[发明专利]一种无人机集群空中区域侦察任务的分配方法

说明书

本发明公开了一种无人机集群空中区域侦察任务的分配方法,该方法包括以下步骤：建立收益模型、初始化束集、进行任务分配、消解冲突分配。本发明公开的无人机集群空中区域侦察任务的分配方法，节省了整体的任务时间和回收消耗。

技术领域

本发明涉及一种任务分配方法，尤其涉及一种无人机集群空中区域侦察任务的分配方法，属于无人机控制领域。

背景技术

无人机集群空中区域侦察任务的分配问题，实质是将具有不同侦察价值的区域合理地分配给携带不同性能传感器地多类无人机，使得完成侦察任务效率收益最大，代价最小的优化问题。

现有技术中，具有单任务分配问题的CBAA算法(consensus based auctionalgorithm)，并改进为适用于多任务分配问题的CBBA算法(consensus based bundlealgorithm)，这些方法基于分布式拍卖算法和一致性思想，能够较好对集群各节点任务态势做出反应。但是这些方法只适用于任务的分配过程，却不适用于实际侦察任务中回收无人机的需要。

并且，运用CBBA算法的多无人机任务分配问题注重于解决任务分配的数学调度问题，当实际侦察任务中面对“低慢小”目标时，目标有存在概率，分配到不同区域的侦察任务的收益并不是准确值，在实际的侦察任务中除了完成任务的分配，无人机集群的回收同样重要。特别是对于广泛分散的“低慢小”目标，侦察任务结束将会有大量的无人机需要消耗大量能量完成返航需求，间接影响下一次侦察任务的开始，致使侦察效率和收益大大下降。

另一面，在考虑无人机集群总飞行距离和每个无人机到达任务距离两个影响的约束，现有技术中已有最优任务决策方法，但是在最优任务决策方法中，每个无人机倾向于执行更接近自身起飞位置的任务的效果并不是很明显。尤其是面对“低慢小”目标时，由于目标分散范围广，导致侦察区域分散且不确定，传统的最优任务决策方法并不适用。

因此，有必要提出一种无人机集群空中区域侦察任务的分配方法，以解决上述问题。

发明内容

为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，提出了一种无人机集群空中区域侦察任务的分配方法,其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、建立收益模型；

S2、初始化束集；

S3、根据收益模型进行初步任务分配；

S4、消解初步任务分配中的冲突分配，获得最终任务分配。

进一步地，在步骤S1中，所述收益模型用于描述无人机集群的侦察收益，包括建立侦察矩阵和确定收益指标，

所述侦察矩阵用于描述不同无人机对不同侦察区域的可完成性，表示为一个N_u行N_t列的二维矩阵，其中，N_u表示无人机的总个数，N_t表示侦察区域的总个数。

所述收益指标可以表示为

其中，x_ij表示无人机i对侦察区域j是否执行侦查，x_ij＝1表示无人机i对侦察区域j执行侦查，x_ij＝0表示无人机i不对侦察区域j执行侦查；

P_i表示无人机i侦察时的路径顺序，c_ij为收益函数。

所述束集包括：

任务束集，用以描述无人机的任务序列；

任务时序集，用以描述无人机的任务时序；

执行时间集，用以描述无人机的根据任务时序集前往侦察不同任务所用的时间；