【摘 要】
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随着人们对水资源保护意识的不断增强,水域清洁工作受到越来越多的重视,但传统的清理模式人工成本高且清理范围有限,亟需人们提出新的清理方案加以解决。无人设备（无人机、无人船等）的智能性使其可以取代人工劳动,然而,将无人设备用于水面清洁的研究工作仍然存在大量空白,多数方案仅停留在讨论单个设备的清理规划问题上。显然,单设备系统由于设备单一,工作模式简单,在面对大规模的水域清理工作时存在任务成本高、工作效率
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随着人们对水资源保护意识的不断增强,水域清洁工作受到越来越多的重视,但传统的清理模式人工成本高且清理范围有限,亟需人们提出新的清理方案加以解决。无人设备（无人机、无人船等）的智能性使其可以取代人工劳动,然而,将无人设备用于水面清洁的研究工作仍然存在大量空白,多数方案仅停留在讨论单个设备的清理规划问题上。显然,单设备系统由于设备单一,工作模式简单,在面对大规模的水域清理工作时存在任务成本高、工作效率低的问题。为弥补上述缺陷,我们可以创新性地设计多设备系统进行工作。多设备系统的协同将包含多个设备的任务分配以及多种设备的自主路径规划等问题,有效的协同方案能充分发挥不同设备的优势,提高工作效率,节约时间及能源成本,具有很大的应用价值,有待更加深入的研究。本文尝试为多无人设备进行水面垃圾巡检及清理工作提供一种高效即时的解决方案,以期提高巡检效率,缩减清理耗时,推动无人设备在水域清理领域的实际应用。为实现无人设备的自主巡检与清理,本文设计了一套无人机与多无人船协同的系统模型,并基于系统模型提出了机船协同的水域自动清理策略。具体而言,即设计基于无人机异地起降的机船协同覆盖算法,解决无人机的覆盖路径规划问题,实现无人机在无人船配合下的自主巡检;基于群体智能算法设计可自主避障的无人船路径规划算法以及能负载均衡的任务分配（重分配）算法,分别解决多无人船在工作过程中所面临的路径规划和任务分配问题,实现多船的自主航行与协同清理。系统在一定的约束下并发执行巡检和清理任务,可提升工作效率,节约时间成本。经过仿真实验,本文设计的算法在有效提高计算效率,降低实际清理成本的同时,拥有更高的通用性与灵活性,与其他方案或算法相比具有明显优势。
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