多无人机3D侦察路径规划

论文摘要

针对现有路径规划方案忽略侦察区域优先级以及缺乏对侦察区域中新发生事件的跟踪,而导致规划路径不能适应动态环境和无法根据侦察区域重要性来执行优先侦察等问题。首先,提出将侦察区域重要性作为必要优化指标,与无人机能耗和飞行风险值等7个优化指标加权联合,构成路径优化过程中评估生成路径的多目标效用函数,从而使得规划路径可以反映侦察区域优先级特性。然后,提出了基于事件检测的侦察区域重要性值更新机制以提升路径规划方案对动态环境的适应性。最后,采用粒子群算法求解最优路径。仿真结果表明,利用所提路径规划方案生成的侦察路径能最大限度优先覆盖重要侦察区域,并且所提更新机制能够跟踪侦察区域中发生的新事件。

论文目录

• 0 引言
• 1 系统模型和问题描述
•   1.1 问题描述
•   1.2 地形表示
•   1.3 飞行路径表示
• 2 效用函数设计
•   2.1 约束条件
•     2.1.1 地形约束 （terrain constraint, TC）
•     2.1.2 禁区约束 （forbidden area constraint, FAC）
•     2.1.3 转向角约束 （turning angle constraint, TAC）
•     2.1.4 飞行坡度约束 （flying slope constraint, FSC）
•     2.1.5 多无人机的冲撞避免约束 （collision avoidance constraint, CAC）
•   2.2 目标函数
•     2.2.1 无人机能耗 （energy consumption, EC）
•     2.2.2 飞行风险值 （flying risk, FR）
•     2.2.3 侦察区域重要值 （surveillance area importance, SAI）
• 3 基于事件检测的SAI更新机制
•   3.1 案例一
•   3.2 案例2
•   3.3 案例三
•   3.4 案例四
• 4 多无人机3D协同路径规划算法
•   4.1 粒子群算法
•   4.2 多无人机协同路径规划算法
• 5 仿真结果及分析
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡腾,刘占军,刘洋,夏帅帅,陈前斌

关键词: 多无人机路径规划,路径规划,侦察区域优先级,粒子群算法

来源: 系统工程与电子技术 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学移动通信重点实验室

分类号: V279;V249

页码: 1551-1559

总页数: 9

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