基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其包括：触发无人机集群协同分配任务开始条件，向无人机集群发送任务指令；对无人机集群的未来任务进行规划，得到未来任务信息，计算得到所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径信息，得到所述无人机集群的有效未来任务的任务收益信息；构建并利用无人机集群协同任务分配优化模型，得到无人机集群的任务分配结果；对所述无人机集群的任务分配结果进行判断，得到最终的无人机集群协同任务分配结果。本发明专利技术高效率地将各类任务合理分配给无人机编队，使系统的各种性能指标尽可能达到极值，发挥无人机编队协同工作效能，使无人机任务分配的有效性和实时性有了很大的提高。大的提高。大的提高。

【技术实现步骤摘要】
基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法


[0001]本专利技术涉及智能无人机集群领域，尤其涉及一种基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法。

技术介绍

[0002]目前，集群智能化是无人机未来重要发展方向，形成规模效应的无人集群能够解决现有无人机功能单一、可靠性差、智能性低的问题，可以完成更为复杂困难的任务和工作。协同任务分配是无人集群智能的关键技术之一，该技术能够在对任务执行能力实时评估基础上，进行任务的重分配，实现无人集群的智能决策，提升执行任务的工作效能。因此，研究无人机集群的协同任务分配算法具有重要意义。

技术实现思路

[0003]针对无人机集群的协同任务分配难题，本专利技术实施例第一方面公开了一种基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其应用情景为无人机集群对多个任务目标执行摧毁作战任务，所述方法包括：
[0004]S1，触发无人机集群协同分配任务开始条件，向无人机集群发送任务指令；所述触发无人机集群协同分配任务开始条件，包括无人机集群侦察到新目标、无人机集群的现有任务完成、无人机集群的现有任务失败；所述无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其特征在于，方法包括：S1，触发无人机集群协同分配任务开始条件，向无人机集群发送任务指令；所述触发无人机集群协同分配任务开始条件，包括无人机集群侦察到新目标、无人机集群的现有任务完成、无人机集群的现有任务失败；所述无人机集群协同分配的任务的种类，包括搜索任务、分类任务、攻击任务和检测任务；S2，所述无人机集群的每个无人机，响应于所述任务指令，获取无人机集群与目标的位置、姿态和状态信息；S3，利用所述目标的状态信息，对无人机集群的未来任务进行规划，得到所述无人机集群的未来任务信息；所述无人机集群的未来任务信息包括任务种类信息和任务执行信息；所述任务种类信息包括搜索任务信息、分类任务信息、攻击任务信息和检测任务信息，所述任务执行信息包括自杀式攻击和非自杀式攻击；S4，利用所述无人机集群与目标的位置、姿态和状态信息，无人机集群的未来任务信息，对所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径进行计算，得到所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径信息；S5，利用预设的任务过滤准则，对所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径信息和所述无人机集群的未来任务信息进行处理，得到无人机集群的有效未来任务；S6，利用收益估算准则，对所述无人机集群的有效未来任务的收益进行计算，得到所述无人机集群的有效未来任务的任务收益信息；S7，基于所述无人机集群的有效未来任务的任务收益信息，构建无人机集群协同任务分配优化模型；S8，利用所述无人机集群协同任务分配优化模型，对所述无人机集群的未来任务信息进行处理，得到无人机集群的任务分配结果；S9，对所述无人机集群的任务分配结果进行判断：当所述无人机集群的任务分配结果都是搜索任务时，完成无人机集群协同任务分配；当所述无人机集群的任务分配结果包含非搜索任务时，将所述非搜索任务中的任务路径长度最短的任务，作为最终的无人机集群协同任务分配结果。2.如权利要求1所述的基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其特征在于，所述利用预设的任务过滤准则，对所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径信息和所述无人机集群的未来任务信息进行处理，得到无人机集群的有效未来任务，包括：S51，利用路径过滤准则，对所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径信息进行处理，得到第一无效未来任务；S52，利用任务信息过滤准则，对所述无人机集群的未来任务信息进行处理，得到第二无效未来任务；S53，将所述第一无效未来任务和第二无效未来任务从所述无人机集群执行的未来任务中进行滤除，得到无人机集群的有效未来任务。3.如权利要求2所述的基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其特征在于，所述利用任务过滤准则，对所述无人机集群执行当前任务与未来任务的总路径信息进行处
理，得到第一无效未来任务，包括：对所述无人机集群执行某未来任务与执行当前任务的总路径长度，与执行当前任务所需的路径长度之间关系进行判断：如果所述总路径长度比执行当前任务所需的路径长度短，判定所述未来任务为第一无效未来任务；如果所述总路径长度比执行当前任务所需的路径长度长，判定所述未来任务为有效未来任务。4.如权利要求1所述的基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其特征在于，所述利用任务信息过滤准则，对所述无人机集群的未来任务信息进行处理，得到第二无效未来任务，包括：对所述无人机集群的任务种类信息和任务执行信息进行判别：如果所述无人机集群的任务种类信息为攻击任务，且所述任务执行信息为自杀式攻击，判定所述攻击任务的未来任务为第二无效未来任务；否则，判定所述攻击任务的未来任务为有效未来任务。5.如权利要求1所述的基于集群优化的无人机集群协同任务分配方法，其特征在于，所述利用收益估算准则，对所述无人机集群的有效未来任务的收益进行计算，得到所述无人机集群的有效未来任务的任务收益信息，包括：利用收益估算准则，对所述无人机集群执行有效未来任务的搜索任务、分类任务、攻击任务、检测任务的任务收益分别进行计算，其中：所述搜索任务的任务收益GS的计算表达式为：GS＝MAXPT*(TL/TT)*K1；其中，MAXPT为所述无人机执行任务的目标的价值的最大值，剩余飞行时间TL和总飞行时间TT分别为无人机执行完当前任务后剩余的任务路径长度的飞行时间和无人机飞行总路径所需要的飞行时间，K1为第一比例系数，取值为某常数值；所述分类任务的任务收益GF的计算表达式为：GF＝(RQ*JH*PT+PT*((TL
‑
RF/VU)/TT))*K2；其中，识别质量RQ为无人机的目标识别效果的评估值，击毁成功率JH为无人机执行攻击任务时成功击毁目标的概率，目标价值PT为无人机执行攻击任务成功摧毁目标，对于整体任务的贡献度，整体任务为整个无人机集群所完成的任务，分类任务路径长度RF为无人机执行所述分类任务飞行的路径长度，VU为无人机飞行速度，K2为第二比例系数，其取值为某常数值；所述攻击任务的任务收益GG的计算表达式为：GG＝(RW*JH*PT
‑
PT*(RG/(BVU*TT)))*K3；其中，识别成功...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘策越，雍婷，常亮，郭强，张先国，任传伦，周启晨，徐明烨，张宇，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所中电科网络空间安全研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：