【摘要】：無人機(jī)(Unmaned Aerial Vehicle,UAV)技術(shù)在近年來得到了飛速發(fā)展。在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域中,多UAV技術(shù)越來越多的應(yīng)用在了協(xié)同目標(biāo)搜索的任務(wù)上,如利用多無人機(jī)協(xié)同進(jìn)行目標(biāo)搜索、災(zāi)后人員搜救、協(xié)調(diào)運(yùn)輸貨物等等。在實(shí)現(xiàn)多UAV的協(xié)同目標(biāo)搜索過程中,UAV的路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)成為了非常重要的內(nèi)容,如何更有效率的發(fā)現(xiàn)目標(biāo),如何有效的躲避障礙物并及時(shí)發(fā)現(xiàn)目標(biāo),這些都是本文在無人機(jī)的路徑規(guī)劃方面需要研究的內(nèi)容。在進(jìn)行無人機(jī)路徑規(guī)劃時(shí),無人機(jī)可能會(huì)受到各種障礙物或者禁飛區(qū)的干擾從而導(dǎo)致無人機(jī)不能搜索到盡可能多的目標(biāo)或者無人機(jī)對(duì)地圖的覆蓋率過低,這些都達(dá)不到對(duì)地圖搜索的任務(wù)指標(biāo)。近些年來,演化算法十分廣泛的應(yīng)用于多UAV的路徑規(guī)劃中。這些演化算法主要有:遺傳算法(Genetic Algorithm,GA),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Neural Network Algorithm,NEA)、人工免疫算法(Immune Clonal Selection Algorithm,ICSA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和蟻群最優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization,ACO)等等。這些優(yōu)化算法都是先根據(jù)多UAV的任務(wù)要求得出相對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)傳輸函數(shù),然后由系統(tǒng)傳輸函數(shù)得到多UAV的任務(wù)分配以及協(xié)同配合的架構(gòu),再依據(jù)各個(gè)算法的特點(diǎn),有針對(duì)性的對(duì)多UAV的整體任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化分析。本文中,我們深入分析了遺傳算法,預(yù)測(cè)控制理論(Model Predictive Control,MPC),貪婪算法(Greedy Algorithm),在貪婪算法基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)改進(jìn)式的協(xié)同遺傳算法與預(yù)測(cè)控制理論的結(jié)合,并把提出的新的飛行機(jī)制加入到協(xié)同算法中,本文將提出的新機(jī)制算法命名為基于區(qū)域劃分的最優(yōu)動(dòng)態(tài)報(bào)酬協(xié)同搜索算法(An Optimal Dynamic Compensation Cooperative Search Algorithm Based on Region Division,ODCA)。本文以任意大小的矩形為UAV的飛行環(huán)境,對(duì)其進(jìn)行建模仿真,分別加入了隨機(jī)小型障礙和大型固定障礙,針對(duì)復(fù)雜的環(huán)境,本文不僅考慮了算法的有效性,也考慮到了UAV達(dá)到最合理路徑問題。在使用ODCA對(duì)多UAV進(jìn)行路徑規(guī)劃與目標(biāo)搜索時(shí),首先利用預(yù)測(cè)控制理論對(duì)UAV的路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)規(guī)劃,再通過ODCA選擇合適的種群進(jìn)一步得出最適合UAV飛行的路徑,并且在整個(gè)過程之間,UAV相互協(xié)調(diào),相互告知彼此的信息,繼而達(dá)到相互配合的搜索過程和優(yōu)化之后的搜索結(jié)果。本文首先對(duì)遺傳算法、預(yù)測(cè)控制理論和貪婪算法進(jìn)行概述并且對(duì)無人機(jī)的飛行環(huán)境、自身狀態(tài)、搜索概率圖進(jìn)行建模,建模之后利用傳統(tǒng)算法進(jìn)行UAV路徑規(guī)劃,在路徑規(guī)劃的模擬實(shí)驗(yàn)圖中發(fā)現(xiàn)各個(gè)算法存在的問題。本文通過各個(gè)算法進(jìn)行單個(gè)UAV路徑規(guī)劃,在單個(gè)UAV路徑規(guī)劃中發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行多無人機(jī)協(xié)同搜索目標(biāo)路徑規(guī)劃去彌補(bǔ)單個(gè)UAV路徑規(guī)劃存在的問題。在多無人機(jī)協(xié)同搜索路徑規(guī)劃過程中發(fā)現(xiàn)各個(gè)算法出現(xiàn)的問題并在傳統(tǒng)遺傳算法中加入飛行機(jī)制使得UAV在路徑規(guī)劃中能夠得到最大的覆蓋率,從而搜索到盡可能多的目標(biāo)。在加入新機(jī)制之后的算法下,通過改變相關(guān)參數(shù)繼續(xù)與其他算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比得出新算法的優(yōu)越性,并在最后總結(jié)研究成果以及做出展望。通過本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以證明,在基于區(qū)域劃分的最優(yōu)動(dòng)態(tài)報(bào)酬協(xié)同搜索算法下,ODCA相對(duì)于貪婪算法、隨機(jī)算法、一般遺傳算法都能夠得到較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。仿真結(jié)果驗(yàn)證了ODCA的有效性。
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：V279;V249

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