异构多无人机自主任务规划方法研究
发布时间:2020-05-14 09:10
【摘要】:多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势,其中任务规划,尤其是多无人机复杂环境下的协同任务规划,作为实现无人机自主控制的关键技术之一,对提高无人机的作战效能具有重要意义。本文分别针对多无人机协同搜索、离线任务规划、在线任务规划进行了研究,主要工作及创新点如下:(1)针对时敏目标搜索问题,采用搜索图模型描述了无人机对环境的认知。所建搜索图包括目标存在概率图和数字信息素图,目标存在概率图采用概率描述了目标在任务区域的分布,在充分利用通信信息的基础上针对不同目标的运动特性定义目标存在概率图的初始化动、态更新以及预测更新方法;数字信息素图包括吸引、排斥、调度三种数字信息素,通过三种信息素设计了UAV协同机理。在此基础上,设计了无人机搜索的效能函数,建立了基于时域滚动决策的无人机协同搜索决策方法。最后进行了详尽的仿真,仿真实验结果表明该方法能够准确的描述目标的运动特性,提高了UAV之间的协作效率和UAV协同搜索发现目标的数目,改善整体搜索效能。(2)在搜索获得环境信息和目标信息的基础上,建立了异构多无人机离线任务规划模型,模型充分考虑了战场地形与危险区域,摧毁目标资源需求,目标对无人机的毁伤概率,以及无人机自身的资源、航程约束等条件,并针对模型特点提出一种并行GAPSO的模型求解算法,最后设计了详细的仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。(3)针对异构无人机在线任务规划,考虑无人机携带资源和摧毁目标所需资源,采用了一种组建联盟的方式来完成打击任务,联盟考虑了无人机资源约束,通过Dubins路径协调航迹实现联盟同时攻击,在此基础上建立了组建联盟的多目标优化模型,并提出了并行NSGA-II求解模型,通过仿真算例验证了该方法的合理性。
【图文】:
异构多无人机自主任务规划方法研究有以色列“云雀”I 这类(图 1.1(b))手抛起飞的小型战术无人机。在未来可能还将出现比“鹰”大得多的、可在临近空间高度连续飞行数月以至数年的长航时无人机,以及比“云雀 更小更灵活、可进入狭小空间和进行隐蔽侦察的微型无人机。目前察打一体化无人机的最典代表是美国的 MQ-1“捕食者”(图 1.1(c))和 MQ-9“死神”(图 1.1(d)),这两种无人机都属空长航时无人机,并且都已经在实战中执行过具体的侦察和打击任务[3]。(a)“全球鹰” (b)“云雀”I 类
100 后无人机到达任务区域,由于目标的运动特性在这段时间内目标的位置发生了变换,使用维纳随机过程估计目标运动过程,此时TPM如图2.6(b)所示,随着时间的推移目标不断的扩散,相较于图 2.6(a)目标的不确定性变大,当时间趋于无穷时目标将会退化成均匀分布因此需要在尽可能短的时间内发现目标;对于第三种类型的目标其速度大小已知方向未知,,令 80 , 0 100 后无人机到达任务区域,此时 TPM 如图 2.7(b)所示,由于目标运动方向的不确定,目标概率向四周均匀扩散;对于第四种类型的目标,令 80
【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】:2018
【分类号】:V279;V249
本文编号:2663128
【图文】:
异构多无人机自主任务规划方法研究有以色列“云雀”I 这类(图 1.1(b))手抛起飞的小型战术无人机。在未来可能还将出现比“鹰”大得多的、可在临近空间高度连续飞行数月以至数年的长航时无人机,以及比“云雀 更小更灵活、可进入狭小空间和进行隐蔽侦察的微型无人机。目前察打一体化无人机的最典代表是美国的 MQ-1“捕食者”(图 1.1(c))和 MQ-9“死神”(图 1.1(d)),这两种无人机都属空长航时无人机,并且都已经在实战中执行过具体的侦察和打击任务[3]。(a)“全球鹰” (b)“云雀”I 类
100 后无人机到达任务区域,由于目标的运动特性在这段时间内目标的位置发生了变换,使用维纳随机过程估计目标运动过程,此时TPM如图2.6(b)所示,随着时间的推移目标不断的扩散,相较于图 2.6(a)目标的不确定性变大,当时间趋于无穷时目标将会退化成均匀分布因此需要在尽可能短的时间内发现目标;对于第三种类型的目标其速度大小已知方向未知,,令 80 , 0 100 后无人机到达任务区域,此时 TPM 如图 2.7(b)所示,由于目标运动方向的不确定,目标概率向四周均匀扩散;对于第四种类型的目标,令 80
【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】:2018
【分类号】:V279;V249
【参考文献】
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本文编号:2663128
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