本文關(guān)鍵詞：城市環(huán)境下多無人機應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)分配技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 多無人機 應(yīng)急救災(zāi) 任務(wù)分配 ABC-PSO算法 拍賣算法

【摘要】：無人機成本低,部署靈活,執(zhí)行任務(wù)能力強,因此將無人機應(yīng)用于城市環(huán)境下的應(yīng)急救災(zāi)前景廣闊。由于城市環(huán)境復(fù)雜且存在多種突發(fā)事件,綜合考慮無人機的能力進行任務(wù)分配能夠顯著提高無人機群協(xié)同執(zhí)行任務(wù)的效能。本文針對城市環(huán)境下的多無人機應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)分配問題進行了研究。首先,針對城市環(huán)境建立簡單數(shù)學(xué)模型,分析無人機應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)要求以及應(yīng)用載荷特性,建立了多無人機同構(gòu)任務(wù)系統(tǒng)和異構(gòu)任務(wù)系統(tǒng),闡述了其中的多種任務(wù)類型,包括搜索、探測、分類、處置和監(jiān)控等任務(wù),并分析多種救災(zāi)任務(wù)自身以及任務(wù)之間的約束關(guān)系。其次,以城市為背景,無人機應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)分配為研究對象,建立了高空MUAV監(jiān)控低空SUAV執(zhí)行的層次化任務(wù)分配模型,設(shè)計了多目標優(yōu)化函數(shù)。改進粒子群優(yōu)化(PSO)算法,通過加入慣性權(quán)重的凹函數(shù)遞減策略與將人工蜂群(ABC)算法引入到粒子群迭代環(huán)節(jié),較好地解決粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的問題,同時提高算法收斂速度采用改進后的ABC-PSO算法對任務(wù)分配問題進行求解,并根據(jù)模型特點和約束條件建立粒子與實際問題的對應(yīng)關(guān)系。分別對同構(gòu)和異構(gòu)系統(tǒng)任務(wù)分配問題進行仿真實驗,驗證了其有效性。再次,由于城市環(huán)境區(qū)域劃分明顯的特性,建立了多基地?zé)o人機分組任務(wù)分配模型,設(shè)計了平衡各基地?zé)o人機任務(wù)載荷的約束條件。應(yīng)用ABC-PSO算法對不同的任務(wù)載荷、航程和剩余無人機資源要求下的多基地?zé)o人機分組任務(wù)分配問題進行求解,仿真結(jié)果驗證了模型與約束條件的合理性。最后,設(shè)計了城市環(huán)境下的動態(tài)層次化任務(wù)分配系統(tǒng),從快速應(yīng)對突發(fā)任務(wù)的角度,采用局部任務(wù)重分配策略。針對不同突發(fā)條件下的動態(tài)任務(wù)分配問題利用拍賣算法進行求解,仿真結(jié)果表明該算法易于實現(xiàn)且很好地解決了動態(tài)任務(wù)重分配問題。
【關(guān)鍵詞】：多無人機 應(yīng)急救災(zāi) 任務(wù)分配 ABC-PSO算法 拍賣算法
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V355.2;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 課題研究的意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 無人機系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 無人機任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 多無人機任務(wù)分配模型與優(yōu)化算法16-17
• 1.3 多無人機協(xié)同任務(wù)分配體系結(jié)構(gòu)17-18
• 1.4 民用領(lǐng)域無人機的應(yīng)用及應(yīng)急救災(zāi)實例18-20
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容20-22
• 第二章 城市環(huán)境下無人機應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)分析22-33
• 2.1 引言22
• 2.2 城市環(huán)境描述22-24
• 2.3 民用領(lǐng)域無人機載荷發(fā)展24-26
• 2.4 多無人機應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)描述26-32
• 2.4.1 多無人機同構(gòu)任務(wù)系統(tǒng)與異構(gòu)任務(wù)系統(tǒng)描述26-28
• 2.4.2 救災(zāi)任務(wù)類型描述28-30
• 2.4.3 應(yīng)急救災(zāi)任務(wù)類型約束30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 城市環(huán)境下的層次化多無人機協(xié)同任務(wù)分配33-49
• 3.1 引言33
• 3.2 城市環(huán)境下多無人機層次化任務(wù)分配模型33-39
• 3.2.1 城市環(huán)境下多無人機層次化任務(wù)分配問題描述33-35
• 3.2.2 異構(gòu)多無人機層次化任務(wù)分配數(shù)學(xué)模型35-36
• 3.2.3 目標函數(shù)與約束條件36-39
• 3.3 異構(gòu)多無人機層次化任務(wù)分配ABC-PSO算法設(shè)計39-42
• 3.3.1 基本粒子群優(yōu)化算法39-40
• 3.3.2 ABC-PSO優(yōu)化算法設(shè)計40-42
• 3.4 基于改進ABC-PSO算法的任務(wù)分配仿真42-48
• 3.4.1 多無人機針對同構(gòu)任務(wù)系統(tǒng)的任務(wù)分配算例仿真42-45
• 3.4.2 多無人機針對異構(gòu)任務(wù)系統(tǒng)的任務(wù)分配算例仿真45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 城市環(huán)境下多基地?zé)o人機任務(wù)分配49-61
• 4.1 引言49
• 4.2 多基地?zé)o人機任務(wù)分配問題描述49-50
• 4.3 多基地?zé)o人機任務(wù)分配模型與求解50-53
• 4.3.1 多基地?zé)o人機任務(wù)分配依據(jù)50-51
• 4.3.2 多基地?zé)o人機任務(wù)分配數(shù)學(xué)描述51-52
• 4.3.3 多基地?zé)o人機任務(wù)分配約束條件52-53
• 4.3.4 多基地?zé)o人機任務(wù)分配步驟53
• 4.4 多基地?zé)o人機任務(wù)分配仿真53-60
• 4.4.1 多基地?zé)o人機單任務(wù)載荷任務(wù)分配仿真54-57
• 4.4.2 多基地?zé)o人機多任務(wù)載荷任務(wù)分配仿真57-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 城市環(huán)境下多無人機層次化動態(tài)任務(wù)分配61-76
• 5.1 引言61
• 5.2 城市環(huán)境下多無人機動態(tài)任務(wù)分配方式與結(jié)構(gòu)61-64
• 5.2.1 多無人機動態(tài)任務(wù)重分配的方式61-62
• 5.2.2 多無人機分組任務(wù)重分配62-63
• 5.2.3 動態(tài)任務(wù)重分配影響因素63-64
• 5.2.4 任務(wù)重分配觸發(fā)條件64
• 5.3 基于拍賣算法的無人機分組任務(wù)重分配64-69
• 5.3.1 基于拍賣算法的任務(wù)分配過程65-66
• 5.3.2 基于平衡原則的雙向拍賣機制66
• 5.3.3 基于拍賣算法的無人機分組任務(wù)重分配66-67
• 5.3.4 基于拍賣算法的任務(wù)分配方案算法流程67-69
• 5.4 城市環(huán)境下基于拍賣算法的動態(tài)任務(wù)分配仿真實驗69-75
• 5.5 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 本文工作總結(jié)76
• 6.2 不足與展望76-78
• 致謝78-79
• 參考文獻79-83
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83

【參考文獻】

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本文編號：949280