針對(duì)未知環(huán)境下三維群無(wú)人機(jī)多目標(biāo)搜索問(wèn)題,本文提出了一種三維群無(wú)人機(jī)并行式多目標(biāo)搜索協(xié)調(diào)控制策略.首先,在基于目標(biāo)響應(yīng)閾值多目標(biāo)分配模型（TRT）上,引入了閉環(huán)調(diào)節(jié)和合作協(xié)同的策略,提出了一種改進(jìn)響應(yīng)閾值多目標(biāo)任務(wù)分配模型（ITRT）,有效解決了群無(wú)人機(jī)子群分布不均勻問(wèn)題,提高了群無(wú)人機(jī)并行式搜索的效率.其次,將二維擴(kuò)展式微粒群（EPSO）的群機(jī)器人協(xié)調(diào)控制算法引入到三維群無(wú)人機(jī)上,并將一種改進(jìn)自適應(yīng)慣性權(quán)重的方法與三維擴(kuò)展式粒子群相結(jié)合,提出了一種改進(jìn)自適應(yīng)慣性權(quán)重的三維擴(kuò)展式微粒群算法（IAEPSO）,有效解決了微粒易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)和搜索效率過(guò)低的問(wèn)題.最后,將兩種改進(jìn)的方法（ITRT+IAEPSO）相結(jié)合實(shí)現(xiàn)群無(wú)人機(jī)并行式搜索.相比于傳統(tǒng)并行式多目標(biāo)搜索的擴(kuò)展式粒子群算法（TRT+EPSO）,本方法的系統(tǒng)能耗和搜索耗時(shí)大大減少,數(shù)值仿真驗(yàn)證了該方法的有效性. 

【文章來(lái)源】：信息與控制. 2020,49(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

群無(wú)人機(jī)并行式多目標(biāo)搜索協(xié)調(diào)控制流程圖

本實(shí)驗(yàn)記錄了群無(wú)人機(jī)系統(tǒng)采用IRTV+IAEPSO模型搜索算法, 無(wú)人機(jī)數(shù)量規(guī)模為100時(shí)的一次仿真結(jié)果, 其群無(wú)人機(jī)多目標(biāo)搜索仿真過(guò)程如下圖2, 圖3和圖4所示, 并且基于此仿真圖, 對(duì)其搜索過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)的描述與分析.圖3 成員無(wú)人機(jī)不同時(shí)刻位置分布圖

成員無(wú)人機(jī)不同時(shí)刻位置分布圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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