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近年来,随着科技的进步,经济的发展以及原材料成本的降低,无人机已经从最初仅仅用于军工领域开始转向到民用和商用领域中,并得到广泛的使用。目标搜索作为无人机的经典应用场景之一,由于任务趋于复杂化,单架无人机在执行这些任务时往往受到自身可携带资源以及功能上的限制,已经无法顺利执行任务,因此多无人机协同作业成为了研究人员所关注的热点以及未来无人机发展的重要趋势。本文主要研究多无人机协同作业完成随机目标的搜索,实现了以Voronoi图划分待搜索区域完成无人机任务分配,基于Dubins曲线完成单架无人机的航迹规划,并采用质心V图法实现多无人机协同搜索。主要的研究内容如下:1、介绍了当前多无人机协同搜索和无人机航迹规划的研究现状,并描述了常用的无人机任务环境建模方法和航迹规划算法。2、针对多无人机协同搜索首先需要完成任务规划,本文介绍了基于Voronoi图划分待搜索区域,将无人机和禁飞区位置作为输入站点进行Voronoi划分,由于需要得到每个Voronoi单元的顶点序列,本文设计了一种有界区域下构造Voronoi图的算法,从而解决了多无人机协同搜索的任务分配,将多无人机协同搜索问题转化成单架无人机搜索给定区域的航迹规划,降低了问题的求解难度。3、根据每架无人机负责搜索的区域中不包含禁飞区的特点,本文采用Dubins曲线解决了单架无人机目标搜索航迹规划问题,当无人机检测到目标时,无人机需要飞至目标处完成目标信息收集的任务,而目标对无人机没有方向角限制,因此无人机在飞至目标处时的轨迹形态是圆弧—直线,本文基于Dubins曲线求解方法完成航迹关键点的计算从而解决了无人机目标信息收集的任务,完成单架无人机的航迹规划。4、根据随机目标特点,无人机需要在待搜索区域中进行巡逻探测目标,本文通过增加禁飞区改进了质心V图法,实现了多无人机协同搜索航迹规划算法,并基于Qt应用程序框架实现了多无人机协同搜索可视化平台,通过实验结果和螺旋式覆盖算法进行对比分析,验证了本方法的有效性和实用性。