多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协同搜索是多UAV协同控制的一个重要研究内容。多架UAV同时对一个未知区域进行搜索,目的在于获取搜索区域的信息,降低环境的不确定度。该文提出了一种基于模型预测控制(MPC)理论和遗传算法(GA)的多UAV协同搜索算法。首先,建立搜索环境的规则描述,然后将多个UAV建模为一个控制系统,建立系统的预测模型,考虑到UAV传感器测量的不
不确定环境中多无人机协同搜索算法 田菁陈岩沈林成 f国防科学技术大学机电工程与自动化学院长沙 4 0 7 ) 1 0 3
摘要：多无人机( n n e ei e ie U V协同搜索是多 U V协同控制的一个重要研究内容。多架 U V U mand r V hc, A ) A a l l A A 同时对一个未知区域进行搜索，目的在于获取搜索区域的信息，降低环境的不确定度。该文提出了一种基于模型预测控制 ( C) MP理论和遗传算法 (的多 UA GA) V协同搜索算法。首先，建立搜索环境的规则描述，然后将多个 UA V建模为一个控制系统，建立系统的预测模型，考虑到 UA传感器测量的不确定性和环境自身的不确定性，建立搜 V索概率图描述搜索环境的不确定性，给出了基于 B y s准则的搜索概率图更新方法，继而基于搜索概率图定义信 ae息增益来衡量搜索效果，并将预测周期内的优化目标定为最大化信息增益，用遗传算法进行求解，采得到最优解作为被控系统的输入。仿真结果验证了算法的有效性。 关键词：无人机；协同搜索；不确定环境
1引言 无人机( n nnd ei e ie A ) U ma e r V hc,U V作为一种空中 A a l l 新兵已纳入战争行列并发挥着越来越重要的作用。无人机最突出的特点在于能够替代人类飞行员执行“枯燥、污染、危
和边界信息，对于其中可能的目标分布一无所知，因此搜索区域对于 UA V而言是完全不确定的，同时，由于 UA V机载传感器测量存在的固有随机性，观测结果也存在不确定性， 因此，多 UA协同搜索是在一个充满不确定性的环境中进 V行的。本文综合考虑了搜索区域的未知特性和传感器测量的
险( e u, r,h neos”的任务。 t l t d t te a gru) h d l h iy e d多架 U V A 共同执行任务逐渐成为 UA应用的趋势，如何有效协同控 V制多架 UA V以充分发挥集体工作的优势成为 U V领域的一 A个重要研究内容。利用多架 UA对目标区域进行协同搜 v索是其中重要内容之一，在军事侦察、搜救、地质勘查等方面都有很大的应用价值。 UA V在执行任务之前，仅知道搜索区域的地理位置信息 2 0 -30 0 60—6收到，2 0 -80 060—4改回
模型预测控S( dl r i i o t l MP ) U MoeP e c v C nr, C是一种 d te o 利用控制系统模型和优化技术设计预测周期内系统最优控制输入的方法。在许多研究中，MP和混合整数线性规 C划方法结合起来用于解决多UA V的协同路径规划问题。
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