Abstract-Detta arbete fokuserar på att göra det möjligt för flera UAVs att samlas för att distribuera och kollektivt utföra en given sensation uppgift. Flockning utförs på ett ledar-följer-sätt, och ledaren antas redan ha en effektiv kontrollpolicy för den specifika uppgiften. De UAV:er är små fasta flygplan cruising med en konstant hastighet och fast höjd, men uppleva stokasticitet i sin dynamik. Följaktligen behandlas kontrollproblemet för varje följare i samband med stokastisk optimal kontroll, där kostnaden är en funktion av avstånd och kurs med avseende på ledaren. Problemet löses offline genom dynamisk programmering för att minimera den förväntade kostnaden över en ändlig horisont och generera en minskande horisont optimal kontrollpolicy. Denna flockningsalgoritm tillämpades framgångsrikt i fältet, där tre kamerautrustade UAV flockades för att utföra visionsbaserad målspårning. De experimentella resultaten verifierar effektiviteten i tillvägagångssättet och visar fördelarna med flockning med flera UAV:er för att distribuera avkänningsuppgifter, vilket inkluderar en dramatisk minskning av övergripande avkänningsfel och robusthet till enskilda sensorfel.
Quintero m.fl. REF behandlade UAV flocken på ett ledar-följer-sätt och tyglade varje följare med stokastisk optimal kontroll.
Flocking with fixed-wing UAVs for distributed sensing: A stochastic optimal control approach
{'venue': '2013 American Control Conference', 'journal': '2013 American Control Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}