【摘要】：隨著無人機技術的以及人工智能的快速發(fā)展,無人機對自動化控制方法的需求急劇增加。從現(xiàn)代無人機本身考慮,無人機體積相對較小,能夠攜帶的運算處理和通信單元有限,在此背景下,各種航跡規(guī)劃算法應運而生。現(xiàn)有的無人機航跡規(guī)劃算法集中解決無人機搜索的最短路徑與最短時間方案,缺乏對無人機本身安全性的考慮,無人機在執(zhí)行任務時,易受到環(huán)境因素影響而墜毀,故一味追求短路徑和短時間的方案往往得不償失。針對上述問題,本文重點研究風險環(huán)境下基于協(xié)同搜尋的無人機群航跡規(guī)劃問題,提出了兩個新的規(guī)劃求解算法,以提高無人機群在危險區(qū)域搜索時的安全性。本文主要內容如下:(1)針對風險環(huán)境中無人機的搜索問題,綜合考慮無人機安全、無人機搜索時間、減少重復路徑等因素,提出一種改進的基于貪婪算法思想的路徑搜索規(guī)劃算法。該方法將復雜網絡中的廣度遍歷過程進行分解,逐步求解各個階段的最優(yōu)路徑,降低了算法的時間復雜度。(2)針對同一環(huán)境可能出現(xiàn)多次重復搜索的情況,提出一種基于強化學習的無人機搜索路線價值判斷方法。首先在已知環(huán)境下訓練出每個柵格像元的移動價值網絡,之后通過已經訓練好的網絡,加上當前任務的相關參數,可以無需再次遍歷,直接計算進行移動,極大減少了在同一環(huán)境中的重復計算引起的消耗。(3)將上述兩種算法推廣到無人機群協(xié)同搜索。無人機群相比于單一無人機,單位時間內搜索效率明顯提高,同時通過相應的評價指標約束算法,使無人機間遭受墜毀風險的期望和方差減小,是無人機群整體搜索效率進一步提高。通過大量仿真實驗對本文提出的兩種航跡搜索規(guī)劃算法性能進行了綜合評測,實驗結果顯示,本文提出的基于風險環(huán)境的協(xié)同搜尋無人機群航跡規(guī)劃算法在無人機搜索的總耗時、無人機所處航跡的風險期望以及其方差等方面比傳統(tǒng)方法具有明顯的優(yōu)越性。
【圖文】：

第一章 緒論無人機偵察搜索問題的決策和規(guī)劃，是人工智能和無人機研究領域的重要理論和應用問題之一[6][7]。如圖 1-2 所示，無人機偵察搜索在軍用和民用領域均有較多應用方向。針對具體的問題，如圖 1-3 所示，由規(guī)劃器對無人機偵察航跡進行規(guī)劃，偵察過程中無人機通過雷達或者視頻設備與環(huán)境進行交互，獲得信息后將信息傳達給規(guī)劃器，由規(guī)劃器對無人機搜索航跡進行調整。規(guī)劃器根據任務要求和偵察信息，采取某種算法給一定數量的無人機規(guī)劃出符合無人機自身硬件條件限制和任務環(huán)境要求的無人機航跡。航跡規(guī)劃算法對于其任務完成效果和規(guī)避障礙物能力起著決定性作用。無人機航跡規(guī)劃的目的是已知或未知任務空間中的障礙信息和自身硬件條件限制的條件下從當前所處位置到目標地點之間規(guī)劃處一條最佳航跡。由于實際問題越來越復雜，在實際求解問題過程中很難采取窮舉的方式解出全局最優(yōu)解[8]，為了能夠通過簡單快捷的方式解算出一個全局最優(yōu)解，群體智能優(yōu)化算法由于其獨特的解算優(yōu)勢得到廣泛應用并不斷地發(fā)展了起來，其在解算非線性工程優(yōu)化難題中起到了無法替代的作用。

圖 2-2 廣度優(yōu)先搜索算法S：最大度搜索策略的應用前提為每個節(jié)點都了解其他鄰居節(jié)點的度。如源節(jié)點 S 先查詢其度最大的鄰居節(jié)點，，若該節(jié)點不為目標節(jié)點則一直查標節(jié)點或到達最大度數；若最大度數分支無目標節(jié)點，則繼續(xù)挑選當前節(jié)點查詢，直到發(fā)現(xiàn)目標節(jié)點。圖 2-3 最大度搜索算法
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V279;V249

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9 王s

本文編號：2678703