[发明专利]一种异构集群协同运动规划方法

说明书

本发明提出一种异构集群协同运动规划方法，针对具有速度差异的A集群与B集群在从出发点到目标区域的任务环境中，采用群内与群间协同运动规划，使在运行过程中，两个集群之间与内部个体之间始终能够保持运动协同与信息联通。在运动过程中，为实现两个集群之间的互相通信和有效的信息传输，设计了一种群间个体信息交互机制，即同时利用个体所处集群的邻居位置和速度信息以及他群个体的位置信息，更新个体的运动状态，保证了异构集群系统的集群内部以及群与群之间的互联与运动协同。

技术领域

本发明涉及的是集群智能技术领域，尤其涉及一种跨域异构集群的协同运动规划和互联方法。

背景技术

群集运动现象广泛存在于自然界中，鸟群的飞翔、鱼群的遨游、蝗虫群的迁徙以及菌群、人群的活动，均是其典型代表。尽管组成这些群体的个体的能力相对有限，甚至于有些不具备智能，但群体却表现出了复杂、有序、甚至高智能化的集体行为模式。这种行为模式被称为自组织的群体涌现行为，即该群集运动是系统中的个体根据各自的行为规则和作用，在群体层面产生的一种“无意识”行为。基于个体的局部交互行为产生的行为涌现现象，雷诺兹、胡思等人提出了经典的“避撞-结队-聚集”规则(SAC规则)，根据该规则，可模拟出与鸟群、鱼群颇为相似的集群运动形态。

目前，产生自然集群的自组织机制被工程应用所借鉴，用于各种人工群集系统的设计与构建中，从而使人工群集具有诸如分布式、冗余性、鲁棒性、灵活性、易扩展性、涌现智能等诸多品质。无人集群系统可代替有人系统应用于多种任务场景，比如森林火灾防护、自然资源探测、人员搜救等。但目前所使用的群集机器人、无人飞行器集群等系统均是采用同类无人装置，有关的集群运动控制算法也多是研究同群个体之间的协同。例如维舍克模型、库赞模型，社会力模型，以及基于经典控制模型改进的速度平均模型等。

随着任务复杂度的增加，在更多情况下，需要具有不同特性的无人集群系统共同作用，来保证任务的完成。比如在海洋人员搜救任务过程中，用多架相同的无人机组成的无人机集群配合无人船集群实现大范围搜索和精准救援；在空中作战场景中，由感知能力弱，打击能力强的无人机集群和感知能力强，不具备打击能力的无人机集群组成的异构无人机集群，通过两个集群之间的配合，可以同时实现任务环境的全方位感知和目标打击；在室内环境地图构建任务中，由具有相同特性的小型无人机集群，配合由多个地面机器人组成的监测机器人集群，可以实现环境的大范围观测和精准探测，大大缩短任务完成时间和提高建模精度。

但由于不同种类的无人系统具有不同的运动特性、不同的通信范围和不同的任务层面，如何在实现集群内部协调运动的基础上实现与外部集群的协同，是一个值得深入研究的问题。

很多研究也关注了这一方面，Hiroki Sayama研究了具有不同运动参数的多个集群的运动形态，探究由不同特性的个体组成的集群的运动行为，发现具有相同参数的集群个体具有聚集特性和行为一致性。但因为集群个体在交互过程中对邻居个体不加以区分和辨别，同群个体与不同群个体对自身的影响相同，在交互机制层面上更类似于单个集群个体之间的交互，在跨域情境下或面临更加复杂的任务时，不易发挥其中同构子集群的最大作用及不同集群的任务分配。Jorge gomes提出由单个四旋翼无人机与单个无人车组成的资源探测系统，通过无人机的大面积观测，提高无人车的搜索效率和精度。但由于数量较少，远没有达到集群交互的程度。Martin Saska提出的由单个四旋翼无人机和多个无人车组成的鹰眼系统，由无人机对环境进行观测，来指导无人车集群的运动和避障行为。由于四旋翼无人机不具有速度约束，因此在通信层面，暂不存在失联问题。但在面对较大的运动场景和更复杂的问题时，四旋翼无人机无法满足任务要求，通常需要速度更快、负载能力更强和功能更多的固定翼无人机来完成相应任务。

发明内容

为解决现有技术存在的问题，本发明针对具有不同速度约束、通信约束的异构集群，在不同的运动空间中的协同运动和通信互联问题，提出一种异构集群协同运动规划方法。该运动规划方法，并不是指为每一个运动个体规划期望的路径，而是针对每个个体当前位置和所处环境，对其运动速度进行实时规划。