基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

被引：48

作者：

彭辉 ^{[1
,2
]}

沈林成 ^{[1
]}

朱华勇 ^{[1
]}

机构：

[1] 国防科学技术大学机电工程与自动化学院

[2] 解放军理工大学指挥自动化学院

来源：

航空学报 | 2010年 / 31卷 / 03期

关键词：

无人机; 协同区域搜索; 分布式模型预测控制; 粒子群优化; 纳什最优;

D O I：

暂无

中图分类号：

V279 [无人驾驶飞机];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。

引用

页码：593 / 601

页数：9

共 5 条

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