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不确定环境中多无人机协同搜索算法

田菁 陈岩 沈林成

田菁, 陈岩, 沈林成. 不确定环境中多无人机协同搜索算法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(10): 2325-2328. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00247
引用本文: 田菁, 陈岩, 沈林成. 不确定环境中多无人机协同搜索算法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(10): 2325-2328. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00247
Tian Jing, Chen Yan, Shen Lin-cheng. Cooperative Search Algorithm for Multi-UAVs in Uncertainty Environment[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(10): 2325-2328. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00247
Citation: Tian Jing, Chen Yan, Shen Lin-cheng. Cooperative Search Algorithm for Multi-UAVs in Uncertainty Environment[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(10): 2325-2328. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00247

不确定环境中多无人机协同搜索算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00247

Cooperative Search Algorithm for Multi-UAVs in Uncertainty Environment

  • 摘要: 多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协同搜索是多UAV协同控制的一个重要研究内容。多架UAV同时对一个未知区域进行搜索,目的在于获取搜索区域的信息,降低环境的不确定度。该文提出了一种基于模型预测控制(MPC)理论和遗传算法(GA)的多UAV协同搜索算法。首先,建立搜索环境的规则描述,然后将多个UAV建模为一个控制系统,建立系统的预测模型,考虑到UAV传感器测量的不确定性和环境自身的不确定性,建立搜索概率图描述搜索环境的不确定性,给出了基于Bayes准则的搜索概率图更新方法,继而基于搜索概率图定义信息增益来衡量搜索效果,并将预测周期内的优化目标定为最大化信息增益,采用遗传算法进行求解,得到最优解作为被控系统的输入。仿真结果验证了算法的有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-03-06
  • 修回日期:  2006-08-04
  • 刊出日期:  2007-10-19

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