首页 | 期刊介绍 | 编委会 | 道德声明 | 投稿指南 | 常用下载 | 过刊浏览 | In English
引用本文:
【打印本页】   【HTML】   【下载PDF全文】   查看/发表评论  下载PDF阅读器  关闭
←前一篇|后一篇→ 过刊浏览    高级检索
本文已被:浏览 99次   下载 108 本文二维码信息
码上扫一扫!
分享到: 微信 更多
面向海上目标搜索任务的多无人机协同航路优化
姚 鹏, 綦声波, 解则晓
中国海洋大学 工程学院
摘要:
提出了一种面向多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同搜索海上目标任务的航路优化方法。首先, 分析多无人机协同航路优化问题的基本要素模型。然后, 在对各UAV 独立维护的目标概率图信息进行探测更新的基础上, 采用状态预测一致性算法实现目标概率图信息的快速融合。最后, 同时考虑局部搜索收益与未来搜索收益, 采用分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)方法优化各UAV 的搜索航路。仿真结果表明, 本研究提出的方法具有较高的搜索效率, 可有效应用于海上目标的快速搜索任务, 具有重要的应用价值。
关键词:  无人机  搜索海上目标  航路优化  状态预测一致性算法  分布式模型预测控制
DOI:10.11759/hykx20171011014
分类号:
基金项目:山东省自然科学基金(ZR2018BF016); 中国博士后科学基金资助项目(2017M622278); 中央高校基本科研业务费(201713046)
Cooperative path optimization of multi-UAVs when searching for maritime targets
YAO Peng, QI Sheng-bo, XIE Ze-xiao
Abstract:
In this paper, we solve the cooperative path optimization problem of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) when searching for maritime targets. First, we analyze the problem in detail by modeling its basic elements. Next, based on updated results from the detection process, we use the consensus theory with a state predictor to fuse the UAV target probability maps. Lastly, we use distributed model predictive control (DMPC) to optimize the UAV searching routes and simultaneously introduce local and future searching rewards. The simulation results indicate that the searching efficiency of our proposed method is higher than that achieved by current techniques.
Key words:  unmanned aerial vehicles (UAVs)  searching maritime target  path optimization  consensus theory with state predictor  distributed model predictive control (DMPC)
版权所有 《海洋科学》编辑部 Copyright©2008 All Rights Reserved
主管单位:中国科学院 主办单位:中国科学院海洋研究所
地址:青岛市南海路七号  邮编:266071  电话:0532-82898755  E-mail:bjb@qdio.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司