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基于MBSAP的方法论在无人机集群搜救体系中的MBSE应用实践

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简介:
本研究探讨了将MBSAP方法论应用于无人机集群搜救系统的模型化和仿真工程(MBSE)中,通过实际案例验证其有效性与优越性。 在矿井灾害、火灾或地震等复杂地形救援场景下,传统的营救方式是派遣救援人员直接进入受灾区域进行搜救工作。然而,在这些情况下,环境往往十分危险且多变,如果贸然行动,则可能会增加二次伤害的风险,并给灾区的救援工作带来诸多挑战。 相比之下,无人机因其体积小巧、无人员伤亡风险以及高度灵活性等特性而具有明显优势。特别是当采用无人机集群时,其覆盖范围广、适应性强和协同能力高的特点尤为突出。这使得它们能够快速准确地定位被困人员的位置并实施有效的救援行动。 为了进一步优化这种无人集群搜救体系,在本案例中我们使用了国产MBSE工具Modelook,并采用了基于模型的系统架构流程(MBSAP)的方法论来进行详细的分析与设计工作。此外,还利用Simulink这一仿真验证平台对无人机系统的物理视角进行了深入的研究和模拟测试。

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  • MBSAPMBSE
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    本研究探讨了将MBSAP方法论应用于无人机集群搜救系统的模型化和仿真工程(MBSE)中,通过实际案例验证其有效性与优越性。 在矿井灾害、火灾或地震等复杂地形救援场景下,传统的营救方式是派遣救援人员直接进入受灾区域进行搜救工作。然而,在这些情况下,环境往往十分危险且多变,如果贸然行动,则可能会增加二次伤害的风险,并给灾区的救援工作带来诸多挑战。 相比之下,无人机因其体积小巧、无人员伤亡风险以及高度灵活性等特性而具有明显优势。特别是当采用无人机集群时,其覆盖范围广、适应性强和协同能力高的特点尤为突出。这使得它们能够快速准确地定位被困人员的位置并实施有效的救援行动。 为了进一步优化这种无人集群搜救体系,在本案例中我们使用了国产MBSE工具Modelook,并采用了基于模型的系统架构流程(MBSAP)的方法论来进行详细的分析与设计工作。此外,还利用Simulink这一仿真验证平台对无人机系统的物理视角进行了深入的研究和模拟测试。
  • 野外智能统.pdf
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    本文档探讨了一种专为户外救援设计的先进无人机系统,结合了人工智能技术以提高搜索效率和准确性。 面向野外搜救的智能无人机系统比赛报告——全国研究生电子设计竞赛(武汉大学)
  • MBSE统级动态仿真
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    本文章探讨了基于模型的系统工程(MBSE)技术在复杂系统级动态仿真实践中的具体应用策略与实施案例,旨在提高系统的整体设计效率和性能。 MBSE(基于模型的系统工程)数字化系统模型提供了一种能力,在以往基于文档的设计方案之外实现了系统级动态仿真验证。在这样的数字模型基础上直接进行模拟仿真可以准确评估设计方案的有效性,并且可以在设计早期阶段发现并解决潜在的问题。 实现系统的动态仿真通常需要两类数字化模型的支持:SysML行为模型和计算分析模型。 - SysML行为模型提供了一套通用的元素来描述系统的行为,能够完整、精确地表达整个系统的逻辑。然而,它不会涉及具体领域的深入计算分析。 - 计算分析模型则是针对特定专业的模拟工具,例如力学、电磁学、热传导或控制算法等专业领域内的模型。这些模型用于仿真“物理实现”层面的单点功能,以便更好地模拟系统在现实世界中的表现。 SysML为系统的整体行为提供了框架和元素支持。
  • 协同目标多
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  • 抢险规划问题算优化.pdf
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    本文探讨了无人机在抢险救灾中的路径规划与任务分配算法,并提出了若干优化方案以提升应急响应效率和救援效果。 《规划问题算法-5无人机在抢险救灾中的优化运用》探讨了如何通过改进的规划问题算法来提高无人机在紧急救援任务中的效率与效果,尤其是在复杂环境下的应用。文章分析了几种不同的策略,并提出了一个综合性的框架以适应各种灾害情况的需求。
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    本研究探讨了在无人机航迹规划中应用蚁群算法的方法与效果,通过模拟蚂蚁觅食行为优化无人机飞行路径,提高任务执行效率和适应性。 该程序利用蚁群算法实现无人机的航迹规划,在VC平台上可以运行。只需输入威胁源的信息(包括位置坐标和威胁半径)。
  • TSP
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    本研究探讨了多群体蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)中的应用效果,通过优化算法参数和结构,提高了路径搜索效率与解的质量。 TSP多种群蚁群算法的完整MATLAB代码。
  • YOLO v5检测ROS
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    本项目介绍如何将先进的YOLO v5目标检测算法集成到机器人操作系统(ROS)中,并进行实际应用开发。通过优化和调试,展示了其在实时场景识别方面的高效性与精确度。 基于YOLOV5的物体检测ROS功能包适用于测试环境:Ubuntu 18.04/ROS Melodic/Nvidia Jetson Nano。该系统使用PyTorch 1.10.1和cudatoolkit=10.2。由于ROS Melodic默认采用Python2.7版本的cv_bridge,而Pytorch需要Python3环境下的cv_bridge,因此还需为ROS安装基于Python3的cv_bridge。更多细节可以参考相关博文:在ROS系统上实现基于PyTorch YOLO v5的实时物体检测。
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    本研究提出了一种基于改进粒子群算法的路径规划方法,用于提高矿井搜救机器人的搜索效率和救援响应速度,旨在复杂且危险的环境中寻找最佳行进路线。 为了应对在复杂地形条件下标准粒子群算法应用于矿井搜救机器人路径规划过程中出现的迭代速度慢及求解精度低的问题,本段落提出了一种基于双粒子群算法的改进方案来优化矿井搜救机器人的路径规划方法。 首先,通过将障碍物膨胀处理为规则化多边形,构建了环境模型。随后采用改进后的双粒子群算法作为寻优工具:当传感器检测到前方一定距离内存在障碍物时启动该算法。具体而言,在开阔地带寻找路径时使用改进学习因子的粒子群算法(CPSO),其步长较大;而在复杂多变形状的障碍环境中,则应用添加动态速度权重的粒子群算法(PPSO),这种算法具有更小的步长,更适合于此类环境下的路径搜索。 接下来评估这两种方法得到的结果是否满足避障要求。如果两者均符合避障条件,则选取最短路径作为最终规划结果;否则重新进行迭代优化直至找到合适的解决方案。 通过上述改进措施,在复杂路段中可以有效提高粒子群算法的收敛速度,并减少最优解的变化范围,从而确保双粒子群算法能够与路径规划模型更好地结合使用。实验结果显示,这种方法不仅提高了路径规划的成功率而且缩短了路径长度,证明其在矿井搜救机器人实际应用中的有效性及优越性。