Um método de planejamento de missão cooperativa para múltiplos UAVs baseado no algoritmo SA-WOA para detecção do ambiente atmosférico em espaço tridimensional

Resumo Na aplicação da detecção do ambiente atmosférico por rotorcraft, para refletir a distribuição de poluentes atmosféricos de forma mais realista e completa, os pontos de amostragem devem estar distribuídos por todo o espaço tridimensional, e a cooperação de múltiplos veículos aéreos não tripulados (multi-UAVs) pode garantir desempenho em tempo real e aumentar a eficiência operacional. Em vista do problema da detecção coordenada por múltiplos UAVs, são estudadas a divisão da região e planejamento do caminho de cobertura global do espaço estéreo a ser detectado. Um algoritmo de otimização por baleias baseado no algoritmo de otimização de annealing-simulado (SA-WOA) é proposto, que introduz pesos adaptativos com o mecanismo de voo de Levy, melhora o critério de Metropolis e introduz um mecanismo de temperamento adaptativo na fase SA. O alisamento do caminho é posteriormente realizado com a ajuda de curvas B-spline racionais não uniformes (NURBS). A comparação de algoritmos usando o conjunto de dados eil76 mostra que o comprimento do caminho planejado pelo algoritmo SA-WOA neste artigo é 10,15% mais curto do que o do algoritmo WOA, 13,25% mais curto do que o resultado do planejamento SA, e apenas 0,95% diferente do comprimento do caminho ótimo no conjunto de dados. Do ponto de vista do tempo de planejamento, sua velocidade é semelhante à do WOA, com um aumento de velocidade relativo de 27,15% em comparação com o SA, provando que o algoritmo proposto neste artigo tem um bom desempenho de planejamento. Uma plataforma de sistema de hardware é projetada e construída, e experimentos de medição de gases ambientais foram realizados. Os resultados experimentais indicam que o método de planejamento de tarefas de detecção colaborativa do ambiente multi-UAV proposto neste artigo tem certo valor prático no campo da detecção do ambiente atmosférico.