【路径规划】侦察无人机搭载SAR设备对区域进行覆盖搜索侦察的路径规划附matlab代码

1 内容介绍

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)是一种无人驾驶的飞行器，一般具有动力装置和导航模块，可以在一定范围内，依靠无线电遥控设备或嵌入式计算机预编程序自主控制飞行'七从某种角度来看，无人机能够在无人驾驶的条件下完成复杂的空中飞行指令以及各种负载任务，可以被视为是“空中机器人”。

伴随着无人机技术的不断发展以及普及程度的不断增高，无人机在各个领域都有了广泛的应用。

•军事领域：无人机在现代化战争中扮演着重要的角色，是具有侦査、攻击、防卫等综合能力的复杂智能系统，正逐渐成为空中的主要作战力量図。

•搜救领域：无人机通过各类传感器的辅助在废墟中快速执行捜救任务闾。

•灾害监控：在森林防火防灾，河流防汛防旱等方面的工作中，无人机可以快速及时准确地收集相关信息，为决策者提供数据支撑和科学依据'硕。

•新闻报道：无人机可以比人更快速的捕捉突发的新闻报道，时效性得到极大提升吐

•物流传输：短距离物流传递中无人机可以有效的规避地面及低空障碍物，拥有相比于传统物流方式更高的物流传递效率弱。

•民生应用：无人机可以在平流层中通过太阳能提供动力，作为卫星的替代品为偏远地区的用户提供互联网接入服务，具有更低的成本和更优秀的服务质量 10]

在以上的应用中，我们可以发现，伴随着无人机应用场景复杂程度的不断增加，仅仅依靠单一的无人机已经不能满足系统的需求，单无人机处理任务显得力不从心。因此，多无人机协同系统作为一个优秀的解决方案得到越来越多研究人员的重视，成为了无人机系统研咒的主要方向"'0。

多无人机协同系统相比于单无人机系统具有以下两个显著的优势。首先是能源方面的优势。无人机在执行任务的过程中面临的最大约束是其能源约束。无人机最普遍的解决方案是通过自身携带蓄电电池作为飞行的能量来源。然而由于电池容量的限制，无人机在执行大规模的复杂任务时往往面临着能源耗尽的窘境邸。多无人机协同系统中无人机可携带的能源总量要远超单无人机系统，因此在执行任务中所面临的能耗约束相对更为宽松，可以将更多的注意力集中于提高任务的执行效率虬尤其对于需要长时间不间断执行的任务，往往只有多无人机协同系统才能够胜任。其次是问题规模方面的优势。无人机在执行任务的过程中需要保证与地面基站的数据传输，常见的解决方案是无线电传输的方式网。无线电通信存在着通信距离和通信延迟两个方面的限制。随着无人机与地面基站之间距离的增大，无线电信号的衰减和通讯传输过程中的延迟对于执行任务的影响越来越大'成。单无人机系统在这个问题上几乎无能为力，因此存在一个任务执行半径。多无人机协同系统之中，由于无人机之间可以进行通信，使得多无人机协同系统任务执行半径可以数倍于单无人机系统，适应更大规模的任务要求。

由上述分析，我们可以得出结论，多无人机协同系统相比于单无人机系统具有更高的性能以及更广泛的适用范围。因此，多无人机协同系统受到了更多的重视以及更多的理论研究。在实际应用之中，大部分的无人机应用都是基于多无人机协同系统的。

多无人机协同系统所面临的任务种类繁多，其中大部分的任务种类都可以归为扫描覆盖问题'眼％无人机通过摄影摄像技术，对地面以及低空的任务目标进行扫描，监视，搜寻以及其他操作。对于这一类扫描覆盖任务，最重要的一个环节是确定无人机执行任务时所选择的路径，因此路径规划方面的研究层出不穷。通过釆用更优秀的路径规划算法，无人机的任务执行效率可以得到显著的提升。对于多无人机协同系统，多无人机协同路径规划算法显得尤为重要，有助于应对各种类型任务的挑战，并且可以更高效的完成这些任务。

2 仿真代码

clcclearh=1000;% alpha_angle=input('雷达倾斜角:');alpha_angle=30;alpha=alpha_angle/180*pi;% beta_angle=input('雷达纵向探测角度：');beta_angle=15;beta=beta_angle/180*pi;% gamma_angle=input('雷达横向探测角度：');gamma_angle=15;gamma=gamma_angle/180*pi;R_n=2*h*tan(gamma)/sin(alpha);              % 成像长度ends=[0 L L 0 0;0 0 W W 0];plot(s(1,:),s(2,:),'r');hold on;plot(m(:,1),m(:,2),'b');hold on;scatter(m(:,1),m(:,2),'b');hold on;legend('搜索区域','航点连线')hold on;for j=1:2*a    text(m(j,1)+100,m(j,2)+500,num2str(j));endhold on;xlabel('x/m');ylabel('y/m');axis([-500 21000 -2000 20000])

3 运行结果

4 参考文献

[1]吴巍炜, 刘海龙. 面向矩形区域的多无人机协同覆盖路径规划算法[J]. 2017.

[2]李松, 刘海颖, and 陈志明. "多无人机协同目标搜索路径规划仿真." 计算机仿真 35.6(2018):5.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。