fa en fa ar fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ur fa fa fa fa fa fa fa en fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ar fa fa fa fa ur fa fa en fa it en en en azb en fa en en en en fr ar en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en fa fa fa fa el fa fa fa it id en en id bo en en fa ar fa de id fa de bo fa de en fa de en fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa ar fa fa fa fa fa fa fa de
از جمله مسائل پرکاربرد در زمینة گشت‌زنی هوایی، پیمایش مرزی، نجات و جستجو نظارت مداوم است و وجه تمایز آن با دیگر مسایل زمان بازبینی محدوده‌های مهم می‌باشد. به‌عبارت دیگر، تمرکز اصلی مسئله بر زمان بین دو بازدید متوالی یک منطقة مشخص است؛ هرچه این زمان کوتاه‌تر باشد، تغییرات و جزئیات دینامیک محدوده با دقت بالاتری در گشت‌زنی‌ها رصد می‌شود. در این مقاله برای دستیابی به کمترین زمان بازبینی از یک تابع هیوریستیک مبتنی بر زمان عمر محدوده و مکان نقاط استفاده شده ‌است. این تابع ارزش هر نقطه را براساس توابع وزنی تعریف می‌نماید که با بهینه‌سازی این ضرایب توسط الگوریتم ژنتیک می‌تواند کمترین زمان بیشینة بازبینی را برای تمامی گره‌ها در چندین تکرار متوالی محاسبه کند. مقدار بهینة این ضرایب وزنی تابع مکان نقاط و تعداد عامل‌ها بوده و برای هر مسئله یک مقدار یکتاست. در مسائل چندعاملی با افزودن تعداد توابع وزنی و تعریف توابع هیوریستیک از دیدگاه کلی، رویکرد پیمایش مشخص می‌شود. در این مقاله، با تفکیک پیمایش به شیوه‌های پایه چمن‌زنی و حلزونی، ضمن محاسبة کمترین زمان بازبینی در محیط پیوسته، معیاری برای مقایسه و اعتبارسنجی نتایج استخراج شده ‌است. نتایج سبب پیمایش بهینه و هدفمند مجموعه‌ای از نقاط با اهمیت یک محدوده، در زمانی کمتر و با توجه به قابلیت‌های دینامیکی پرنده ‌است.
Heuristic optimization of multi-agent persistent surveillance revisit time by minimum distance weight functions
Seyed Mohammad Mehdi Dehghan 2
Persistent surveillance is one of an important problem in the field of aerial investigation, border patrolling, surveillance and search, which distinguishes it from other matters by revisit time of major area. The main point of our problem is the minimizing of the time interval between two consecutive hits for a particular area that makes the details and dynamics tracking with higher accuracy. In this paper in order to achieve the minimum revisit time, the heuristic function based on the waypoints time age was used. This function defines the value of each point with the weight functions that optimized by genetic algorithm in several successive iterations. These optimal values are dependent on the position of major point and number of UAV. In multi-agent problems, the patrolling pattern is determined by heuristic weight function in several iterations. Some basic patterns such as lawn mower and spiral are organized to calculate the minimum traveling distance in the search area and obtain the comparative criteria for the results. The paper results lead to improve the navigation during aerial patrolling the area with the graded region, with respect to the UAV dynamics and minimum revisit time.
[2] R. M. Murray, Recent research in cooperative control of multivehicle systems, Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 129, no. 5, 2007, pp. 571-83.
[3] H. Choset, Coverage for robotics-A survey of recent results, Annals of mathematics and artificial intelligence, vol. 31, no. 4, 2001, pp. 113-26.
[4] N. Nigam, S. Bieniawski, I. Kroo, J. Vian, Control of multiple UAVs for persistent surveillance: algorithm and flight test results, IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 20, no. 5, 2012, pp. 236-51.
[5] A. Xu, C. Viriyasuthee, I. Rekleitis, Optimal complete terrain coverage using an unmanned aerial vehicle, In Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference, 2011 May 9, pp. 2513-2519.
[6] M. Flint, M. Polycarpou, E. Fernandez-Gaucherand, Cooperative path-planning for autonomous vehicles using dynamic programming, InProceedings of the IFAC 15th  Triennial World Congress, 2002 Jul 21, pp. 1694-1699.
[7] K. M. Krishna, H. Hexmoor, S. Pasupuleti, J. Llinas, Parametric control of multiple unmanned air vehicles over an unknown hostile territory, InProceedings of the International Conference on Integration of Knowledge Intensive Multi-Agent Systems, Waltham, MA, USA, 2005 Apr 18, pp. 18-21.
[8] D. Asadi, S. A. Bagherzadeh, Nonlinear adaptive sliding mode tracking control of an airplane with wing damage, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 2017 Feb 2.
[9] H. V. Parunak, Making swarming happen, In Proceedings of Swarming and Network-Enabled C4ISR, 2003 Jan.
[10] D. A. Lawrence, R. E. Donahue, K. Mohseni, R. Han, Information energy for sensor-reactive UAV flock control, In AIAA 3rd Unmanned Unlimited Technical Conference, Workshop and Exhibit, 2004, pp. 1-14.
[11] J. Keller, D. Thakur, M. Likhachev, J. Gallier, V. Kumar, Coordinated path planning for fixed-wing UAS conducting persistent surveillance missions, In 2015 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR), 2015 Oct 18, pp. 1-6.
[12] B. Bethke, J. P. How, J. Vian, Group health management of UAV teams with applications to persistent surveillance, In 2008 American Control Conference, 2008 Jun 11, pp. 3145-3150.
[13] N. K. Ure, G. Chowdhary, T. Toksoz, J. P. How, M. A. Vavrina, J. Vian, An automated battery management system to enable persistent missions with multiple aerial vehicles, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 20, no. 1, 2015, pp. 275-86.
[14] N. Nigam, I. Kroo, Persistent surveillance using multiple unmanned air vehicles, In Aerospace Conference, IEEE, 2008 Mar 1, pp. 1-14.
[15] M. A. Khesali, S. M. Dehghan, S. H. Cheheltani, A new spatiotemporal virtual plane to evaluate the performance of the border coverage scenarios. InRobotics and Mechatronics (ICRoM), 2014 Second RSI/ISM International Conference, 2014, pp. 191-196.
[16] H. Khandani, H. Moradi, J. Y. Panah, A real-time coverage and tracking algorithm for UAVs based on potential field. InRobotics and Mechatronics (ICRoM), 2014 Second RSI/ISM International Conference, 2014, pp. 700-705.
[17] J. D. Anderson, Aircraft performance and design, Boston: McGraw-Hill, 1999.
[18] D. McLean, Automatic flight control systems, Prentice Hall, 1990.
[19] N. Nigam, The Multiple Unmanned Air Vehicle Persistent Surveillance Problem: A Review, Journal of Machines, vol. 2, no. 1, 2014), pp. 13-72.
[20] M. Flint, Fernandez-Gaucherand E, Polycarpou M., Cooperative control for UAV's searching risky environments for targets, InDecision and Control, 2003, Proceedings. 42nd IEEE Conference on 2003, vol. 4, pp. 3567-3572.
[21] D. Rajnarayan, I. Kroo, D. H. Wolpert, Probability collectives for optimization of computer simulations, InProceedings of the AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, 2007.
[22] T. Back, Evolutionary algorithms in theory and practice: evolution strategies, evolutionary programming, genetic algorithms, Oxford university press, 1996.
[23] Unmanned Dynamics Aerosim Blockset, http://www.udynamics.com/aerosim (accessed 27 January 2009).
دوره 6، شماره 2 - شماره پیاپی 2
اصل مقاله 4.11 MB
ارجاع به این مقاله
تعداد مشاهده مقاله: 838
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 208
حقیقی, حسن, ساداتی, سید حسین, کریمی, جلال, & دهقان بنادکی, سید محمد مهدی. (1396). بهینه‌سازی هیوریستیکی زمان بازبینی نظارت مداوم چندعاملی با استفاده از توابع وزنی کمترین مسافت. دانش و فناوری هوافضا, 6(2), 129-141.
حسن حقیقی; سید حسین ساداتی; جلال کریمی; سید محمد مهدی دهقان بنادکی. "بهینه‌سازی هیوریستیکی زمان بازبینی نظارت مداوم چندعاملی با استفاده از توابع وزنی کمترین مسافت". دانش و فناوری هوافضا, 6, 2, 1396, 129-141.
حقیقی, حسن, ساداتی, سید حسین, کریمی, جلال, دهقان بنادکی, سید محمد مهدی. (1396). 'بهینه‌سازی هیوریستیکی زمان بازبینی نظارت مداوم چندعاملی با استفاده از توابع وزنی کمترین مسافت', دانش و فناوری هوافضا, 6(2), pp. 129-141.
حقیقی, حسن, ساداتی, سید حسین, کریمی, جلال, دهقان بنادکی, سید محمد مهدی. بهینه‌سازی هیوریستیکی زمان بازبینی نظارت مداوم چندعاملی با استفاده از توابع وزنی کمترین مسافت. دانش و فناوری هوافضا, 1396; 6(2): 129-141.