【摘 要】
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多无人机协同任务规划是充分发挥多无人机优势、使任务复杂性与无人机能力之间保持良好协调性所必须解决的关键问题。本文将多无人机任务规划作为研究对象,研究了任务规划系
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多无人机协同任务规划是充分发挥多无人机优势、使任务复杂性与无人机能力之间保持良好协调性所必须解决的关键问题。本文将多无人机任务规划作为研究对象,研究了任务规划系统的结构,给出了新的任务规划系统结构和多无人机多任务分配、重分配方法。首先,研究了多无人机任务规划系统的内容和结构,提出了完全分布式的多无人机任务规划系统的概念,建立了基于MAS (Multi-Agent System)方法的完全分布式多无人机任务规划系统的结构模型。其次,针对与完全分布式的任务规划系统相适应的完全分布式多任务分配方法,重点研究了基于合同网和MAS方法的多无人机多任务分配方法,提出了基于MAS方法和改进合同网的拍卖方式的多无人机多任务分配方法。进而,提出了基于任务分配结果并重复分配过程实现任务重分配的思路,设计了任务重分配方法。建立了分配过程中的通信模型,通过对KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)语言的扩充改善了改进合同网的通信效率。实现了完全分布式的任务分配和重分配。最后,仿真验证了任务分配和重分配方法的可行性。仿真结果表明,这种任务分配和重分配方法快速有效,重分配方法对动态环境有很好的适应能力。
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