無人機協(xié)同決策與控制：面臨的挑戰(zhàn)與實踐應用

第1章 概述
1.1 協(xié)同控制之路
1.1.1 無人系統(tǒng)的歷史
1.1.2 自控系統(tǒng)
1.2 團隊協(xié)同
1.2.1 動力
1.2.2 協(xié)同控制器分類
1.3 協(xié)同問題
1.3.1 任務場景實例
1.3.2 屬性
1.4 小結
參考文獻
第2章 面臨的挑戰(zhàn)
2.1 簡介
2.2 團隊分類方法
2.2.1 團隊協(xié)作
2.2.2 團隊協(xié)同
2.2.3 團隊合作
2.2.4 目標搜索團隊行動
2.2.5 非協(xié)同行為
2.3 利益沖突
2.4 分布式決策與控制系統(tǒng)
2.5 團隊協(xié)同中的復雜性
2.5.1 任務耦合
2.5.2 不確定性
2.5.3 通信
2.5.4 局部信息
2.5.5 操作員
2.5.6 對手行為
2.6 協(xié)同控制算法
2.7 評論
2.8 小結
參考文獻
第3章 單任務規(guī)劃
3.1 廣域搜索攻擊情景
3.1.1 情景描述
3.1.2 任務需求
3.2 有容量限制的轉運分配問題表達式
3.2.1 權重計算
3.2.2 仿真結果
3.2.3 CTAP的能力與局限
3.3 迭代CATP
3.3.1 仿真實例
3.3.2 記憶權重
3.3.3 路徑延長
3.4 小結
參考文獻
第4章 多任務指派問題
4.1 混合整數(shù)線性規(guī)劃
4.1.1 代價函數(shù)
4.1.2 約束條件
4.2 樹搜索
4.2.1 決策樹相關背景
4.2.2 WASW場景的樹表示
4.2.3 搜索算法
4.3 遺傳算法
4.3.1 簡單回顧
4.3.2 GA綜合
4.4 性能分析
4.4.1 各種算法的優(yōu)缺點
4.5 小結
參考文獻
第5章 同時多任務指派問題
5.1 協(xié)同運動目標作戰(zhàn)
5.1.1 CMTE場景
5.1.2 同時任務
5.2 組合優(yōu)化問題
5.2.1 時間可用度窗
5.2.2 路徑規(guī)劃
5.3 基于MILP的最優(yōu)化問題
5.3.1 術語
5.3.2 約束條件
5.3.3 MILP應用
5.4 遺傳算法fGA）
5.5 CMTE仿真實例
5.6 小結
參考文獻
第6章 不確定條件下的改進協(xié)同估計算法
6.1 冗余集中運行
6.2 通信延遲的影響
6.3 通信和估計模型
6.4 高效的協(xié)同估計
6.4.1 計算高效的信息濾波器
6.4.2 通信高效的信息濾波器
6.4.3 算法實現(xiàn)
6.5 仿真研究
6.6 小結
參考文獻
第7章 不確定環(huán)境下的作戰(zhàn)效能度量
7.1 場景
7.2 傳感器性能建模
7.3 效能度量
7.4 最優(yōu)控制方程
7.4.1 示例方程
7.5 應用
7.5.1 數(shù)值求解方法
7.5.2 場景1算例
7.6 小結
參考文獻
附錄A 多無人機仿真
A.1 MultiUAV2的背景
A.2 仿真的任務
A.3 MultiUAV2的組織
A.3.1 目標和威脅
A.3.2 無人機動力學模型
A.3.3 任務傳感器
A.3.4 無人機之間／仿真真實通信
A.3.5 協(xié)同指派算法
A.4 仿真事件流實例
A.5 小結
參考文獻
附錄B 無人機路徑規(guī)劃
B.1 路徑規(guī)劃
B.2 路徑導航
B.2.1 航路點跟隨
B.2.2 軌跡交叉跟隨
B.2.3 路徑跟隨
B.3 無人機模型
B.3.1 不完全運動學約束
B.3.2 可飛路徑
B.4 最優(yōu)航路
B.4.1 最短航路
B.4.2 Dubins算法實現(xiàn)
B.5 有風情況下的航路點路徑規(guī)劃
B.5.1 航路點路徑規(guī)劃
B.5.2 有風情況下的航路規(guī)劃
B.6 小結
參考文獻