【摘 要】
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无人机因具备其体积小、生存能力强等优点,被广泛用于执行各种危险任务。随着无人机任务系统对自主化和协同化需求程度的提高,提升多无人机任务规划效率和性能成为学者们的研究重点,其研究核心主要有任务分配、航迹规划、障碍规避策略以及多无人机协作等。本文的研究面向复杂群山环境下,从协助多无人机规划出执行探测、侦察、巡航等任务的策略出发,通过研究多无人机任务分配算法以及航迹规划算
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无人机因具备其体积小、生存能力强等优点,被广泛用于执行各种危险任务。随着无人机任务系统对自主化和协同化需求程度的提高,提升多无人机任务规划效率和性能成为学者们的研究重点,其研究核心主要有任务分配、航迹规划、障碍规避策略以及多无人机协作等。本文的研究面向复杂群山环境下,从协助多无人机规划出执行探测、侦察、巡航等任务的策略出发,通过研究多无人机任务分配算法以及航迹规划算法,设计并实现一个可对实际三维地形和环境信息建模,根据多任务以及多架不同类型无人机的信息,通过任务分配算法得到最优执行方案,再通过航迹规划算法给出安全可飞航迹的多无人机任务规划器。本文将动态环境下多无人机任务规划的研究分为两个阶段进行,第一个阶段进行对任务分配的研究,包括模型建立、算法提出和仿真性能测试,第二个阶段进行对航迹规划的研究包括航迹评价指标的建立、算法的融合改进以及仿真测试。本文的主要内容包括以下三个方面:1、针对多无人机任务分配问题,分析现有算法的不足,提出一种基于粒子群的天牛须混合算法,改进粒子群算法缺陷的同时提升算法的寻优速度和精度,并加入一种基于市场机制的合同网算法的重分配机制,对任务执行过程中的突发情况进行快速反应,最终任务分配算法的寻优稳定性达到86%,平均寻优效益值提升了23%。2、针对多无人机航迹规划问题,分析现有算法存在的问题,提出一种融合粒子群的改进蚁群算法,用于提升算法的前期收敛速度与最终寻优精度,并加入一种基于势函数的Dubins曲线方法,使得无人机在执行任务的过程中可以动态规避障碍,最终算法在相同时间内规划出的航迹的代价降低了约10%。3、设计一个基于Matlab的任务规划器,以GUI界面作为前端显示,多无人机任务分配和航迹规划算法作为后端数据处理方法,进行在复杂动态环境下的多无人机任务规划仿真,给出任务分配方案以及各无人机执行任务的飞行航迹。综上,本文通过对算法理论进行研究到对任务规划算法的融合改进,最后再到进行多无人机任务规划器的设计实现与仿真验证,证明了本文所提研究算法的科学性、可行性和有效性。
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