【摘要】：隨著無人機及其相關(guān)技術(shù)的日漸成熟,搭載多種傳感器的專業(yè)型無人機被廣泛應(yīng)用于各種各樣的領(lǐng)域。在借助無人機進行大規(guī)模設(shè)施巡檢的場景下,選擇不同的巡檢路線所耗費的作業(yè)時間相去甚遠。因此,如何規(guī)劃無人機的路徑是本場景下的關(guān)鍵問題。高效的無人機路徑規(guī)劃算法將極大的提升巡檢效率、降低巡檢成本。然而,受限于電池容量,現(xiàn)有無人機的續(xù)航時間十分有限,難以直接勝任較遠距離的巡檢任務(wù)。本文引入裝載車充當(dāng)無人機的移動補給基地,采用車與無人機協(xié)同巡檢的方案,克服了無人機的服務(wù)距離限制。據(jù)我們所知,已有的相關(guān)研究僅僅關(guān)注了無人機的路徑規(guī)劃而忽略了裝載車的路徑規(guī)劃。實際上,在裝載車和無人機協(xié)同巡檢場景下,裝載車的路線選擇將極大影響最后的巡檢效率。另外,已有研究均只討論了車與單無人機的協(xié)同巡檢。在單無人機巡檢場景下,無法同時巡檢區(qū)域內(nèi)的多個目標節(jié)點,效率十分低下。本文針對現(xiàn)有工作存在的缺陷,設(shè)計了一個新穎的單車多無人機路徑規(guī)劃和調(diào)度算法。主要貢獻和創(chuàng)新點如下:(1)分析了忽略車輛路線的弊端,并首次設(shè)計了一個基于目標節(jié)點分布的車輛路線選擇算法。本算法能得到一條覆蓋所有待巡檢節(jié)點并穿越目標節(jié)點密集區(qū)域的路線。(2)論證了采用無人機巡點時,異地起降模式相對于本地起降模式的優(yōu)勢。設(shè)計了一個能充分發(fā)揮異地起降模式特點的目標節(jié)點分類算法。(3)首次研究了基于單車多無人機的路徑規(guī)劃和多無人機動態(tài)調(diào)度算法。本算法能平衡各個無人機的任務(wù),最大化的重疊各個巡檢任務(wù)的耗時從而降低巡檢任務(wù)的總完成時間,十分的靈活、高效。(4)通過編程實驗仿真證明本文算法相對于已有的單車單無人機協(xié)同巡檢算法具有明顯優(yōu)勢。
【圖文】：

1 緒論1.1 研究意義無人機（UnmannedAerial Vehicle，UAV）是指可以通過無線電遙控技術(shù)操控或由機載微型計算機程控系統(tǒng)自主控制的不載人飛行器，最早應(yīng)用于邊防巡邏、異地偵查、定點打擊等軍事領(lǐng)域。近年來，受益于輕型高分子材料的發(fā)現(xiàn)以及嵌入式、自動化、信號處理、無線通信、計算機視覺等技術(shù)的發(fā)展與成熟，民用無人機開始進入大眾的視野�，F(xiàn)有的民用無人機購買方便，機動性強，操作簡單，，使用成本低，只需借助攝像頭和各種傳感器，便能穿越復(fù)雜地形，高效安全可靠的對遠端目標進行數(shù)據(jù)收集和傳輸�；谝陨咸攸c，無人機在環(huán)境監(jiān)測、地理測繪、管線巡查、農(nóng)業(yè)植保、設(shè)施巡檢、物流配送[1-6]等場景中廣受青睞。

超過無人機單次飛行的最大距離。Manyam S. 則將本問題視作一個標準建立了一個混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，用 CPLEX 加分支限界進行求解。n[18]的思路則稍有不同，他將本問題看作了一個倉庫可動的車輛路徑問題算法和本地搜索算法來找到最佳路徑。我們可以發(fā)現(xiàn)，在這些文獻中，無將無人機的巡點問題看作了一個經(jīng)典的 VRP 或者 VRP 的變種（TSP 是 VRantzig 等人于 1959 年在文獻[7]中首次對 VRP 進行了研究，如圖 2-1 所示數(shù)從倉庫出發(fā)給若干城市運油，每輛油罐車負責(zé)部分城市，作者期望找到最似最優(yōu)的服務(wù)路線，使得所有油罐車的累積行駛距離最短。VRP 屬于組合，也是 NP-hard 問題[8]，精確求解算法的復(fù)雜度是指數(shù)級。作者在文中提線性規(guī)劃的解法，核心的約束條件是對任意城市，入度和出度均為 1。受的計算能力，本解法只能解決規(guī)模非常小的 VRP。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O221;V19

【參考文獻】

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1 朱立華;無人飛行器自主檢測與避障技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2016年

本文編號：2639987