[发明专利]一种无人机群分布式在线自适应任务规划方法

说明书

本发明涉及无人机群任务规划领域，其公开了一种无人机群分布式在线自适应任务规划方法，为获得全局最优的任务规划效果，提高整个无人机集群搜索和打击任务执行的效率，其通过对状态转移规则进行优化设计，设计了无人机的侦察搜索和攻击两种任务模式，无人机根据任务模式自适应地选择状态转移规则，能够使得无人机快速接近和打击目标，降低目标的存在时间。在进行目标打击任务分配时，预先考虑局部范围内无人机对目标的消耗打击情况，只召集部分无人机对目标进行打击，其余无人机仍然可以执行搜索任务，从而提高整个无人机集群的执行任务效率。

技术领域

本发明涉及无人机群任务规划领域，具体涉及一种无人机群分布式在线自适应任务规划方法。

背景技术

无人机起源于军事领域，与有人飞机相比，具有可重复使用、可回收、无人员伤亡、持续工作能力强、全寿命周期成本低等优势。由于作战环境的日益复杂，以及单架无人机的执行任务能力有限，多无人机集群协同作战将成为未来无人机作战的重要发展趋势，以实现无人机之间的能力互补，从而提升整个系统的效能。而高效、合理的任务规划方法，是发挥多无人机集群协同作战优势、实现资源有效利用的前提。

“多无人机自主任务规划方法研究(郜晨等，中国知网，硕士学位论文，2016-03-01)”中对多无人机协同搜索和协同察打的自主任务规划问题进行了研究，引用模型预测控制的思想，通过分析任务环境、任务目标建立了协同搜索任务规划的整体优化模型，在分布式模型预测控制的框架下分解成每个子系统的局部优化模型，引用粒子群算法进行求解，并与集中式以及其他分布式的搜索方法进行仿真对比分析，验证了该方法在时间消耗以及目标搜索上的优势。

在该论文中，其进行任务区域建模时提出两个优化指标：任务区域覆盖率和目标存在时间。在后续的算法实施过程中，通过更新无人机周围的信息素，以实现引导无人机朝着优化指标的方向移动。然而，其提出的状态转移公式中只考虑了任务覆盖率这一项优化指标，并没有提及目标存在时间这一优化指标，因此，该方案不能兼顾两个优化指标达到最佳的效果。

此外，该论文在发现食物源进行召集信息素更新的算法处理中，并没有预先考虑无人机对目标的打击消耗情况，对全局的无人机集群都采用相同的召集信息素更新算法，会导致全局的无人机都朝向某一个目标聚集，从而会降低无人机集群的搜索效率。

专利公布号为CN112684808A，名称为“一种不确定环境下的无人机集群智能协同察打方法”的专利申请中公开了：首先，将任务区域离散化，采用栅格法网格划分任务环境；其次，在启发式蚁群算法的基础上引入人工势场，初始化本地人工势场和信息素结构信息；当无人机对任务区域进行搜索时，根据无人机所在网格的势场力大小，选择状态转移规则，得到下一时刻的航路点，当无人机搜索到目标时，基于目标引力选择下一时刻航路点，直至目标在攻击半径之内时攻击目标；最后，无人机转移到下一栅格，根据环境探测结果更新本地人工势场，根据自身及邻居无人机状态更新本地信息素结构，直到循环结束。该发明专利将人工势场引入蚁群算法的状态转移规则，从而使得无人机快速接近目标或避障。

在上述专利文献中，当发现目标时，无人机根据势场力选择下一个节点。然而，其在人工势场所含目标引力场的目标引力公式中仅仅考虑了无人机与目标的位置，并没有考虑无人机的载弹量以及对目标的毁伤能力情况。因此，并不能达到全局最优的任务规划效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种无人机群分布式在线自适应任务规划方法，其能获得全局最优的任务规划效果，提高整个无人机集群搜索和打击任务执行的效率。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：

一种无人机群分布式在线自适应任务规划方法，包括以下步骤：

A、初始化：

将任务区域进行离散量化，并进行任务区域环境建模；将集群中无人机的任务模式状态标识均初始化为侦察搜索模式；