【技术实现步骤摘要】
一种植保无人飞机集群作业任务分配方法和装置
本专利技术涉及植保无人机集群作业
，具体而言涉及一种植保无人飞机集群作业任务分配方法和装置。
技术介绍
植保无人机具有快速、高效、适应性广等显著特点，其作业灵活，无需起降跑道，可以适应丘陵、山区、坡地、水田等复杂地形，近年来在中国得到迅速发展，年累积作业面积已超过5亿亩次。但植保无人机受机具载重量的限制(低于20kg)，单架次作业面积一般不超过30亩，在实际作业过程中，机具需浪费40％的作业时间用于频繁起降、更换电池和加注农药。为了提高作业效率，部分企业和科研团队开展了一控多机的作业技术研究，目前的研究工作主要集中在组网通讯和系统硬件开发，其中最具代表性的为广州极飞科技公司2019年推出了P-30XP型植保无人机，大疆创新公司2019年推出的T-20型植保无人机，支持一人控制两台以上机具同时作业。但其作业路径规划方式较为单一，将田块按照机具的作业能力进行简单划分，各个机具采用各自独立的航线进行排序作业。只考虑全覆盖路径规划，很少考虑机具间的协同与配合，在实际作业中易产生起降冲突和任务分配不合理的情况。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种植保无人飞机集群作业任务分配方法和装置，在保证航路全覆盖的基础上，综合时间和能耗两个约束条件，建立最短飞行距离和最优时间分配双层决策方法，降低时间冲突、提高作业效率。为达成上述目的，结合图1，本专利技术提出一种植保无人飞机集群作业任务分配方法，所述分配方法包括以下步骤：S1，根据输入的田...
【技术保护点】
1.一种植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，所述分配方法包括以下步骤：/nS1，根据输入的田块参数和植保无人飞机参数，将作业田块划分成N个子田块，每个子田块的作业要求相同，并且只对应一个无人飞机，定义N个子田块集合为H
【技术特征摘要】
1.一种植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，所述分配方法包括以下步骤：
S1，根据输入的田块参数和植保无人飞机参数，将作业田块划分成N个子田块，每个子田块的作业要求相同，并且只对应一个无人飞机，定义N个子田块集合为Hj，j＝1,2,3,…,N；
S2，根据预设的分配原则将所有子田块分配给所有参与作业的植保无人飞机，所述预设的分配原则为：单个植保无人飞机被分配至少一个子田块，每个子田块只能被分配一次且所有子田块均被分配；
S3，在给定植保无人飞机数量、田块数量K、子田块数量N，以及作业时间矩阵(T)K×N和进/出田块的距离矩阵为(L1)K×N、(L2)K×N的基础上，采用MOSELA算法寻找最优的作业分配矩阵(X)K×N；
S4，根据最优作业分配矩阵(X)K×N和飞机作业时间矩阵(T)K×N，确定子田块的作业时间矩阵(T’)N×1；结合预设的装配规则，定义子田块的作业顺序矩阵(SE)N×1，所述预设的装配规则为每个无人飞机降落后，均进行包括电池更换、药箱更换在内的装配任务，但同一时刻只有一架无人飞机执行装配任务；
S5，采用遗传算法对子田块的作业顺序矩阵(SE)N×1进行优化。
2.根据权利要求1所述的植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，步骤S1中，所述根据输入的田块参数和植保无人飞机参数，将作业田块划分成N个子田块的过程包括以下步骤：
S11，将相同的作业要求的田块放入同一集合，共计M个集合；
S12，根据植保无人飞机的一次起/降的作业面积，对M个集合内的所有田块作进一步田块处理，包括相邻小田块合并、大田块分割操作；
S13，提取M个集合内的所有子田块，设子田块数量为N，定义N个子田块集合为Hj，j＝1,2,3,…,N。
3.根据权利要求1所述的植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，步骤S1中，步骤S2中，所述根据预设的分配原则将所有子田块分配给所有参与作业的植保无人飞机是指：
定义植保无人机作业分配矩阵为(X)K×N，其中分配参数xij赋值定义为：
其中，j＝1,2,3,…,N。
4.根据权利要求3所述的植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，步骤S1中，步骤S3中，所述采用MOSELA算法寻找最优的作业分配矩阵(X)K×N的过程包括以下步骤：
S31，输入种群规模S、子族群数s、族群的青蛙个体num、总群迭代次数D和族群迭代次数I；
S32，初始化青蛙总群P＝{X1,X2,…,XS}；
S33，计算适应值，并按降序排列，进行族群划分；
S34，族群内部进化：根据下述公式，各子群体进行第一次跳跃：
其中：Xb和Xw分别为子族群的最优个体和最差个体；
S35，第一次族群合并：按照适应值进行降序排列，结合下述公式，整个族群进行第二次跳跃：
其中：Xg和Xw分别为整个族群的最优个体和最差个体；
S36，第二次族群合并：按照适应值进行降序排列，结合下述公式，将族群最弱个体进行第三次跳跃：
(Xw)′＝rand(X),X∈QM×N
其中：rand(X)表示在可行解空间随机产生一个决策矩阵；
S37，判断当前循环次数是否小于总群迭代次数D，如果小于，转入步骤S33，否则，输出最优个体X1；
其中，种群更新相关参数定义如下：
设矩阵X1∈QM×N、X2∈QM×N，其中QM×N为可行解空间，定义矩阵表示X2与X1间的差异矩阵，表示矩阵间的按异位或操作符；
z′＝cut(z,k)的含义为：截取一维数组z的前k列，保存到新的一维数组z’中；
(X1)′＝F(B,φ)的含义为：根据差异矩阵B对矩阵X进行逼近矩阵B的更新，统计B各列的元素和，若元素和大于0则将该列号保存至一维数组z中，操作符φ的定义为：
φ＝～(B,X1,cut(z,ri(n)))
其中：n为数组z的长度，ri(n)表示区间[1,n]内的任意整数；“～”表示根据z’指定的列号ri(n)，将X1在该列的元素修正与B元素排列保持一致；
的含义为：对矩阵X1按照操作符进行变异操作，操作符的定义为：
式中：switch(r1,r2)表示交换矩阵中的r1行和r2行，swicth(c1,c2)表示交换矩阵中的c1列和c2列。
5.根据权利要求4所述的植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，步骤S1中，步骤S33中，所述进行族群划分的过程包括以下步骤：
S331，定义个体t的适应值函数FV1如下，
S332，将个体的适应值作为族群划分的参照，根据FV1t的大小，进行降序排列，则第i个子群体内的个体分别为：
{FV1k|k∈[(i-1)×num+1,i×num]}
其中，i＝1,2,3,…,s。
6.根据权利要求4所述的植保无人飞机集群作业任务分配方法，其特征在于，步骤S1中，步骤S34中，所述族群内部进化的过程包括以下步骤：
S341，根据下述公式，向子群体最优个体进行跳跃：
S342，引入用于检测是否存在未分配到田块的植保无人飞机的变异算子，采用变异算子进行变异检测和处理：
(Xw)″＝F((Xw)′,switch([r0,rm],c))
式中：r0表示矩阵(Xw)′行元素和为0的行号；rm表示矩阵(Xw)′行元素和为最大的行号；c表示rm中值为1的任意列号；switch([r0,rm],c)表示在...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙竹，徐阳，薛新宇，顾伟，彭斌，
申请(专利权)人：农业农村部南京农业机械化研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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