基于多阶段航迹预测的UAVs实时任务规划

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无人驾驶飞行器(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)又称无人机,因其成本低、适应性强、隐蔽性好等优点而越来越被广泛使用。UAV最大的优势在于其研发、制造和使用的成本远低于有人飞机,因此无论是军用还是民用都有着广阔的前景。随着各部分技术的不断发展,不仅单架UAV完成任务的能力越来越强,多UAV协同的能力也应越来越强,针对UAV集群任务规划的研究非常有必要。任务规划问题是UAV自主控制的关键,而任务规划的效果则取决于对航迹的精确预测。然而在现实应用中,各种不确定的因素将会给预测结果带来较大的偏差。针对UAV集群的任务规划必须基于由任务分配子系统、航迹规划子系统以及导航控制子系统组成的三级结构来完成,而各级之间的关系很大程度的决定了任务规划的结果。本文旨在通过改进任务规划系统来提高规划效率。多阶段航迹预测方法包括航迹估计、折线航迹规划、平滑航迹生成及交会航迹生成几个阶段。在每个规划周期中,各个阶段的结果都将被反馈给任务分配子系统,进而优化任务规划结果。航迹估计阶段基于局部A*算法计算所有UAV与所有目标间的路径。折线航迹规划阶段在分配结果已经获得的基础上基于全局A*算法规划折线航迹。航迹平滑阶段基于B-spline方法,平面移动和高度变化被解耦考虑。UAV集群所处的场景中存在多对一联合任务时,还要UAV之间的交会过程,并对原有航迹进行修正。修正过程基于Dubins模型,它具有计算量小的特点,同时可以对航程进行准确的估计。任务规划的整体能效包括效果和效率两方面,作为一种实时方法,前者决定此算法的优劣,后者决定算法的可行性,所以两部分都至关重要。本文对基于航迹预测的航迹规划系统展开功能性的仿真研究,包括任务规划的整体能效研究,以及考虑联合任务的情况下的任务规划效果。
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