一种改进的异构型无人机集群协同侦测任务规划方法

为了解决现有方法中存在的异构无人机集群路径编码问题和路径优化问题,提出了一种改进的协同侦测任务规划方法。分析了协同侦测任务规划流程,建立了基于感知、决策和转移三个阶段的动态任务规划架构及对应的模型和算法。在任务规划模型层,提出一种基于极坐标系的决策输入解模型,并设计对应的路径编码方法,解决了异构型无人机集群的路径编码问题;在任务路径优化层,提出了一种改进的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法,解决了异构型无人机集群的路径优化问题。在假设的三种时间敏感的移动目标类型和三种约束类型的任务条件下,进行了多次蒙特卡洛仿真。仿真结果表明,本文方法能有效解决异构无人机集群路径编码问题,并在路径优化性能方面相较于传统算法提升了25.8%。