發(fā)布時(shí)間：2025-03-17 23:43

　　 從目標(biāo)任務(wù)收益最大、航跡最短、航跡差異最小等方面提出對(duì)航跡規(guī)劃結(jié)果評(píng)估的約束限制,建立航跡規(guī)劃模型,給出了基于啟發(fā)信息的粒子群改進(jìn)算法,對(duì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,采用基于Dubins曲線的多UAV多目標(biāo)任務(wù)分配和航跡規(guī)劃,既滿足了航跡規(guī)劃的快速性要求,又滿足了一定的飛行約束條件,基于啟發(fā)信息粒子群改進(jìn)算法,具有較快的收斂速度和全局尋優(yōu)性。

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【部分圖文】：

圖1綜合性能最優(yōu)的各UAV航跡3．2．2航跡算法比較

最優(yōu)為了使得協(xié)同目標(biāo)分配和航跡規(guī)劃中目標(biāo)任務(wù)收益大、航跡最短、航跡差異最小，取綜合指標(biāo)函數(shù)作為評(píng)價(jià)依據(jù)，得到的最有分配和航跡規(guī)劃結(jié)果。仿真結(jié)果，見表6，各UAV任務(wù)執(zhí)行和航跡結(jié)果如圖1所示。由仿真結(jié)果可以看出，各UAV的任務(wù)均衡性較強(qiáng)第1表6任務(wù)分配方案和各UAV航跡長(zhǎng)度UAV序....

圖2各算法的平均收斂曲線

本文編號(hào)：4035657