隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了越來越多利用無人機(jī)對復(fù)雜環(huán)境執(zhí)行搜索任務(wù)的應(yīng)用場景。例如公共場所人員檢查、失聯(lián)飛機(jī)搜尋、災(zāi)后目標(biāo)探測等等。針對單無人機(jī)續(xù)航時(shí)間短,其攜帶的傳感器探測能力有限等問題。本文設(shè)計(jì)了多無人機(jī)協(xié)同搜索策略,將搜索地圖柵格化,采用分布式結(jié)構(gòu)來設(shè)計(jì)多無人機(jī)搜索系統(tǒng)。每架無人機(jī)擁有自主決策、獨(dú)立維護(hù)可更新的信息地圖、通信共享信息等能力。本文將搜索區(qū)域內(nèi)目標(biāo)存在概率大于設(shè)定的存在閾值認(rèn)為搜索區(qū)域目標(biāo)存在。通過無人機(jī)獨(dú)立維護(hù)的搜索概率圖來引導(dǎo)無人機(jī)發(fā)生自組織搜索行為,根據(jù)傳感器經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臋z測概率和虛警概率建立貝葉斯公式來更新無人機(jī)維護(hù)的搜索地圖信息。本文將多無人機(jī)目標(biāo)搜索問題分成搜索目標(biāo)數(shù)量明確和不明確兩種場景來看待。搜索目標(biāo)數(shù)量不明確場景的任務(wù)目標(biāo)是使搜索地圖的平均不確定性快速下降。本文設(shè)計(jì)了直接優(yōu)化搜索地圖不確定性的目標(biāo)函數(shù)來建立無人機(jī)之間的協(xié)同關(guān)系,通過分布式滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化模型求解每架無人機(jī)的決策信息,采用納什均衡模型迭代出當(dāng)前時(shí)刻的納什均衡解。本文給無人機(jī)設(shè)計(jì)了時(shí)間戳地圖和時(shí)間戳同步機(jī)制。通過仿真驗(yàn)證了該策略的可行性和建模的合理性,比其他搜索策略在更短時(shí)間內(nèi)降低搜索區(qū)域的平均目標(biāo)存在不確定性。搜索目標(biāo)數(shù)量明確場景的任務(wù)目標(biāo)是最短時(shí)間確定搜索地圖內(nèi)的所有目標(biāo)。本文采用了多層次規(guī)劃的方法進(jìn)行建模,先用均衡的多旅行商模型進(jìn)行多無人機(jī)搜索路徑預(yù)規(guī)劃,在無人機(jī)完成預(yù)規(guī)劃搜索路徑后根據(jù)其維護(hù)的搜索概率地圖進(jìn)行多層次的分布式單旅行商模型路徑規(guī)劃。同時(shí)在通信范圍內(nèi)的無人機(jī)可以進(jìn)行時(shí)間戳同步機(jī)制下的搜索地圖信息融合。本文介紹了三種概率地圖融合策略并比較其搜索時(shí)效和差錯(cuò)率。最后通過仿真驗(yàn)證了這種基于信息融合的多層次分布式搜索策略比其他搜索策略在更短時(shí)間內(nèi)搜索到所有目標(biāo)。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V279
【部分圖文】：

因此目前學(xué)者的研究大多集中在多無人機(jī)協(xié)同策略上。當(dāng)前對多無人機(jī)搜索問題的建模研究主要分兩種，如圖 1-1 所示，一種是對搜索區(qū)域的最大化覆蓋，即通過分割搜索地圖來完成搜索任務(wù)。文獻(xiàn)[16]和文獻(xiàn)[17]均在基礎(chǔ)搜索理論體系下，對搜索區(qū)域進(jìn)行最大化覆蓋輪尋搜索。也有的學(xué)者通過 Voronoi 圖對目標(biāo)地圖進(jìn)行幾何分割[18]，然后將每塊分割后的候選區(qū)域分配給每個(gè)無人機(jī)。這樣將多無人機(jī)整體區(qū)域搜索問題轉(zhuǎn)換成了單無人機(jī)對子區(qū)域的搜索規(guī)劃問題。在對單機(jī)進(jìn)行控制時(shí)，只需設(shè)計(jì)控制率來引導(dǎo)無人機(jī)收斂到質(zhì)心處即可，但是這種方法缺少靈活性，大多屬于集中式的規(guī)劃。無人機(jī)之前無法協(xié)同配合，而且整個(gè)系統(tǒng)的魯棒性差，分割不穩(wěn)定。另一種方法是基于搜索概率圖的研究，文獻(xiàn)[19]通過搜索概率圖，以 UAV飛行最短航跡為目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)行多 UAV 協(xié)同路徑規(guī)劃。文獻(xiàn)[20]則是在無人機(jī)最短航跡的基礎(chǔ)上，考慮了無人機(jī)避障等狀況，通過搜索圖控制多無人機(jī)在線決策。這種方法大多借鑒了滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化（Receding Horizon Optimal，RHO）的思想，通過 RHO 模型引導(dǎo)無人機(jī)在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索，然后通過一些智能算法去求解出無人機(jī)最佳的搜索路徑[21]。

無人機(jī)協(xié)同搜索任務(wù)描述索目標(biāo)數(shù)量不明確的搜索問題可以描述成在寬廣空間內(nèi)存在未知個(gè)vN 架無人機(jī)進(jìn)入該任務(wù)區(qū)域進(jìn)行搜索，要求多無人機(jī)搜索系統(tǒng)最快區(qū)域的不確定性收斂。索目標(biāo)數(shù)量明確的搜索問題可以描述成在寬廣空間內(nèi)存在rN 個(gè)未架無人機(jī)進(jìn)入該任務(wù)區(qū)域進(jìn)行搜索，要求多無人機(jī)搜索系統(tǒng)最快時(shí)目標(biāo)的正確位置。無人機(jī)搜索系統(tǒng)面對的是動(dòng)態(tài)不確定的復(fù)雜環(huán)境，在無人機(jī)執(zhí)行任根據(jù)外部環(huán)境的變化（無人機(jī)搜索過程的進(jìn)展），在線更新搜索航跡無人機(jī)在線搜索決策時(shí)，考慮到環(huán)境，系統(tǒng)，目標(biāo)實(shí)時(shí)變化，使得索系統(tǒng)更加魯棒。于上述描述，通常采用模型預(yù)測控制（Model Predictive Control，M闡述[35]，整個(gè) MPC 流程如圖 2-1 所示。

時(shí)刻繼續(xù)往前推移，這種采用滾動(dòng)時(shí)域迭代on，RTDI）方式的自組織方法保證了多無人機(jī)搜傳感器探測模型搜索目標(biāo)的探測本質(zhì)即是傳感器對目標(biāo)的探測，如（HR）、紅外傳感器（EO）。因此研究傳感器探測分重要。針對無人機(jī)傳感器模型，我們主要考慮傳范圍：參考文獻(xiàn)[36]，根據(jù)本文的無人機(jī)建模，根據(jù)無人機(jī)控制系統(tǒng)（UAVControl System，UCS傳感器探測范圍的寬度（即無人機(jī)的視場范圍（Fi述成式（2-3）：r2 Htan( )[cos sin tan( /2 )]機(jī)的高度； , 如圖 2-2 所示，由其視場角和焦距

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