多UAV协同区域覆盖搜索研究

针对多无人机协同区域覆盖搜索问题,为降低问题求解的复杂度,将其分解为多UAV任务区域分配和完全覆盖路径规划两个子问题,对子问题分别优化求解。建立了无人机任务执行代价模型,采用分层模糊推理求解无人机的性能评估指数,根据性能评估指数采用基于面积的区域分割方法实现多无人机搜索任务区域的分配。分析了无人机实现区域内覆盖搜索的最优路径问题,给出了在特定多边形区域下最小代价的搜索模式和搜索路径。仿真实验结果验证了所给方法的有效性。

多无人机协同运动目标搜索问题研究

为改善多无人机协同目标区域覆盖搜索中传统无人机搜索策略无法对运动目标有效探测的缺陷,以减小搜索盲区、提高无人机编队对区域的有效搜索覆盖率为目的,提出一种多无人机斜线协同搜索策略。给出无人机传感器模型,分析无人机搜索运动目标原理,提出扫描概率模型。仿真结果表明,利用改进后搜索策略能够更加有效地完成搜索任务,通过比较证明了所提方法的优越性和准确性。

一种基于PEGA算法的UAV区域覆盖搜索路径规划方法

为解决不规则区域内UAV最短覆盖搜索路径的规划问题,提出一种新的求解方法。首先,利用机载传感器探测范围对任务区域进行栅格化离散,将区域覆盖搜索路径规划问题转化为一个可求解的旅行商问题;然后,利用多种群并行算法框架及精英策略对遗传算法进行改进并重新设计算法的适应度函数,提出一种并行精英遗传算法用于问题的求解。实验仿真结果表明,提出的求解方法对于UAV区域覆盖搜索路径规划问题具有较好的适用性;提出的PEGA算法收敛速度快,得出的最优解质量较高;通过改进适应度函数能够有效减少远距离两点相连的情况,对于覆盖搜索路径规划结果产生了明显的优化效果。

多异构无人机覆盖搜索任务区域分配方法研究

针对多异构无人机协同覆盖搜索中的任务区域分配问题,提出了一种分析求解方法。首先,对机载传感器探测机理进行了分析,提出了一套UAV对地探测性能参数指标的整合、确定方法;其次,根据确定的性能参数在综合考虑编队整体航路代价和时效性代价的基础上建立了任务区域分配模型;最后,通过仿真校验了方法的有效性并得出了任务区域的面积分配结果。