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, 2023, 45(12): 3896-3907.

• 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(unmanned aerial vehicle, UAV)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UAV协同搜索(multi-unmanned aerial vehicle cooperative search, MUCS)方法。首先，对城市环境进行建模，其中涵盖密集建筑物群的设计和运动状态多样的目标，以增强目标搜索任务的挑战性；然后，在此基础上，综合考虑UAV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UAV协同编队特点，利用群智能方法进行优化求解，确保每架UAV均能得到最优路径可行解，从而提高多UAV协同目标搜索效率。与现有搜索方法相比，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方法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