[发明专利]一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法及系统

说明书

本发明提供了一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法及系统，其方法包括：获取海洋溢油图像，并根据海洋溢油图像获得多个溢油区域、多无人海洋运载器的起始位置以及目标位置；基于预设的路径规划模型，确定多无人海洋运载器中各无人海洋运载器在起始位置和各溢油区域中的目标位置之间的任务代价矩阵；基于预设的任务分配模型以及任务代价矩阵确定多无人海洋运载器在多个溢油区域之间的路径长度矩阵；基于预设的仿生路径规划模型以及路径长度矩阵确定多无人海洋运载器的最短闭循环巡回路径；基于最短闭循环巡回路径以及任务分配矩阵控制多无人海洋运载器运行。本发明降低了多无人海洋运载器在执行任务时的能源耗费。

技术领域

本发明涉及水运交通技术领域，具体涉及一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法及系统。

背景技术

通过分析近年来发生的较大海上平台溢油事故，如美国墨西哥湾漏油事件、印度金奈和我国蓬莱溢油事件等，可以得到溢油处理设施能否迅速有效地容纳海面溢油，对于控制污染、应对危机和后果处理等都起着关键性的作用。

路径规划算法是无人海洋运载器集群执行任务的关键。目前单无人海洋运载器全局路径规划相关算法研究有很多，但随着围油任务复杂度的提高以及对路径规划算法鲁棒性要求的提高，但单无人海洋运载器的全局路径规划算法已无法满足要求。而与单无人海洋运载器工作相比，多无人海洋运载器协同工作具有鲁棒性好、容错性高等独特优势，不仅能够完成单无人海洋运载器工作无法完成的复杂任务，而且在部分运载器出现故障时，只需重新规划剩余运载器即可继续执行任务，从而达到优化任务执行效果和提高系统可靠性的目的。

针对多无人海洋运载器协同工作，国内外传统的编队控制方法主要有领航跟随者法、虚拟结构法和基于行为法等。上述方法研究大多以单过程、单独个体的最佳航迹算法为基础来达到集群系统路径最佳，这样容易造成无人海洋运载器集群执行遍历过程时的短视性，导致所得任务分配方案并非最佳分配方案，进而导致在多无人海洋运载器在控制海面溢油过程中能源耗费较多的技术问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法及系统，用以解决现有技术中存在的多无人海洋运载器在控制海绵溢油过程中能源耗费较多的技术问题。

一方面，本发明提供了一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法，包括：

获取海洋溢油图像，并根据所述海洋溢油图像获得多个溢油区域、多无人海洋运载器的起始位置以及所述多无人海洋运载器在各溢油区域中的目标位置；

基于预设的路径规划模型，确定所述多无人海洋运载器中各无人海洋运载器在所述起始位置和各所述溢油区域中的目标位置之间的任务代价矩阵；

基于预设的任务分配模型以及所述任务代价矩阵确定所述多无人海洋运载器在多个溢油区域之间的路径长度矩阵；

基于预设的仿生路径规划模型以及所述路径长度矩阵确定所述多无人海洋运载器的最短闭循环巡回路径；

基于所述最短闭循环巡回路径以及所述任务分配矩阵控制所述多无人海洋运载器运行。

在一些可能的实现方式中，所述根据所述海洋溢油图像获得多个溢油区域、多无人海洋运载器的起始位置以及所述多无人海洋运载器在各溢油区域中的目标位置，包括：

对所述海洋溢油图像进行预处理，并提取所述海洋溢油图像的边缘，获得多个溢油区域；

确定所述多个溢油区域中各溢油区域的区域周长；

确定各所述溢油区域中所述无人海洋运载器的个数，并根据所述区域周长和所述无人海洋运载器的个数，确定所述无人海洋运载器的起始位置和目标位置。

在一些可能的实现方式中，所述基于预设的路径规划模型，确定所述多无人海洋运载器中各无人海洋运载器在所述起始位置和各所述溢油区域中的目标位置之间的任务代价矩阵，包括：

将所述海洋溢油图像进行栅格化；

确定所述起始位置对应的起始栅格以及所述目标位置对应的目标栅格；