应急搜索UAV集群协同任务规划策略

摘要：

目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题.对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略.以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划.仿真实验结果表明,采用O-HPSO结合O-FCMA进行无源UAV区域搜索任务较ACO或模拟退火算法结合K聚类算法或FCMA相比,在保证搜索区域全覆盖条件下,有源搜索与无源搜索过程中UAV决策时间分别降低了7％～21％和16％～31％,搜索效率分别提升了7％～13％和3％～7％.结果表明所提方法有效降低了UAV集群的决策时间,提升了搜索效率.

关键词：无人机;多机协同;任务规划;模糊C聚类算法;优化混合粒子群算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP249(自动化技术及设备)

资助基金：山西省应用基础研究;山西省重点研发计划;山西省青年科技基金

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：187-194