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由于军事侦察任务的复杂性不断提高,且侦察方式逐渐向多无人机协同的方向发展,而任务规划是无人机执行侦察任务的关键技术,因此研究多无人机协同侦察任务规划方法具有重要意义。根据侦察对象的不同将其分为“点对点”协同侦察和“点对面”协同侦察两种任务模式。对于“点对点”协同侦察,对其目标分配算法与航迹规划算法的原理、优势与不足及改进方法进行了分析,介绍了航迹平滑的常用方法。对于“点对面”协同侦察,从环境信息是否可知的角度对当前的侦察方法进行了分析并总结。最后指出了未来多无人机协同侦察的发展趋势为多无人机携带多种载荷对环境未知的区域进行多角度覆盖侦察。 相似文献
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针对无人机集群同时遂行多个异构模式、异构价值、异构需求任务时的自主协同优化问题,构建了集群遂行多模异构任务协同优化模型,提出了一种基于重叠式联盟博弈的分布式协作算法。通过综合考虑任务模式、任务价值、任务需求,以及集群中不同无人机成员的资源情况,基于不同任务类型下联盟内任务成功率和效能计算,优化无人机任务选择和资源分配并实现算法收敛和系统稳定,以及优化的分布式多机协同。仿真结果表明,所提方法能有效提高系统效用和任务成功率,并能在不同环境下实现面向异构任务目标的高效协同。 相似文献
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针对多无人机协同侦察规划问题,由于自顶而下的研究方法有效降低了问题的求解难度,该方法逐渐成为主流研究方向。然而,当面对当前环境发生变化时,上述方法需要对问题进行重新优化求解,以至于实时性表现较差。为解决上述问题,文中提出基于聚类和强化学习的无人机群协同侦察任务规划,该方法将无人机荷载的探测半径考虑到侦察任务的聚类算法中,将探测半径作为范围限定,对整个任务区域进行划分,重新聚为K个子区域,并将子区域内的目标归类到一个中心目标,从而使得原始目标的聚类结果更鲁棒的同时有效降低任务的量级。此外,将影响协同任务的关键因素,例如无人机航行状态、存活几率以及环境变化等要素作为任务目标的约束项,构建协同侦察任务规划的优化模型;最后将奖励函数应用到协同任务求解中通过最大化奖励优化模型的性能,从而达到对环境等要素的良好适应性。 相似文献
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针对多无人机在未知环境下的目标搜索与围捕问题,文中提出一种多无人机协同搜索与围捕策略。该策略分为两部分:一是基于区域划分的多无人机遍历式协同搜索;二是基于时间一致性的多无人机协同围捕。首先,根据相关参数对任务区域进行子区域划分,并根据无人机与子区域中心点距离以及子区域的状态进行子区域搜索任务实时分配;其次,根据目标的位置以及建立的围捕点生成模型,解算出围捕点;最后,采用距离协商法,根据各无人机与各围捕点之间的距离进行围捕点的合理分配,并根据各无人机与其配对围捕点之间的距离以及无人机的速度范围建立多无人机的时间一致性约束,通过调节各无人机的飞行速度实现同时到达配对围捕点的目的。考虑到环境未知,在多无人机协同搜索与围捕的过程中,采用VFH+进行无人机的局部路径规划,以确保无人机的安全。仿真结果表明,所提出的多无人机协同搜索与围捕策略具有可行性。 相似文献
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随着无人机技术的迅猛发展,人们对无人机技术的需求越来越广泛,已从单机简单任务向多机协同执行多个复杂任务、且自主协调、无人干预、群体合作的方向发展.而多无人机系统的协同任务规划技术,是无人机自主导航飞行和无人机之间自主协调配合共同完成任务的关键.这一任务规划决定了无人机各类资源的协调和执行目标的合理分配,无人机协调可飞飞行航迹的规划,以及在飞行过程中,取代人为干预,实时协调化解多机飞行时可能产生的各种冲突和问题.因此,对多无人机系统协同任务规划的关键问题,如目标分配、航迹规划、在线重规划等深入研究,是提高多机系统执行任务能力的重要环节.近年来,该领域的研究日益广泛,但还存在诸多问题需要解决,尤其迫切需要研究在三维战场环境下的多机协同任务规划方法. 相似文献
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战场环境下,无人机因其自身辐射被敌侦收而产生安全威胁,并容易对其他通信网络产生干扰。为提高无人机安全执行战场侦察任务时的侦察信息传输速率,提出面向隐蔽侦察任务的无人机中继通信频谱资源优化方法,通过功率控制避免被敌方反侦测,并利用无人机中继增大系统通信速率,通过频谱资源优化达到无有害干扰通信的目的。同时提出了基于块坐标下降法与连续凸近似法相结合的频谱资源联合优化算法,通过对带宽分配、发射功率和无人机轨迹等变量的联合优化获得次优解。仿真结果表明:与基准策略相比,联合优化算法具有更高的信息传输速率。 相似文献
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多无人机协同任务规划 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决多无人机协同规划军事目标打击的问题,基于多旅行商(TSP)数字规划理论进行路径和时间的优化。文中建立了多旅行商(TSP)数字规划模型,并根据任务性能和区域划分理论,利用退火算法求解出该模型的最优解。使用A*路径规划算法,通过编程仿真规划出了无人机的时间最优路径。结果表明,该方法较好地解决了当前无人机协同作战的目标分配问题,大幅提高了无人机协同作战的能力。 相似文献
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Unmanned aerial vehicles (UAVs) are utilized in the surveillance and reconnaissance system of hazardous locations by utilizing the feature that they can freely move away from space constraints. Furthermore, the application scope of the UAVs expanded not only for simple image data collection but also for analysis of complex image data without human intervention. However, mobile UAV systems, such as drone, have limited computing resources and battery power which makes it a challenge to use these systems for long periods of time. In this paper, we propose an AOM, Adaptive Offloading with MPTCP (Multipath TCP), architecture for increasing drone operating time. We design not only the task offloading management module via the MPTCP to utilize heterogeneous network but also the response time prediction module for mission critical task offloading decision. Through the prototype drone implementation, we show the AOM reduces the task response time and increases drone operation time. 相似文献
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任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是协同作战指挥决策的关键。本文在多无人机协同任务分配的基础上,分析了有人/无人机编队协同作战的突出特点,着重研究飞行员工作状态对参与任务分配的各无人机作战效能的影响,建立了基于飞行时间和工作负载的飞行员工作状态评价模型,并对传统无人机作战效能函数的数学模型进行改进,提出了有人机飞行员工作状态影响下的无人机效能评估模型。针对有人/无人机混合编队协同作战想定,进行了仿真计算。仿真结果表明:飞行员工作状态会对无人机的任务效能和编队的任务分配结果产生显著影响, 同时说明在有人/无人机混合编队的效能评估和任务分配过程中,飞行员的工作状态影响是不可忽略的因素。 相似文献