一种异构无人机群分布式任务规划方法技术

本发明专利技术涉及一种异构无人机群分布式任务规划方法，属于无人机任务规划技术领域。包括如下步骤：步骤一：建立异构多无人机异质时序任务规划组合优化模型；步骤二：基于已有的任务规划模型确定模型中使用的信息结构；步骤三：基于任务规划模型与信息结构分布式构建无人机集群任务包；步骤四：基于构建的无人机集群任务包进行异步通信冲突消解。本发明专利技术提供的方法，可以针对无人机异构、任务异质且时序的复杂情况，这种分布式、异步通信的一致性包方法，优化了任务规划方案，弥补了现有任务规划模型与方法的不足。

【技术实现步骤摘要】
一种异构无人机群分布式任务规划方法
本专利技术属于无人机任务规划
，具体涉及一种异构无人机群分布式任务规划方法。
技术介绍
无人机，即无人机驾驶飞机(UAV，UnmannedAerialVehicle)，是采用无线电设备及机载程序控制装置操纵的不载人飞行器。自1917年第一架无人机诞生至今，随着无人机技术的不断发展，无人机在民用领域和军用领域都起着越来越重要的作用。与载人飞机相比，无人机具有成本低、体积小、生存能力强等特点，这些特点使得运用无人机进行应急救援具有广阔前景。且随着实际应用的深入，无人机应急救援向着集群式、专业性发展，负责的救援任务也愈发艰巨、复杂。当无人机集群处理应急救援任务时，无人机首先需要被分配不同的任务，才能前往相应地点实施救援，合理地任务分配可以提高救援效率，更多地挽救生命财产损失。因此，任务规划是无人机应急救援值得优先考虑的问题之一。现有研究方法普遍使用集中式或分布式方法，建立不同的优化模型，处理简单多无人机多任务的任务规划问题。但在实际中，同一应急救援事件中存在多个待救援目标点，不同目标点需要的救援也有所不同，同一目标点往往需要采取多个步骤依次进行。另一方面，随着无人机技术的发展，不同无人机的功能亦在不断细化，同一应急救援事件需要多种无人机相互配合完成。然而，现有的方法在进行异构无人机集群的应急救援异质任务规划仍有所欠缺。上述应急救援任务规划的必要性与优缺点广泛地存在于各类无人机应用的任务规划中。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种异构无人机群分布式任务规划方法，在不同功能异质无人机执行异质时序任务，得到可执行、高效率的任务规划。本专利技术建立了一种可以刻画上述问题的组合优化模型，并提出了一种分布式、异步通信的一致性包方法，弥补了现有任务规划模型与方法的不足。鉴于无人机应急救援任务规划与其他无人机各种任务(如农用灌溉、辅助通信等)的任务规划具有本质相同而任务不同，为方便叙述任务类别，本专利技术将以应急救援任务规划为例，对任务名称等的替换不改变本专利技术的本质内容。本专利技术提供的异构无人机群分布式任务规划方法，包括如下步骤：步骤一：建立异构多无人机异质时序任务规划组合优化模型；步骤二：基于已有的任务规划模型确定模型中使用的信息结构；步骤三：基于任务规划模型与信息结构分布式构建无人机集群任务包；步骤四：基于构建的无人机集群任务包进行异步通信冲突消解，得到无冲突可执行的无人机集群任务包，最终完成异构无人机群分布式任务规划。所述步骤一具体实现如下：步骤1.1：任务场景设置设共有NU架无人机，将无人机编号为：设共有NA个目标点，将目标点编号为：设无人机集群中有多种类型的无人机，每个目标点各有多个异质时序任务；步骤1.2：异质时序任务设置多个异质时序任务由涉及的任务类型集合(MissionClassSet)，表示为：M＝{M1,M2,…,Mm}任务类型集合内不同任务除需要无人机类型不同外，亦需要不同数量无人机，使用记号表示所有的任务集合；步骤1.3，异质无人机类型设置多个具有异质功能的无人机类型集合(UAVClassSet)，表示为：UAVClass＝{D1,D2,…,Du}不同类型的无人机完成任务集合M中一种或多种任务；步骤1.4目标函数设置采用到达目标点完成救援任务的静态收益与到达时间导致收益递减两个因素进行目标函数设计，如下：其中，目标函数内各变量含义分别为：表示为无人机i执行目标j的第k项任务，xi表示无人机i的任务列表，pi(xi)表示无人机i完成列表中任务的先后顺序；表示无人机到达相应任务点时已经过的时间，为非负的收益函数，NU,NA分别为无人机和目标点数量；目标函数的限制条件中各变量含义分别为：Lt表示无人机受本身资源限制导致的完成任务的数量上限，NM表示任务总数量，分别表示完成目标点对应任务的时刻。所述步骤二，基于已有的任务规划模型确定模型中使用的信息结构的具体实现如下：步骤2.1，任务包构建：用向量表示无人机i的任务包，任务按加入包的先后顺序表示，即：其中，表示任务列表为空，表示将该符号之后的变量，直接添加到该符号之前向量的最后一个分量之后，不改变原有向量各分量的次序，形成新的向量；表示任务集合中的某个任务；M表示任务类型集合；步骤2.2，任务逻辑路径包构建：用向量表示无人机i的任务逻辑路径包，pi表示无人机i到达各个目标点完成相应任务包的实际顺序，即：其中，表示任务的目标点位置，可使用映射关系得出；表示将插入至向量pi的第分量处，其后的分量依次后移一位；步骤2.3，获胜标价矩阵构建：使用矩阵Si表示无人机i记录的各目标点各任务当前的获胜标价，步骤2.4，获胜无人机矩阵构建：使用矩阵Zi表示无人机i记录的各目标点各任务当前的获胜无人机编号，该矩阵Zi各元素的取值范围仅在{0,1,2,…,NU}中；步骤2.5，时间戳列表构建：使用矩阵TSi表示无人机i记录的所有任务被无人机获胜取得的更新时刻，NA表示目标点个数；所述步骤三：基于任务规划模型与信息结构分布式构建无人机集群任务包的具体实现如下：定义无人机i完成其逻辑路径包中目标点j任务k的任务收益并以此定义完成该任务时此无人机的任务包边际增益再按如下步骤完成无人机i任务包的构建：表示任务收益，表示任务包边际增益；步骤3.1若当前任务包长度|bi|小于无人机任务上限Lt，则进入步骤3.2，否则进入步骤3.9；步骤3.2取出无人机i可执行的所有任务并进入下一步步骤3.3；步骤3.3计算任务包加入任务时获得的边际增益步骤3.4计算矩阵其中矩阵的Hi元素分别为步骤3.5若Hi≠0，则转入步骤3.6，否则转入步骤3.9；步骤3.6获取当前边际增益最大的任务步骤3.7获取该任务的最佳插入路径步骤3.8将上述步骤获得的新信息，更新至{bi,pi,Ri,Zi}；步骤3.9退出任务包构建方法。所述步骤四：基于构建的无人机集群任务包进行异步通信冲突消解的实现如下：当每个无人机自主完成任务包构建后，设计的任务规划方法存在冲突，需要无人机与其相邻无人机进行异步通信，进行冲突消解，此环节中通信的信息为每个无人机的广播数据：{获胜标价矩阵、获胜无人机矩阵、时间戳}，任务包与任务逻辑路径将随着无人机通信的过程在无人机内部进行更新，但无需让其他无人机知晓，无人机i和无人机i′对于目标点j任务k的获胜与否为例进行冲突消解的解释，其中i作为发送方，i′作为接收方，i″表示不与二者相同的第三方，指任务暂无无人机胜出，接收方采取的操作以下5种：操作4.1，更新并转播：接受者根据发送者的信息，更新本地信息，并转播此次更新；操作4.2，丢弃并转播：接受者不改变已有信息，并转播自身原有的信息；操作4.3，丢弃并中止转播：接受者不改变已有信息，由于已有信息冗余不转播任何信息；操作4.4，重置并转播：接受者清零已有的关于该任务的信息，并转播接受的信息；操作4.5，局部更新并转播：接受者认定自己胜出，仅更新时间戳，并将自身新信息进行转播；由发送方和接收方对任务目标点j任务k的获胜无人机的不同认定，得到17条冲突消解规则，将此规则运用与不同无人机间的不同任务，至冲突消除，即得到一个可执行的且满足条件的所需的任务规划方案。本专利技术的优点以及带来的有益效果本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异构无人机群分布式任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立异构多无人机异质时序任务规划组合优化模型；步骤二：基于已有的任务规划模型确定模型中使用的信息结构；步骤三：基于任务规划模型与信息结构分布式构建无人机集群任务包；步骤四：基于构建的无人机集群任务包进行异步通信冲突消解，得到无冲突可执行的无人机集群任务包，最终完成异构无人机群分布式任务规划。

【技术特征摘要】
1.一种异构无人机群分布式任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立异构多无人机异质时序任务规划组合优化模型；步骤二：基于已有的任务规划模型确定模型中使用的信息结构；步骤三：基于任务规划模型与信息结构分布式构建无人机集群任务包；步骤四：基于构建的无人机集群任务包进行异步通信冲突消解，得到无冲突可执行的无人机集群任务包，最终完成异构无人机群分布式任务规划。2.根据权利要求1所述的异构无人机群分布式任务规划方法，其特征在于：所述步骤一具体实现如下：步骤1.1：任务场景设置设共有NU架无人机，将无人机编号为：设共有NA个目标点，将目标点编号为：设无人机集群中有多种类型的无人机，每个目标点各有多个异质时序任务；步骤1.2：异质时序任务设置多个异质时序任务由涉及的任务类型集合(MissionClassSet)，表示为：M＝{M1,M2,…,Mm}任务类型集合内不同任务除需要无人机类型不同外，亦需要不同数量无人机，使用记号表示所有的任务集合；步骤1.3，异质无人机类型设置多个具有异质功能的无人机类型集合(UAVClassSet)，表示为：UAVClass＝{D1,D2,…,Du}不同类型的无人机完成任务集合M中一种或多种任务；步骤1.4目标函数设置采用到达目标点完成救援任务的静态收益与到达时间导致收益递减两个因素进行目标函数设计，如下：其中，目标函数内各变量含义分别为：表示为无人机i执行目标j的第k项任务，xi表示无人机i的任务列表，pi(xi)表示无人机i完成列表中任务的先后顺序；表示无人机到达相应任务点时已经过的时间，为非负的收益函数，NU,NA分别为无人机和目标点数量；目标函数的限制条件中各变量含义分别为：Lt表示无人机受本身资源限制导致的完成任务的数量上限，NM表示任务总数量,分别表示完成目标点对应任务的时刻。3.根据权利要求1所述的异构无人机群分布式任务规划方法，其特征在于：所述步骤二，基于已有的任务规划模型确定模型中使用的信息结构的具体实现如下：步骤2.1，任务包构建：用向量表示无人机i的任务包，任务按加入包的先后顺序表示，即：其中，表示任务列表为空，表示将该符号之后的变量，直接添加到该符号之前向量的最后一个分量之后，不改变原有向量各分量的次序，形成新的向量；表示任务集合中的某个任务；M表示任务类型集合；步骤2.2，任务逻辑路径包构建：用向量表示无人机i的任务逻辑路径包，pi表示无人机i到达各个目标点完成相应任务包的实际顺序，即：其中，表示任务的目标点位置，可使用映射关系得出；表示将插入至向量pi的第分量处，其后的分量依次后移一位；步骤2.3，获胜标价矩阵构建：使用矩阵Si表示无人机i记录的各目标点各任务当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹先彬，杜文博，朱熙，邢家豪，李宇萌，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11