無(wú)人機(jī)制造成本低和體積小,具備獨(dú)特的空中優(yōu)勢(shì),可以在危險(xiǎn)復(fù)雜的未知區(qū)域環(huán)境執(zhí)行相關(guān)任務(wù),在軍用和民用等領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色。無(wú)人機(jī)群體非常適用于完成復(fù)雜區(qū)域的目標(biāo)搜尋任務(wù),隨著無(wú)人機(jī)的廣泛使用,群體無(wú)人機(jī)目標(biāo)搜尋也成為了完成協(xié)同任務(wù)的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)在復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下如何協(xié)調(diào)多個(gè)無(wú)人機(jī)發(fā)現(xiàn)靜態(tài)或動(dòng)態(tài)目標(biāo)的問(wèn)題,提出了一種面向無(wú)人機(jī)群體目標(biāo)搜尋的主動(dòng)感知方法。首先,基于主動(dòng)感知系統(tǒng)框架建立了無(wú)人機(jī)群體目標(biāo)搜尋模型。同時(shí),考慮目標(biāo)磁特性的變化和環(huán)境磁特性的變化對(duì)算法搜索效能的影響,建立了等效平均探測(cè)寬度傳感器模型。然后,受昆蟲(chóng)協(xié)調(diào)方式和鳥(niǎo)群效應(yīng)的生物機(jī)制啟發(fā),構(gòu)建了基于主動(dòng)感知系統(tǒng)框架的無(wú)人機(jī)群體分布式目標(biāo)搜尋算法,并采用改進(jìn)的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法幫助無(wú)人機(jī)群體在環(huán)境中平衡勘探和探索,實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)群體的協(xié)同搜索優(yōu)化,增加主動(dòng)感知策略的適應(yīng)性。基于仿真平臺(tái)的多組實(shí)驗(yàn)測(cè)試了該策略的性能,驗(yàn)證了算法對(duì)不同非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的有效性和適用性,并實(shí)現(xiàn)了個(gè)體無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)控制和導(dǎo)航、目標(biāo)搜尋算法實(shí)驗(yàn)效果的可視化和無(wú)人機(jī)群體集群控制實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果證實(shí)本文提出的主動(dòng)感知算法使得無(wú)人機(jī)群體可以實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)視角的并... 

【文章來(lái)源】：上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)上海市

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

面向大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的目標(biāo)搜尋任務(wù)示意圖

上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文第17頁(yè)圖3.5Stigmery算法中的信息素釋放模型Fig.3.5PheromonereleasemodelofStigmeryalgorithm具體而言，圖3.5中，(a)表示釋放單位信息素；(b)表示信息素主要以恒定擴(kuò)散速率擴(kuò)散至附近的細(xì)胞；(c-d)表示信息素正在擴(kuò)散和蒸發(fā)，信息素會(huì)隨時(shí)間降低強(qiáng)度，且由恒定蒸發(fā)速率決定；(e-f)表示信息素主要在蒸發(fā)。信息素濃度根據(jù)實(shí)際任務(wù)被調(diào)整，包含以下主要參數(shù)：（1）更新周期：繁殖、沉積和蒸發(fā)的時(shí)間。（2）擴(kuò)散速率：信息素濃度在所有的鄰近單元的平均分布比例。其中，0,1（3）蒸發(fā)速率-在蒸發(fā)后殘留的信息素濃度的比例。其中，0,1（4）最小信息素濃度閾值：經(jīng)過(guò)傳播和蒸發(fā)，若該地的信息素濃度低于該水平，則該處信息素水平為零。在t時(shí)刻在細(xì)胞(x,y)上釋放的信息素強(qiáng)度根據(jù)公式(3-1)更新。(,,1)*(1)*((,,)(,,)(,,)ffffffspt+=EGspt+dpt+gpt(3-1)[0,1)fG是信息素傳播速率，fE是信息素蒸發(fā)速率，(1)fG因子計(jì)算了傳播到鄰近區(qū)域后的剩余信息素濃度，(,,)fspt表示t時(shí)刻在位置p處的信息素濃度，(,,)fdpt表示(t1，t]期間在位置p處的信息素總沉積量，(,,)fgpt表示從鄰近單元格傳播而來(lái)的總信息素濃度，依據(jù)公式(3-2)計(jì)算。""""()(,,)=((,,1)(,,1))()ffffpNpGgptsptdptNp+(3-2)其中，相鄰位置"p在每個(gè)更新周期將其信息素的一部分傳播到p，其比例取決于參數(shù)fG及其相鄰單元格的總數(shù)。

康姆尚脅饈岳囪櫓け疚納杓頻男??鞫?兄?惴ǎ?跎儼饈緣某殺競(jìng)妥試聰?制。無(wú)人機(jī)群體是一個(gè)分布式多代理系統(tǒng)，無(wú)人機(jī)配備自定位和通信設(shè)備，由增強(qiáng)型機(jī)載處理器，慣性導(dǎo)航單元和GPS定位系統(tǒng)組成，搭載完成不同任務(wù)所需的傳感器，如視覺(jué)傳感器，各無(wú)人機(jī)平臺(tái)能夠獨(dú)立自主運(yùn)行。各無(wú)人機(jī)之間的能夠正常通信，不考慮通信延遲或中斷等異常情況。在仿真數(shù)字環(huán)境中，同一個(gè)時(shí)刻每個(gè)單元格中僅存在一個(gè)目標(biāo)。不考慮目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程的不確定性，無(wú)人機(jī)到達(dá)目標(biāo)位置則視為完成目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。一種典型的非結(jié)構(gòu)化靜態(tài)環(huán)境仿真場(chǎng)景模型如圖4.1所示，其中綠色為無(wú)人機(jī)，灰色為障礙物；紅色為目標(biāo)位置。圖4.1基于Netlogo軟件的靜態(tài)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境模型Fig.4.1StaticunstructuredenvironmentmodelinNetlogo

【參考文獻(xiàn)】：
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