共查询到17条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
2.
未知环境下异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高多架异构无人机在未知环境下协同执行搜索打击任务时的效能,提出了一种未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法,研究了实时性较高且适应于未知环境下的任务分配机制。以最小化目标打击时间和最小化联盟规模为优化指标,以满足同时打击和资源需求为约束条件,建立了联盟组建模型;为了提高联盟组建的实时性,提出了一种分阶次优联盟快速组建算法(MSOCFA)。算法复杂度分析说明了该算法是一个多项式时间算法,并且通过与粒子群优化算法进行仿真对比,验证了该算法具有较低的计算复杂度,满足实时性要求。为了使得多架无人机能自主协同完成搜索打击任务,设计了基于有限状态机(FSM)的多无人机分布式自主协同控制策略。仿真验证了未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法的合理性和可行性。使用蒙特卡洛法验证了无人机数量和目标数量对联盟组建的影响,即无人机数量越多,目标数量越少,其平均任务完成时间越短。 为了提高多架异构无人机在未知环境下协同执行搜索打击任务时的效能,提出了一种未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法,研究了实时性较高且适应于未知环境下的任务分配机制。以最小化目标打击时间和最小化联盟规模为优化指标,以满足同时打击和资源需求为约束条件,建立了联盟组建模型;为了提高联盟组建的实时性,提出了一种分阶次优联盟快速组建算法(MSOCFA)。算法复杂度分析说明了该算法是一个多项式时间算法,并且通过与粒子群优化算法进行仿真对比,验证了该算法具有较低的计算复杂度,满足实时性要求。为了使得多架无人机能自主协同完成搜索打击任务,设计了基于有限状态机(FSM)的多无人机分布式自主协同控制策略。仿真验证了未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法的合理性和可行性。使用蒙特卡洛法验证了无人机数量和目标数量对联盟组建的影响,即无人机数量越多,目标数量越少,其平均任务完成时间越短。 相似文献
3.
4.
为在微小型固定翼无人机嵌入式平台上应用航迹规划,设计一种基于稀疏A*算法的自动航迹规划方法.根据微小型固定翼无人机的应用环境、特点和运动约束,建立航迹规划的环境模型和运动模型,利用单元分解法实现飞行区域环境建模和无人机运动建模,使用稀疏A*算法进行航迹规划,给出其操作使用流程,并对2种不同的启发函数进行仿真分析.结果表明:该方法能提高航迹规划的安全阈度,优化算法. 相似文献
5.
为完成无人机编队任务并解决无人机在飞行中因干扰而造成编队任务失败的问题,设计一种无人机编队
任务的Dubins 航路规划算法及控制器。根据无人机编队同时到达集结点的时间一致性要求,利用解析几何方法进行
航路设计,通过分析无人机飞行状态,设计了能够进行速度调整的控制器,并使用六自由度无人机模型验证了航路
算法及控制器的性能。仿真结果表明:该航路算法能够解算出各种编队任务的飞行航路,在控制器作用下能够很好
地完成编队任务。 相似文献
6.
7.
8.
针对复杂战场环境下分布式无人机对多目标协同打击任务,提出多目标攻击的任务分配与轨迹优化算法。建立典型多目标打击的任务场景和无人机模型;基于Delaunay三角形理论,以禁飞区为节点构建搜索地图;运用A*算法实现威胁最小的单机路径搜索;在无人机动力学约束和能耗损失最小的基础上,引入时间调节因子,采用基于贝塞尔曲线的分布式无人机时空同步轨迹优化方法,得到对多目标同时打击的优化轨迹;设计轨迹跟踪控制器,对预规划轨迹进行跟踪仿真。仿真结果表明,多目标攻击的任务分配与轨迹优化方法能够对多目标实现多角度、时空同步、分布式协同打击,且对噪声及阵风等具有较强的抗干扰能力。 相似文献
9.
协同定位和环境感知技术是无人集群实现自主导航的基石,但受制于大规模无人集群系统小型个体平台的计算、载荷、带宽等资源所限,诸多相关技术难以实际部署应用。为实现资源约束下大规模无人集群的精准定位与环境感知,提出一种基于半直接法的轻量化协同视觉SLAM算法,设计融合光流法和直接法的半直接特征点跟踪方法,采用集中式双向通讯策略,使得大规模无人集群系统在面对通讯干扰和延迟时拥有较高的容错率,同时兼具准确性和快速性。基于EuRoC数据集和实际物理环境对算法开展对比实验,结果表明:新算法的实时性能平均提升60%,显著优于其他基于特征法的协同视觉SLAM算法;在丢包率小于40%以及通讯延迟低于0.1 s的低质量通讯环境中,新算法定位精度更高、鲁棒性更强。 相似文献
10.
为研究针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗算法,基于视线准则,分析虚假目标、无人机与雷达三者的耦合关系,推导得到用于航迹规划的无人机运动控制方程。以一定的无人机动力学约束为约束条件,以最小化各无人机飞行距离为优化目标,建立针对组网雷达的无人机集群智能航迹欺骗数学模型。在预设虚假航迹以及雷达先验信息已知的条件下,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,所提算法能够基于预设虚假航迹及雷达位置等先验信息,在满足严格动力学约束的条件下,适应动态威胁环境,完成实时欺骗信号参数设计,以低速平台模拟高速虚假目标,实现对组网雷达的欺骗干扰。 相似文献
11.
为提高基于激光雷达的同步定位和建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度,提出一种基于因子图的高效率、高精度的激光雷达SLAM框架。采用一种基于滑动窗口的因子图方法,将当前帧进行帧间匹配得到相对位姿,按照一定规则选出关键帧,将关键帧与全局地图进行匹配得到绝对位姿;构建一个因子图,将得到的连续帧之间的相对位姿与关键帧的绝对位姿作为优化因子,机器人的位姿作为状态节点放入因子图中进行位姿优化,得到高频率的机器人位姿以及全局一致的环境地图。结果表明:该算法能够减小误差的累积,具有更高的定位精度。 相似文献
12.
13.
针对无人机集群协同任务分配问题,以无人机集群完成所有任务的总航程和未完成任务数最小为优化目标,构建多目标的多任务分配数学模型,并提出基于混沌蚁群算法的优化方法对模型进行求解。借鉴混合算法能提高单一算法性能的思想,在集群任务分配问题中将混沌算法的遍历性、随机性和蚁群算法的信息素正反馈机制结合起来,并通过仿真实验验证所提方法的有效性和适用性。结果表明:基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配方法能够增强全局寻优能力,提高算法效率,为多无人机分配最优的任务序列。 相似文献
14.
针对多UAV协同搜索问题,建立了基于搜索概率图的UAV环境信息描述模型,提出了一种基于多蚁群算法的协同目标搜索算法。该算法由多个蚂蚁种群构成,每个蚂蚁种群负责搜索一架无人机的路径。蚂蚁个体在搜索路径时通过其所在群体的信息素的引导以趋向最优路径,同时,受到来自其它种群的信息素的排斥作用进而避免无效搜索。实验结果表明,该方法能有效地实现多UAV之间的协同,实现路径搜索,减少路径交叠,提高了搜索效能。 相似文献
15.
针对未知环境中,机器人同步定位与地图构建( SLAM)时,系统的统计特性发生突变问题,提出了一种基于非线性交互式多模型(IMM)的SLAM算法。该算法的主要思想是:用多个非线性高斯模型近似非线性非高斯模型;每个模型都采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对非线性系统线性化;在每一步采用IMM方法获得融合估计值;从而演化机器人的SLAM. Monte Carlo仿真结果表明,在过程噪声均方根误差、量测噪声均方根误差和两者噪声均方根误差都发生变化的情况下,与EKF-SLAM算法和快速SLAM算法相比,该算法具有更好的估计精度。 相似文献
16.
针对无人机在未知环境下航迹规划难的问题,提出一种基于开关卡尔曼滤波器(switching Kalman filter,
SKF)无人机定位和航迹规划的方法。根据多假设理论,建立地图观测数据,结合基于INS/GPS/GIS 多传感器融合
的航迹匹配方法,使用SKF 算法完成多传感器融合和多模型的参数估计,实现无人机的自主定位和航迹规划。仿真
试验结果表明:该算法稳定性好、收敛速度较快、计算复杂度小,具有较高的航迹估计精度。 相似文献