基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法及装置、多无人船快速任务构型方法,涉及多无人船任务规划技术领域。本发明专利技术采用所述构型运动模型获得多无人船完成任务的执行序列，使得多无人船在能量消耗最低的同时，最快完成任务。本发明专利技术所述的构型方法为：根据每艘无人船的最大额定运动速度，得到每艘无人船从初始位置到完成任务所需的时隙数，根据所述时隙数，获得每艘无人船的最大运动速度再根据每艘无人船的运动方向，获得所有无人船的聚集运动模型然后根据每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小、每艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离和每艘无人船聚集运动的步长，获得所有无人船的构型运动模型。本发明专利技术适用于多无人船快速完成任务。无人船快速完成任务。无人船快速完成任务。
【技术实现步骤摘要】
基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法及装置、多无人船快速任务构型方法
[0001]本专利技术涉及多无人船任务规划
技术介绍
[0002]随着人类对水域资源的不断探索，无人航行领域也逐渐得到了迅速发展。无人船自身具有高灵活性等特点，在海域执行危险任务时能够很大程度减少人员伤亡、降低成本损耗，因此被广泛应用于执行复杂且重复的海面任务。由于水面环境复杂多变，且存在一些障碍物影响，导致无人船的发展程度较为缓慢，尤其是在多无人船的协同领域。除此之外，单艘无人船的航行能力并不能满足实际任务执行的需求，多无人船的协作规划已成为重要的发展趋势，未来多无人船将更加广泛应用于科研探索、搜索救援、水下测绘、安防巡逻等多领域海面任务执行场景。
[0003]伴随着无人船技术越来越成熟，多无人船的任务构型引起了社会各界的高度重视。目前存在的一些任务构型无人船大多未考虑能量消耗问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，采用所述构型运动模型获得多无人船完成任务的执行序列，使得多无人船在能量消耗最低的同时，最快完成任务。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]本专利技术提供一种基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，所述方法为：
[0007]S1、获得最大运动速度的步骤：根据每艘无人船的最大额定运动速度，得到每艘无人船从初始位置到完成任务所需的时隙数，根据所述时隙数，获得每艘无人船的最大运动速度；
[0008]S2、获得聚集运动模型的步骤：根据所述每艘无人船的最大运动速度和每艘无人船的运动方向，获得所有无人船的聚集运动模型；
[0009]S3、获得构型运动模型的步骤：根据所述所有无人船的聚集运动模型、每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小、每艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离和每艘无人船聚集运动的步长，获得所有无人船的构型运动模型。
[0010]进一步，还有一种优选实施例，上述步骤S1中的第i艘无人船的时隙数表示为：
[0011][0012]其中，V
max
为无人船的最大额定运动速度，ΔT为无人船位置更新时隙长度，为第i艘无人船从初始位置到必过点处的距离。
[0013]进一步，还有一种优选实施例，上述步骤S1中的第i艘无人船的最大运动速度表示为：
[0014][0015]进一步，还有一种优选实施例，上述步骤S2中第i艘无人船的聚集运动模型包括三个时隙的聚集运动模型，分别表示为：
[0016]第一个时隙的聚集运动模型：
[0017][0018]第二个时隙的聚集运动模型:
[0019][0020]第三个时隙的聚集运动模型：
[0021][0022]其中，x
i
(k)和y
i
(k)为第i艘无人船第k个时隙的位置信息，α
i
为第i艘无人船的运动方向。
[0023]进一步，还有一种优选实施例，上述步骤S3具体为：
[0024]当无人船的构型运动模型为所述第一个时隙的聚集运动模型；
[0025]当无人船的构型运动模型为所述第二个时隙的聚集运动模型；
[0026]当无人船的构型运动模型为所述第三个时隙的聚集运动模型；
[0027]其中，step
i
为第i艘无人船聚集运动的步长，l
is
为第i艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离，l
i
为第i艘无人船到必过点处的距离。
[0028]本专利技术还提供一种多无人船快速任务构型方法，所述构型方法是采用无人船构型运动模型实现的，所述无人船构型运动模型是基于上述任意一项所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法获取的，所述构型方法为：
[0029]A1、根据每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小，确定所有无人船完成任务
的优先级；
[0030]A2、根据所述所有无人船完成任务的优先级，采用所述构型运动模型依次获得每艘无人船完成任务构型所包含的聚集运动次数和构型运动的开始时间；
[0031]A3、根据所述每艘无人船完成任务构型所包含的聚集运动次数和构型运动的开始时间，获得所有无人船完成任务的执行序列。
[0032]进一步，还有一种优选实施例，上述步骤A1具体为：
[0033]根据无人船i从初始位置到必过点处的距离为无人船j从初始位置到必过点处的距离为则无人船i和无人船j完成任务的优先级表示为：
[0034][0035]本专利技术提供一种基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建装置，所述装置包括：
[0036]获得最大运动速度的装置：用于根据每艘无人船的最大额定运动速度，得到每艘无人船从初始位置到完成任务所需的时隙数，根据所述时隙数，获得每艘无人船的最大运动速度的存储装置；
[0037]获得聚集运动模型的装置：根据所述每艘无人船的最大运动速度和每艘无人船的运动方向，获得所有无人船的聚集运动模型的存储装置；
[0038]获得构型运动模型的装置：用于根据所述所有无人船的聚集运动模型、每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小、每艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离和每艘无人船聚集运动的步长，获得所有无人船的构型运动模型的存储装置。
[0039]本专利技术提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述任一项所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法或上述任意一项所述的多无人船快速任务构型方法。
[0040]本专利技术提供一种计算机设备，该设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行上述任一项所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法或上述任意一项所述的多无人船快速任务构型方法。
[0041]本专利技术具有的有益效果为：本专利技术提供一种基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，利用所述构型运动模型获得多无人船完成任务的执行序列，使得多无人船在能量消耗最低的同时，最快完成任务。
[0042]同时产生了如下几个优点：
[0043]1、本专利技术提供了一种基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，采用无人船的聚集运动模型包含三个时隙的聚集运动模型，为无人船的聚集行为提供了可行的基础。
[0044]2、本专利技术提供了一种基于生物聚集特性的多无人船快速任务构型方法，采用无人船的构型运动模型可以得到每艘无人船聚集行为所包含的聚集运动的次数和构型运动的开始时间，进而获得所有无人船完成任务的执行序列，使得可以在能量消耗最低的同时，更
加快速的完成任务。
[0045]3、本专利技术提供了一种基于生物聚集特性的多无人船快速任务构型方法，采用无人船沿无人船与必过点的直线方向运动，使得无人船可以以最低的能耗完成任务。
[0046]4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，其特征在于，所述方法为：S1、获得最大运动速度的步骤：根据每艘无人船的最大额定运动速度，得到每艘无人船从初始位置到完成任务所需的时隙数，根据所述时隙数，获得每艘无人船的最大运动速度；S2、获得聚集运动模型的步骤：根据所述每艘无人船的最大运动速度和每艘无人船的运动方向，获得所有无人船的聚集运动模型；S3、获得构型运动模型的步骤：根据所述所有无人船的聚集运动模型、每艘无人船的初始位置到必过点的距离大小、每艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离和每艘无人船聚集运动的步长，获得所有无人船的构型运动模型。2.根据权利要求1所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，其特征在于，所述步骤S1中的第i艘无人船的时隙数表示为：其中，V
max
为无人船的最大额定运动速度，ΔT为无人船位置更新时隙长度，为第i艘无人船从初始位置到必过点处的距离。3.根据权利要求1所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，其特征在于，所述步骤S1中的第i艘无人船的最大运动速度表示为：4.根据权利要求1所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，其特征在于，所述步骤S2中第i艘无人船的聚集运动模型包括三个时隙的聚集运动模型，分别表示为：第一个时隙的聚集运动模型：第二个时隙的聚集运动模型:第三个时隙的聚集运动模型：
其中，x
i
(k)和y
i
(k)为第i艘无人船第k个时隙的位置信息，α
i
为第i艘无人船的运动方向。5.根据权利要求4所述的基于生物聚集特性的无人船构型运动模型构建方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：当无人船的构型运动模型为所述第一个时隙的聚集运动模型；当无人船的构型运动模型为所述第二个时隙的聚集运动模型；当无人船的构型运动模型为所述第三个时隙的聚集运动模型；其中，step
i
为第i艘无人船聚集运动的步长，l
is
为第i艘无人船完成聚集运动后到必过点的距离，l
i
为第i艘无人船到必过点处的距离。6.多无人船快速任务构型方法，其特征在于，所述构型方法是采用无人...
【专利技术属性】
技术研发人员：王桐，宋伟，欧阳敏，张鹏，韦正现，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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