一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法技术

本发明专利技术涉及一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法，以复杂战场环境下多无人机任务指派为研究背景，针对分布式结构下通信延迟可能导致指派冲突的问题，设计了一种通过设置比较阈值和对无人机进行优先级排序的方法，以极小的通信代价预测潜在指派冲突；之后开启编队内通信，通过比较各无人机的指派方案确定当前可执行的最优任务，从而达到冲突消解的目的。该冲突消解机制能够准确高效地预测和消解指派冲突，具有可行性与合理性；且由于采用动态的阈值设定，对不同的作战环境有较好的适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法
本专利技术涉及多无人机在任务指派过程中对由通信延迟造成的冲突进行预测和消解，完成搜索打击等任务的方法，有关领域包括协同控制和通信技术。
技术介绍
当前，无人机技术普及程度日益提高，民用范围越来越广泛，但相关的管制仍有待进一步加强。例如，近年来一些私人无人机常常盘旋在机场附近，干扰机场正常的运行秩序，严重威胁起降飞机的安全。面对此类问题，运用无人机以编队的形式协同工作已成为主流趋势，未来多无人机协同任务指派与决策面临着多约束、多任务、多目标以及更复杂的技术要求和实施环境等问题。因此，要指派多架无人机协同完成多项耦合任务，提高任务执行的效率，就必须运用合理且高效的协同任务指派算法。广域搜索攻击项目以多无人机广域搜索与打击任务为背景，采用分布控制与分段优化的方法对多无人机协同任务指派算法进行研究，并在研究过程中建立了一个MultiUAV2协同控制仿真平台。Boskovic,J.D.等人提出将协同任务指派问题分解成决策层、路径规划层、轨迹生成层、内环控制层。在分层控制思想的基础上，需要对无人机协同任务指派问题进行建模与求解。Smith,R.G.首次提出运用合同网协议求解分布式问题。该方法的思想是将协同任务指派过程看作市场化的交易过程，通过“拍卖-竞标-中标”这样的市场竞拍机制实现分布式系统内执行任务的指派和决策。
技术实现思路
要解决的技术问题由于通信延迟和丢包等约束的存在，编队内信息流存在不完整性和不确定性，由此导致各架无人机已知信息集合的差异化。差异化的信息集合会生成不一致的任务指派方案，进而导致指派冲突。由此可见，通信约束会严重影响任务指派的可靠性，破坏任务指派的时序要求。因此，无人机编队在任务指派过程中必须考虑通信系统中的不确定性因素。为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法。技术方案一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法，其特征在于：假设无人机编队由Nu个无人机组成，所有无人机均是同一类型，任务执行区域内有Nt个目标，每个目标都有各自的价值Vj，j＝1,2...,Nt；具体步骤如下：步骤1：建立多无人机任务指派模型无人机可以执行4种不同的任务，即默认执行对全域的搜索任务，同时还对每个已知目标执行分类、攻击和核实3类任务，且必须满足严格的顺序要求，即必须先对目标分类，再打击，最后进行核实；当发现新目标或目标状态改变时，新信息输入到模型中，算法都会被再次运行解算；算法模型可表示为：其中，B表示指派任务总收益；Xi,j∈{0,1}是一个二元决策变量；变量Cijm是无人机i对目标j执行m任务的收益，分别为搜索(m＝0)、分类(m＝1)、攻击(m＝2)、核实(m＝3)；只有在搜索任务时，才能使j＝0；该模型在离散时间点上，在所有无人机上同时运行，并为每架无人机指派最多一项任务；步骤2：运用卡尔曼滤波器对无人机位置状态进行预测和估计，然后将所得的位置用于步骤1中的收益计算中，得到每个无人机的最大指派任务总收益和其对应的收益矩阵；步骤3：指派冲突的预测方法在某一阶段k每个无人机i首先选择其收益矩阵的最大元素max1i,j(Bi,j,k)，然后找到矩阵的次大元素max2i,j(Bi,j,k)，其中j表示某一目标；若max1i,j(Bi,j,k)-max2i,j(Bi,j,k)＜∈(∈＞0)成立，则表示存在潜在的冲突；其中，∈表示任意选取的阈值；步骤4：指派冲突的消解方法当上式成立时，表明算法任务指派可能存在冲突；此时，本地无人机开启通信模式，向同伴广播一个包含量测信息的投标向量；这个向量为其中，分别表示无人机编号、任务所针对的目标、指派任务以及当前任务阶段；βi＝max1i,j(Bi,j,k)表示本地收益矩阵的最大元素；其他无人机收到广播信息后，检查是否与自己运行任务指派方案统一，并把指派方案的所有信息广播出去；当无人机收到来自所有队友的广播信息后，比较所有方案的收益，选择收益最大的任务作为最终指派方案；因为当开启广播通信后，每个无人机都会收到来自所有无人机的信息，这些信息是相同的，所以最终所有无人机会做出相同的任务指派决策；步骤5：优先级设定设Π表示对无人机的优先级排序,且为无人机i的优先级；对所有无人机进行排序，序列号越小的无人机拥有越高的优先级；当无人机编队成功预测冲突并进行广播通信后，两个或以上无人机提出的最优指派任务取得的收益值相同；此时，比较所有收益值相同的任务的源指派无人机的优先级，把优先级最高无人机指派的任务设置为最终执行的任务。有益效果本专利技术提出的一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法，以复杂战场环境下多无人机任务指派为研究背景，针对分布式结构下通信延迟可能导致指派冲突的问题，设计了一种通过设置比较阈值和对无人机进行优先级排序的方法，以极小的通信代价预测潜在指派冲突；之后开启编队内通信，通过比较各无人机的指派方案确定当前可执行的最优任务，从而达到冲突消解的目的。该冲突消解机制能够准确高效地预测和消解指派冲突，具有可行性与合理性；且由于采用动态的阈值设定，对不同的作战环境有较好的适用性。经过步骤1，多无人机可以当前情景自动进行协同任务指派，找出代价最小的指派方案；经过步骤2，无人机获取其他队友的位置状态信息；经过步骤3，无人机可以判断出指派方案中是否存在冲突，如果没有冲突，则按既定方案执行任务，反之进行通信交互解决冲突；经过步骤4，可以消解之前检测到的指派冲突，重新生成无冲突的方案；经过步骤5，可以解决多个无人机提出的指派方案相同时产生的冲突。经验证，本专利技术设计的方法能在通信延迟约束下，使无人机对其他队友位置状态的预测和估计，并在协同任务指派过程中以较小的通信代价预测并消解指派冲突。附图说明图1冲突消解机制过程图图2简单协商决策时无人机编队的完整航迹图3带冲突消解机制时无人机编队的完整航迹图4case1情境下的通信数据率图5case2情境下的通信数据率图6不同情境的任务完成率对比具体实施方式现结合实施例、附图对本专利技术作进一步描述：假设无人机编队由Nu个无人机组成，所有无人机均是同一类型。任务执行区域内有Nt个目标，每个目标都有各自的价值Vj(j＝1,2...,Nt)。算法执行的步骤如下(参见附图1)：步骤1：建立多无人机协同任务指派模型。无人机可以执行4种不同的任务，即默认执行对全域的搜索任务，同时还对每个已知目标执行分类、攻击和核实3类任务，且必须满足严格的顺序要求，即必须先对目标分类，再打击，最后进行核实。当发现新目标或目标状态改变时，新信息输入到模型中，算法都会被再次运行解算。算法模型可表示为：其中，B表示指派任务总收益；Xi,j∈{0,1}是一个二元决策变量；变量是无人机i对目标j执行m任务的收益，分别为搜索(m＝0)、分类(m＝1)、攻击(m＝2)、核实(m＝3)。只有在搜索任务时，才能使j＝0。上式中的任务收益由以下方式计算。(1)搜索任务收益其中，表示所有目标中的最大收益，即Tf表示无人机剩余油量所能支持的飞行时间，T0表示无人机满油起飞所能支持的最大飞行时间。由此可以看出，无人机起飞时刻搜索权值最大，等于最高价值目标的权值；此后的任意时刻，搜索权值随着时间线性减小，均小于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法，其特征在于：假设无人机编队由Nu个无人机组成，所有无人机均是同一类型，任务执行区域内有Nt个目标，每个目标都有各自的价值Vj，j＝1,2...,Nt；具体步骤如下：步骤1：建立多无人机任务指派模型无人机可以执行4种不同的任务，即默认执行对全域的搜索任务，同时还对每个已知目标执行分类、攻击和核实3类任务，且必须满足严格的顺序要求，即必须先对目标分类，再打击，最后进行核实；当发现新目标或目标状态改变时，新信息输入到模型中，算法都会被再次运行解算；算法模型可表示为：

【技术特征摘要】
1.一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法，其特征在于：假设无人机编队由Nu个无人机组成，所有无人机均是同一类型，任务执行区域内有Nt个目标，每个目标都有各自的价值Vj，j＝1,2...,Nt；具体步骤如下：步骤1：建立多无人机任务指派模型无人机可以执行4种不同的任务，即默认执行对全域的搜索任务，同时还对每个已知目标执行分类、攻击和核实3类任务，且必须满足严格的顺序要求，即必须先对目标分类，再打击，最后进行核实；当发现新目标或目标状态改变时，新信息输入到模型中，算法都会被再次运行解算；算法模型可表示为：其中，B表示指派任务总收益；Xi,j∈{0,1}是一个二元决策变量；变量是无人机i对目标j执行m任务的收益，分别为搜索(m＝0)、分类(m＝1)、攻击(m＝2)、核实(m＝3)；只有在搜索任务时，才能使j＝0；该模型在离散时间点上，在所有无人机上同时运行，并为每架无人机指派最多一项任务；步骤2：运用卡尔曼滤波器对无人机位置状态进行预测和估计，然后将所得的位置用于步骤1中的收益计算中，得到每个无人机的最大指派任务总收益和其对应的收益矩阵；步骤3：指派冲突的预测方法在某一阶段k每个无人机i首先选择其收益矩阵的最大元素max1i,j(Bi,j,k)，然后找到矩阵的次大元素max2...

【专利技术属性】
技术研发人员：符小卫，冯鹏，高晓光，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61