Resumen

Para reducir el impacto de las incertidumbres causadas por los parámetros de movimiento desconocidos en el plan de búsqueda de los objetivos en movimiento y mejorar la eficiencia de la búsqueda de los UAV, se propone en este trabajo un nuevo método de control de búsqueda cooperativa distribuida de varios UAV para objetivos en movimiento. Basándose en los resultados de detección de los sensores de a bordo, el mapa de probabilidad del objetivo se actualiza utilizando la teoría Bayesiana. Se introduce una distribución gaussiana de la función de densidad de probabilidad de transición del objetivo para calcular la probabilidad de predicción de la existencia del objetivo en movimiento, y luego el mapa de probabilidad del objetivo puede ser actualizado en tiempo real. Se construye una función de índice de rendimiento que combina el coste del objetivo, el coste del entorno y el coste cooperativo, y el problema de búsqueda cooperativa puede transformarse en un problema de optimización central. Para mejorar la eficiencia computacional, se presenta el método de control predictivo de modelos distribuidos, y así se puede obtener el comando de control de cada UAV. Los resultados de la simulación han verificado que el método propuesto puede evitar mejor la ceguera de la búsqueda de los UAV y mejorar la eficiencia general del equipo de forma efectiva.

• Materias:Automatización Propiedades termodinámicas Termodinámica Aerodinámica Motores (Mecánica) Vehículo espacial
• Subjects:Automation Thermodynamic properties Thermodynamics Aerodynamics Engines Space vehicles
• Palabras claves:mapa de probabilidad, métodos de control predictivo, métodos de control de búsqueda, impacto de la incertidumbre, distribución del objetivo, problema de optimización central, parámetros de movimiento desconocidos, función de densidad de probabilidad, función de índice de rendimiento, problema de búsqueda cooperativa
• Keywords:probability map, predictive control methods, search control methods, impact of uncertainty, distribution of target, central optimization problem, unknown motion parameters, probability density function, performance index function, cooperative searching problem