无人机集群的任务派遣决策方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了无人机集群的任务派遣决策方法及系统，其中方法包括：初始化参数；接收新任务，分别计算各台无人机抵达新任务的任务地点的距离和飞行时间；依次将符合要求的无人机按照与任务地点距离由近至远排序后加入任务队列；按照设定时间间隔地向任务队列中的无人机发送执行指令，直至判断任务完成。其能精准地控制多台无人机执行任务直至任务完成，灵活多变，合理利用资源，提高任务完成效率。

【技术实现步骤摘要】
无人机集群的任务派遣决策方法及系统
本专利技术涉及无人机
，特别是无人机集群的任务派遣决策方法及系统。
技术介绍
无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由机载计算机完全地或间歇地自主地操作。无人机技术在诸多方面得到了广泛的应用，例如在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄等领域的应用，这大大的拓展了无人机本身的用途。由于无人机技术的发展，无人机应用的情景越来越多样化，往往需要包含多台无人机的无人机集群协同合作来完成任务。但是对于无人机集群的控制决策往往不灵活，导致了无人机集群的资源浪费严重，任务完成效率低下。
技术实现思路
本专利技术的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供无人机集群的任务派遣决策方法及系统，实现了灵活的任务派遣决策。本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：本专利技术的第一方面，无人机集群的任务派遣决策方法，包括以下步骤：初始化参数；接收新任务，分别计算各台无人机抵达所述新任务的任务地点的距离和飞行时间；依次将符合要求的无人机按照与所述任务地点距离由近至远排序后加入任务队列，其中所述符合要求的无人机为装备有能完成所述新任务的资源且处于无任务状态的无人机；按照设定时间间隔地向所述任务队列中的无人机发送执行指令，直至判断任务完成。根据本专利技术的第一方面，无人机集群的任务派遣决策方法，还包括以下步骤：当判断得到任务完成，向正飞往所述任务地点的所述无人机发送返航信号；使接收到所述返航信号的所述无人机向距离其最近的地面控制站返航。根据本专利技术的第一方面，所述初始化参数包括以下步骤：对所述无人机集群中的各台无人机进行标号并确定坐标位置；对各个地面控制站进行标号并确定坐标位置；初始化资源参数；初始化任务参数。根据本专利技术的第一方面，所述判断任务完成包括以下步骤：接收执行完任务的无人机回传的图像；利用深度学习算法分析回传的图像；根据图像分析结果计算火势情况以判断任务是否完成。根据本专利技术的第一方面，所述资源包括灭火弹和电量；所述资源参数包括根据所述电量计算的最大飞行距离和最大飞行时间以及用于标记是否携带灭火弹的灭火弹标记参数。根据本专利技术的第一方面，所述装备有能完成所述新任务的资源的无人机满足以下条件：所述灭火弹标记参数设置为1，所述最大飞行距离大于抵达所述任务地点的距离与所述任务地点离最近的所述地面控制站的距离之和，所述最大飞行时间大于抵达所述任务地点的飞行时间与从所述任务地点至最近的所述地面控制站的飞行时间之和；所述处于无任务状态的无人机满足以下条件：所述任务参数设置为0。根据本专利技术的第一方面，所述依次将符合要求的无人机按照与所述任务地点距离由近至远排序后加入任务队列具体包括以下步骤：将装备有能完成所述新任务的资源且处于无任务状态的无人机根据其与所述任务地点的距离由近至远排列；将排列的无人机按照每n台为一组组成无人机组加入任务队列；所述按照设定时间间隔地向所述任务队列中的无人机发送执行指令具体为：按照设定时间间隔地向所述任务队列中的所述无人机组发送执行指令。根据本专利技术的第一方面，无人机集群的任务派遣决策方法，还包括以下步骤：根据不同的新任务建立不同的任务队列；当已经处于第一任务对应的任务队列中的无人机满足以下条件：其与第二任务的任务地点的距离小于其与第一任务的任务地点的距离，则将该无人机从第一任务对应的任务队列迁移至第二任务对应的任务队列中；对第一任务对应的任务队列和第二任务对应的任务队列重新编排无人机组。根据本专利技术的第一方面，无人机集群的任务派遣决策方法，还包括以下步骤：接收返航途中的无人机的坐标位置和资源信息；计算返航途中的无人机是否装备有能完成所述新任务的资源；对装备有能完成所述新任务的资源的返航途中的无人机发送执行指令。本专利技术的第二方面，无人机集群的任务派遣决策系统，其特征在于，用于执行如本专利技术的第一方面所述的无人机集群的任务派遣决策方法，所述系统包括：无人机集群，所述无人机集群包括多台无人机；多个地面控制站，用于中继控制信号以及供所述无人机补充资源；控制后台，所述控制后台包括：初始化模块，用于初始化参数；任务接收模块，用于接收新任务；第一计算模块，用于计算各台无人机抵达所述新任务的任务地点的距离和飞行时间；队列编排模块，用于依次将符合要求的无人机按照与所述任务地点距离由近至远排序后加入任务队列，其中所述符合要求的无人机为装备有能完成所述新任务的资源且处于无任务状态的无人机；命令发送模块，用于按照设定时间间隔地向所述任务队列中的无人机发送执行指令；任务判断模块，用于判断任务是否完成。上述技术方案至少具有以下的有益效果：由于无人机集群数量众多，任务繁杂，容易造成控制混乱。该任务派遣决策能精准地控制多台无人机执行任务直至任务完成，灵活多变，合理利用资源，提高任务完成效率。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明下面结合附图和实例对本专利技术作进一步说明。图1是本专利技术实施例无人机集群的任务派遣决策方法的流程图；图2是多任务情况下的无人机集群的任务派遣决策的示意图；图3是返航情况下的无人机集群的任务派遣决策的示意图；图4是本专利技术实施例无人机集群的任务派遣决策装置的结构图。具体实施方式本部分将详细描述本专利技术的具体实施例，本专利技术之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本专利技术的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本专利技术保护范围的限制。在本专利技术的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。本专利技术的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属
技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本专利技术中的具体含义。参照图1，本专利技术的实施例，提供了无人机集群的任务派遣决策方法，包括以下步骤：步骤S10、初始化参数；步骤S20、接收新任务，分别计算各台无人机抵达所述新任务的任务地点的距离和飞行时间；步骤S30、依次将符合要求的无人机加入任务队列，其中所述符合要求的无人机为装备有能完成所述新任务的资源、处于无任务状态且与所述任务地点距离最近的无人机；步骤S40、照设定时间间隔地向所述任本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，包括以下步骤：/n初始化参数；/n接收新任务，分别计算各台无人机抵达所述新任务的任务地点的距离和飞行时间；/n依次将符合要求的无人机按照与所述任务地点距离由近至远排序后加入任务队列，其中所述符合要求的无人机为装备有能完成所述新任务的资源且处于无任务状态的无人机；/n按照设定时间间隔地向所述任务队列中的无人机发送执行指令，直至判断任务完成。/n

【技术特征摘要】
1.无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
初始化参数；
接收新任务，分别计算各台无人机抵达所述新任务的任务地点的距离和飞行时间；
依次将符合要求的无人机按照与所述任务地点距离由近至远排序后加入任务队列，其中所述符合要求的无人机为装备有能完成所述新任务的资源且处于无任务状态的无人机；
按照设定时间间隔地向所述任务队列中的无人机发送执行指令，直至判断任务完成。


2.根据权利要求1所述的无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，还包括以下步骤：
当判断得到任务完成，向正飞往所述任务地点的所述无人机发送返航信号；
使接收到所述返航信号的所述无人机向距离其最近的地面控制站返航。


3.根据权利要求1所述的无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，所述初始化参数包括以下步骤：
对所述无人机集群中的各台无人机进行标号并确定坐标位置；
对各个地面控制站进行标号并确定坐标位置；
初始化资源参数；
初始化任务参数。


4.根据权利要求1所述的无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，所述判断任务完成包括以下步骤：
接收执行完任务的无人机回传的图像；
利用深度学习算法分析回传的图像；
根据图像分析结果计算火势情况以判断任务是否完成。


5.根据权利要求1所述的无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，所述资源包括灭火弹和电量；所述资源参数包括根据所述电量计算的最大飞行距离和最大飞行时间以及用于标记是否携带灭火弹的灭火弹标记参数。


6.根据权利要求5所述的无人机集群的任务派遣决策方法，其特征在于，所述装备有能完成所述新任务的资源的无人机满足以下条件：所述灭火弹标记参数设置为1，所述最大飞行距离大于抵达所述任务地点的距离与所述任务地点离最近的所述地面控制站的距离之和，所述最大飞行时间大于抵达所述任务地点的飞行时间与从所述任务地点至最近的所述地面控制站的飞行时间之和；所述处于无任务状态的无人机满足以下条件：所述任务参数设置为0。


7.根据权利要求1所述的无人机...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯琪锐，宋甜睿，余翠琳，翟懿奎，周文略，吴时金，冯荣华，邝树汉，姚如良，
申请(专利权)人：五邑大学，广东新拓计算机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44