海上无人机多机协同巡检航迹规划方法

随着无人机技术应用的不断深入,如何提高无人机编队的协同能力及在复杂动态环境的自适应性,已成为“集群智能”的 1个重要研究方向。文章对海上无人机多机协同航迹规划整体流程进行了分析,分别阐释了静态和动态场景下的多机协同规划方法。静态场景下主要采用分支定界法建立静态问题模型,为每架无人机划分作业区域、生成作业路径,使得整个巡检作业的航迹长度代价与作业时间代价最小;动态场景下主要针对气象变化、连续跟监、海域变化 3种突发场景,侧重于协同决策和路径规划设计对应的目标函数,采用启发式算法为整个巡检作业进行自适应航迹规划,以确保安全性和效率性。实验结果显示,无人机协同路径规划能够根据环境变化和任务需求动态调整多无人机的巡检路径,快速给出不同突发情况下的最佳动态调整方案,以应对复杂的海上环境并动态规避障碍物。     

启发式多无人机协同路网持续监视轨迹规划

研究了旋翼无人机组在路网环境下的协同持续监视问题。基于最优化原理定义了路网持续监视问题。通过简化路网离散过程、考虑传感器识别准确度、引入不确定度度量,提出面向事件的路网持续监视问题建模方法。针对路网持续监视轨迹规划问题的特殊性,设计了一种启发式多无人机协同轨迹规划算法。通过理论分析和仿真对比,表明了算法的可行性、准确性和通用性。所提算法作为对当前路网巡逻方法的扩充,不仅可解决实际路网移动持续监视任务,也为基于图模型的持续数据采集、连续覆盖等任务提供一种解决方案。