固定翼无人机在多场景侦察中进行自主任务规划

科学领域:

• 航空航天工程 航空航天工程
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 固定翼无人机在跟踪任务之前在侦察期间需要有效的目标识别.
• 当前的任务规划方法往往忽视了有效载荷集成,主要关注飞行性能和导航.
• 自主侦察对于在复杂的任务区域有效识别目标至关重要.

研究的目的:

• 为固定翼无人机开发一种自主任务规划方法,将飞行路径和有效载荷规划整合在一起.
• 通过优化侦察策略,增强无人机的目标识别能力.
• 通过结合有效载荷特征来解决现有规划方法的局限性.

主要方法:

• 一种基于等级旅行销售员问题 (HTSP) 的方法,用于最佳的飞行路径规划,包括用于目标测序的最近邻近算法.
• 整合通用旅行销售员问题 (GTSP) 用于在禁飞区的地区进行覆盖路径规划 (CPP).
• 有效载荷任务规划考虑像扫描分辨率,成像宽度和操作模式等参数来生成指令集.

主要成果:

• 拟议的方法有效地结合了飞行路径和有效载荷任务规划,用于自主侦察.
• 基于HTSP和GTSP的路径规划确保了高效的覆盖范围和路标生成,即使有禁飞区.
• 分析了有效载荷约束,以优化路径规划,确保任务指令符合性能要求.

结论:

• 开发的自主任务规划方法显著提高了固定翼无人机的侦察效率.
• 与现有方法相比,整合飞行路径和有效载荷规划提供了一种优越的方法.
• 模拟证实了该方法的有效性和优越性,在跟踪之前能够准确识别目标.