满足长期任务复杂要求的多架小型无人机持久协作规划研究

Both shorter endurance and lower payload capacity have greatly limited the applications of small UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) in complex and long-term missions. This project exploits the cooperation among multiple UAVs to accomplish long-term complex missions with the well-planned help of several recharging or refueling stations located in the mission region. In order to achieve the planning for such persistent cooperation, the following methodology is proposed. Firstly, the environment, where obstacles exist and each mission region has its own priority, is discretized and modelled as a weighted transition system by virtue of the graph theory, while the mission specifications such as sequential visiting, dependent visiting, touring, collision avoidance and recharging/refueling infinitely often are described by the temporal logic formulae. Secondly, all temporal logic formulae are translated to mixed integer linear constraints, which is then combined with the weighted transition system to form a MILP (Mixed Integer Linear Programming) formulation of the planning problem. After that, MILP solvers will be developed to obtain the exact optimal solution. Meanwhile, a receding horizon heuristic algorithm will also be devised to acquire satisfying solutions with guaranteed optimality but computationally consuming much less time. Finally, the proposed algorithms will be analyzed theoretically, and a software as well as hardware testbed will be developed to demonstrate, verify and validate our research. Compared to the existing automata-based methods that currently are only applicable to cases with 2 UAVs, our research will provide a feasible approach to the planning for the persistent cooperation of multiple UAVs (≥3) when performing long-term complex missions, and thus shed some light for breakthrough in this field.

有限的续航及载荷能力极大地制约着小型无人机在复杂长期任务中的应用。本项目利用补给站以及多机间的协作使系统具备完成复杂长期任务的能力，并对持久协作进行规划。首先，基于图论将环境离散化并建模为加权切换系统（考虑障碍物以及任务区域的优先级），同时利用时序逻辑描述任务的复杂要求，包括顺序访问、关联访问、巡回、避撞、即时补给等；其次，将时序逻辑描述转化为混合整数线性约束，并结合加权切换系统构建规划问题的混合整数线性规划（MILP）模型；在此基础上，设计MILP求解器求得最优解，并针对无人机数量较多时计算量激增的情况，基于滚动时域策略设计启发式算法进行滚动优化，减少计算时间，并确保优化解的质量；最后，对所设计算法进行理论分析，并开发软硬件平台进行演示验证。与已有的基于自动机的方法相比（目前仅实现两架无人机的持久协作），本项目的研究将为多机（≥3）持久协作提供一条切实可行的技术途径和一个新的突破方向。

将无人机应用在搜索救援、灾情监测、广域监视、边境巡防等长期任务时，不仅要求无人机拥有长续航的能力，还应具备完成顺序访问、关联访问、巡回、避撞等复杂任务的能力；小型无人机有限的续航及载荷能力极大地制约着其在此类任务中的应用。本项目利用小型无人机间的协作使系统具备完成复杂任务的能力，同时引入补给站实现系统空中作业的持久性。首先，基于图论将环境离散化并建模为加权切换系统（考虑障碍物以及任务区域的优先级），同时利用时序逻辑描述任务的复杂要求，包括顺序访问、关联访问、巡回、避撞、即时补给等；其次，将时序逻辑描述转化为混合整数线性约束，并结合加权切换系统构建规划问题的混合整数线性规划（MILP）模型；对于建立的MILP模型，使用分支定界法进行了精确解的求解，并针对无人机数量较多时计算量激增的情况，基于滚动时域策略设计了启发式算法进行滚动优化，减少了计算时间，并确保了优化解的质量；最后，对所设计算法进行了理论分析，包括完备性（证明了算法能否找到规划解）、复杂性（确定了算法所需的时间和存储空间）和最优性（证明了精确算法解的最优性以及启发式算法的解与最优解之间的关系），并基于AR. Drone平台开发了软硬件平台进行项目的演示验证。.本项目面向长期任务的复杂要求（任务时长大于10倍的无人机续航能力，时序逻辑命题数≥10，时序逻辑操作符数≥10），利用静止补给站（数量≥3）的协助，采用基于混合整数线性规划（MILP）的方法，为多架无人机（数量≥3）进行了无碰撞的持久协作规划研究，使系统能以最少的时间完成一次任务循环，给出了设计方法的完备性与复杂性分析，并证明了方法的最优性，且对设计的方法进行了演示验证，突破了现有基于自动机方法的技术瓶颈，为多机以持久协作的方式完成复杂任务提供了一条切实可行的技术途径和一个新的突破方向，极大地拓宽了小型无人机的应用范围。

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