【摘 要】
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无人机已成为现代军事战争中不可或缺的新型武器,但由于单无人机自身性能、武器数量等约束,无法满足多变的战场环境与复杂的任务要求,因此多无人机任务规划应运而生。多无人机任务规划是指为无人机确定任务方案,确保无人机以最小任务代价执行完所有任务。使用更高效的控制算法与策略去实现无人机任务规划,提高任务规划的效率成为研究重点,本文主要对任务规划中的任务分配与路径规划进行研究。首先,利用基于变邻域搜索算法的改
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无人机已成为现代军事战争中不可或缺的新型武器,但由于单无人机自身性能、武器数量等约束,无法满足多变的战场环境与复杂的任务要求,因此多无人机任务规划应运而生。多无人机任务规划是指为无人机确定任务方案,确保无人机以最小任务代价执行完所有任务。使用更高效的控制算法与策略去实现无人机任务规划,提高任务规划的效率成为研究重点,本文主要对任务规划中的任务分配与路径规划进行研究。首先,利用基于变邻域搜索算法的改进粒子群算法求解多无人机任务预分配问题。建立任务分配模型,包括任务分配的约束条件与分配代价指标。根据任务模型进行粒子编码,针对粒子群算法的缺陷,对惯性权重w、个体学习因子(8(81与社会学习因子(8(82进行改进,当粒子有陷入局部最优的可能性时,利用变邻域搜索算法跳出局部最优。通过算法仿真对比,证明改进混合算法能避免局部最优进而得到更优解,算法稳定性也显著提高。其次,针对战场环境的突发情况,利用改进合同网法求解任务重分配问题。针对传统合同网法通信频率快、延时等缺陷,通过使招标无人机参与投标、采用买卖与交换两种合同、引入任务负载以及并发交易机制等措施进行改进。仿真证明改进算法使得无人机之间的通信频率减少,并且具有较高的实时性。最后,利用基于天牛须搜索算法的改进蚁群算法求解无人机三维全局路径规划问题,建立路径规划模型,包括约束条件与路径综合评价指标,构建环境地形模型与威胁模型。针对蚁群算法的缺陷,对其启发函数、状态转移规则与信息素挥发系数等进行改进,并利用天牛须搜索算法对改进蚁群算法生成的路径进一步优化。并且使用三次B样条对路径规划算法得到的路径进行平滑操作,平滑后的路径才能实际可飞。针对突发威胁的出现,采用改进人工势场法进行局部路径规划,使无人机能避开威胁从而安全地执行任务。设计基于MATLAB的GUI任务规划器系统,导入山地战场环境信息,进行静态与动态任务规划系统仿真,对出现新任务、无人机失联时进行任务在线重分配,以及出现新增威胁时进行局部路径规划避开威胁,证明了算法的可行性。
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