Integrated Design of Cooperative Area Coverage and Target Tracking with Multi-UAV System

要約

この論文は,複数の無人航空機(マルチUAV)の協調領域範囲と目標追跡問題を体系的に研究する。
この問題は、情報の融合、タスクの割り当て、および複数の UAV の動作の意思決定という 3 つのサブ問題に分解することによって解決されます。
具体的には、情報融合プロセスでは、最大整合性プロトコルを使用して、マルチターゲット (JESMT) の結合推定状態と領域検出情報を更新します。
エリア検出情報は、エリアの検出確率と実際の訪問時間に基づいて構築された等価訪問時間マップ (EVTM) によって表されます。
次に、マルチ UAV の検索とマルチ ターゲットの追跡のタスク割り当て問題を、フローの上限と下限を持つネットワーク フロー モデルとしてモデル化します。
タスク割り当て最小コスト最大フロー (TAMM) という名前のアルゴリズムが提案されています。
協調行動の意思決定では、フィッシャーの情報をミッション報酬として使用して、UAV の最適な追跡アクションを取得します。
さらに、アンチフロック法に基づくカバレッジ動作意思決定アルゴリズムは、カバレッジ タスクを割り当てられた UAV 用に設計されています。
最後に、情報の融合、タスクの割り当て、および行動の意思決定を統合する分散マルチ UAV 協調エリア カバレッジとターゲット追跡アルゴリズムが設計されています。
数値およびハードウェアインザループ シミュレーションの結果は、提案された方法が持続的なエリア カバレッジと協調的なターゲット追跡を達成できることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper systematically studies the cooperative area coverage and target tracking problem of multiple-unmanned aerial vehicles (multi-UAVs). The problem is solved by decomposing into three sub-problems: information fusion, task assignment, and multi-UAV behavior decision-making. Specifically, in the information fusion process, we use the maximum consistency protocol to update the joint estimation states of multi-targets (JESMT) and the area detection information. The area detection information is represented by the equivalent visiting time map (EVTM), which is built based on the detection probability and the actual visiting time of the area. Then, we model the task assignment problem of multi-UAV searching and tracking multi-targets as a network flow model with upper and lower flow bounds. An algorithm named task assignment minimum-cost maximum-flow (TAMM) is proposed. Cooperative behavior decision-making uses Fisher information as the mission reward to obtain the optimal tracking action of the UAV. Furthermore, a coverage behavior decision-making algorithm based on the anti-flocking method is designed for those UAVs assigned the coverage task. Finally, a distributed multi-UAV cooperative area coverage and target tracking algorithm is designed, which integrates information fusion, task assignment, and behavioral decision-making. Numerical and hardware-in-the-loop simulation results show that the proposed method can achieve persistent area coverage and cooperative target tracking.

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