一种无人机集群协同降落排序方法及系统技术方案

一种无人机集群的协同降落排序方法，包括：无人机集群中的每架无人机根据各自的运行状态数据计算自身的失效概率预测值；每架无人机与所述无人机集群中的其他无人机进行通信，获得所有无人机的失效概率预测值；依据所述失效概率预测值，确定每架无人机在无人机集群中的降落序号。本发明专利技术提供的技术方案采用可靠性预测方法，通过物理性能强弱差异对无人机集群进行排序，避免了人为指定或程序随机选择无人机降落顺序的主观性。

A sort method and system of UAV cluster cooperative landing

【技术实现步骤摘要】
一种无人机集群协同降落排序方法及系统
本专利技术涉及群体智能操作系统的应用领域，具体涉及一种无人机集群协同降落排序方法及系统。
技术介绍
无人机集群是由相近空间、相同意图、功能互补、相互协同的无人机集群实体构成的编队。无人机集群的优点是效率高，可扩展性强，集群内部的无人机之间相互协同并行工作，在军事侦察、区域巡逻、物资搬运、地形探测等多个领域具有广泛的应用。在无人机事故统计中，60％-70％的事故发生在起飞和降落过程。无人机集群的管理者，可以是领航者也可以是地面站。管理者能够统一管理跟随者执行协同降落任务。但是，一旦管理者发生故障，将会导致通信拓扑逐步蔓延至整个无人机集群的通信网络，最终导致无人机不能协同降落，甚至发生碰撞坠机的风险。解决问题的一种方式是让每架无人机均具有自主执行降落程序的功能，每架无人机知道自身的降落序号，由程序设置时钟差或消息广播的方式实现集群中的无人机按照顺序号执行降落着陆过程。如果人为指定或者程序随机选择无人机的降落序号，此时不能保证可靠性较差的无人机优先降落，会增加降落过程发生坠机风险的概率。专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，所述方法包括：/n无人机集群中的每架无人机根据各自的运行状态数据计算自身的失效概率预测值；/n每架无人机与所述无人机集群中的其他无人机进行通信，获得所有无人机的失效概率预测值；/n依据所述失效概率预测值，确定每架无人机在无人机集群中的降落序号。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，所述方法包括：
无人机集群中的每架无人机根据各自的运行状态数据计算自身的失效概率预测值；
每架无人机与所述无人机集群中的其他无人机进行通信，获得所有无人机的失效概率预测值；
依据所述失效概率预测值，确定每架无人机在无人机集群中的降落序号。


2.如权利要求1所述的无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，所述无人机集群中的每架无人机根据各自的运行状态数据计算自身的失效概率预测值包括：
每架无人机根据各自的运行状态数据计算自身的健康特征值；
依据所述健康特征值计算自身的失效概率预测值。


3.如权利要求1所述的无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，所述每架无人机与所述无人机集群中的其他无人机进行通信包括
每架无人机在无人机集群中广播自身的失效概率预测值；同时订阅其他无人机的失效概率预测值。


4.如权利要求1所述的无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，依据所述失效概率预测值，确定每架无人机在无人机集群中的降落序号包括：
每架无人机在获得的包括自身在内的所有无人机的失效概率预测值中选择所述失效概率预测值最小的无人机最后降落。


5.如权利要求2所述的无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，所述健康特征值为无人机的当前运行状态数据与正样本数据的欧氏距离，或者是输入向量与最佳匹配神经单元之间的欧氏距离；
其中，所述输入向量是由所述无人机的当前运行状态数据所对应的粗特征构成的一维向量在某运行周期内构成的向量。


6.如权利要求5所述的无人机集群协同降落排序方法，其特征在于，所述当前运行状态数据与正样本数据的欧氏距离按下式进行计算：



式中，dij：编号为i的无人机在第j个运行周期的状态数据与正样本数据之间的欧氏距离；m：第j个运行周期内采集的粗特征值数量；Xik：当前状态数据，即编号为i的无人机在第j个运行周期的状态数据；uik：正样本数据；i：无人机编号；j：第j个运行周期。
优选的，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林，王彦臻，任小广，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11