發(fā)布時間：2020-04-02 07:13

【摘要】：對于多無人機協(xié)同探測而言,協(xié)同感知能帶來更大的探測范圍、更高的探測精度以及更好的魯棒性。同時,也給多傳感器的信息融合與管理帶來挑戰(zhàn),在無人機這種高速移動的平臺上,如何高效地利用多傳感器資源,如何快速融合傳感器測量數(shù)據(jù)以獲得更準確的狀態(tài)估計,是實現(xiàn)多無人機協(xié)同探測需要解決的重要問題。本文以多無人機協(xié)同目標跟蹤與目標識別為研究對象,將無人機視作移動的空中傳感器載體,并從傳感器工作模式的角度出發(fā),開展了面向多無人機協(xié)同探測的多傳感器信息融合技術(shù)和自適應(yīng)管理技術(shù)的研究。針對多無人機協(xié)同探測地面機動目標過程中的目標跟蹤問題進行了建模分析,提出了一種基于李雅普諾夫(Lyapunov)導(dǎo)航向量場引導(dǎo)的多無人機目標跟蹤數(shù)據(jù)融合方法。該方法采用無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)和無跡卡爾曼平滑(Unscented Rauch-Tung-Striebel,URTS)兩種融合估計算法,通過融合不同位置的無人機所獲得的方位信息,估計地面機動目標的當前位置信息,再結(jié)合Lyapunov導(dǎo)航向量場引導(dǎo)控制無人機的飛行,并利用相位控制的方法,避免出現(xiàn)無人機因收斂于同一極限環(huán)而相撞的情況,從而形成一個動態(tài)的數(shù)據(jù)融合過程,完成多無人機對地面機動目標的自主協(xié)同跟蹤,部分解決了多無人機對地面移動目標的跟蹤不穩(wěn)定問題。針對多無人機協(xié)同探測識別多目標過程中的多傳感器資源動態(tài)分配問題,開展了多傳感器自適應(yīng)管理技術(shù)研究,從傳感器工作模式的角度出發(fā),提出了一種多無人機自適應(yīng)管理方法。該方法對歷史探測數(shù)據(jù)利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行統(tǒng)計分析,采用貝葉斯決策理論構(gòu)建了目標識別模型,用感知信息熵來衡量對目標類別的不確定性,使用模糊離散化的方式對不同類型的特征數(shù)據(jù)進行處理,最后基于遺傳算法解決多無人機多目標分配問題,從而構(gòu)建了一個“感知-學習-決策-行動”的多無人機探測閉環(huán),最終實現(xiàn)對傳感器資源的優(yōu)化分配。為了驗證所提兩種算法的有效性,設(shè)計并實現(xiàn)了一個多無人機協(xié)同探測仿真系統(tǒng)。該仿真系統(tǒng)實現(xiàn)了目標跟蹤和目標識別兩種應(yīng)用場景,并基于此系統(tǒng)對所提兩種算法進行了相應(yīng)的性能分析,驗證了所提兩種算法的有效性。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文vxvyvz=v√x2+y2z2+√x2+y2-R2+R2γ2 - √x2+ y2- R x - γRy- √x2+ y2- R y + γRx-z√x2+ y2(2-23)式中，(x, y, z)和(vx, vy, vz)分別表示無人機的三維位置和三維應(yīng)飛速度， 表示無人機速度，一般為恒定的跟蹤速度，R為極限環(huán)半徑，γ絕對值大小表征了吸引項和旋轉(zhuǎn)項對無人機的控制作用的相對強弱，γ符號決定了無人機的繞行方向。當無人機處于極限環(huán)上時，吸引項不起作用，旋轉(zhuǎn)項使無人機沿極限環(huán)飛行。將無人機的初始位置分別設(shè)置在極限環(huán)內(nèi)與極限環(huán)外，無人機按李雅普諾夫?qū)Ш较蛄繄龈櫼粋�靜止的目標，無人機航跡結(jié)果如圖 2-5 所示，圖中箭頭表示無人機在該點的速度方向，圖 2-5a）和圖 2-5b）是在無人機相對極限環(huán)的初始位置不同的情況下的無人機軌跡，可以看出無論無人機的初始位置是在極限環(huán)內(nèi)還是在極限環(huán)外，只要無人機按導(dǎo)航向量場引導(dǎo)飛行，，就都會收斂到極限環(huán)上，并沿極限環(huán)飛行。

圖 4-4 GUIDE 的布局編輯器圖 4-5 首頁界面設(shè)計子界面的最終設(shè)計效果見下圖 4-6 所示，圖 4-6 a）是目標跟蹤計效果，它主要繪圖區(qū)域（map_area）、模型選擇與參數(shù)設(shè)置、操
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V279

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本文編號：2611635