基于猎鹿博弈的多无人机协同方法
机器人学
2022-08-30 v1
摘要
无人 aerial 车辆（UAV）正被应用于摄影、应急、娱乐、国防、农业、林业、采矿与建筑等诸多领域。过去十年间，UAV技术已应用于众多建设项目阶段，从场地测绘、进度监控、建筑检测、损伤评估到物料投递。尽管关于UAV在各种建筑相关流程中优势的研究已广泛开展，但有关UAV协作以提升任务能力与效率的研究仍属匮乏。本文提出一种基于猎鹿博弈（stag hunt game）与粒子群优化（PSO）的多UAV协同路径规划新算法。首先，定义每架UAV的代价函数，纳入多目标与约束。继而开发UAV博弈框架，将多UAV路径规划表述为寻找支付占优均衡的问题。接下来，提出基于PSO的算法以获取UAV最优路径。由三架UAV巡检大型建筑工地的仿真结果表明，所提算法在巡检任务中能为UAV编队生成可行且高效的飞行路径。
引用
@article{arxiv.2208.13348,
title = {Stag hunt game-based approach for cooperative UAVs},
author = {L. V. Nguyen and I. Torres Herrera and T. H. Le and M. D. Phung and R. P. Aguilera and Q. P. Ha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13348},
year = {2022}
}
备注
in 2022 Proceedings of 39th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, Pages 367-374, Bogot\'a, Colombia, ISBN 978-952-69524-2-0, ISSN 2413-5844