本文關(guān)鍵詞：多無人機系統(tǒng)的協(xié)同目標(biāo)分配和航跡規(guī)劃方法研究

  更多相關(guān)文章： 多無人機系統(tǒng) 多目標(biāo)分配 協(xié)同航跡規(guī)劃 航跡重規(guī)劃 三維空間 差分進化

【摘要】：多無人機系統(tǒng)協(xié)同作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃是在約束條件復(fù)雜的多模型環(huán)境下,同時對異構(gòu)的多架或多編隊無人機進行系統(tǒng)控制和優(yōu)化的問題。它通常由多機協(xié)同的多目標(biāo)分配、多航跡規(guī)劃和在線重規(guī)劃三部分組成。多機協(xié)同的難點在于不僅要考慮每架無人機自身的飛行性能、約束限制條件和毀傷概率等問題;還要解決多無人機之間的協(xié)同合作和避免沖突等問題。此外,異構(gòu)的目標(biāo)分配模型、真實的三維環(huán)境、多個禁飛區(qū)或雷達威脅、被打擊目標(biāo)的執(zhí)行順序、航跡的表示和任務(wù)執(zhí)行時環(huán)境的變化等都會給任務(wù)協(xié)同規(guī)劃增加難度。因此,如何實施有效的目標(biāo)分配策略、規(guī)劃切實可行的平滑航跡、并適應(yīng)環(huán)境的動態(tài)變化是解決這一問題的關(guān)鍵。本文針對三維環(huán)境下多機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的難點,以及如何在復(fù)雜的三維地形環(huán)境和多約束條件下,為無人機系統(tǒng)中執(zhí)行任務(wù)的每架無人機分配合理的任務(wù)目標(biāo)、規(guī)劃安全可飛且代價較小的協(xié)同航跡等問題,在最優(yōu)化理論基礎(chǔ)上建立目標(biāo)分配和航跡規(guī)劃的統(tǒng)一模型,應(yīng)用一致的分配代價矩陣處理目標(biāo)分配;應(yīng)用空間模糊集和協(xié)同相關(guān)性表示航跡關(guān)鍵路徑點。重點研究了多機協(xié)同的目標(biāo)分配、航跡規(guī)劃和在線重規(guī)劃問題。建立高效的任務(wù)空間表示,并改進多種優(yōu)化方法進行問題求解,同時展開仿真實驗進行驗證。首先,研究三維環(huán)境下滿足自身和協(xié)同約束的多機系統(tǒng)協(xié)同目標(biāo)分配問題。根據(jù)無人機與目標(biāo)的量化對應(yīng)關(guān)系,結(jié)合平衡指派和不平衡指派建立統(tǒng)一的目標(biāo)分配框架;提出利用空間垂直切面快速估算航程代價的方法,并用航程代價矩陣優(yōu)化目標(biāo)分配算法;研究多機協(xié)同的約束條件、計算約束違背量,使分配結(jié)果更加準(zhǔn)確。模型統(tǒng)一了單對單任務(wù)、多對單任務(wù)和群巡游任務(wù)的處理方式,尤其提出了群巡游任務(wù)的代價矩陣構(gòu)建方法,保證與其他模型具有統(tǒng)一的代價矩陣形式,由此確保能夠用一致的算法進行問題求解。該方法克服了傳統(tǒng)目標(biāo)分配問題中模型不統(tǒng)一,算法針對性差的問題。其次,針對將多個預(yù)打擊的目標(biāo)分配給不同無人機時存在的模型不一致、任務(wù)規(guī)模大和規(guī)劃時間長等難點問題,設(shè)計了基于航程代價、可匹配多種模型的統(tǒng)一基因編碼策略,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合代價矩陣映射差分規(guī)則,以適應(yīng)離散化求解。在求解過程中,采用三維航程代價表示無人機和目標(biāo)的分配關(guān)系,并通過映射和反映射規(guī)則,將離散問題轉(zhuǎn)換為連續(xù)問題進行求解。同時結(jié)合動態(tài)交叉率混合差分進化策略,調(diào)整算法搜索時探測性與開發(fā)性的平衡,避免陷入局部最優(yōu)。該算法能夠用統(tǒng)一的基因編碼和差分進化策略求解多模型的多機協(xié)同目標(biāo)分配問題,有效提高了目標(biāo)分配的準(zhǔn)確性,且適合解決較大尺度目標(biāo)分配任務(wù)。再次,針對多無人機在三維環(huán)境下航跡規(guī)劃搜索空間大、多機協(xié)同困難等問題,提出三維多機多目標(biāo)協(xié)同航跡規(guī)劃和平滑算法,將三維空間模糊表示和人工文化算法引入求解范疇。首先建立了空間網(wǎng)格點與航跡規(guī)劃的模糊隸屬關(guān)系,用模糊集合表示空間網(wǎng)格點,提高關(guān)鍵路徑點的被關(guān)注度;然后用綜合知識構(gòu)建文化算法的信念集,以剪枝航跡規(guī)劃的搜索范圍;在種群集則利用多目標(biāo)差分進化算法規(guī)劃滿足多機協(xié)同約束的帕累托優(yōu)解航跡組合;最后,通過信息共享,不斷促進知識的積累、增加種群的多樣性、并修正規(guī)劃搜索的方向。該方法提高了關(guān)鍵路徑點選取的效率,能夠探索空間中更多的未知區(qū)域,有助于快速規(guī)劃出多條可行的協(xié)同航跡。此外,為了獲得安全可飛的航跡,應(yīng)用曲線擬合的方法對多條協(xié)同航跡進行平滑逼近。首先將航跡的關(guān)鍵路徑點作為樣條曲線的控制點,在三維空間應(yīng)用三次B樣條曲線進行航跡平滑。然后,為了降低平滑導(dǎo)致的路徑點偏離失效,進一步反求出可通過當(dāng)前關(guān)鍵路徑點的樣條曲線控制點,使平滑后的航跡能夠通過必須經(jīng)過的關(guān)鍵路徑點。最后,針對多無人機協(xié)同執(zhí)行多個任務(wù)時,區(qū)域?qū)崟r變化可能導(dǎo)致的任務(wù)失敗、協(xié)同違背等問題,提出一種結(jié)合協(xié)同模糊C均值聚類和多Q學(xué)習(xí)的航跡重規(guī)劃方法。該方法首先基于空間點的模糊隸屬度和協(xié)同任務(wù)相關(guān)性構(gòu)建空間模糊協(xié)同矩陣,并按時更新該矩陣以反映規(guī)劃空間的動態(tài)變化。然后,以已知航跡的關(guān)鍵路徑點為聚類初始中心,結(jié)合模糊協(xié)同矩陣在規(guī)劃空間的各步長面上進行協(xié)同模糊C均值聚類,對新的可行路徑點按任務(wù)進行劃分。同時,將聚類的各任務(wù)分類作為Q學(xué)習(xí)的狀態(tài)空間,將動態(tài)模糊協(xié)同矩陣作為Q學(xué)習(xí)的回報函數(shù),采用多Q學(xué)習(xí)算法在各任務(wù)的狀態(tài)空間同步進行多階段協(xié)同航跡重規(guī)劃。該方法能夠適應(yīng)環(huán)境的動態(tài)改變,有效約減任務(wù)規(guī)劃空間,并提高了學(xué)習(xí)算法的搜索效率,可以重規(guī)劃出有效的多機協(xié)同航跡。
【關(guān)鍵詞】：多無人機系統(tǒng) 多目標(biāo)分配 協(xié)同航跡規(guī)劃 航跡重規(guī)劃 三維空間 差分進化
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-16
• 第1章 緒論16-35
• 1.1 課題來源16
• 1.2 課題的目的和意義16-19
• 1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及分析19-29
• 1.3.1 研究概況19-21
• 1.3.2 多機協(xié)同目標(biāo)分配方法研究現(xiàn)狀21-24
• 1.3.3 多機協(xié)同航跡規(guī)劃方法研究現(xiàn)狀24-26
• 1.3.4 多機協(xié)同航跡重規(guī)劃方法研究現(xiàn)狀26-27
• 1.3.5 多無人機多任務(wù)的協(xié)同方法概述27-29
• 1.4 存在問題分析29-30
• 1.5 主要研究內(nèi)容30-35
• 第2章 復(fù)雜多約束多機協(xié)同目標(biāo)分配和航跡規(guī)劃的統(tǒng)一建模35-57
• 2.1 引言35-36
• 2.2 MUAS目標(biāo)分配和航跡規(guī)劃統(tǒng)一建模36-41
• 2.2.1 問題的表示與描述36-39
• 2.2.2 協(xié)同約束關(guān)系分析39-41
• 2.3 MUAS的統(tǒng)一目標(biāo)分配方法41-45
• 2.3.1 多機協(xié)同統(tǒng)一目標(biāo)分配模型41-43
• 2.3.2 MUAS統(tǒng)一目標(biāo)分配模型的描述43-45
• 2.4 基于垂直切面的航程代價和協(xié)同約束45-48
• 2.4.1 多機航程代價的估算45-47
• 2.4.2 航程代價矩陣構(gòu)建47-48
• 2.5 基于統(tǒng)一目標(biāo)分配模型的驗證48-52
• 2.6 實驗結(jié)果和分析52-56
• 2.6.1 驗證統(tǒng)一目標(biāo)分配模型的分配效果52-55
• 2.6.2 分配目標(biāo)數(shù)量增多時的效率分析55-56
• 2.7 本章小結(jié)56-57
• 第3章 基于統(tǒng)一目標(biāo)分配模型的多機協(xié)同分配方法57-81
• 3.1 引言57-59
• 3.2 基于DE算法的多機協(xié)同目標(biāo)分配框架59-61
• 3.3 基于統(tǒng)一目標(biāo)分配模型的基因編碼策略61-64
• 3.3.1 統(tǒng)一的基因編碼策略61-62
• 3.3.2 個體編碼產(chǎn)生規(guī)則62-64
• 3.4 基于DMDE的MUAS協(xié)同統(tǒng)一多目標(biāo)分配64-69
• 3.4.1 離散差分映射規(guī)則64-67
• 3.4.2 混合進化策略的DMDE算法67-69
• 3.5 DMDE算法分析和控制參數(shù)選擇69-72
• 3.5.1 DMDE算法理論和性能分析69-71
• 3.5.2 DMDE算法參數(shù)選擇71-72
• 3.6 實驗結(jié)果和分析72-80
• 3.6.1 算法的有效性和適應(yīng)性74-77
• 3.6.2 DMDE算法的性能77-78
• 3.6.3 DMDE與同類目標(biāo)分配算法的比較78-80
• 3.7 本章小結(jié)80-81
• 第4章 基于空間模糊表示的多機協(xié)同航跡規(guī)劃方法81-108
• 4.1 引言81-82
• 4.2 基于任務(wù)屬性的空間模糊表示82-87
• 4.2.1 空間點的模糊集表示82-83
• 4.2.2 模糊隸屬度函數(shù)設(shè)計83-86
• 4.2.3 截集優(yōu)選關(guān)鍵路徑點86-87
• 4.3 基于文化算法的MUAS協(xié)同航跡規(guī)劃方法研究87-94
• 4.3.1 空間模糊文化算法的航跡規(guī)劃框架87-89
• 4.3.2 基于模糊表示的信念集構(gòu)成和更新89-91
• 4.3.3 種群集上基于MODE的協(xié)同航跡規(guī)劃91-94
• 4.4 算法理論分析和參數(shù)選擇94-97
• 4.4.1 空間模糊表示和文化算法理論分析94-96
• 4.4.2 控制參數(shù)分析和算法流程96-97
• 4.5 基于B樣條擬合的MUAS協(xié)同航跡平滑97-101
• 4.5.1 三維空間中的B樣條擬合航跡平滑方法97-99
• 4.5.2 反求控制點的三維B樣條航跡平滑99-101
• 4.6 實驗結(jié)果與分析101-107
• 4.6.1 協(xié)同航跡規(guī)劃可行性實驗101-103
• 4.6.2 與常用協(xié)同規(guī)劃算法的對比分析103-104
• 4.6.3 與其他文化算法的對比分析104-106
• 4.6.4 航跡平滑效果與其他策略對比分析106-107
• 4.7 本章小結(jié)107-108
• 第5章 動態(tài)環(huán)境下多階段多機協(xié)同航跡重規(guī)劃方法108-131
• 5.1 引言108-110
• 5.2 MUAS協(xié)同航跡重規(guī)劃任務(wù)模型110-113
• 5.2.1 重規(guī)劃問題描述和難點分析110-111
• 5.2.2 基于CFCM和多Q學(xué)習(xí)的重規(guī)劃模型111-113
• 5.3 基于CFCM聚類的多任務(wù)狀態(tài)空間劃分113-118
• 5.3.1 協(xié)同相關(guān)系數(shù)和模糊協(xié)同矩陣113-114
• 5.3.2 聚類空間優(yōu)化和初始中心設(shè)定114-115
• 5.3.3 基于模糊協(xié)同矩陣的CFCM115-116
• 5.3.4 CFCM的參數(shù)選擇準(zhǔn)則116-118
• 5.4 基于CFCM的多Q學(xué)習(xí)航跡重規(guī)劃118-124
• 5.4.1 環(huán)境更新和重規(guī)劃區(qū)域設(shè)定118-119
• 5.4.2 基于協(xié)同模糊回報函數(shù)的Q學(xué)習(xí)119-121
• 5.4.3 改進的狀態(tài)轉(zhuǎn)移動作集設(shè)定121-122
• 5.4.4 基于CFCM的多Q學(xué)習(xí)協(xié)同航跡重規(guī)劃122-124
• 5.5 實驗結(jié)果與分析124-130
• 5.5.1 協(xié)同航跡重規(guī)劃可行性實驗124-128
• 5.5.2 比較采用不同回報函數(shù)的Q學(xué)習(xí)算法效果128-129
• 5.5.3 與其他動態(tài)規(guī)劃方法的比較129-130
• 5.6 本章小結(jié)130-131
• 結(jié)論131-133
• 參考文獻133-145
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果145-147
• 致謝147-148
• 個人簡歷148

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