应急搜索UAV集群协同任务规划策略

作     者：鲁旭涛 智超群 张丽娜 秦英伟 李静 王英 LU Xutao;ZHI Chaoqun;ZHANG Lina;QIN Yingwei;LI Jing;WANG Ying

作者机构：中北大学机电工程学院太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051 中北大学电气与控制工程学院太原030051 中北大学能源动力工程学院太原030051 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2022年第44卷第1期

页      面：187-194页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 0802[工学-机械工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：山西省应用基础研究(201701D221124) 山西省重点研发计划(201903D221025) 山西省青年科技基金(201801D221236)。 

主　　题：无人机 多机协同 任务规划 模糊C聚类算法 优化混合粒子群算法 

摘      要：目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划。仿真实验结果表明,采用O-HPSO结合O-FCMA进行无源UAV区域搜索任务较ACO或模拟退火算法结合K聚类算法或FCMA相比,在保证搜索区域全覆盖条件下,有源搜索与无源搜索过程中UAV决策时间分别降低了7%~21%和16%~31%,搜索效率分别提升了7%~13%和3%~7%。结果表明所提方法有效降低了UAV集群的决策时间,提升了搜索效率。