多无人机协同飞行任务方案设计与应用_毕再宽
城市区域多物流无人机协同任务分配
第４３卷 第１２期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４３ Ｎｏ．１２２０２１年１２月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＤｅｃｅｍｂｅｒ２０２１文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２１）１２ ３５９４ ０９ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０２０４；修回日期：２０２１０３０３；网络优先出版日期：２０２１０７０２。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０７０２．１３５１．０１３．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（７１９７１１１４）；南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金（ｋｆｊｊ２０２００７１６）资助课题 通讯作者．引用格式：李翰，张洪海，张连东，等．城市区域多物流无人机协同任务分配［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２１，４３（１２）：３５９４ ３６０２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＨ，ＺＨＡＮＧＨＨ，ＺＨＡＮＧＬＤ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅｌｏｇｉｓｔｉｃｓｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｓ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２１，４３（１２）：３５９４ ３６０２．城市区域多物流无人机协同任务分配李 翰，张洪海 ，张连东，刘 ?（南京航空航天大学民航学院，江苏南京２１１１０６） 摘 要：针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题，综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素，以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数，构建多无人机协同物流任务分配模型。
因问题规模大、求解复杂度高，设计改进的量子粒子群算法进行求解。
首先，为增强粒子遍历性和多样性，采用均匀化级联Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射进行粒子初始化；其次，为避免算法陷入局部最优解，引入基于高斯分布的粒子变异方式；最后，为提高算法运行效率，运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。
无人机通信解决方案
无人机通信解决方案引言概述：无人机通信解决方案是指为了实现无人机与地面站或其他无人机之间的无线通信而采取的技术和方法。
随着无人机应用领域的不断扩大，无人机通信解决方案的研究和应用变得愈发重要。
本文将从六个大点分析无人机通信解决方案的关键技术和应用。
正文内容：1. 通信技术1.1 频谱管理：无人机通信需要合理利用频谱资源，避免与其他通信系统干扰。
频谱管理技术可以实现频谱的动态分配和共享，提高频谱利用效率。
1.2 天线技术：无人机通信中，天线设计对通信质量和距离具有重要影响。
天线技术的发展可以提高无人机通信的稳定性和覆盖范围。
1.3 调制与编码：通过合适的调制和编码技术，可以提高无人机通信的抗干扰性和传输效率，确保通信数据的可靠传输。
2. 通信协议2.1 网络协议：无人机通信中，网络协议是实现无人机与地面站或其他无人机之间数据传输的基础。
常用的网络协议包括TCP/IP协议、UDP协议等。
2.2 无线通信协议：无人机通信需要使用无线通信协议进行数据传输，例如Wi-Fi、蓝牙、LTE等。
选择合适的无线通信协议可以满足不同场景下的通信需求。
2.3 安全协议：无人机通信的安全性是至关重要的，安全协议可以保护无人机通信数据的机密性和完整性，防止数据被篡改或窃取。
3. 通信距离与容量3.1 通信距离：无人机通信的距离受限于通信设备的发射功率和接收灵敏度。
通过优化设备参数和使用增强型天线等技术，可以扩大无人机通信的距离。
3.2 通信容量：无人机通信中，数据传输的容量需求日益增加。
通过增加频谱资源、改进调制与编码技术等手段，可以提高无人机通信的容量。
4. 多无人机协同通信4.1 多无人机通信网络拓扑：多无人机协同通信需要建立合适的网络拓扑结构，例如星型、网状或混合型拓扑。
不同的拓扑结构适用于不同的应用场景。
4.2 无人机间通信协议：多无人机协同通信需要设计适用于无人机间通信的协议，实现数据的传输和共享，例如无线传感器网络协议。
地空无人平台协同作战应用研究
参考内容
引言
随着科技的快速发展，无人平台技术日益成为研究的热点。在许多应用场景 中，例如军事、救援、农业等，无人平台可以代替人类执行危险或重复的任务， 提高效率，降低成本。而在诸多无人平台设计中，基于多机协同作战模式的无人 平台设计因其能够实现任务的高效协同和资源的优化配置而备受。本次演示将探 讨这种模式的优点和不足，并提出一种设计思路，最后分析其在实际应用中的效 果和未来发展的可能性。
3、攻击成功率：超机动能力有助于提高无人机在作战中的生存率，从而增 加攻击成功的概率。
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地空无人平台协同作战应用研究
01 背景介绍
03 参考内容
目录
02 应用场景
随着无人技术的迅速发展，地空无人平台在军事领域的应用越来越广泛。地 空无人平台协同作战作为一种新兴的中的重要手段。本次演示将对地空无人平台协同作战应用 进行研究，探讨其背景、应用场景、技术原理、现有问题及解决方案和未来展望。
3、降低成本：多机协同作战可以降低单台设备的任务负载，减少能源消耗， 从而实现成本优化。
3、可靠性：由于涉及多个设备， 任何一个设备的故障都可能影响 整个任务。
1、无人平台架构：采用模块化设计，便于扩展和升级。同时考虑无人平台 的尺寸、重量、动力等因素，确保其能够适应不同的应用场景。
2、通信系统：建立高效的通信网络，实现无人平台之间的实时信息交互和 共享。
1、情报侦察：多个地空无人平台组成侦察编队，全面覆盖侦察区域，提供 实时情报信息。
2、火力打击：多个地空无人平台组成攻击编队，对敌方目标进行精确打击， 提高作战效果。
3、战场监视：多个地空无人平台组成监视编队，实时监测战场情况，为指 挥员提供实时情报。
4、电子战：地空无人平台携带电子战设备，对敌方雷达、通信等进行干扰 和破坏，削弱敌方战斗力。
《2024年基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》范文
《基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》篇一一、引言随着无人机技术的不断发展，其在军事、民用领域的应用愈发广泛。
尤其在执行复杂任务时，需要多架无人机进行协同作战。
而基于群体智能的无人机集群协同对抗系统（以下简称“系统”）能够在多种环境中快速应对并执行复杂的协同任务。
本文旨在阐述基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现过程。
二、系统设计（一）系统架构设计本系统采用分布式架构，由多个无人机节点组成集群，每个节点均具备独立的数据处理和决策能力。
系统架构包括感知层、决策层和执行层。
感知层负责收集环境信息，决策层根据感知信息做出决策，执行层负责将决策转化为无人机的飞行动作。
（二）算法设计1. 群体智能算法：采用基于多智能体系统的群体智能算法，通过分布式协作实现无人机集群的协同对抗。
2. 路径规划算法：根据任务需求和环境信息，为每架无人机规划最优路径。
3. 决策融合算法：将各无人机的感知信息和决策结果进行融合，以提高决策的准确性和鲁棒性。
三、系统实现（一）硬件实现本系统采用多旋翼无人机作为基本单元，配备有传感器、通信设备、计算单元等。
传感器用于收集环境信息，通信设备用于实现无人机之间的信息交互，计算单元负责处理数据和做出决策。
（二）软件实现1. 感知层软件：通过传感器数据采集模块，实时收集环境信息，包括敌方目标位置、速度等。
2. 决策层软件：采用群体智能算法和路径规划算法，根据感知信息为每架无人机做出决策。
同时，采用决策融合算法将各无人机的决策结果进行融合，形成最终的协同决策。
3. 执行层软件：将协同决策转化为无人机的飞行动作，通过控制模块实现无人机的自主飞行。
（三）系统集成与测试将硬件和软件进行集成，通过仿真和实际测试验证系统的性能。
在仿真环境中模拟不同场景下的协同对抗任务，测试系统的路径规划、决策融合和协同对抗能力。
在实际环境中进行实际测试，验证系统的稳定性和可靠性。
四、系统应用与展望（一）系统应用本系统可广泛应用于军事、民用领域，如战场侦察、目标追踪、协同打击等任务。
基于改进拍卖算法灾后救援多无人机任务分配
题中主要考虑了飞行距离、时间、油耗及收益等因
卖算法解决多机器人任务分配问题ꎮ Ｚｈａｎｇ 等 [２０]
素ꎬ较少综合考虑灾区地形及飞往灾区途中是否
研究多无人机动态任务分配问题ꎬ提出一种基于
遇到障碍物ꎬ事实上由于灾区地形不同、飞行途中
混合市 场 机 制 的 动 态 任 务 分 配 方 法ꎮ 王 然 然
表 １ 参量符号说明
Ｔａｂｌｅ １ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｙｍｂｏｌｓ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ
符号
说明
ｒ
无人机原始探测半径
Ｑ
ｄｉｊ (ｉ ＝ １ꎬ２ꎬꎬｎｕ ꎻｊ ＝ １ꎬ２ꎬꎬｎｔ )
障碍物数量
无人机 ｕｉ 到灾区 ｍｊ 的距离
Ｔｉｊ (ｉ ＝ １ꎬ２ꎬꎬｎｕ ꎻｊ ＝ １ꎬ２ꎬꎬｎｔ )
划的生产调度优化方法ꎮ 王小明等
[１２]
针对传统
动态规划在求解大规模问题时面临的维数灾难问
题ꎬ提出近似动态规划的求解方法ꎮ 张玉敏等
[１３]
针对随机动态调度模型难以高效求解的问题ꎬ提
加合理ꎮ
１ 无人机灾后救援问题研究
１. １ 问题描述
某地区有 Ｂ 个无人机基地ꎬ 基地 ｑ ｏ ( ｏ ＝ １ꎬ
ꎬＢ) 中有不同性能的无人机ꎬ无人机 Ｕ ＝ { ｕ ｉ ｜ ｉ
遇到的障碍物不同ꎬ无人机执行任务的时间也有
等 [２１] 针对无人机任务分配问题ꎬ提出一种分布式
所不同ꎬ考虑上述因素对无人机的影响更加符合
合同网拍卖算法ꎮ 张梦颖等 [２２] 针对无人机群实
实际情况ꎮ
时任务分配问题ꎬ提出改进合同网拍卖算法ꎮ 王
早期ꎬ学者常采用传统的组合优化算法解决
异构多无人机协同任务分配与路径优化方法
异构多无人机协同任务分配与路径优化方法一、引言在无人机技术飞速发展的今天，多无人机系统在各个领域的应用越来越广泛，其中异构多无人机协同任务分配与路径优化方法成为研究热点。
本文将探讨当前研究的主要问题，并介绍一种基于遗传算法和无人机动态规划的任务分配与路径优化方法。
二、异构多无人机协同任务分配问题在现实应用中，往往需要由多个异构无人机完成协同任务，例如资源搜索、目标跟踪等。
然而，由于各种因素的限制，例如无人机的不同性能、任务优先级等，需要合理分配任务并优化无人机的路径规划，以实现任务的高效完成。
对于异构多无人机协同任务分配问题，研究者们面临以下挑战：1. 任务分配问题：如何根据无人机的性能和任务要求，合理分配任务给不同的无人机，使得整个系统的效率最大化。
2. 路径优化问题：在已分配任务的基础上，如何设计无人机的路径规划，以最大程度地减少时间、能源等资源的消耗。
三、相关研究方法为了解决异构多无人机协同任务分配与路径优化问题，研究者们提出了一系列方法。
以下介绍其中两种常用的方法：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
通过对任务和无人机的编码、选择、交叉和突变操作，逐渐寻找到最优的任务分配方案。
同时，可以通过遗传算法进行路径优化，根据任务执行情况和无人机的运行状态，动态地调整无人机的路径规划。
2. 无人机动态规划：动态规划是一种求解最优化问题的常用方法。
通过将整个任务分解为多个子问题，并利用最优子结构的特性，逐步求解最优的任务分配和路径规划。
其中，可以采用动态规划的方法解决任务分配问题，然后利用无人机路径规划算法，例如A*算法等，求解最优的路径规划方案。
四、基于遗传算法和无人机动态规划的方法本文提出了一种基于遗传算法和无人机动态规划的异构多无人机协同任务分配与路径优化方法。
首先，利用遗传算法对任务进行分配。
将任务和无人机进行编码，然后通过选择、交叉和突变等操作，逐渐寻找到最优的任务分配方案，使得系统的效率最大化。
多无人机协同任务规划研究与实现
多无人机协同任务规划研究与实现多无人机协同任务规划研究与实现导言：近年来，随着无人机技术的不断发展和应用需求的增加，无人机协同任务规划成为了研究的热门领域。
无人机的协同任务规划是指多架无人机通过有效的规划和任务分配，实现协同工作并完成特定任务的过程。
本文将探讨多无人机协同任务规划的研究进展与实现方案，并展望未来的发展方向。
一、多无人机协同任务规划的研究进展随着无人机应用场景的多样化和任务复杂性的增加，多无人机协同任务规划的重要性日益凸显。
研究者们在多个方面进行了深入探索与研究。
1. 任务分配与路径规划在多无人机协同任务中，任务分配与路径规划是最基础的环节之一。
通过合理的任务分配，可以充分利用多个无人机的能力，提高任务完成效率。
同时，路径规划的合理性与有效性直接影响到协同任务的完成能力。
研究者们提出了各种算法来解决分配问题，如贪心算法、遗传算法、蚁群算法等，并基于这些算法设计了一些路径规划策略。
2. 通信与合作多无人机之间的通信与合作是协同任务规划的关键问题之一。
通信机制的设计不仅要能够满足实时性和可靠性的要求，还要考虑到无人机之间的协作性。
研究者们发展了各种通信协议和合作机制，如基于无线网络的通信方案、通过局部信息共享的合作策略等，以实现无人机之间的信息交流和任务合作。
3. 算法与优化多无人机协同任务规划中的算法与优化问题十分关键。
研究者们通过对任务特性与约束条件建模，设计了多种算法来解决任务规划中的复杂问题。
优化算法包括整数规划、混合整数规划、线性规划等，用于对任务进行优化分配和资源利用。
二、多无人机协同任务规划的实现方案多无人机协同任务规划的实现需要综合考虑无人机平台、传感器、算法和通信等多个方面的因素。
1. 硬件平台无人机协同任务规划的实现需要选择适合的无人机硬件平台。
现有的无人机平台多样化，包括四旋翼、六旋翼、垂直起降飞机等。
根据实际需求选择合适的无人机平台，以满足任务的要求。
2. 传感器与感知无人机协同任务规划需要通过传感器获取周围环境信息以及其他无人机的状态信息。
有人机_无人机编队协同任务分配方法
agent 接收任务 ,并根据任务属性进行任务规划和航路规 划 ,并执行任务 ,它们通过机载传感器系统感知环境 ,响应 环境变化 ,根据环境信息决定是否进行任务和航路的重规 划 ,并在任务执行过程中接收管理 agent 控制命令 ,向管理 agent 回传任务 、状态信息 ,与其他 UAV agent 相互通信和 协调 ,在探 测 到 突 发 威 胁 时 , 向 管 理 agent 和 其 他 UAV agent通报威胁信息 ,共同完成系统任务 。有人机/ 无人机 编队协同任务系统中 ,管理 agent 具有完全的智能性和自 治性 ,是完全自治 agent (auto nomous agent) ,而 UAV agent 由于受有人机指挥控制 ,具有部分自治性 ,是半自治 agent ( semi2auto no mous agent ) , 整 个 编 队 构 成 多 智 能 体 系 统 ( multi2agent system , MAS) ,通过各 agent 之间的交互和协 同实现整个系统的任务 ,实际上是一个有限中央控制下的 分布式系统 。如果是多编队协同作战 ,则通过各编队有人 机之间的交互实现各编队之间的协同 。有人机/ 无人机编 队 MAS 协同任务分配体系结构如图 2 所示 。图中 , Ti ( i = 1 ,2 , …, M) 为管理 agent 分解所得任务集合 。
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图6
P1 、 b1 、 P2 项、 b 2 项畸变（ y 方向无畸变影响）
图7
总体像差示意图
櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂櫂 （ 上接第 202 页） 了无人机准时定点到达和任务区域的航线快速生 条件比较复杂， 可以根据飞机的姿态变化量发“高 ， 空” 指令， 保证小角度飞行， 并关闭“启动应急 ” 防 止飞机的姿态瞬时变化较大而应急开伞降落 。 2．3 数据链控制 演习保障中， 根据飞机位置和数据链的信号大 小， 及时对天线进行状态调整， 尤其当飞机过顶时， GDT 定向天线应及时由 “定向” “全向” 调整为 状态， 防止俯仰角限位， 使得天线出现“卡死 ” 而停止 跟 踪， 给飞行控制带来不便。 成， 具有一定的现实意义。 参考文献：
（ 61206 Troops，Dalian 116023， China）
Abstract： According to the needs of one task，using mapping UAV realtime dynamic battlefield to achieve the desired objectives，in order to meet the technical indexes， to provide geospatial information data timely and accurately， to provide full protection for collaborative combat command． For the new situation，the UAV for mapping support need to ground control station based on the battlefield needs，comprehensive consideration of environmental factors and the performance of the aircraft itself，rapid planning of UAV arrive at the designated area according to the route，route planning，clever use of flight control skills，to achieve the desired purpose of flight． In the task area， according to the requirements of Photogrammetry， the flight parameters are calculated， and the route is quickly generated． This paper compile UAV route planning system to achieve the coordination between planning time and route quality，improve the quality and the effect of task completion． Key words： UAV； coordination； on time； conceptual design
毕再宽， 刘红军， 吕 凯
（ 61206 部队， 辽宁 大连 116023）
摘要： 根据任务需求， 为实现预期的目标， 利用测绘无人机实时获取空间动态， 在满足技术指标的前提下， 提供及时、 准确的地理空
间信息数据， 为协同飞行提供全力保障 。对于新形势下， 无人机在测绘保障上， 需要地面控制站根据任务需求， 综合考虑环境因素 及飞机本身性能指标 ， 快速规划无人机准时到达指定区域路线， 按照路线规划情况， 巧妙运用飞行控制技能， 达到预期飞行目的。 在任务区域内， 根据摄影测量要求计算出各项飞行参数 ， 快速生成航线， 圆满完成测绘任务。本文编写无人机航线规划系统 ， 实现 了在规划时间和航线质量之间的协同 ， 提高了任务完成质量与实效。
经过软件计算， 将结果按格式要求存放在数据 库文件中， 发送给飞机， 这样无人机即可按照指定航 线飞行， 同时生成航程点时间报表， 得到到达每一调 整点的时刻， 这样就可以通过飞机实际提前、 落后的 时间差， 适当调整飞行速度， 达到准时到达任务区点 位的目的。图 3 为任务的实际经验图， 实现了零误 差到达制定航拍点的规划图， 为保障重要任务提供 了较高的技术支持。
首先预估多机型飞机执行任 为实现任务分配， 务的顺序、 路线和时间， 同时指定待机区域， 规划飞 行方案， 并结合应急保障需求， 确定飞机驶出待机区 域时间。无人机执行应急保障任务中， 在待机区域 ， ， 试飞时 结合当日空中气象状况 选择最优飞行速度 控制飞行， 在航线设计过程中， 根据出待机区域和准 时到达相应任务区位置坐标， 内插系列等间距调整 点， 达到按时定点到达的目的。 1．1 内插点位坐标计算 如图 1 所示， 根据任务需求， 飞机按照设计时间 L A ） 出发， 点 TA ， 由出待机区域点 A （ B A ， 准时到达任 LB ） 、 C （ BC ， L C ） … 在相邻航点间 务需求点位 B （ B B ， P2 、 P3 、 P 4 … 即可结 按照等间距内插飞行调整点 P 1 、 合当天风速风向情况合理控制飞机飞行航高与速
2017 年
增刊
毕再宽， 等： 多无人机协同飞行任务方案设计与应用
201
J］ ． 测绘通报， 2017 （ S1） ： 201202．DOI： 10．13474 / j．cnki．112246．2017． 引文格式： 毕再宽， 刘红军， 吕凯． 多无人机协同飞行任务方案设计与应用［ 0654．
多无人机协同飞行任务方案设计与应用
1．3
软件设计与实现 为保障任务应急需求， 快速制定飞行方案， 根据
无人机飞行控制软面板拾取任务点位的经纬度坐标 及任务需求的时间安排， 本文结合以往经验， 利用 C ++语言， 编写无人机定点到达航线设计软件， 快速 生成全部航程点坐标， 如图 2 所示。
图2
无人机定点到达航线设计软件
常控制在 （ 110ħ ≤ T ≤ 210ħ ） 范围内， 通过飞行监 控软面气道气道按钮控制。 2．2 飞行状态控制 根据不同的区域、 不同的气候条件灵活调整飞 机的飞行状态， 主要通过速度约束和姿态控制来完 成。速度约束， 飞行控制主要包括飞行姿态控制及 飞行轨迹控制， 飞行轨迹控制是通过对飞行姿态的 控制来实现的， 飞行控制必须满足飞行速度约束； 姿 态控制， 飞行速度过低（ V ＜120 km / h ） 或飞行高度较 ， 高（ H ＞2500 m） ， 点击软面板“高空 ” 使得飞行姿态 控制在小角度控制状态。如在任务场区，因为气候 （ 下转第 209 页）
1．2
其他内插点的坐标以同样方式进行计算 。 内插点位时间计算 根据需求， 如图 1 所示， 在给定无人机到达任务 C 的时间 T B 、 T C 后， 区点位 B 、 即可结合点位之间的 L BC ， 距离 L AB 、 确定各段航线适合飞行的最佳速度， 通过计算得到出待机区域点 A 的时间 T A ， 合理控制
图3
任务经验图
2
无人机准时定点到达飞行控制
飞行状态控制 飞行控制主要通过发动机控制、Βιβλιοθήκη 图1无人机定点到达航线
和数据链控制来实现无人机按照指定航线完成预期 的任务， 由于高空环境变化无常， 各种干扰也是难以 预测的， 因此无人机飞行控制没有固定的模式 ， 需要 飞行控制人员根据当时条件和任务要求灵活进行 。 2．1 发动机控制 飞行空速应约束在 （ 120 km / h ≤ V ≤220 km / h ） 范围内， 发动机转速调整应基本满足飞行速度约束 ， 结合软件提示的理论与实际的时间差 ， 预估飞行速 度快慢， 当飞行速度较低时， 应调高转速， 当飞行速 度较高时， 应调低转速。 通常在平飞状态， 中马力 （ 双点火） 转速基本控制在 （ 5000ʃ200 ） rpm 范围内， 在高空、 爬升飞行状态， 可通过“大马力 ” 或“中马 力” 遥调调高发动机转速， 以维持必要的飞行速度， 下滑阶段可通过中马力遥调调低转速 ， 使得转速控 5200 rpm ， 制在 左右 同时压低飞行速度。 在待机区 域中， 需要长时间巡航时， 需将转速适当调低， 以降 低油耗， 延长飞行时间。飞行过程中， 发动机缸温通
mail： bzk422@ 163．com 作者简介： 毕再宽（ 1976—） ， 男， 高级工程师， 主要从事遥感测绘与地理信息系统工作。E-
202
测
绘
通
报
2017 年
增刊
升降舵和发动机马力， 在保证航高的基础上， 结合到 ， ， 达调整点的时间差 适当增减速度 实现准时到达的 目的， 具体到达调整点的时间计算方式如下 。 出待机区域点 A 时间为 TA = TB － 到达内插点时间为 L AP1 V L AP2 T P2 = T A + V T P1 = T A + L AB V
［ 1］ ［ 2］ ［ 3］ M］ ． 武汉： 武汉大学出版社， 王之卓． 摄影测量原理［ 1979． ． 武汉： 李德仁， 袁修孝． 误差处理与可靠性理论［M］ 2005． 武汉大学出版社， EDGAR F ，DENNIS M． Aerial Mapping Methods and Applications［M］ ． 2th ed． ［S． l． ］ ： Lewis Publishers， 2001．
关键词： 无人机； 协同； 准时定点； 方案设计 中图分类号： P237 文献标识码： A 0911（ 2017） S1020102 文章编号： 0494-
Design and Application of Multi UAVs Cooperative Flight Mission Plan