【摘要】：隨著無人機(jī)技術(shù)的以及人工智能的快速發(fā)展,無人機(jī)對(duì)自動(dòng)化控制方法的需求急劇增加。從現(xiàn)代無人機(jī)本身考慮,無人機(jī)體積相對(duì)較小,能夠攜帶的運(yùn)算處理和通信單元有限,在此背景下,各種航跡規(guī)劃算法應(yīng)運(yùn)而生�，F(xiàn)有的無人機(jī)航跡規(guī)劃算法集中解決無人機(jī)搜索的最短路徑與最短時(shí)間方案,缺乏對(duì)無人機(jī)本身安全性的考慮,無人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)時(shí),易受到環(huán)境因素影響而墜毀,故一味追求短路徑和短時(shí)間的方案往往得不償失。針對(duì)上述問題,本文重點(diǎn)研究風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境下基于協(xié)同搜尋的無人機(jī)群航跡規(guī)劃問題,提出了兩個(gè)新的規(guī)劃求解算法,以提高無人機(jī)群在危險(xiǎn)區(qū)域搜索時(shí)的安全性。本文主要內(nèi)容如下:(1)針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中無人機(jī)的搜索問題,綜合考慮無人機(jī)安全、無人機(jī)搜索時(shí)間、減少重復(fù)路徑等因素,提出一種改進(jìn)的基于貪婪算法思想的路徑搜索規(guī)劃算法。該方法將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的廣度遍歷過程進(jìn)行分解,逐步求解各個(gè)階段的最優(yōu)路徑,降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度。(2)針對(duì)同一環(huán)境可能出現(xiàn)多次重復(fù)搜索的情況,提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人機(jī)搜索路線價(jià)值判斷方法。首先在已知環(huán)境下訓(xùn)練出每個(gè)柵格像元的移動(dòng)價(jià)值網(wǎng)絡(luò),之后通過已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),加上當(dāng)前任務(wù)的相關(guān)參數(shù),可以無需再次遍歷,直接計(jì)算進(jìn)行移動(dòng),極大減少了在同一環(huán)境中的重復(fù)計(jì)算引起的消耗。(3)將上述兩種算法推廣到無人機(jī)群協(xié)同搜索。無人機(jī)群相比于單一無人機(jī),單位時(shí)間內(nèi)搜索效率明顯提高,同時(shí)通過相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)約束算法,使無人機(jī)間遭受墜毀風(fēng)險(xiǎn)的期望和方差減小,是無人機(jī)群整體搜索效率進(jìn)一步提高。通過大量仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)本文提出的兩種航跡搜索規(guī)劃算法性能進(jìn)行了綜合評(píng)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文提出的基于風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的協(xié)同搜尋無人機(jī)群航跡規(guī)劃算法在無人機(jī)搜索的總耗時(shí)、無人機(jī)所處航跡的風(fēng)險(xiǎn)期望以及其方差等方面比傳統(tǒng)方法具有明顯的優(yōu)越性。
【圖文】：

第一章 緒論無人機(jī)偵察搜索問題的決策和規(guī)劃，是人工智能和無人機(jī)研究領(lǐng)域的重要理論和應(yīng)用問題之一[6][7]。如圖 1-2 所示，無人機(jī)偵察搜索在軍用和民用領(lǐng)域均有較多應(yīng)用方向。針對(duì)具體的問題，如圖 1-3 所示，由規(guī)劃器對(duì)無人機(jī)偵察航跡進(jìn)行規(guī)劃，偵察過程中無人機(jī)通過雷達(dá)或者視頻設(shè)備與環(huán)境進(jìn)行交互，獲得信息后將信息傳達(dá)給規(guī)劃器，由規(guī)劃器對(duì)無人機(jī)搜索航跡進(jìn)行調(diào)整。規(guī)劃器根據(jù)任務(wù)要求和偵察信息，采取某種算法給一定數(shù)量的無人機(jī)規(guī)劃出符合無人機(jī)自身硬件條件限制和任務(wù)環(huán)境要求的無人機(jī)航跡。航跡規(guī)劃算法對(duì)于其任務(wù)完成效果和規(guī)避障礙物能力起著決定性作用。無人機(jī)航跡規(guī)劃的目的是已知或未知任務(wù)空間中的障礙信息和自身硬件條件限制的條件下從當(dāng)前所處位置到目標(biāo)地點(diǎn)之間規(guī)劃處一條最佳航跡。由于實(shí)際問題越來越復(fù)雜，在實(shí)際求解問題過程中很難采取窮舉的方式解出全局最優(yōu)解[8]，為了能夠通過簡(jiǎn)單快捷的方式解算出一個(gè)全局最優(yōu)解，群體智能優(yōu)化算法由于其獨(dú)特的解算優(yōu)勢(shì)得到廣泛應(yīng)用并不斷地發(fā)展了起來，其在解算非線性工程優(yōu)化難題中起到了無法替代的作用。

圖 2-2 廣度優(yōu)先搜索算法S：最大度搜索策略的應(yīng)用前提為每個(gè)節(jié)點(diǎn)都了解其他鄰居節(jié)點(diǎn)的度。如源節(jié)點(diǎn) S 先查詢其度最大的鄰居節(jié)點(diǎn)，，若該節(jié)點(diǎn)不為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)則一直查標(biāo)節(jié)點(diǎn)或到達(dá)最大度數(shù)；若最大度數(shù)分支無目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，則繼續(xù)挑選當(dāng)前節(jié)點(diǎn)查詢，直到發(fā)現(xiàn)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。圖 2-3 最大度搜索算法
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V279;V249

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本文編號(hào)：2678703