一种分布式集群无人机队形变换方法技术

本发明专利技术提供了一种分布式的集群无人机队形变换方法。首先对集群无人机的位置和速度进行初始化并设计集群的飞行队形；然后，建立无人机协同任务分配模型，各架无人机独立地进行任务选择，进行任务包的构建与更新；任务包更新完成后，各架无人机同时向通信邻域内的其他无人机共享自己的已知信息并进行一致性协商，采用CBBA完成从初始随机位置到集群目标队形的位置分配，确保算法最终收敛到一个无冲突的任务分配方案；最后，通过设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律，实现集群队形的形成与保持。同时，本发明专利技术可以通过目标队形位置的再分配实现集群无人机快速高效的队形变换。

A distributed cluster UAV formation transformation method

【技术实现步骤摘要】
一种分布式集群无人机队形变换方法
本专利技术属于集群无人机协同控制领域，具体涉及一种集群无人机队形变换方法。
技术介绍
随着无人机技术的发展，多无人机协同执行任务比单架无人机更具优势，能提高作战效率并缩短任务完成时间，成为现代战场中至关重要的组成部分，其中，无人机集群队形控制是保证无人机集群更好地执行各项任务的前提，因此受到广泛的关注。无人机集群队形控制是指多架具有自主功能的无人机根据不同的任务需求或外部环境进行相应的队形生成、保持、变换与重构，其中，队形变换更是关键的一环。不同的集群队形往往有着不同的用途，常见的集群队形有V字形、一字形、圆形等。V字形可以借助上洗气流减少燃油消耗，增加飞行航程；一字形常用于穿越狭窄山谷等障碍；圆形多用于集中攻击目标。关于集群无人机队形控制的研究策略主要聚焦在分布式方法，更加注重集群中无人机之间的相互自主协调。目前，有关队形控制的方法主要有：领导跟随法、虚拟结构法和基于行为的方法。领导跟随法通过给定长机的运动轨迹，僚机跟随长机并与长机维持相应的几何距离来实现各种队形的保持，一旦领导者失效，队形可能失效。虚拟结构法通过指定某一虚拟点为参考点，无人机的位置由该虚拟参考点确定，但队形变换缺乏灵活性。基于行为的方法可根据相邻无人机的位置反馈进行调节实现分布式控制，但群体行为没有明确定义，不便于分析。除此之外，大部分基于一致性理论的控制方法都需要提前指定各无人机由初始集群到目标集群的目标位置，并没有考虑集群变换时的全局优化，不能满足实时性要求。无人机集群队形保持要求各无人机在空间里保持特定的几何位置关系。以往的队形变换中，无人机相对于集群几何参考点的位置都是预先分配好的。这样的缺点是算法的灵活性差，不能根据实际情况获得一个最优的分配方案，从而增加飞行航程。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种分布式集群无人机队形变换方法。首先对集群无人机的位置和速度进行初始化并设计集群的飞行队形；然后，建立无人机协同任务分配模型，各架无人机独立地进行任务选择，进行任务包的构建与更新；任务包更新完成后，各架无人机同时向通信邻域内的其他无人机共享自己的已知信息并进行一致性协商，采用一致性包算法(CBBA)完成从初始随机位置到集群目标队形的位置分配，确保算法最终收敛到一个无冲突的任务分配方案；最后，通过设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律，实现集群队形的形成与保持。同时，当集群无人机队形因外部环境或任务需求改变需要变换其他队形时，本专利技术可以通过目标队形位置的再分配实现集群无人机快速高效的队形变换。为达到上述目的，本专利技术提供的一种分布式集群无人机队形变换方法，包括以下步骤：步骤1：定义无人机集群，其中有N架无人机和一个虚拟领导者，无人机集群的集合为{UAV1,UAV2，...UAVN}，无人机标号集合为I＝{1,2，...N}，设定无人机i的位置向量为xi，速度向量为vi，虚拟领导者γ的位置向量为xγ，速度向量为vγ，初始化无人机和虚拟领导者的位置向量和速度向量；步骤2：将虚拟领导者γ设定为无人机集群的几何参考点，确定无人机集群队形中各目标位置与虚拟领导者的相对距离；步骤3：在地面坐标系中确定无人机集群队形中各目标位置的坐标Tj：步骤4：建立目标队形位置分配模型：无人机集群队形的任务分配问题定义为：无人机从当前位置移动到一个目标位置被定义为一个任务，给定N架无人机和N个目标位置进行任务分配，使得完成任务后获得的总距离代价最小；该任务分配问题的数学模型如下：其中，g∈{0,1}N*N表示一个由0,1变量构成的决策变量集合，gij表示无人机i移动到目标位置j的决策变量，i表示无人机序号，j表示目标位置序号；cij(g)表示无人机i移动到目标位置j的收益值：其中，λj表示折扣因子，Rj表示无人机i移动到目标位置j的价值；τij表示无人机i到达目标位置j所用的时间：τij＝dij/vi其中，dij为无人机i从当前位置到目标位置j的距离；步骤5：确定每架无人机需维护的数据信息结构：任务包集bi、获胜者列表zi、获胜出价列表yi、时间戳信息si；任务包集bi：bi＝{bi1}，任务包集包含了无人机i选择将执行的所有任务，并按照任务的添加的时间顺序从前到后排序；获胜者列表zi：zi＝{zi1,...ziN}，集合中的元素zi1,...ziN表示当前所有任务的获胜者的标号；获胜出价列表yi：yi＝{yi1,...yiN}，集合中的元素yi1,...yiN表示按照当前获胜者列表中的顺序，获胜者对获胜任务的出价；时间戳信息si：si＝{si1,...siN}，集合中的元素si1,...siN表示无人机i接收到无人机k最新消息的时刻，k＝1，...，N；第i架无人机的任务包集更新步骤如下：步骤5-1：依次计算无人机i完成所有不在任务包集bi中的任务的收益值cij；步骤5-2：将计算得到的收益值cij与无人机i当前的获胜出价列表中相应的yij值比较，若对于同一个任务，收益值cij大于yij，则设置竞拍标志hij＝1，否则hij＝0；步骤5-3：依次计算cij·hij，找到乘积最大的cij·hij所对应的目标位置j*，如果此时则将无人机i移动到目标位置j*对应的任务加入无人机i的当前任务包bi；如果此时cij·hij≤0，则保持当前状态不变；步骤6：无人机i在通信邻域内接收其它无人机k的获胜者列表，获胜出价列表和时间戳信息，并接收到更新、复位和离开三种共享信息，同时无人机i按照接收到的共享信息的种类，按以下原则更新数据信息结构：更新：将ykj的值赋给yij，将zkj的值赋给zij；复位：将yij的值重置为0，zij重置为空；离开：yij、zij不做任何改变；时间戳信息si的更新公式如下：其中，sik是无人机i接收无人机k最新消息的时刻，smk是无人机m接收无人机k最新消息的时刻，τr代表无人机i接收到无人机k消息的时刻，aik是无人机i和无人机k之间能否进行通讯的标志位，aik＝1代表无人机i和无人机k之间可以通信，aim是无人机i和无人机m之间能否进行通讯的标志位；步骤7：确定各无人机在期望队形中相对于集群几何参考点的距离向量ri，作为集群协同控制律的输入量：ri＝xγ-Tj步骤8，定义集群协同控制律如下：ui＝uγ+uαi+ud其中，ui表示无人机i的总加速度，uγ表示虚拟领导者的加速度；uαi为无人机间的作用力，当无人机间距离小于队形期望距离d时，表现为斥力，当无人机间距离大于期望距离d时，表现为引力：其中，cα表示无人机间作用力的权重系数，ψα表示无人机间的人工势能函数，α和q表示无人机间的作用力参数，Nαi表示无人机i的通信邻域：Nαi＝{||xp-xi||<r|i,p∈N}本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式集群无人机队形变换方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：定义无人机集群，其中有N架无人机和一个虚拟领导者，无人机集群的集合为{UAV

【技术特征摘要】
1.一种分布式集群无人机队形变换方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：定义无人机集群，其中有N架无人机和一个虚拟领导者，无人机集群的集合为{UAV1，UAV2，...UAVN}，无人机标号集合为I＝{1，2，...N}，设定无人机i的位置向量为xi，速度向量为vi，虚拟领导者γ的位置向量为xγ，速度向量为vγ，初始化无人机和虚拟领导者的位置向量和速度向量；
步骤2：将虚拟领导者γ设定为无人机集群的几何参考点，确定无人机集群队形中各目标位置与虚拟领导者的相对距离；
步骤3：在地面坐标系中确定无人机集群队形中各目标位置的坐标Tj：
步骤4：建立目标队形位置分配模型：
无人机集群队形的任务分配问题定义为：无人机从当前位置移动到一个目标位置被定义为一个任务，给定N架无人机和N个目标位置进行任务分配，使得完成任务后获得的总距离代价最小；该任务分配问题的数学模型如下：



其中，g∈{0，1}N*N表示一个由0，1变量构成的决策变量集合，gij表示无人机i移动到目标位置j的决策变量，i表示无人机序号，j表示目标位置序号；
cij(g)表示无人机i移动到目标位置j的收益值：



其中，λj表示折扣因子，Rj表示无人机i移动到目标位置j的价值；τij表示无人机i到达目标位置j所用的时间：
τij＝dij/vi
其中，dij为无人机i从当前位置到目标位置j的距离；
步骤5：确定每架无人机需维护的数据信息结构：任务包集bi、获胜者列表zi、获胜出价列表yi、时间戳信息si；
任务包集bi：bi＝{bi1}，任务包集包含了无人机i选择将执行的所有任务，并按照任务的添加的时间顺序从前到后排序；
获胜者列表zi：zi＝{zi1，...ziN}，集合中的元素zi1，...ziN表示当前所有任务的获胜者的标号；
获胜出价列表yi：yi＝{yi1，...yiN}，集合中的元素yi1，...yiN表示按照当前获胜者列表中的顺序，获胜者对获胜任务的出价；
时间戳信息si：si＝{si1，...siN}，集合中的元素si1，...siN表示无人机i接收到无人机k最新消息的时刻，k＝1，...，N；
第i架无人机的任务包集更新步骤如下：
步骤5-1：依次计算无人机i完成所有不在任务包集bi中的任务的收益值cij；
步骤5-2：将计算得到的收益值cij与无人机i当前的获胜出价列表中相应的yij值比较，若对于同一个任务，收益值cij大于yij，则设置竞拍标志hij＝1，否则hij＝0；
步骤5-3：依次计算cij·hij，找到乘积最大的ci...

【专利技术属性】
技术研发人员：符小卫，潘静，王辉，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