城市环境下多无人机应急救灾任务分配技术研究

发布时间：2017-09-30 16:30

  本文关键词：城市环境下多无人机应急救灾任务分配技术研究

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【摘要】：无人机成本低,部署灵活,执行任务能力强,因此将无人机应用于城市环境下的应急救灾前景广阔。由于城市环境复杂且存在多种突发事件,综合考虑无人机的能力进行任务分配能够显著提高无人机群协同执行任务的效能。本文针对城市环境下的多无人机应急救灾任务分配问题进行了研究。首先,针对城市环境建立简单数学模型,分析无人机应急救灾任务要求以及应用载荷特性,建立了多无人机同构任务系统和异构任务系统,阐述了其中的多种任务类型,包括搜索、探测、分类、处置和监控等任务,并分析多种救灾任务自身以及任务之间的约束关系。其次,以城市为背景,无人机应急救灾任务分配为研究对象,建立了高空MUAV监控低空SUAV执行的层次化任务分配模型,设计了多目标优化函数。改进粒子群优化(PSO)算法,通过加入惯性权重的凹函数递减策略与将人工蜂群(ABC)算法引入到粒子群迭代环节,较好地解决粒子群算法易陷入局部最优的问题,同时提高算法收敛速度采用改进后的ABC-PSO算法对任务分配问题进行求解,并根据模型特点和约束条件建立粒子与实际问题的对应关系。分别对同构和异构系统任务分配问题进行仿真实验,验证了其有效性。再次,由于城市环境区域划分明显的特性,建立了多基地无人机分组任务分配模型,设计了平衡各基地无人机任务载荷的约束条件。应用ABC-PSO算法对不同的任务载荷、航程和剩余无人机资源要求下的多基地无人机分组任务分配问题进行求解,仿真结果验证了模型与约束条件的合理性。最后,设计了城市环境下的动态层次化任务分配系统,从快速应对突发任务的角度,采用局部任务重分配策略。针对不同突发条件下的动态任务分配问题利用拍卖算法进行求解,仿真结果表明该算法易于实现且很好地解决了动态任务重分配问题。
【关键词】：多无人机 应急救灾 任务分配 ABC-PSO算法 拍卖算法
【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】：V355.2;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 缩略词11-12
• 第一章 绪论12-22
• 1.1 课题研究的意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 无人机系统的发展现状13-14
• 1.2.2 无人机任务规划系统的发展现状14-16
• 1.2.3 多无人机任务分配模型与优化算法16-17
• 1.3 多无人机协同任务分配体系结构17-18
• 1.4 民用领域无人机的应用及应急救灾实例18-20
• 1.5 本文主要研究内容20-22
• 第二章 城市环境下无人机应急救灾任务分析22-33
• 2.1 引言22
• 2.2 城市环境描述22-24
• 2.3 民用领域无人机载荷发展24-26
• 2.4 多无人机应急救灾任务描述26-32
• 2.4.1 多无人机同构任务系统与异构任务系统描述26-28
• 2.4.2 救灾任务类型描述28-30
• 2.4.3 应急救灾任务类型约束30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 城市环境下的层次化多无人机协同任务分配33-49
• 3.1 引言33
• 3.2 城市环境下多无人机层次化任务分配模型33-39
• 3.2.1 城市环境下多无人机层次化任务分配问题描述33-35
• 3.2.2 异构多无人机层次化任务分配数学模型35-36
• 3.2.3 目标函数与约束条件36-39
• 3.3 异构多无人机层次化任务分配ABC-PSO算法设计39-42
• 3.3.1 基本粒子群优化算法39-40
• 3.3.2 ABC-PSO优化算法设计40-42
• 3.4 基于改进ABC-PSO算法的任务分配仿真42-48
• 3.4.1 多无人机针对同构任务系统的任务分配算例仿真42-45
• 3.4.2 多无人机针对异构任务系统的任务分配算例仿真45-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第四章 城市环境下多基地无人机任务分配49-61
• 4.1 引言49
• 4.2 多基地无人机任务分配问题描述49-50
• 4.3 多基地无人机任务分配模型与求解50-53
• 4.3.1 多基地无人机任务分配依据50-51
• 4.3.2 多基地无人机任务分配数学描述51-52
• 4.3.3 多基地无人机任务分配约束条件52-53
• 4.3.4 多基地无人机任务分配步骤53
• 4.4 多基地无人机任务分配仿真53-60
• 4.4.1 多基地无人机单任务载荷任务分配仿真54-57
• 4.4.2 多基地无人机多任务载荷任务分配仿真57-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 城市环境下多无人机层次化动态任务分配61-76
• 5.1 引言61
• 5.2 城市环境下多无人机动态任务分配方式与结构61-64
• 5.2.1 多无人机动态任务重分配的方式61-62
• 5.2.2 多无人机分组任务重分配62-63
• 5.2.3 动态任务重分配影响因素63-64
• 5.2.4 任务重分配触发条件64
• 5.3 基于拍卖算法的无人机分组任务重分配64-69
• 5.3.1 基于拍卖算法的任务分配过程65-66
• 5.3.2 基于平衡原则的双向拍卖机制66
• 5.3.3 基于拍卖算法的无人机分组任务重分配66-67
• 5.3.4 基于拍卖算法的任务分配方案算法流程67-69
• 5.4 城市环境下基于拍卖算法的动态任务分配仿真实验69-75
• 5.5 本章小结75-76
• 第六章 总结与展望76-78
• 6.1 本文工作总结76
• 6.2 不足与展望76-78
• 致谢78-79
• 参考文献79-83
• 在学期间发表的学术论文83

【参考文献】

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本文编号：949280