基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法组成比例

本发明专利技术提供一种基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，包括：建立基于任务切片的异构多无人机协同任务分配模型；异构无人机对目标执行所分配子任务；建立异构多无人机协同任务分配评价指标函数；初始化量子镜像鲭鲨群并设定参数；定义并计算量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离；根据量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离对全部量子镜像鲭鲨排序；量子镜像鲭鲨依次执行围绕、追踪、游曳和沉浮模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子镜像鲭鲨的量子位置；应用贪心选择策略，选择量子镜像鲭鲨的量子位置；演进终止判断，输出任务分配方案。本发明专利技术设计了量子镜像鲭鲨优化机制以高效实现异构多无人机协同任务分配方案的求解过程。过程。过程。

【技术实现步骤摘要】
基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法


[0001]本专利技术涉及一种基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，属于无人机任务规划领域。

技术介绍

[0002]面对日趋复杂的环境，单架无人机难以对若干目标同时完成多项任务，异构多无人机协同完成作务已成为必然。异构多无人机协同任务分配，综合考虑任务时间、任务时序、机载性能、航迹可行和多机协同等约束，统筹优化异构多无人机协同任务分配成本和收益，并离线或实时地将具体目标和任务分配给各机。
[0003]近年来，已有学者对异构多无人机协同任务分配方法进行了一定的研究。梁国强等(梁国强,康宇航,邢志川,尹高扬.基于离散粒子群优化的无人机协同多任务分配[J].计算机仿真,2018,35(02):22
‑
28.)以通用模型CMTAP为基础，将异构多无人机协同任务分配的任务时序约束和多机协同约束融入到粒子群算法的粒子矩阵型编码中，将无人机弹药约束和任务时间约束融入到粒子更新过程中，并设计了符合实际问题离散域特点的粒子位置和速度更新的交叉策略和变异策略。王宇琦等(王宇琦,张安,毕文豪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：建立基于任务切片的异构多无人机协同任务分配模型；步骤二：异构无人机对目标执行所分配子任务；步骤三：建立异构多无人机协同任务分配评价指标函数；步骤四：初始化量子镜像鲭鲨群并设定参数；步骤五：定义并计算量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离；步骤六：根据量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离对全部量子镜像鲭鲨排序；步骤七：量子镜像鲭鲨依次执行围绕、追踪、游曳和沉浮模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子镜像鲭鲨的量子位置；步骤八：应用贪心选择策略，选择量子镜像鲭鲨的量子位置；计算第g代和第g+1代量子镜像鲭鲨在镜面与猎物的距离，在量子位置集合中贪婪选择h个在镜面距离猎物较近的量子位置作为g+1代量子镜像鲭鲨的量子位置i＝1,2,...,h；步骤九：演进终止判断，输出任务分配方案；判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，则令g＝g+1，返回步骤六；若达到，则终止演进，将最后一代量子镜像鲭鲨群最优镜面量子位置的映射镜态进行维度变换后作为异构多无人机协同任务分配矩阵输出。2.根据权利要求1所述的基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，其特征在于，步骤一具体包括：协同任务分配矩阵q＝{q
m,k
|q
m,k
∈[1,N]}
M
×
K
，其中，q
m,k
表示分配无人机q
m,k
到目标m处执行子任务k，N为异构无人机数，M为目标数，K为对每个目标所需执行的子任务数，对协同任务分配矩阵进行任务切片得q＝[q1,q2,...,q
K
]，q
k
为子任务k分配矩阵，k＝1,2,...,K；在无人机机库不唯一的假设下，第n个无人机机库位置s
′
n
＝[x
′
n
,y
′
n
]
T
，第m个目标位置s
″
m
＝[x
″
m
,y
″
m
]
T
，n＝1,2,...,N，m＝1,2,...,M，上标T表示转置；无人机航行速度矩阵v＝[v1,v2,...,v
N
]，无人机机载性能矩阵c＝[c1,c2,...,c
N
]，协同任务概率矩阵p＝{p
m,n,k
|p
m,n,k
∈[0,1]}
M
×
N
×
K
，子任务执行时间矩阵其中，v
n
表示无人机n航行速度，c
n
表示无人机n所能执行的最大任务数，p
m,n,k
表示无人机n对目标m成功执行子任务k的概率，表示对每个目标执行子任务k所需时间，n＝1,2,...,N，m＝1,2,...,M，k＝1,2,...,K；始化无人机协同时间矩阵t＝[t1,t2,...,t
N
]、航行时间矩阵t
′
＝[t
′1,t
′2,
…
,t
′
N
]、滞留时间矩阵t
″
＝[t
″1,t
″2,
…
,t
″
N
]和工作时间矩阵t
″′
＝[t
″′1,t
″′2,
…
,t
″′
N
]为全零阵，其中，t
n
＝t
′
n
+t
″
n
+t
″′
n
，t
n
、t
′
n
、t
″
n
和t
″′
n
分别为无人机n当前协同、航行、滞留和工作时间，n＝1,2,
…
,N；初始化目标受制时间矩阵为全零阵，其中，表示目标m受制时间，m＝1,2,
…
,M；初始化无人机当前位置标识向量χ＝[χ1,χ2,
…
,χ
N
]和目的位置标识向量γ＝[γ1,γ2,
…
,γ
N
]为全零向量，其中，若χ
n
＝0，则表示无人机n当前处于机库位置；若χ
n
≠0，则表示无人机n当前处于目标m位置，s.t.m＝χ
n
；若γ
n
＝0，则表示无人机n目的位置为机库；若γ
n
≠0，则表示无人机n目的位置为目标m，s.t.m＝γ
n
。3.根据权利要求1所述的基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，其特征在于，步骤二具体包括：(1)初始化子任务标号k＝1；
(2)初始化无人机编号n＝1；(3)判断是否满足n≤N，若满足，则继续执行；若不满足，则转至步骤二(7)继续执行；(4)判断无人机n是否需要执行子任务k，即判断是否满足其中，其中，表示矩阵元素个数提取，且满足元素值为n；若满足，则设定无人机...

【专利技术属性】
技术研发人员：高洪元，陈世聪，崔志华，程建华，杜亚男，赵海军，郭瑞晨，李慧爽，杜子怡，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：