城市环境下的异构多无人机层次化任务分配
针对多无人机应用于城市环境问题,设计了一种MUAV与SUAV层次化任务分配方案,并分析了MUAV对SUAV执行目标任务成功率的影响,将影响因子加入目标函数,提出了一种无人机探测范围内的层次化任务分配模型.采用连续粒子群(PSO)算法对问题进行求解,通过加入惯性权重的凹函数递减策略与将人工蜂群(ABC)算法引入到粒子群迭代环节,较好地解决粒子群算法易陷入局部最优的问题,同时提高算法收敛速度.仿真结果表明所提出的模型可以较好地解决城市环境下的多无人机层次化任务分配问题.
无人机协同 任务分配 粒子群算法 蜂群算法 城市环境
丁臻极 王从庆 丛楚滢 李志宇
南京航空航天大学自动化学院,南京210000
国内会议
大连
中文
302-306
2015-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）