为解决目前面向林火持续侦察多无人机(UAV)协同控制实用性与自主性不足的问题,基于蔓延速度诱导元胞自动机(SVICA)林火蔓延算法、无人机与传感器建模,构建了较为真实的三维多无人机火场侦察仿真环境与侦察效能指标,提出了一种面向林火持续侦察的多无人机双层分布式控制架构,在行动层基于强化学习训练的人工神经网络(ANN),实现了有风条件下无人机自主火场环绕与地形跟随功能,在策略层设计通过时域均匀分布算法进行各无人机空速的离散自主调节,最终达到多无人机林火持续侦察时域分布的均匀性与即时性目的.通过一系列数值仿真实验,验证了所提出的无人机分布控制策略在无人机损失和补充突发情况下的自适应性.基于无人机数量与侦察效能指标关系的实验与研究,定义了无人机出动阈值并验证了无人机长时间出动回收策略.最终实验结果表明,针对林火持续侦察任务,所提出的多无人机分布式控制方法具备一定的有效性与实用性.
强化学习 神经网络 多无人机 分布式控制 林火侦察 林火蔓延仿真