一种城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法，包括如下步骤：(1)无人机控制系统信息获取。(2)无人机控制系统建模无人机协同部署与任务分配优化问题。(3)无人机控制系统优化无人机部署方案：当任务分配方案A

【技术实现步骤摘要】
一种城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法


[0001]本专利技术涉及无人机控制领域，尤其涉及一种城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着智能化技术的发展，“智慧城市”建设逐渐成为了现代城市的发展趋势和目标，而对城市进行智能控制的前提是对城市进行有效的环境感知。现有的城市环境感知信息主要来源于城市中部署的地面传感器，例如摄像头、环境监测站等，难以满足城市智能感知的需求，其存在的主要问题总结如下：(1)城市环境复杂、遮挡多，现有传感器位置固定，难以对非视距内(non
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line of sight)的环境进行感知,无法实现对城市的全域覆盖；(2)城市感知传感器大多只具有感知探测功能，不具备计算能力，因此感知的数据需要传输到云端进行计算处理，传输数据量大，延时高，难以保证感知环境的实时性；(3)多传感器之间独立进行环境感知，无法进行有效协同，感知效率较低。
[0003]为了克服现有城市环境智能感知的局限，可以通过无人机搭载具备通信、感知、计算能力的传感器单元，对城市环境进行智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(10)，无人机控制系统信息获取：云端通过对城市环境感知的态势信息的智能分析预测，生成相应的感知任务指令，并发送任务信息至无人机控制系统；地面传感器根据感知信息，将待卸载给无人机的计算任务发送至无人机控制系统；无人机实时反馈自身所剩资源、通信范围、感知范围等信息至无人机控制系统；步骤(20)，无人机控制系统建模无人机协同部署与任务分配优化问题：无人机控制系统根据感知的性能指标和无人机部署及资源约束，建模无人机协同部署与任务分配优化问题；步骤(30)，无人机控制系统优化无人机部署方案：当任务分配方案A
opt
给定时，设计差分进化算法，优化生成无人机部署方案；步骤(40)，无人机控制系统优化任务分配方案：当无人机方案部署D
opt
给定时，设计基于贪婪重构的离散粒子群算法，优化生成任务分配方案；步骤(50)，无人机控制系统生成无人机协同部署与任务分配方案：利用迭代机制交替优化无人机部署与任务分配，生成最终的无人机协同部署与任务分配方案，并下发至无人机执行；无人机将获取感知信息发送至云端，云端通过分析整合多无人机的感知信息，实现对城市环境整体态势信息的获取。2.根据权利要求1所述的城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法，其特征在于：步骤(10)无人机控制系统信息获取步骤包括：步骤(11)，云端通过对城市环境感知的态势信息的智能分析预测，生成感知任务指令集合同时地面传感器根据感知信息生成计算任务指令并将两类任务指令集合发送至无人机控制系统；对于感知任务其包含一个待探测的区域对于计算任务其包含任务来源传感器的位置总的任务集合记为步骤(12)，系统中的无人机集合为无人机实时回传自身所剩余的资源Q
resource
至无人机控制系统；同时，无人机u具有有限的感知范围S
u
和通信范围C
u
，并将其回传至无人机控制系统。3.根据权利要求1所述的城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法，其特征在于：步骤(20)无人机控制系统建模无人机协同部署与任务分配优化问题步骤包括：步骤(21)，定义优化变量无人机部署矩阵及任务分配矩阵，其中无人机部署矩阵记为d
u
表示无人机u的三维位置坐标，D表示了所有无人机的位置部署方案；任务分配矩阵记为A
U
×
M
,其中元素a
u,m
∈{0,1}表示任务m是否分配给无人机u执行；步骤(22)，定义无人机与任务之间的连接矩阵C
U
×
M
，其中元素c
u,m
∈{0,1}表示任务m是否可以分配给无人机u执行；连接矩阵由无人机部署矩阵D决定：对于感知任务若待探测区域在无人机u的感知范围S
u
内，则有c
u,m
＝1，反正则为0；对于计算任务若其来源传感器位置d
m
在无人机u的通信范围C
u
内，则有c
u,m
＝1，反之则为0；
步骤(23)，在无人机部署方案D和任务分配方案A下，城市环境感知性能F(D,A)定义为完成任务的加权和：其中p
m
表示任务m的重要程度；(24)在满足无人机位置部署和任务分配资源约束下，通过对无人机部署和任务分配方案进行联合优化，以最大化城市环境感知性能；该优化问题可以建模为：其中目标函数是城市环境感知性能，第一个约束是无人机部署的位置约束，即无人机只能分布在合法区域内，第二个约束是无人机的资源约束，执行任务需要消耗一定的资源r
m
，无人机执行任务消耗的资源不能超过其容量Q
resource
。4.根据权利要求1所述的城市智能感知下多无人机协同部署与任务分配方法，其特征在于，步骤(30)无人机控制系统优化无人机部署方案步骤包括：步骤(31)，初始化种群规模为N，总的进化代数为G；步骤(32)，在满足无人机部署位置约束的情况下，随机生成N个无人机部署矩阵D，作为第一代的个体，其中D
n
(1)表示第一代个体n的无人机部署矩阵；步骤(33)，在进化代数g时，每个个体n根据下式生成变异个体：其中n1,n2,n3为种群中随机选择的三个个体；步骤(34)，在进化代数时，将原始个体和变异个体进行交叉操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：许先哲，陶仁拓，李世康，储晓彬，陈亚伟，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：