[发明专利]多目标无人蜂群的任务协同方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种多目标无人蜂群的任务协同方法、装置及设备，涉及无人机技术领域。所述方法包括：获取目标区域的分布信息与当前无人机蜂群队列中每一无人机的能力表达，其中，所述能力表达包括：标准作业单元执行成本、当前状态、能力预留、成本约束和基本参数；针对所述分布信息，根据所述能力表达从当前无人机蜂群队列中获取可用无人机；基于所述分布信息与所述能力表达，构建所述可用无人机与目标区域作业的任务成本矩阵，并根据所述任务成本矩阵，对所述可用无人机的任务资源进行分配；对每一分配任务资源的无人机规划任务就位路径与任务回收路径。本发明通过多机统筹实现任务规划的最优求解。

技术领域

本发明属于大数据与人工智能领域，具体涉及一种多目标无人蜂群的任务协同方法、装置及设备。

背景技术

城市由众多高大建筑体构成，在地震、水灾、泥石流等灾害发生时，这些建筑受到不同程度破坏，其内大量人员被封困、压埋在建筑内部。建筑具有一定遮蔽性，压埋其中的人员无法通过直观手段快速识别，因此在城市灾害发生时，建筑压埋点及被压埋人员情况的快速查明就成为当前应急救援领域主要难题之一。

相比其他探测装备，无人机在行动通过能力、灵活性等方面具有明显优势，是开展灾区建筑压埋点快速查明的有效手段。目前，无人机已经广泛应用与应急领域中，受及时条件以及管理制度等因素限制，目前无人机的应用多以单点巡飞等方式开展。通过航拍影像数据对灾区进行分析。当灾区面积较大时这一模式的效率较低。主要体现在以下几个方面：

1、现有无人机以大范围影像数据采集为主，飞行高度较高，对地面现状缺乏精确查明的应用能力；

2、现有无人机主要采用地面控制的手段，飞行操作由任务系统下达，飞行操作人员手工控制飞行路线。灾区中大量目标分散在区域内，任务执行过程中，受人机协同、通信等因素影响工作效率较低；

3、不同无人机之间缺乏协同，在任务组织过程中，对区域不能形成有效覆盖。

上述问题，对无人机的深入应用形成一定影响，从发展的角度出发，亟待多机协同、自主智能的方式组织空中搜索作业，满足未来城市灾害救援的要求。

发明内容

针对上述问题，本发明公开了一种多目标无人蜂群的任务协同方法、装置及设备。所述方法提供分层规划架构。在这一架构中，建立无人机资源能力模型，将无人机作业(时间\能耗)资源作为规划分配的依据；对任务的规划、执行指挥调度需要在成本约束与资源余量合理平衡。以此为基础，通过多机统筹实现任务规划的最优求解。这一技术在国防军工、智慧物流、智慧城市等方面同样具有积极的应用价值。

本发明的技术内容包括：

一种多目标无人蜂群的任务协同方法，所述方法包括：

获取目标区域的分布信息与当前无人机蜂群队列中每一无人机的能力表达，其中，所述能力表达包括：标准作业单元执行成本、当前状态、能力预留、成本约束和基本参数；

针对所述分布信息，根据所述能力表达从当前无人机蜂群队列中获取可用无人机；

基于所述分布信息与所述能力表达，构建所述可用无人机与目标区域作业的任务成本矩阵，并根据所述任务成本矩阵，对所述可用无人机的任务资源进行分配；

对每一分配任务资源的无人机规划任务就位路径与任务回收路径。

可选地，所述针对所述分布信息，根据所述能力表达从当前无人机蜂群队列中获取可用无人机，包括：

在当前无人机蜂群队列中选择状态处于可用的无人机；

针对状态处于可用的无人机，基于所述当前状态与所述分布信息，计算无人机与目标之间位置关系；

根据所述位置关系与所述成本约束，计算不同任务对当前无人机的成本；