[发明专利]多无人机任务分配的多目标优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种多无人机任务分配的多目标优化方法及装置，该方法包括：获取目标数据，任务执行最佳时间窗数据，无人机数据和无人机所搭载传感器的数据；根据所述目标数据，任务执行最佳时间窗数据，无人机数据和无人机所搭载传感器的数据，构建TA‑MUAV‑STW模型；获取满足所述TA‑MUAV‑STW模型约束条件的初始解集；基于预设的NSGA‑Ⅱ算法对所述初始解集进行计算，得到所述TA‑MUAV‑STW模型的Pareto最优解，并将所述Pareto最优解作为多无人机任务分配的多目标优化的分配结果。本发明中通过建模并优化得到优化的无人机分配方案。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种多无人机任务分配的多目标优化方法及装置。

背景技术

随着航空技术的不断发展，越来越多的高科技设备已经应用到航空领域中。而在众多高科技设备当中，无人机以其作业效率高、劳动强度小、综合成本低等方面的优势，迅速成为航空作业过程中一种较为重要的高科技设备。例如，可以执行航拍或扫描成像等作业任务。目前的无人机大致可以大致分为自旋翼以及固定翼两大类。其中自旋翼无人机以成本较低、机动性强、操作便捷等优点被较为广泛应用于航空作业中。

然而，在实施本发明的过程中发明人发现，由于当前无人机作业主要是人为遥控为主，实际作业的效果受到操作员的操作水平的影响较大，且通过人为即视的方式规划的航线与理论航线偏离严重，导致无人机的作业遗漏率和重复率往往偏高。

此外，当多架自旋翼无人机对多个点目标完成一种任务时，利用多架搭载不同传感器的无人机组成多无人机编队执行任务不但能够改善传统单无人机所携载荷带来的限制，而且能够利用多无人机间的传感器特点实现性能方面的互补，在面对不同类型任务目标时具备较强优势。在此过程中如何为每一架无人机分配任务执行的序列，以对总飞行路径和总任务收益这两个目标进行多目标优化。成为了一个亟待解决的问题。

发明内容

基于上述问题，本发明提供一种多无人机任务分配的多目标优化方法及装置，通过建模并优化得到优化的无人机任务分配方案。

为解决上述问题，本发明提供了一种多无人机任务分配的多目标优化方法，所述方法包括：

获取目标数据，任务执行最佳时间窗数据，无人机数据和无人机所搭载传感器数据；

根据所述目标数据，任务执行最佳时间窗数据，无人机数据和无人机所搭载传感器数据，构建TA-MUAV-STW(Task Assignment—Multi-UAV—Soft Time Window)模型；所述TA-MUAV-STW模型的目标函数包括最大化任务中多架无人机的总任务收益和最小化任务中多架无人机的总飞行路径。所述TA-MUAV-STW模型的预设约束包括传感器的任务执行数量约束、无人机起降点约束、任务执行完备性约束、出发时间约束和无人机飞行速度约束；

获取满足所述TA-MUAV-STW模型约束条件的初始解集；

基于预设的NSGA-Ⅱ算法进行计算，得到所述TA-MUAV-STW模型的Pareto最优解，并将所述Pareto最优解作为多无人机任务分配的多目标优化的分配结果。

其中，所述TA-MUAV-STW模型的目标函数为：

目标函数1：

目标函数2：

所述TA-MUAV-STW模型的约束条件为：