面向侦察任务的多无人机覆盖路径规划与控制OA

为了提高多无人机在复杂环境下执行侦察任务的效率,设计了一种融合任务分配、覆盖路径规划和轨迹跟踪控制的侦察方案。首先,采用基于机器人初始位置区域划分算法对任务区域进行划分。然后,设计了一种具有优先级的改进生成树覆盖算法,在每个子任务区域内进行全覆盖路径规划,并利用Minimum Snap方法对轨迹进行优化和平滑处理。最后,基于非线性模型预测控制设计了轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,改进的生成树覆盖方法与传统的生成树覆盖算法相比,路径转弯次数在单无人机和多无人机情况下分别降低了37.7%和30.2%。非线性模型预测控制器能确保每架无人机在面对外部扰动和未知障碍物时能够跟踪预先规划的轨迹并进行避障,并且将位置跟踪误差控制在0.5 m以内。所设计的方案能够确保每架无人机在复杂场景中成功完成侦察任务。