多无人机任务分配与路径规划算法研究

发布时间：2017-05-31 12:18

  本文关键词：多无人机任务分配与路径规划算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多无人机协同是充分发挥无人机先天优势、利用多无人机完成复杂任务的重要应用。在多无人机协同中,任务分配是为了以最小的代价完成对各子任务的指派,是解决多机多任务问题的关键之一；路径规划是指无人机在有障碍／威胁的工作环境中,寻求从起点到终点的最优或次优路径,是实现无人机自主飞行的关键之一。本文开展了对无人机的任务分配和路径规划的研究,提出了相应的改进算法以提高多无人机协同的能力和效率。在任务分配问题中,分析了较为成熟的匈牙利算法和拍卖算法。在综合上述算法原理的基础上提出基于匈牙利算法启发的改进的任务分配算法,并通过方阵与非方阵的仿真算例分析,验证了该算法在满足任务分配要求的同时,具备了良好的时间性能和优越的适应能力。在路径规划方面,人工势场法多用于解决路径规划问题。但常规人工势场法无法适应复杂环境,易陷入局部停滞状态,且所规划路径不够平滑,对此提出了一种改进的人工势场法。该算法主要的改进：一为对威胁的连通性进行分析,借鉴几何拓扑学思想得到可行解域；二为基于威胁分布的全局性信息,在可行解域内进行航迹点预规划,弥补常规人工势场法易陷入局部最小而无法找到可行路径的不足；三为改进人工势场法中的引力函数,通过多次迭代,并进行曲率检查,以获得足够平滑的可飞路径。在上述算法基础上进行了多无人机的任务分配和路径规划仿真研究。仿真分析表明,将两个改进算法应用于多无人机协同系统,不仅提高了系统的整体规划效率,而且具有较强寻优能力及适应性。
【关键词】：无人机协同 威胁建模 任务分配 路径规划
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪论14-20
• 1.1 研究背景与意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-19
• 1.2.1 无人机任务分配15-17
• 1.2.2 无人机路径规划17-19
• 1.3 文章结构19-20
• 第2章 任务分配和路径规划模型20-32
• 2.1 无人机威胁模型20-23
• 2.1.1 威胁势场模型20-21
• 2.1.2 威胁源模型21-23
• 2.2 无人机任务分配23-26
• 2.2.1 任务分配原则23
• 2.2.2 任务分配数学模型23-25
• 2.2.3 任务分配算法25-26
• 2.3 无人机路径规划26-30
• 2.3.1 基本原则26
• 2.3.2 环境模型26-27
• 2.3.3 约束模型27-29
• 2.3.4 路径规划算法29-30
• 2.4 多无人机协同系统架构30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 基于匈牙利算法的改进分配算法32-40
• 3.1 匈牙利算法32-33
• 3.2 拍卖算法33-35
• 3.3 基于匈牙利算法的改进分配算法35-39
• 3.3.1 数学模型35-36
• 3.3.2 算法实现36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 基于改进人工势场法的路径规划算法40-47
• 4.1 概述40
• 4.2 人工势场法40-41
• 4.3 基于人工势场法的改进算法41-46
• 4.3.1 建模与分析41-43
• 4.3.2 路径预规划43-44
• 4.3.3 算法模型改进44-45
• 4.3.4 算法实现45-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 多无人机协同仿真与分析47-62
• 5.1 仿真环境47-48
• 5.2 任务分配48-61
• 5.2.1 方阵算例48-49
• 5.2.2 非方阵算例49-54
• 5.2.3 路径规划54
• 5.2.4 单机单目标仿真54-58
• 5.2.5 多机多目标仿真58-61
• 5.3 结果分析61-62
• 第6章 总结与展望62-64
• 6.1 工作总结62
• 6.2 研究展望62-64
• 参考文献64-69
• 攻读硕士期间主要的研究成果69

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