發(fā)布時(shí)間：2024-12-21 01:05

　　隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的日益增長(zhǎng)與完善,無(wú)人機(jī)以其廉價(jià)和靈活的特點(diǎn)使得越來(lái)越受人們的關(guān)注。在軍事領(lǐng)域,救災(zāi)現(xiàn)場(chǎng),智能交通,環(huán)境監(jiān)控等場(chǎng)景下都相繼出現(xiàn)了無(wú)人機(jī)的身影。在未知環(huán)境中,通過(guò)派遣無(wú)人機(jī)代替有人偵察機(jī)執(zhí)行任務(wù),不僅能夠避免不必要的人員傷亡,同時(shí),也能有效降低費(fèi)用開(kāi)銷。在受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行目標(biāo)搜救的任務(wù)中,無(wú)人機(jī)面對(duì)的是一個(gè)復(fù)雜的搜索場(chǎng)景。在這樣場(chǎng)景中,具有區(qū)域范圍大,待搜救的目標(biāo)分布具有不確定的特點(diǎn)。由于無(wú)人機(jī)自身的續(xù)航能力和探測(cè)精度的限制,單架無(wú)人機(jī)往往難以應(yīng)對(duì)這樣場(chǎng)景下的任務(wù)需求。采用多無(wú)人機(jī)協(xié)作系統(tǒng),能夠有效提升無(wú)人機(jī)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的適應(yīng)能力。目前多無(wú)人機(jī)協(xié)作方式主要有集中式和分布式兩種。常見(jiàn)的集中式模型有長(zhǎng)機(jī)-僚機(jī)協(xié)作模型,對(duì)于這樣的模型,在實(shí)際任務(wù)中容易受到不確定因素的影響,一旦長(zhǎng)機(jī)遭到破壞,則整個(gè)團(tuán)隊(duì)也會(huì)因此而失效。對(duì)于分布式協(xié)同模型來(lái)說(shuō),即使是團(tuán)隊(duì)中某一成員受到破壞,也不會(huì)對(duì)團(tuán)隊(duì)整體造成致命性的打擊,其魯棒性相比要優(yōu)于集中式模型。本文針對(duì)未知的搜索場(chǎng)景,通過(guò)分析傳感器的探測(cè)模型,采用了目標(biāo)概率地圖描述了目標(biāo)的位置分布信息,并設(shè)計(jì)了一個(gè)分布式多無(wú)人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)框架。在這個(gè)系統(tǒng)框架中,主要包...

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1傳感器探測(cè)模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-9-2.2.1傳感器分析無(wú)人機(jī)對(duì)區(qū)域內(nèi)目標(biāo)進(jìn)行搜索，其本質(zhì)是無(wú)人機(jī)通過(guò)傳感器對(duì)區(qū)域內(nèi)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)，傳感器的性能優(yōu)劣，直接影響了無(wú)人機(jī)搜索效果的好壞。通過(guò)分析傳感器模型，可以建立無(wú)人機(jī)探測(cè)范圍和探測(cè)精度的關(guān)系，基于探測(cè)精度，建立無(wú)人機(jī)對(duì)未知環(huán)境下目標(biāo)....

圖2-2地圖柵格化處理

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-10-虛警概率fP，描述了無(wú)人機(jī)錯(cuò)誤檢測(cè)到區(qū)域內(nèi)存在目標(biāo)。由傳感器的探測(cè)模型可知，在一定距離范圍內(nèi)，傳感器的精度主要取決于圖像算法的精度，隨著距離增加，檢測(cè)精度也會(huì)隨著下降。根據(jù)論文[45]推導(dǎo)，傳感器的探測(cè)模型可以簡(jiǎn)化如式(2-3)所示：minm....

圖2-3目標(biāo)概率地圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-11-(2)概率地圖初始化在控制中心派遣無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)之前，對(duì)任務(wù)環(huán)境需要有一定的先驗(yàn)信息。一般的，這些先驗(yàn)信息并不十分準(zhǔn)確，并且可能嚴(yán)重過(guò)時(shí)。比如，在一個(gè)地震的受災(zāi)搜救現(xiàn)場(chǎng)，控制中心可能知道山區(qū)里面大概有多少村落，每個(gè)村落人員大致數(shù)量，而事實(shí)上，....

圖2-4多無(wú)人機(jī)集群-環(huán)境模型框架

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-13-每一時(shí)刻根據(jù)概率地圖信息做出行動(dòng)的決策，借助傳感器獲得新的環(huán)境信息。根據(jù)獲得的信息熵作為獎(jiǎng)勵(lì)反饋給無(wú)人機(jī)，從而，促使無(wú)人機(jī)對(duì)接下來(lái)的行動(dòng)做出調(diào)整，以獲得更大的價(jià)值回報(bào)。本文采用的是分布式搜索，多機(jī)協(xié)同決策的方式執(zhí)行搜索任務(wù)。即任務(wù)初期，控制中....

本文編號(hào)：4018148