检索结果-南通市图书馆

多无人机同时到达的standoff跟踪控制

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哈尔滨工业大学学报 2023年第4期55卷 18-25页

作者：杜智慧史静平刘志敏卢京潮西北工业大学自动化学院西安710072 陕西省飞行控制与仿真技术重点实验室(西北工业大学) 西安710072 西安爱生技术集团公司西安710065

为实现多无人机standoff目标跟踪与同时到达,提出了一种新的比例Lyapunov矢量场和基于τ耦合理论的协同速度控制器。首先,与其他的Lyapunov矢量场相比,比例Lyapunov矢量场中增加了一个可设置的参数,使得在跟踪过程中无人机能够在收敛速... 详细信息

为实现多无人机standoff目标跟踪与同时到达,提出了一种新的比例Lyapunov矢量场和基于τ耦合理论的协同速度控制器。首先,与其他的Lyapunov矢量场相比,比例Lyapunov矢量场中增加了一个可设置的参数,使得在跟踪过程中无人机能够在收敛速度和航向角速率限制之间取得平衡,最大限度的发挥无人机的性能;然后,通过进一步的理论分析得出参数越小,收敛速度越快,但是航向角速率越大。同时给出了在最大航向角速率限制下参数的选取方法,以保证获得较快的收敛速度。最后,为保证无人机能够从不同初始位置同时到达目标点,设计了基于τ耦合理论的协同速度控制律,该控制律不需要考虑实际的不规则飞行路径,只需要计算当前点到目标点的直线距离,避免了现有四维路径规划方法中路径积分复杂的问题,算法更加简单,更有利于工程实现。结果表明,通过数字仿真实例和硬件在环实验,验证了所提方法能够导引无人机同时到达目标点,并快速收敛到standoff半径,说明了该方法的有效性和优越性,且能够应用于工程实际。

关键词：多无人机 standoff跟踪 Lyapunov矢量场同时到达 τ理论

多无人机任务分配/航迹规划的一体化求解方法

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宇航学报 2023年第12期44卷 1860-1870页

作者：徐杰吴蔚楠龚春林西北工业大学航天学院西安710072

针对多异构无人机任务分配和航迹规划存在的强耦合特性,为解决串行求解仅能获得局部最优解的问题,提出了一种基于图论的一体化求解框架,采用三维Dubins模型,通过对无人机航向角进行离散化,将路径规划问题和任务分配问题建立为离散图模... 详细信息

针对多异构无人机任务分配和航迹规划存在的强耦合特性,为解决串行求解仅能获得局部最优解的问题,提出了一种基于图论的一体化求解框架,采用三维Dubins模型,通过对无人机航向角进行离散化,将路径规划问题和任务分配问题建立为离散图模型。为了实现该混合整数规划问题的快速求解,建立了基于并行化处理的遗传算法策略;为避免执行时序约束任务存在的死锁问题,引入深度优先算法(DFS),通过检测时序任务图环路状态判断任务规划结果的可行性,从而剔除规划结果中的不可行解。仿真结果表明,相比于解耦方法,一体化求解方法能明显提高规划结果的品质;相比于集中式遗传算法,分布式遗传算法能显著提高算法的收敛速度。

关键词：多无人机航迹规划任务分配遗传算法 Dubins模型

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多无人机协同搜索及干扰算法研究

战术导弹技术 2023年第5期 10-18,113页

作者：邓杨赟李文光葛佳昊李晟龙樊天仰北京理工大学宇航学院北京100081

针对多无人机非凸多边形任务区域协同搜索存在盲区的问题,采用格雷厄姆法对非凸多边形进行凸多边形化,并通过栅格法对凸化后的多边形区域进行遍历搜寻,实现了对非凸多边形全覆盖的效果。同时,针对多无人机多目标干扰存在时效性不足的问... 详细信息

针对多无人机非凸多边形任务区域协同搜索存在盲区的问题,采用格雷厄姆法对非凸多边形进行凸多边形化,并通过栅格法对凸化后的多边形区域进行遍历搜寻,实现了对非凸多边形全覆盖的效果。同时,针对多无人机多目标干扰存在时效性不足的问题,运用了DBSCAN聚类算法对无人机任务进行分配,并且通过蚁群算法优化干扰点序列,完成了干扰无人机航迹的实时规划。完成了软件仿真平台搭建,对多无人机协同搜索及干扰算法进行了仿真验证。仿真结果验证了算法的有效性与时效性。

关键词：多无人机协同搜索协同干扰格雷厄姆法 DBSCAN聚类算法蚁群算法航迹规划

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多无人机编队分组覆盖路径规划算法

计算机应用 2022年第S02期42卷 148-154页

作者：罗刚秦小林中国科学院成都计算机应用研究所成都610044 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 南昌理工学院计算机信息工程学院南昌330044

针对现有多无人机(UAV)覆盖路径规划简单复用单机算法,多机之间协同程度不足的问题,提出多无人机编队分组覆盖路径规划算法。首先,多无人机以编队形式完成Boustrophedon分解后子区域的覆盖,提高覆盖速度与覆盖效率;其次,多机编队在分支... 详细信息

针对现有多无人机(UAV)覆盖路径规划简单复用单机算法,多机之间协同程度不足的问题,提出多无人机编队分组覆盖路径规划算法。首先,多无人机以编队形式完成Boustrophedon分解后子区域的覆盖,提高覆盖速度与覆盖效率;其次,多机编队在分支结点处按照后继结点内部情况分解为多个子编队,同时完成多个分支的覆盖任务,消除了规划过程中的图回溯问题;最后,分解的多个子编队在分支合并时以延时编队的形式重组为一个编队,并重复此过程直到无人机遍历覆盖完成。实验验证了所提算法的有效性。对比实验结果表明,编队分组算法在覆盖速度方面相对传统多机全覆盖算法有16.18%~21.95%的提升,在覆盖效率与转弯次数等也有明显提升。编队分组算法在覆盖规划过程中消除了图回溯问题,极大地降低了多无人机覆盖路径规划的算法复杂度。

关键词：多无人机覆盖路径规划区域分解无人机编队延时组队

多无人机吊挂负载运输系统的非线性鲁棒控制设计

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吉林大学学报(工学版) 2022年

作者：鲜斌王光怡蔡佳明天津大学电气自动化与信息工程学院

多无人机吊挂负载运输是一种新型的空中运输方式。本文针对系统中负载的位置跟踪和姿态控制问题，提出了一种新型非线性鲁棒控制策略。在存在未知外界扰动和考虑系统内部状态耦合的基础上，基于拉格朗日力学建立了多无人机吊挂负载运输... 详细信息

多无人机吊挂负载运输是一种新型的空中运输方式。本文针对系统中负载的位置跟踪和姿态控制问题，提出了一种新型非线性鲁棒控制策略。在存在未知外界扰动和考虑系统内部状态耦合的基础上，基于拉格朗日力学建立了多无人机吊挂负载运输系统的动力学模型。随后设计了一种基于误差符号函数积分（RISE）和几何控制方法的非线性鲁棒控制策略，用于补偿未知外界扰动的影响，实现了对负载位姿的精确控制。基于Lyapunov方法的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性和吊挂负载跟踪误差的渐近收敛。仿真结果表明，本文提出的控制策略可以实现良好的轨迹跟踪效果，并对外界干扰有较好的鲁棒性。

关键词：控制理论与控制工程多无人机吊挂负载几何控制非线性控制鲁棒控制

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多无人机协同侦察时间资源分配优化

电子测量技术 2022年第18期45卷 106-113页

作者：姚昌华韩贵真安蕾高泽郃南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

利用多无人机协同执行侦察任务,可以有效提高侦查的准确性。不同的侦察任务目标对象,重要程度往往不同,其任务价值也就存在差异,因此需要对协同侦察的无人机资源进行合理任务分配,提高协同侦察效益。本文重点考虑对无人机侦察时间资源... 详细信息

利用多无人机协同执行侦察任务,可以有效提高侦查的准确性。不同的侦察任务目标对象,重要程度往往不同,其任务价值也就存在差异,因此需要对协同侦察的无人机资源进行合理任务分配,提高协同侦察效益。本文重点考虑对无人机侦察时间资源分配的问题。首先,构建了一种自主协同资源分配机制,并以被辅助无人机为领导者,辅助无人机为跟随者,建立了斯坦伯格博弈模型。然后通过下层博弈均衡求解和上层博弈均衡求解,推导了辅助无人机最佳协助时间的闭合表达式,并得出所构建斯坦伯格博弈模型的纳什均衡解。最后对所提模型和方法进行了仿真验证,仿真结果表明,所提方法使得辅助无人机的时间资源得到充分利用,协同侦察的效用得到有效提升。

关键词：无人机侦察自主协同时间资源分配斯坦伯格博弈多无人机

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多无人机协同直播场景下自适应任务卸载决策

控制与决策 2021年第4期36卷 974-982页

作者：彭维平王明坤宋成贾宗璞河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对多无人机协同执行任务过程中计算量大和能耗高的问题,基于计算卸载原理以及博弈理论,提出一种多无人机自适应任务卸载方案.在方案中首先对系统进行建模,构造出多节点相互制约的移动卸载模型;其次,根据卸载模型分别构建无人机执行任... 详细信息

针对多无人机协同执行任务过程中计算量大和能耗高的问题,基于计算卸载原理以及博弈理论,提出一种多无人机自适应任务卸载方案.在方案中首先对系统进行建模,构造出多节点相互制约的移动卸载模型;其次,根据卸载模型分别构建无人机执行任务时的时延与能耗计算方法,通过综合考虑延时和能耗两方面因素,生成系统全局代价函数;然后,设计出基于博弈理论和纳什均衡的自适应任务卸载算法,通过卸载算法与权重的分配实现最优计算节点的选取,实现整个直播系统的代价最小,从而平衡无人机计算时延与能量消耗;最后,与现有卸载模型相比,所提出的方案在任务执行过程中具有较强的移动性,能耗更低且时效性更高.仿真结果验证了所提出理论的有效性,具有现实意义.

关键词：多无人机自适应博弈论任务卸载直播

面向元启发式算法的多无人机路径规划现状与展望

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控制与决策 2022年第5期37卷 1102-1115页

作者：赵畅刘允刚陈琳李峰忠满永超山东大学控制科学与工程学院济南250061

多无人机路径规划是一个复杂的多约束组合优化问题,通过传统算法很难求得优良结果,元启发式算法由于其快速高效而成为解决该类优化问题的有效手段.首先,针对多无人机路径规划的关键要素提出一种新的分类方法;其次,从算法改进方式入手,... 详细信息

多无人机路径规划是一个复杂的多约束组合优化问题,通过传统算法很难求得优良结果,元启发式算法由于其快速高效而成为解决该类优化问题的有效手段.首先,针对多无人机路径规划的关键要素提出一种新的分类方法;其次,从算法改进方式入手,对各项研究中所采用的元启发式算法进行分类梳理,阐述它们的应用效果和优缺点,并根据所提出的分类方法和研究特点归纳了当前的研究成果;最后,结合目前多无人机路径规划研究存在的问题对未来发展趋势进行展望.

关键词：多无人机路径规划元启发式算法算法改进协同性任务分类

基于强化竞争学习鸽群优化的多无人机博弈决策

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中国科学：技术科学 2024年第1期54卷 136-148页

作者：雷阳琦段海滨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组北京100083 鹏城实验室深圳518000

多无人机(multi-unmanned aerial vehicle, multi-UAV)博弈决策是无人机博弈对抗领域的关键性技术难题.本文提出了一种强化竞争学习鸽群优化(enhanced competitive learning pigeon-inspired optimization, ECPIO)算法,以解决多无人机博弈决策问题.建立了六自由度无人机模型以及无人机博弈态势评估模型,据此计算博弈双方无人机的收益矩阵.采用非合作博弈模型,将多无人机博弈决策问题建模为基于混合策略纳什均衡的目标函数寻优问题,采用强化竞争学习鸽群优化求取目标函数的最优解,通过引入强化竞争学习策略可有效降低优化结果陷入局部最优的概率.最后,通过将所提出的强化竞争学习鸽群优化算法与基本鸽群优化、基本粒子群优化、竞争粒子群优化以及反向学习粒子群优化算法的仿真对比实验,验证了所提方法解决多无人机博弈决策问题的可行性与有效性.

关键词：多无人机博弈决策鸽群优化强化竞争学习