多无人机系统的协同目标分配和航迹规划方法研究

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1、博士学位论文多无人机系统的协同目标分配和航迹规划方法研究RESEARCHONCOOPERATIVETARGETASSIGNMENTANDPATHPLANNINGFORMULTI-UNMANNEDAIRCRAFTSYSTEM赵明哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号：TP311.5学校代码：10213国际图书分类号：681.3密级：公开工学博士学位论文多无人机系统的协同目标分配和航迹规划方法研究博士研究生：赵明导师：苏小红教授申请学位：工学博士学科：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classifi

2、edIndex:TP311.5U.D.C:681.3DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONCOOPERATIVETARGETASSIGNMENTANDPATHPLANNINGFORMULTI-UNMANNEDAIRCRAFTSYSTEMCandidate：ZhaoMingSupervisor：Prof.SuXiaohongAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：ComputerScienceandTechnologyAffi

3、liation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要多无人机系统协同作战任务规划是在约束条件复杂的多模型环境下，同时对异构的多架或多编队无人机进行系统控制和优化的问题。它通常由多机协同的多目标分配、多航迹规划和在线重规划三部分组成。多机协同的难点在于不仅要考虑每架无人机自身的飞行性能、约束限制条件和毁伤概率等问题；还要解决多无人机之间的协同合作和避免冲突等问题。此

4、外，异构的目标分配模型、真实的三维环境、多个禁飞区或雷达威胁、被打击目标的执行顺序、航迹的表示和任务执行时环境的变化等都会给任务协同规划增加难度。因此，如何实施有效的目标分配策略、规划切实可行的平滑航迹、并适应环境的动态变化是解决这一问题的关键。本文针对三维环境下多机协同任务规划的难点，以及如何在复杂的三维地形环境和多约束条件下，为无人机系统中执行任务的每架无人机分配合理的任务目标、规划安全可飞且代价较小的协同航迹等问题，在最优化理论基础上建立目标分配和航迹规划的统一模型，应用一致的分配代价矩阵处理目标分配；应用空间模糊集和协同相关性表示航迹关键路径点。重点研究了

5、多机协同的目标分配、航迹规划和在线重规划问题。建立高效的任务空间表示，并改进多种优化方法进行问题求解，同时展开仿真实验进行验证。首先，研究三维环境下满足自身和协同约束的多机系统协同目标分配问题。根据无人机与目标的量化对应关系，结合平衡指派和不平衡指派建立统一的目标分配框架；提出利用空间垂直切面快速估算航程代价的方法，并用航程代价矩阵优化目标分配算法；研究多机协同的约束条件、计算约束违背量，使分配结果更加准确。模型统一了单对单任务、多对单任务和群巡游任务的处理方式，尤其提出了群巡游任务的代价矩阵构建方法，保证与其他模型具有统一的代价矩阵形式，由此确保能够用一致的算法

6、进行问题求解。该方法克服了传统目标分配问题中模型不统一，算法针对性差的问题。其次，针对将多个预打击的目标分配给不同无人机时存在的模型不一致、任务规模大和规划时间长等难点问题，设计了基于航程代价、可匹配多种模型的统一基因编码策略，并在此基础上结合代价矩阵映射差分规则，以适应离散化求解。在求解过程中，采用三维航程代价表示无人机和目标的分配关系，并通过映射和反映射规则，将离散问题转换为连续问题进行求解。同时结合动态-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文交叉率混合差分进化策略，调整算法搜索时探测性与开发性的平衡，避免陷入局部最优。该算法能够用统一的基因编码和差分进化策略求解

7、多模型的多机协同目标分配问题，有效提高了目标分配的准确性，且适合解决较大尺度目标分配任务。再次，针对多无人机在三维环境下航迹规划搜索空间大、多机协同困难等问题，提出三维多机多目标协同航迹规划和平滑算法，将三维空间模糊表示和人工文化算法引入求解范畴。首先建立了空间网格点与航迹规划的模糊隶属关系，用模糊集合表示空间网格点，提高关键路径点的被关注度；然后用综合知识构建文化算法的信念集，以剪枝航迹规划的搜索范围；在种群集则利用多目标差分进化算法规划满足多机协同约束的帕累托优解航迹组合；最后，通过信息共享，不断促进知识的积累、增加种群的多样性、并修正规划搜索的方向。该方法提

8、高了关键路