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基于Voronoi图质心的多无人机协同区域搜索算法
被引量：
7
1
作者
朱利
符小卫
《无人系统技术》
2019年第2期39-51,共13页
为了在最短时间内降低整个区域的环境不确定度,提高多无人机协同区域搜索效率,提出了一种基于Voronoi 图(V图)质心的多无人机协同区域搜索算法。首先,建立了相关数学模型,并设计搜索效能评估指标;然后,针对不断变化的环境信息,提出了Dis...
为了在最短时间内降低整个区域的环境不确定度,提高多无人机协同区域搜索效率,提出了一种基于Voronoi 图(V图)质心的多无人机协同区域搜索算法。首先,建立了相关数学模型,并设计搜索效能评估指标;然后,针对不断变化的环境信息,提出了Discrete Combined Partition and Search(DCPS)策略,该策略将V图质心用于引导无人机运动;该策略下,任务区域在每一步搜索时都会被重新进行V图划分,从而提升了搜索效率;接着,研究了传感器探测半径约束对于搜索算法的影响;最后,仿真不同情况下多无人机协同区域搜索效率的变化。通过对比仿真说明,DCPS策略能够保证多无人机协同区域搜索的鲁棒性,并尽快地降低整个区域的环境不确定度。
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关键词
多无人机
协同搜索
V图质心
dcps
策略
传感器半径约束
环境不确定度
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题名
基于Voronoi图质心的多无人机协同区域搜索算法
被引量：
7
1
作者
朱利
符小卫
机构
中国电子科技集团第十研究所
西北工业大学电子信息学院
出处
《无人系统技术》
2019年第2期39-51,共13页
基金
国家自然科学基金(61573285)
文摘
为了在最短时间内降低整个区域的环境不确定度,提高多无人机协同区域搜索效率,提出了一种基于Voronoi 图(V图)质心的多无人机协同区域搜索算法。首先,建立了相关数学模型,并设计搜索效能评估指标;然后,针对不断变化的环境信息,提出了Discrete Combined Partition and Search(DCPS)策略,该策略将V图质心用于引导无人机运动;该策略下,任务区域在每一步搜索时都会被重新进行V图划分,从而提升了搜索效率;接着,研究了传感器探测半径约束对于搜索算法的影响;最后,仿真不同情况下多无人机协同区域搜索效率的变化。通过对比仿真说明,DCPS策略能够保证多无人机协同区域搜索的鲁棒性,并尽快地降低整个区域的环境不确定度。
关键词
多无人机
协同搜索
V图质心
dcps
策略
传感器半径约束
环境不确定度
Keywords
Multiple
UAVs
Cooperative
Area
Aearch
Centroid
of
Voronoi
Diagram
dcps
mechanism
Sensors
Radius
Constraint
Environmental
Uncertainty
分类号
V279.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Voronoi图质心的多无人机协同区域搜索算法
朱利
符小卫
《无人系统技术》
2019
7
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参考文献
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