机械工程学报 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (11): 1-9.doi: 10.3901/JME.2019.11.001
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李明龙1, 杨文婧1, 易晓东1,2, 王彦臻1,2, 王戟1
收稿日期:
2018-08-21
修回日期:
2019-04-03
出版日期:
2019-06-05
发布日期:
2019-06-05
通讯作者:
易晓东(通信作者),男,1978年出生,博士,研究员。主要研究方向为计算机操作系统、高性能计算、群体智能机器人操作系统。E-mail:xdong_yi@163.com
作者简介:
李明龙,男,1992年出生,博士研究生。主要研究方向为群体机器人任务规划。E-mail:minglong_l@163.com;杨文婧,女,1988年出生,博士,助理研究员。主要研究方向为计算流体动力学(CFD)、群体机器人决策判断。E-mail:wjyang1088@163.com;王彦臻,男,1982年出生,博士,副研究员。主要研究方向为计算机图形学、虚拟现实、群体智能机器人操作系统。E-mail:yanzhenwang@hotmail.com;王戟,男,1969年出生,教授,博士研究生导师。主要研究方向为高可信软件分析与验证、软件工程数据挖掘、分布与并行计算程序设计。E-mail:wj@nudt.edu.cn
基金资助:
LI Minglong1, YANG Wenjing1, YI Xiaodong1,2, WANG Yanzhen1,2, WANG Ji1
Received:
2018-08-21
Revised:
2019-04-03
Online:
2019-06-05
Published:
2019-06-05
摘要: 面向地震场景,提出了一种有效的空地协同搜救框架,高空侦察机获取地面受损建筑物位置信息传递给无人机搜索群体,无人机根据此信息做分布式任务规划,到达目标建筑对受灾人群做进一步侦察,并将伤员密度分布信息传递给地面无人车群体。无人车做集中式规划,到达伤员地点执行救援任务。针对无人机群体的任务规划,根据其小型、廉价、可大规模部署以及通信能力弱的特点,改进传统的拍卖任务规划方法,提出了一种新的基于通信保持的拍卖方法(CMBA);救援无人车群体虽然载荷能力强,但是在灾区恶劣道路环境条件下,无法大规模部署,必须发挥其执行任务的最大效用,传统遗传算法适用于中心化的精确任务规划,但是存在易陷入局部最优解的缺点,提出了一种自适应反馈调节遗传算法(AFBA-GA)改进这一缺点。通过在机器人仿真器中和标准数据集中的测试,验证了任务规划方法的有效性。
中图分类号:
李明龙, 杨文婧, 易晓东, 王彦臻, 王戟. 面向灾难搜索救援场景的空地协同无人群体任务规划研究[J]. 机械工程学报, 2019, 55(11): 1-9.
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