無人機制造成本低和體積小,具備獨特的空中優(yōu)勢,可以在危險復雜的未知區(qū)域環(huán)境執(zhí)行相關任務,在軍用和民用等領域扮演著越來越重要的角色。無人機群體非常適用于完成復雜區(qū)域的目標搜尋任務,隨著無人機的廣泛使用,群體無人機目標搜尋也成為了完成協(xié)同任務的研究熱點。本文針對在復雜非結構化環(huán)境下如何協(xié)調多個無人機發(fā)現(xiàn)靜態(tài)或動態(tài)目標的問題,提出了一種面向無人機群體目標搜尋的主動感知方法。首先,基于主動感知系統(tǒng)框架建立了無人機群體目標搜尋模型。同時,考慮目標磁特性的變化和環(huán)境磁特性的變化對算法搜索效能的影響,建立了等效平均探測寬度傳感器模型。然后,受昆蟲協(xié)調方式和鳥群效應的生物機制啟發(fā),構建了基于主動感知系統(tǒng)框架的無人機群體分布式目標搜尋算法,并采用改進的自適應差分進化算法幫助無人機群體在環(huán)境中平衡勘探和探索,實現(xiàn)無人機群體的協(xié)同搜索優(yōu)化,增加主動感知策略的適應性�；诜抡嫫脚_的多組實驗測試了該策略的性能,驗證了算法對不同非結構化環(huán)境的有效性和適用性,并實現(xiàn)了個體無人機運動控制和導航、目標搜尋算法實驗效果的可視化和無人機群體集群控制實驗。仿真結果證實本文提出的主動感知算法使得無人機群體可以實現(xiàn)對觀測視角的并... 

【文章來源】：上海應用技術大學上海市

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

面向大規(guī)模非結構化環(huán)境的目標搜尋任務示意圖

上海應用技術大學碩士學位論文第17頁圖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散速率擴散至附近的細胞；(c-d)表示信息素正在擴散和蒸發(fā)，信息素會隨時間降低強度，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)實際任務被調整，包含以下主要參數(shù)：（1）更新周期：繁殖、沉積和蒸發(fā)的時間。（2）擴散速率：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：經過傳播和蒸發(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時刻在細胞(x,y)上釋放的信息素強度根據(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因子計算了傳播到鄰近區(qū)域后的剩余信息素濃度，(,,)fspt表示t時刻在位置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的總信息素濃度，依據(jù)公式(3-2)計算。""""()(,,)=((,,1)(,,1))()ffffpNpGgptsptdptNp+(3-2)其中，相鄰位置"p在每個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?跎儼饈緣某殺競妥試聰?制。無人機群體是一個分布式多代理系統(tǒng)，無人機配備自定位和通信設備，由增強型機載處理器，慣性導航單元和GPS定位系統(tǒng)組成，搭載完成不同任務所需的傳感器，如視覺傳感器，各無人機平臺能夠獨立自主運行。各無人機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，同一個時刻每個單元格中僅存在一個目標。不考慮目標檢測過程的不確定性，無人機到達目標位置則視為完成目標檢測任務。一種典型的非結構化靜態(tài)環(huán)境仿真場景模型如圖4.1所示，其中綠色為無人機，灰色為障礙物；紅色為目標位置。圖4.1基于Netlogo軟件的靜態(tài)非結構化環(huán)境模型Fig.4.1StaticunstructuredenvironmentmodelinNetlogo

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基建現(xiàn)場巡檢無人機智能感知系統(tǒng)的研究與應用[J]. 劉勇,陳海濱,劉方.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(15)
[2]美軍有/無人機協(xié)同作戰(zhàn)研究現(xiàn)狀與分析[J]. 賈高偉,侯中喜.  國防科技. 2017(06)
[3]基于擬態(tài)物理法的無人機集群與重構控制[J]. 沈林成,王祥科,朱華勇,付鈺,劉歡.  中國科學:技術科學. 2017(03)
[4]農用無人機的“最好時代”[J]. 郭英民.  營銷界(農資與市場). 2016(24)
[5]多無人機協(xié)同編隊飛行控制研究現(xiàn)狀及發(fā)展[J]. 宗群,王丹丹,邵士凱,張博淵,韓宇.  哈爾濱工業(yè)大學學報. 2017(03)
[6]基于等效平均探測寬度的航空磁探潛搜索概率評估模型[J]. 熊雄,楊日杰,沈陽.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2014(03)
[7]軍用無人機技術的發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢[J]. 陳黎.  航空科學技術. 2013(02)
[8]多無人機搜尋有源目標模擬實驗控制系統(tǒng)的研究[J]. 童金,李恒宇,羅均,謝少榮.  制造業(yè)自動化. 2010(03)
[9]軍用無人機的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 戎皓,談國軍.  現(xiàn)代商貿工業(yè). 2008(04)
[10]地面無人作戰(zhàn)平臺環(huán)境感知關鍵技術研究[J]. 張敏,劉培志,徐英新,王晉華,劉瑩.  車輛與動力技術. 2007(02)

博士論文
[1]多無人機協(xié)同編隊仿生飛行控制關鍵技術研究[D]. 樊瓊劍.南京航空航天大學 2008

碩士論文
[1]基于強化學習的多無人機協(xié)同任務規(guī)劃算法研究[D]. 樊龍濤.河南科技大學 2019



本文編號：3059628