基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。     

势场理论的多无人机协同路径规划方法

在势场理论的基础上对穿越多威胁区的无人机路径进行了协同规划,在规划中将每个威胁区按实际情况分为极危险区域和次危险区域,而这些威胁不仅包括己方情报所得的已知威胁,而且包括在执行攻击任务过程中新发现的突发威胁,然后利用物理学中的扩散方程建立势场,并在已建立的势场中对多无人机进行整体协同路径规划。在建立模型的同时,进行了仿真模拟,仿真结果表明了该方法的正确性和可行性。     

多UCAV协同作战自主任务规划系统

在分析未来多UCAV协同作战任务的基础上,构建了一个多UCAV协同作战的自主任务规划系统结构,探讨了其运行机制。提出这个系统的核心是自主规划器,它应该具有任务分解、智能信息处理和机载任务规划与重规划能力。设计了自主规划器的初步方案。指出了这个系统下一步研究的任务和方向。