多無(wú)人機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃方法研究.pdf

1、多無(wú)人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)是未來(lái)無(wú)人機(jī)作戰(zhàn)方式的重要發(fā)展趨勢(shì)，其中任務(wù)規(guī)劃，尤其是多無(wú)人機(jī)復(fù)雜環(huán)境下的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃，作為實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主控制的關(guān)鍵技術(shù)之一，對(duì)提高無(wú)人機(jī)的生存率和任務(wù)完成率具有重要意義。本文對(duì)多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索和協(xié)同察打的自主任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了研究，引用模型預(yù)測(cè)控制的思想，以蟻群算法和粒子群算法為主要優(yōu)化工具，針對(duì)原有算法的不足進(jìn)行了改進(jìn)，并與其他方法進(jìn)行了對(duì)比仿真分析。
　　首先研究了同構(gòu)多無(wú)人機(jī)協(xié)同搜索自主任務(wù)規(guī)劃方法。通過(guò)

2、分析任務(wù)環(huán)境、任務(wù)目標(biāo)建立了協(xié)同搜索任務(wù)規(guī)劃的整體優(yōu)化模型，在分布式模型預(yù)測(cè)控制的框架下分解成每個(gè)子系統(tǒng)的局部?jī)?yōu)化模型，引用粒子群算法進(jìn)行求解，并與集中式以及其他分布式的搜索方法進(jìn)行仿真對(duì)比分析，驗(yàn)證了該方法在時(shí)間消耗以及目標(biāo)搜索上的優(yōu)勢(shì)。
　　然后針對(duì)察打一體化的無(wú)人機(jī)，研究了多無(wú)人機(jī)協(xié)同察打自主任務(wù)規(guī)劃方法。在敵方威脅環(huán)境下建立任務(wù)求解模型，提出一種基于改進(jìn)的分布式蟻群算法，在躲避威脅的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)區(qū)域的協(xié)同察打，并仿真分