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好学近乎知，力行近乎仁，知耻近乎勇。——《中庸》

多无人机联合覆盖任务中的路径规划

与通信协议设计

多无人机联合覆盖任务中的路径规划与通信协议设计

摘要：

无人机的应用越来越广泛，特别是在覆盖任务中，多无人机联

合覆盖任务可以提高任务效率，降低任务成本。但是多无人机

联合覆盖任务中面临的挑战很多，比如如何合理分配任务区域、

如何协同规划路径、如何建立高效通信协议等问题。本文针对

上述问题进行了深入研究和分析，并提出了一种基于遗传算法

的任务分配与路径规划优化算法，以及一种基于分簇的无人机

通信协议设计方案。实验结果表明，本文提出的算法和方案可

以有效提高多无人机联合覆盖任务的效率和成功率。

关键词：无人机；覆盖任务；多无人机联合；路径规划；通信

协议

一、绪论

随着人工智能、物联网等新技术的发展和应用，无人机技术也

得到了迅速发展，无人机已经成为了许多关键应用领域的重要

工具和设备，如电力巡检、消防救援、敏捷农业等。其中，无

人机在覆盖任务中的应用也越来越广泛，比如对植物进行高精

度的成像和识别、对城市地区进行卫星图像处理等，需要多无

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人机联合覆盖任务来提高覆盖效率和质量。

多无人机联合覆盖任务是指多个无人机共同完成一个覆盖任务，

通常，每个无人机会获得一定的任务区域，在完成任务的同时

需要保证覆盖面积的重叠最小，任务执行的效率最高。为了实

现高效的多无人机联合覆盖任务，需要设计合理的任务分配、

路径规划和通信协议等。

二、多无人机联合覆盖任务中的任务分配

在多无人机联合覆盖任务中，任务区域的合理分配是提高任务

效率和成功率的一个重要因素。如果任务区域分配不合理，会

导致无人机存在重复扫描和漏扫描等问题，从而降低任务效率

和成功率。

目前，常见的任务分配算法有贪心算法、遗传算法、蚁群算法

等，本文提出了一种基于遗传算法的任务分配与路径规划优化

算法。该算法先将任务区域分成若干个小区域，再按照任务区

域与无人机之间的距离，利用遗传算法对所有无人机进行优化

分配，以得到最优的任务分配方案。

三、多无人机联合覆盖任务中的路径规划

在多无人机联合覆盖任务中，路径规划是关键的一环，决定着

任务执行的效率和覆盖质量。路径规划需要考虑多个方面的因

素，比如无人机的飞行速度、飞行高度、任务区域的复杂程度

等，同时还需要保证不同无人机的路径不产生冲突。

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本文提出了一种基于遗传算法的无人机路径规划算法。该算法

以任务区域的中心点为起点，以无人机所得到的任务区域为终

点，通过遗传算法综合考虑了任务区域的复杂程度、无人机的

飞行速度和路径长度等因素，以得到最优的路径规划方案，减

少了不必要的重复扫描和漏扫描现象。

四、多无人机联合覆盖任务中的通信协议设计

在多无人机联合覆盖任务中，不同无人机之间的通信是保证任

务执行的关键因素之一。无人机通信需要考虑不同无人机之间

的距离远近、信号传输质量等因素，同时需要保证通信效率和

可靠性。

本文提出了一种基于分簇的无人机通信协议设计方案，将无人

机分成若干个集群，每个集群内的无人机进行局部通信，同时

建立一个中央控制器，负责集群之间的通信和任务分配。该协

议方案可以有效优化通信时延和通信可靠性，提高多无人机联

合覆盖任务的执行效率和成功率。