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基于自適應粒子群算法的多無(wú)人機混合編隊技術(shù)
DOI:
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作者:
作者單位:

南京航空航天大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

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國家自然科學(xué)基金面上項目(61773205,61773219),南京航空航天大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費專(zhuān)項資助項目


Multi-UAV hybrid formation technology based on Adaptive Particle Swarm Optimization
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    摘要:

    為了解決無(wú)人機群體在復雜戰場(chǎng)環(huán)境下的編隊、避障、避碰問(wèn)題,提出了一種將基于行為法和虛擬領(lǐng)航者法相結合的混合編隊技術(shù)。為無(wú)人機編隊設計了奔向目標、隊形保持、避碰、避障四種基本行為,通過(guò)對編隊無(wú)人機的行為權重參數進(jìn)行調整控制無(wú)人機編隊的機動(dòng),編隊無(wú)人機的行為權重參數通過(guò)自適應粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,然后對編隊無(wú)人機的基本行為進(jìn)行矢量合成,歸一化處理后控制無(wú)人機的機動(dòng)。仿真實(shí)驗測試證明了該方法能使無(wú)人機群體保持期望的隊形,實(shí)現了編隊避障和內部避碰,進(jìn)而更有效地完成編隊任務(wù),提高了多無(wú)人機編隊的機動(dòng)性能,促進(jìn)了多無(wú)人機混合技術(shù)的發(fā)展。

    Abstract:

    The article combines the behavior-based method and the virtual pilot approach and proposes a new UAV hybrid formation technology to solve the problems of multi-UAVs in complex battlefield environment, such as the formation, obstacle avoidance and collision avoidance. Four basic behaviors are designed for UAV formation, which are running to the target, keeping formation, avoiding collision and avoiding obstacles. By adjusting the behavior weight parameters of UAV formation, the maneuver of UAV formation is controlled. The adaptive particle swarm optimization algorithm is applied to optimize the behavior weight parameters, then the basic behavior of the formation UAV is vector synthesized. And then control the maneuvering of the drone after normalization. Simulation experiment results show that this method can make the UAV group complete the tasks of formation more effectively. Besides this method improves the maneuverability of multi-UAV formation and promotes the development of multi-UAV hybrid formation technology.

    參考文獻
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引用本文

李文,萬(wàn)曉冬,周文文.基于自適應粒子群算法的多無(wú)人機混合編隊技術(shù)計算機測量與控制[J].,2021,29(2):132-136.

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  • 收稿日期:2020-06-11
  • 最后修改日期:2020-07-04
  • 錄用日期:2020-07-06
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-02-08
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