多无人机协同搜索区域分割与覆盖

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1、DOI:10．13700/j．bh．1001-5965．2014．0056多无人机协同搜索区域分割与覆盖于驷男1，周锐*1，夏洁1，车军2(1．北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室，北京100191;2．中航工业西安飞行自动控制研究所，西安710065)摘要:多无人机覆盖搜索是无人机的一项主要任务，将搜索区域进行分割后，每个子区域内成为单机覆盖搜索问题，大大降低了任务难度．对无人机的平行搜索策略进行了详细的分析，针对平行搜索策略给出了搜索起始点、转弯关键点、搜索终点的判断依据，使得区域覆盖率达到100%．分析了最小转弯半径对搜索路径的影响．根据无人机初始位置和搜索面积对任意凸多边形搜

2、索区域进行分割．针对无人机搜索的特点，以转弯次数作为主要依据对分割结果进行评估．对不同情况下无人机从初始位置到搜索起始点的路径进行了研究．最后通过仿真验证了方法的实用性．关键词:中图分类号:文献标识码:多无人机;协同搜索;凸多边形分割;平行搜索策略;覆盖航迹TP391．9文章编号:1001-5965(2015)01-0167-07A生物信息素设计了基于数字信息素的搜索方法;文献［8］提出了道路网络中多机搜索策略及实时路径规划方案;文献［9］应用分层模糊推理评估无人机性能、分配任务;文献［10］提出了对运动目标适用的编队覆盖搜索方法．这些方法都较为复杂，并会产生较多的重复搜索．多机搜索与单机搜索

3、的一个差异在于多机之间需要进行通信，文献［11］探讨了信息融合与通信延时对多机协同搜索的影响，这也是近几年研究的热点．将多无人机搜索区域进行分割后，每个子区域内只有一架无人机，问题就简化为子区域内的单机覆盖搜索．在无人机搜索领域，如文献［12-13］中所述应用Voronoi图对搜索区域进行分割的方法非常普遍，但这种分割非常复杂，并且带有不确定性，对无人机的自主性要求也较高．多机协同搜索是无人机协同的重要任务之一，覆盖搜索要求无人机在一定的约束条件下能够将待搜索区域无遗漏地遍历搜索．目前，国内外对于单无人机覆盖搜索有较多研究，常见的搜索策略有随机搜索、平行搜索、网格搜索等［1］，文献［2-3］都

4、对单机覆盖的搜索策略和方向进行了阐述，文献［4］应用A*算法对无人机的搜索侦查路径进行了规划．但是单机受传感器探测范围、飞行时间、燃油量等限制，在许多情况下难以实现有效搜索，而多无人机协同搜索就可以满足更多的搜索任务需求．多机协同搜索的本质也是一种路径规划问题，其重点在数学建模、环境表示和规划算法［5］．针对这3点展开的研究是非常丰富的．文献［6］使用高斯混合模型解决无人机启发式覆盖搜索问题;文献［7］仿照收稿日期:2014-02-12;录用日期:2014-05-09;网络出版时间:2014-06-0914:52网络出版地址:www．cnki．net/kcms/doi/10．13700/j．b

5、h．1001-5965．2014．0056．html基金项目:国家自然科学基金资助项目(61273349，61175109，61203223，61333004);航空科学基金资助项目(2013ZA18001);北航基本科研业务费资助项目(YWF-14-ZDHXY-03)作者简介:于驷男(1990—)，男，黑龙江哈尔滨人，硕士生，sinan_yu_19901011@126．com*通讯作者:周锐(1968—)，男，湖北钟祥人，教授，zhr@buaa．edu．cn，主要研究方向为无人机自主控制、飞行器智能决策、管理与控制．引用格式:于驷男，周锐，夏洁，等．多无人机协同搜索区域分割与覆盖［J］．北京

6、航空航天大学学报，2015，41(1):167-173．YuSN，ZhouＲ，XiaJ，etal．Decompositionandcoverageofmulti-UAVcooperativesearcharea［J］．JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2015，41(1):167-173(inChinese)．168北京航空航天大学学报2015年本文详细分析了无人机覆盖搜索路径，借鉴并完善文献［14］的思路对凸多边形搜索区域进行分割，根据无人机的特点评估分割结果，并仿真验证了方法的实用性．在平面上做两条相距足够远的平行

7、线，当平行线逐渐向其中心靠拢与凸多边形相交时即刻停止，两平行线之间的距离就定义为凸多边形的宽度．所有跨度中的最小值称为凸多边形的最小宽度．如图3所示，Lmin即为多边形ABCDE的最小宽度，其对应顶点为A，对应边为CD．1搜索策略的确定无人机搜索传感器探测区域如图1所示．不考虑无人机姿态角变化，传感器高度h处的探测范围是一半径为Ｒ=h·tanθ的圆［4］．图3多边形的最小宽度Fig．3Themin