面向區(qū)域探測的異構(gòu)多無人機任務(wù)分配方法研究.pdf

1、伴隨著無人機技術(shù)的逐步發(fā)展，無人機在探測領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)深入。同時，隨著探測工作復(fù)雜度的不斷提高，如何利用有限的無人機資源更好地完成探測任務(wù)成了亟需解決的重要問題。因此，為了更優(yōu)質(zhì)地完成探測任務(wù)，研究無人機在區(qū)域探測任務(wù)中的任務(wù)分配問題，具有重要的現(xiàn)實意義。
　　面向區(qū)域探測的異構(gòu)多無人機任務(wù)分配問題是如何為每一架無人機分配相應(yīng)的目標(biāo)區(qū)域作為探測任務(wù)，同時規(guī)劃探測這些目標(biāo)區(qū)域的執(zhí)行順序和飛行航跡，以同時對無人機總航程和總探測收益進行

2、優(yōu)化的問題。本文的任務(wù)分配問題是一個多目標(biāo)優(yōu)化問題，同時與傳統(tǒng)點目標(biāo)問題不同，區(qū)域目標(biāo)需要同時考慮區(qū)域間飛行路徑與區(qū)域內(nèi)探測路徑，兩條路徑的聯(lián)合規(guī)劃才能實現(xiàn)飛行航跡的優(yōu)化。本文建立了多目標(biāo)DHVRP(Dubins Heterogeneous Vehicle Routing Problem)模型，對考慮無人機Dubins路徑約束、傳感器存儲約束、傳感器探測性能和多類型區(qū)域探測任務(wù)的異構(gòu)無人機區(qū)域探測任務(wù)分配問題進行建模。文章利用基于Par

3、eto最優(yōu)解的多目標(biāo)求解算法NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms)算法，并對算法的染色體編碼、交叉操作和變異操作進行針對性設(shè)計，進而對本文任務(wù)分配問題進行求解。
　　仿真實驗的結(jié)果表明，本文所利用的NSGA-Ⅱ算法對面向探測的異構(gòu)多無人機任務(wù)分配問題能夠有效進行求解。同時求解結(jié)果在總體上優(yōu)于轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)下進行求解的遺傳算法和人工任務(wù)分配規(guī)劃方法。本文的研究成果有助于在探測任