系统工程与电子技术

作者：刘大千, 包卫东, 费博雯, 朱晓敏

单位：国防科技大学系统工程学院, 湖南 长沙 410073

关键词：未知城市环境,多机协同,目标搜索,信息共享,区域覆盖

基金：国家自然科学基金(61872378);中国博士后科学基金(2020M673698);中国博士后科学基金(2020M683723)

在城市环境中, 建筑物或不可达区域等因素的影响易造成多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同路径规划策略失效, 从而导致目标搜索任务的失败。针对此问题, 提出未知城市环境下的多UAV协同搜索(multi-unmanned aerial vehicle cooperative search, MUCS)方法。首先, 对城市环境进行建模, 其中涵盖密集建筑物群的设计和运动状态多样的目标, 以增强目标搜索任务的挑战性; 然后, 在此基础上, 综合考虑UAV编队飞行约束和信息交互能力, 构建基于信息共享代价和区域覆盖收益的协同优化模型; 最后, 根据多UAV协同编队特点, 利用群智能方法进行优化求解, 确保每架UAV均能得到最优路径可行解, 从而提高多UAV协同目标搜索效率。与现有搜索方法相比, MUCS方法的平均目标发现成功率提升了20%, 区域覆盖率提升了10%。实验结果表明, MUCS方法具有较强的目标搜索能力和区域覆盖能力。

来源：2023年第12期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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