基于負載均衡的Multi-UAV任務分配算法的研究.pdf

1、近年來，由于硬件技術的發(fā)展，硬件成本逐漸降低，具有低功耗、自組織、可靠性、分布式的無線傳感器網絡WSN(Wireless Sensor Network)獲得了人們的廣泛關注。在無線傳感器網絡中，傳感器節(jié)點隨機的分布在檢測區(qū)域，自組織的形成網絡，對所在區(qū)域進行實時監(jiān)控，并將收集到的信息發(fā)送給相應的觀察者。到目前為止，基于無線傳感器網絡的應用涉及到實際應用的方方面面，諸如安全監(jiān)控、目標追蹤、指令檢測和環(huán)境監(jiān)控等。
　　自從上世界九十年

2、代開始，無人駕駛飛機UAV(Unmanned Aerial Vehicle)也獲得以美國為首的許多國家的關注，并獲得了較快的發(fā)展。與傳統的有人駕駛飛機相比，無人機具有規(guī)模較小、操作靈活、價格便宜、可持續(xù)續(xù)航等特點，能夠更好的適應于軍事偵查、環(huán)境監(jiān)測、人員搜救等領域。
　　由于UAV的可移動性和可持續(xù)續(xù)航的特點，因此，將UAV應用于WSN不僅能夠簡化網絡的設計，還可以降低由于傳感器結點之間通信所造成的能量消耗，從而延長網絡的生存時間

3、。
　　隨著任務量增長、任務類型的復雜化和工作區(qū)域增大等因素，基于單個UAV不能及時有效的完成任務，multi-UAV便開始獲得人們的廣泛關注。multi-UAV相對于單UAV而言，UAV之間具有更好的協作性，能夠通過相互協作共同完成任務。但是，另一方面，由于系統中存在多個UAV，UAV之間可以并行工作，UAV之間的并行性可能導致相互之間的碰撞，以及UAV之間任務的分配是較為復雜的。
　　在以往的研究中，主要關注UAV路徑規(guī)

4、劃、如何避免與障礙物的碰撞、對特定目標的攻擊等，而多個UAV之間負載均衡的問題卻少有考慮。因此，本文主要考慮的是如何使用多個UAV完成傳感器節(jié)點的信息采集。本文在k-means聚類算法的基礎上，提出了一種新的算法，在總體任務量一定的情況下，保證多個UAV之間負載分配盡可能均衡的同時，調用蟻群算法來最小化無人機的飛行距離。實驗過程中，采用Matlab作為仿真工具，對提出的問題進行建模，然后使用改進算法進行負載的劃分，最后與k-means聚