城市环境下的异构多无人机层次化任务分配

针对多无人机应用于城市环境问题,设计了一种MUAV与SUAV层次化任务分配方案,并分析了MUAV对SUAV执行目标任务成功率的影响,将影响因子加入目标函数,提出了一种无人机探测范围内的层次化任务分配模型.采用连续粒子群(PSO)算法对问题进行求解,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.仿真结果表明所提出的模型可以较好地解决城市环境下的多无人机层次化任务分配问题.

一种小型无人机的FastSLAM算法

为解决未知环境中小型无人机自主飞行问题,将SLAM算法从地面机器人的二维环境扩展到小型无人机的三维环境.首先,建立了小型无人机的SLAM算法数学模型,得到其非线性状态方程;然后,将小型无人机的SLAM问题分解成路径估计与环境地标估计两部分,分别采用粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器进行估计,提出了一种小型无人机的FastSLAM算法;最后,分别采用扩展卡尔曼滤波和FastSLAM算法进行仿真实验,仿真结果表明FastSLAM算法具有更好的定位精度.