 电子技术与软件工程. 2018(18)
[2]多无人机编队队形保持优化控制仿真研究[J]. 秦昂,张登成,魏扬. 飞行力学. 2017(06)
[3]分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法[J]. 黎子芬,李相民,陈金柱,代进进,孔繁峨. 火力与指挥控制. 2012(11)
[4]四旋翼无人机可视化半实物仿真平台研究[J]. 张垚,鲜斌,于琰平,赵勃. 仪器仪表学报. 2012(11)
[5]基于合同网的无人机协同目标分配方法[J]. 钱艳平,夏洁,刘天宇. 系统仿真学报. 2011(08)
[6]无人机半实物仿真系统研究[J]. 刘亮亮,胡延霖,易牧,孟祥忠. 兵工自动化. 2008(03)
[7]拍卖方法引入多Agent系统[J]. 金涬,石纯一. 计算机科学. 2003(08)
[8]一种基于虚拟现实技术的分布式半实物仿真平台研究和实现[J]. 王绍棣,谢涛,王汝传,孙知信,庄佳. 系统仿真学报. 2001(03)
[9]半实物仿真系统的实时性分析[J]. 姚新宇,黄柯棣. 计算机仿真. 1999(04)
博士论文
[1]多无人机协同任务规划技术研究[D]. 邓启波.北京理工大学 2014
本文编号：3563438
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机集群协同作战示意图
架微型无人机并对其进行抛洒和集群控制，又打破了参与蜂群试验的无人机架数的记录。图1-2 F/A-18战斗机“大黄蜂”2017年5月，DARPA、WP(West point)、USNA(United States Naval Academy)和USAFA(United StatesAir ForceAcademy)举行了无人集群实飞挑战赛，挑战者可以在以下几个方面得分：空对空—使用模拟的传感器和武器打击对手的无人机；空对地—将无人机降落在对手的位于地面上的“军旗”；无人集群后勤—使数量尽可能多的无人机长时间保持在高空，以维持无人机数量上的优势。2017年6月，中国电科进行了119架固定翼无人机集群试飞；同年12月，国防科大完成了21架固定翼无人机集群试飞。中国空军装备部也于2018年6、7月份举行了“无人争锋”智能无人机集群系统挑战赛，挑战赛共设3个科目：SC-1密集编队突防、SC-2协同侦搜攻击、SC-3自主返回空中回收，国内共计50支队伍参赛。目前国内外关于通过实际无人机集群试飞验证分布式的任务分配算法的研究结果
间信息交换机集群中，机间信息传递的示意图以图3-1为例，整个无人，如图中所示为线型通信拓扑，无人机i,j,k均想得到任务 信周期对其进行竞标，假设无人机i,j最初被任务 吸引（净收益）。时刻无人机i和无人机j对任务 在0t时刻的出价0 ( ), i jp t p别在更新出价后依旧被任务 吸引，在下一个通信周期2t人机j在 时刻对任务 的出价1( )jp t，于是无人机i对任，此时任务 的价格已经不能吸引无人机j了，于是无人机于无人机k与无人机i不相邻，经过几个通信周期邻居的信时刻收到了无人机i在 时刻对任务 的出价 任务 的出价。少全局价格信息的情况下，无人机k最初对任务 给出了够多的通信周期后，因为通信拓扑的连通性，最终能收到出正确的竞价。
【参考文献】：
期刊论文
[1]多Agent动态任务分配问题[J]. 张家良,王迎磊,李复名,周涛. 电子技术与软件工程. 2018(18)
[2]多无人机编队队形保持优化控制仿真研究[J]. 秦昂,张登成,魏扬. 飞行力学. 2017(06)
[3]分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法[J]. 黎子芬,李相民,陈金柱,代进进,孔繁峨. 火力与指挥控制. 2012(11)
[4]四旋翼无人机可视化半实物仿真平台研究[J]. 张垚,鲜斌,于琰平,赵勃. 仪器仪表学报. 2012(11)
[5]基于合同网的无人机协同目标分配方法[J]. 钱艳平,夏洁,刘天宇. 系统仿真学报. 2011(08)
[6]无人机半实物仿真系统研究[J]. 刘亮亮,胡延霖,易牧,孟祥忠. 兵工自动化. 2008(03)
[7]拍卖方法引入多Agent系统[J]. 金涬,石纯一. 计算机科学. 2003(08)
[8]一种基于虚拟现实技术的分布式半实物仿真平台研究和实现[J]. 王绍棣,谢涛,王汝传,孙知信,庄佳. 系统仿真学报. 2001(03)
[9]半实物仿真系统的实时性分析[J]. 姚新宇,黄柯棣. 计算机仿真. 1999(04)
博士论文
[1]多无人机协同任务规划技术研究[D]. 邓启波.北京理工大学 2014
本文编号：3563438
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3563438.html
