【技术实现步骤摘要】
异构多无人机协同任务分配与路径优化方法
本专利技术涉及无人机
，具体涉及一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法。
技术介绍
目前，无人机已被广泛应用于军事目标侦察和地震灾后勘察等复杂危险场景中，由于这些任务的时间敏感性较高，而且对任务的完成质量有一定的要求，所以单架无人机往往无法完成，需要多架异构的无人机协同完成上述任务。无人机可以搭载不同类型的传感器获取目标物的图像，比如：通过可见光雷达和合成孔径雷达对军事目标或地震灾区内的建筑物进行拍照。对不同类型传感器所获取的图像进行合成可以大大提升所获取信息的可信度，只有当信息的可信度高于任务需要的最低可信度时，无人机所获取的信息才是有用的。在现有方案中，在考虑任务时间约束的情况下为多架无人机分配了目标，但没有考虑无人机的动力学约束，所以没有为每一架无人机规划出可飞的路径。因此，无法使得每架无人机的路径达到最优，从而无法最大化所有无人机获取的有用信息。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种异构多无人机...
【技术保护点】
1.一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定目标区域内需要无人机获取信息的目标物坐标及其重要程度；/n确定执行访问所述目标物的任务执行时长；/n获取访问所述目标物的异构多无人机的数量，以及每架所述无人机的相关参数；所述相关参数包括：编号、所搭载的传感器类型、飞行速度和/或最小转弯半径；/n确定执行任务的多种类型传感器的信息融合率，以及任务所需要的最低可信度；/n获取所述无人机的站点的站点坐标；/n计算所述无人机的站点到所有所述目标物的欧氏距离以及所有目标物之间的欧氏距离，并使用二维矩阵进行存储，记做欧氏距离矩阵；/n根据所述飞行速度计算...
【技术特征摘要】
1.一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法，其特征在于，所述方法包括：
确定目标区域内需要无人机获取信息的目标物坐标及其重要程度；
确定执行访问所述目标物的任务执行时长；
获取访问所述目标物的异构多无人机的数量，以及每架所述无人机的相关参数；所述相关参数包括：编号、所搭载的传感器类型、飞行速度和/或最小转弯半径；
确定执行任务的多种类型传感器的信息融合率，以及任务所需要的最低可信度；
获取所述无人机的站点的站点坐标；
计算所述无人机的站点到所有所述目标物的欧氏距离以及所有目标物之间的欧氏距离，并使用二维矩阵进行存储，记做欧氏距离矩阵；
根据所述飞行速度计算每架无人机从所述站点到每个目标物的飞行时长以及每架无人机在所有目标物之间的飞行时长，并使用三维矩阵进行存储，记做飞行时长矩阵；
建立所述异构无人机变收益任务分配问题HU-TAP-VP模型；
采用所述HU-TAP-VP模型，根据所述每个目标物的坐标及其重要程度、任务执行时长，获取所述异构多无人机执行协同任务的初始任务分配方案集合；
采用引入自适应切换机制的混合遗传模拟退火算法HGSA对所述初始任务分配方案集合进行优化以获得每架所述无人机的访问任意一个或多个所述目标物的最优任务分配方案；
根据所述最优任务分配方案中每架无人机对目标物的访问顺序以及无人机的最小转弯半径进行路径优化，得到每架无人机的安全可飞路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机站点到所有所述目标物的欧氏距离通过下式计算得到：
其中，d0i表示无人机站点到目标物i的欧氏距离；x0表示无人机站点的横坐标；xi表示目标物i的横坐标；y0表示无人机站点纵坐标；yi表示目标物i的纵坐标；
所述所有目标物之间的欧氏距离通过下式计算得到：
其中，dij表示目标物i到目标物j的欧氏距离，xi表示目标物i的横坐标；xj表示目标物j的横坐标；yi表示目标物i的纵坐标；yj表示目标物j的纵坐标；
在所述欧氏距离矩阵中，第一行是无人机到目标物的距离，第二行到第N+1行是目标物到目标物的距离，所述欧氏距离矩阵的列是目标物到无人机站点及目标物到目标的距离。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述HU-TAP-VP模型的目标函数采用公式(3)来表示：
其中，i为目标物的编号，wi为目标物i的重要程度，yi为表示无人机传感器获取目标物i中的信息可信度决策变量，N为所述目标物的数量，Max为最大值函数。
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗贺，朱默宁，杨善林，王国强，胡笑旋，马华伟，唐奕城，靳鹏，夏维，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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