[发明专利]一种多地面无人车辆的多目标协同跟踪方法有效
申请号: | 201810375883.2 | 申请日: | 2018-04-16 |
公开(公告)号: | CN108334998B | 公开(公告)日: | 2021-08-20 |
发明(设计)人: | 史彦军;韩俏梅;林娜;王柯飞;张文 | 申请(专利权)人: | 大连理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G05D1/02 |
代理公司: | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人: | 梅洪玉 |
地址: | 116024 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: |
本发明属于多目标协同控制领域,具体涉及一种多地面无人车辆的多目标协同跟踪方法。第一步:数学模型的构建;第二步:改进算法的计算跟踪模型;2.1确定种群规模和基因个数;2.2初始化概率向量;2.3产生两个个体;2.4两个个体竞争;2.5更新概率向量方式;2.6如果概率向量收敛,则结束;若概率向量P |
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搜索关键词: | 一种 地面 无人 车辆 多目标 协同 跟踪 方法 | ||
【主权项】:
1.一种多地面无人车辆的多目标协同跟踪方法,其特征在于,步骤如下:第一步:数学模型的构建设有n个目标,有m个UGV,指挥控制中心指派这m个UGV去协同跟踪各个目标,要求每个UGV负责一个跟踪任务,每项跟踪任务可由多个UGV协同完成,保证每个UGV均匀地跟踪各个目标;设第i个UGV与第j个目标之间的距离为dij,其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;目标指派矩阵Am×n,其元素为aij,其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;aij取值为0或1,aij=1表示指派第i个UGV跟踪第j个目标,否则aij=0;最小化UGV与目标的距离之和为minJ:
目标指派矩阵Am×n中的列求和:
目标指派矩阵Am×n中的行求和:
目标指派矩阵Am×n中的整体求和:
公式(1)表示求解最优指派方案使得距离和最小,即总效益最优;公式(2)表示每个UGV仅能跟踪一个目标;公式(3)表示指挥中心均匀指派UGV跟踪各个目标,每个平台至少跟踪一个目标,其中[]表示取整操作;公式(4)表示由dij组成的矩阵Dm×n=(dij)m×n为多UGV,多目标跟踪指派问题的目标距离矩阵;第二步:采用改进算法计算跟踪模型2.1 确定种群规模n和基因个数m与第一步中的数学模型相对应,种群规模n即为跟踪目标个数,基因个数m即为UGV个数;2.2 初始化概率向量以一个概率向量表示一个种群,概率向量的每一个元素的值表示种群的染色体在各基因位上取“1”或者“0”的概率,初始概率向量的每一个元素的值都是0.5,即
2.3 产生两个个体由目标距离矩阵Dm×n=(dij)m×n产生对应的初始指派矩阵![]()
中的元素为aij,其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;在目标距离矩阵Dm×n=(dij)m×n中,若有dij满足dpq,则apq=1,否则aij=0;其中,dpq是目标距离矩阵Dm×n每行最小值,1≤p≤m;1≤q≤n;规定
矩阵各行之间互为领域关系,交插交换领域位置的不同数值,得到另一个体A'm×n;2.4 两个个体竞争在产生的两个个体
和A'm×n中,通过竞争找出这两个个体之中的优良个体,winner(i)为优胜个体,loser(i)为失败个体,竞争方式根据
进行计算;根据winner(i)中的各基因位置的取值是“1”或者是“0”,来更新初始概率向量
的每一位数值;2.5 更新概率向量方式引入熵和联合熵来度量每个基因的多样性和每一代的多样性;2.6 判断如果概率向量Pt收敛,则结束;若概率向量Pt没有收敛,转到步骤2.3。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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