基于改进PRM算法的多无人机协同航迹规划研究的任务书.docx_协同航迹规划资源-CSDN文库

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基于改进 PRM 算法的多无人机协同航迹规划研究的任务书

一、选题背景

随着无人机技术的不断发展，无人机在军事、民用等领域得到了广泛应用，如侦察、

监测、搜索、救援等。在这些应用领域中，无人机的协同作业能提高作业效率和精度，

同时减少人力资源的消耗。协同航迹规划是无人机协同作业的重要组成部分，能够维

持无人机之间的空间安全，同时满足作业需求。传统的航迹规划方法包括遗传算法、

粒子群优化算法等，但是这些方法在无人机协同作业过程中存在一定的局限性，无法

满足实际需求。

基于此，本课题选取改进 PRM（Probabilistic Roadmap）算法作为研究方法，探究多

无人机协同航迹规划问题。PRM 是一种常用的路径规划算法，可以用于解决空间中的

最短路径问题。PRM 算法可以通过建立可行解空间的采样点集合，然后通过连接采样

点来构建道路图，最后通过 A*等搜索算法获得最短路径，来实现航迹规划。

二、研究目标

本课题针对多无人机协同作业的需求，采用改进 PRM 算法进行研究，具体任务和目标

如下：

1.研究建立多无人机模型并对其进行编程，建立航迹规划模型；

2.改进 PRM 算法，考虑多无人机间的相互作用，使其能够适应多无人机协同航迹规划

需求；

3.对改进的 PRM 算法进行模拟实验、性能测试，并进行对比实验，分析各种算法在多

无人机协同航迹规划问题中的优缺点；

4.基于改进的 PRM 算法，设计多无人机协同航迹规划的应用方案，并进行验证实验。

三、研究内容

1.多无人机协同航迹规划问题研究

①了解无人机协同作业的基本原理，研究多无人机协同航迹规划问题中的具体需求和

挑战；

②研究航迹规划问题的相关算法，如遗传算法、粒子群优化算法等；

③对改进 PRM 算法进行深入研究，理解其原理和优缺点；

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