具有感知能力的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索方法研究.pdf

1、隨著無(wú)人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)技術(shù)的發(fā)展，近年來(lái)被越來(lái)越多地應(yīng)用到軍用或民用目標(biāo)搜索任務(wù)中，如利用無(wú)人機(jī)來(lái)進(jìn)行失聯(lián)客機(jī)搜救、軍事目標(biāo)探測(cè)、災(zāi)后人員營(yíng)救等等。根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)能力分類，目標(biāo)搜索包括靜止目標(biāo)搜索和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)搜索，其中，研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)搜索較為復(fù)雜，對(duì)不同特性的目標(biāo)需要提出不同的搜索方法。本文研究具有感知能力的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，多UAV在任務(wù)區(qū)域中搜索若干個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，目標(biāo)能夠通過(guò)安裝在任務(wù)區(qū)域中的探測(cè)裝置間

2、歇獲得UAV的位置信息，并據(jù)此躲避UAV的搜索。針對(duì)該問(wèn)題，本文首先利用搜索圖建立環(huán)境模型，針對(duì)目標(biāo)對(duì)UAV位置的感知能力，改進(jìn)傳統(tǒng)的搜索圖更新方式，讓UAV盡可能地避開探測(cè)裝置，從而減少位置信息的暴露。然后基于模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control，MPC）方法建立多UAV搜索航跡優(yōu)化模型，引入權(quán)重因子對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，以此來(lái)提高UAV的搜索效能。接著設(shè)計(jì)混合粒子群優(yōu)化(Hybrid Particle Swa