未知城市环境下的多机协同目标搜索方法研究

作者：刘大千; 包卫东; 费博雯; 朱晓敏

来源：系统工程与电子技术, 2022, 1-15.

• 未知城市环境
• 多机协同
• 目标搜索
• 信息共享
• 区域覆盖

在城市环境中，建筑物或不可达区域等因素的影响易造成多无人机协同路径规划策略失效，从而导致目标搜索任务的失败。针对此问题，提出未知城市环境下的多无人机协同搜索方法（Multi-UAV Cooperative Search， MUCS）。首先，对城市环境进行建模，其中涵盖密集建筑物群和运动状态多样的目标，以增强目标搜索任务的挑战性。在此基础上，综合考虑无人机编队飞行约束和信息交互能力，构建基于信息共享代价和区域覆盖收益的协同优化模型。最后，根据多无人机协同编队特点，利用群智能方法进行优化求解，保证每架无人机均能得到最优路径可行解，从而提高多无人机协同目标搜索效率。与现有搜索方法比较，MUCS方法的平均目标发现成功率提升了20%，区域覆盖率提升了10%。实验结果表明，MUCS具有较强的目标搜索能力和区域覆盖能力。

• 单位
  国防科技大学