一种无人机调度方法、系统、计算机及可读存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种无人机调度方法、系统、计算机及可读存储介质，该方法包括将基站任务序列中的基站任务分配至对应无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列；根据综合损耗度将基站任务重新分配至对应的无人机的第一任务序列中，以得到第三任务序列；使用蚁群算法迭代执行虚拟执行表中的所有任务，以输出若干执行序列表；将最优执行序列表替换第三任务序列，以使无人机根据最优执行序列表执行任务，本发明专利技术可同时调度管理多个无人机，通过蚁群算法以及迭代优化处理，可得到单个无人机的最优执行序列表，以使得无人机在执行调度任务时收益更大、损耗更小。时收益更大、损耗更小。时收益更大、损耗更小。

【技术实现步骤摘要】
一种无人机调度方法、系统、计算机及可读存储介质


[0001]本专利技术属于无人机的
，具体地涉及一种无人机调度方法、系统、计算机及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，无人机也在快速发展，目前的无人机一般有固定翼无人机、多旋翼无人机以及扑翼机，但固定翼无人机与多旋翼无人机存在噪音大、匿踪性差的缺点，扑翼机存在续航短、造价高的缺点，基于上述原因，目前存在一种防生蝴蝶无人机解决上述问题。
[0003]但根据仿生蝴蝶无人机的使用与飞行特性，其常用于集群飞行执行相应的任务，通过由若干数量的仿生蝴蝶无人机组成的无人机群在预设区域内飞行以完成区域任务的执行，但在执行区域任务时，对仿生蝴蝶无人机组成的无人机群进行合理调度、统一管理，是仿生蝴蝶无人机更好的发挥其优势的关键问题之一，仿生蝴蝶无人机调度要求在实现多个仿生蝴蝶无人机的任务规划与调度合理安排各无人机要执行的任务序列，包括任务执行的时间和顺序，以使得在规定的时间内，最大程度的发挥仿生蝴蝶无人机执行任务的能力，以最低的代价获得最高的收益。
[0004]随着无人机数量和任务数量的增加，执行任务环境复杂度的提升，仿生蝴蝶无人机调度问题的复杂度也急剧增加，而现有技术中的对无人机的调度通常只针对单一的无人机，无法实现一个无人机基站同时调度管理多个无人机，同时面对无人机基站中未分配调度的任务，无法将该任务合理的调度给对应的无人机使其收益更大以及损耗更小。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种无人机调度方法、系统、计算机及可读存储介质，用于解决现有技术中存在的技术问题。
[0006]第一方面，该专利技术提供以下技术方案，一种无人机调度方法，所述方法包括：获取无人机基站的基站任务序列以及无人机的剩余执行量，根据所述剩余执行量将所述基站任务序列中的基站任务分配至对应无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列，并根据所述剩余执行量将所述无人机分为上级无人机与下级无人机；计算每个所述无人机和与之对应的下级无人机的第二任务序列中的基站任务之间的综合损耗度，并根据所述综合损耗度将所述基站任务重新分配至对应的无人机的第一任务序列中，以得到第三任务序列；将所述第三任务序列中的任务放入虚拟执行表中，使用蚁群算法迭代执行所述虚拟执行表中的所有任务，以输出若干执行序列表；计算每个所述执行序列表的迭代函数值，对所述迭代函数值进行迭代优化以得到最优执行序列表，并将所述最优执行序列表替换所述第三任务序列，以使所述无人机根据所述最优执行序列表执行任务。
[0007]相比现有技术，本申请的有益效果为：首先获取无人机基站的基站任务序列以及无人机的剩余执行量，根据所述剩余执行量将所述基站任务序列中的基站任务分配至对应无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列，并根据所述剩余执行量将所述无人机分为上级无人机与下级无人机；之后计算每个所述无人机和与之对应的下级无人机的第二任务序列中的基站任务之间的综合损耗度，并根据所述综合损耗度将所述基站任务重新分配至对应的无人机的第一任务序列中，以得到第三任务序列；而后将所述第三任务序列中的任务放入虚拟执行表中，使用蚁群算法迭代执行所述虚拟执行表中的所有任务，以输出若干执行序列表；最后计算每个所述执行序列表的迭代函数值，对所述迭代函数值进行迭代优化以得到最优执行序列表，并将所述最优执行序列表替换所述第三任务序列，以使所述无人机根据所述最优执行序列表执行任务，本专利技术可同时调度管理多个无人机，且面对无人机基站中的未分配任务，可结合无人机的剩余执行量，将任务合理的分配给对应的无人机，同时对于单个无人机来说面对临时增加的任务，通过蚁群算法以及迭代优化处理，可得到单个无人机的最优执行序列表，以使得无人机在执行调度任务时收益更大、损耗更小。
[0008]较佳的，所述根据所述剩余执行量将所述基站任务序列中的基站任务分配至对应无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列，并根据所述剩余执行量将所述无人机分为上级无人机与下级无人机的步骤包括：获取所述基站任务的任务参数，基于所述任务参数计算每个所述基站任务对应的所需执行量：；式中，为无人机执行基站任务所需耗费的电量，为执行基站任务时应对突发情况所需耗费的电量，为剩余安全电量，与分别为第一比例因子与第二比例因子；将所述基站任务按照对应的所需执行量从大至小进行排列以及将所述无人机按其剩余执行量从大至小进行排列，根据所述基站任务与所述无人机的排列关系，将所述基站任务对应分配至所述无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列；在所述无人机中任意选取第一无人机与第二无人机，对应获取所述第一无人机的第一剩余执行量以及第二无人机的第二剩余执行量，若所述第一剩余执行量大于所述第二剩余执行量，则所述第一无人机为所述第二无人机的上级无人机，若所述第一剩余执行量不大于所述第二剩余执行量，则所述第一无人机为所述第二无人机的下级无人机。
[0009]较佳的，所述计算每个所述无人机和与之对应的下级无人机的第二任务序列中的基站任务之间的综合损耗度，并根据所述综合损耗度将所述基站任务重新分配至对应的无人机的第一任务序列中，以得到第三任务序列的步骤包括：选取每个所述无人机对应的下级无人机并将对应的下级无人机中第二任务序列输入任务序列组中；计算每个所述无人机与所述任务序列组中所有基站任务之间的综合损耗度：；式中，、、分别为距离系数、时间系数、突变系数，为无人机当前位置到基站任务目标点之间的欧式距离，为无人机飞行时间，为无人机悬停时间，、为拟合系
数，为拟合常数，为无人机飞行过程的突变量以及补偿损耗量，为基站任务收益；将所述综合损耗度最小时对应的基站任务替换该无人机的第二任务序列中的基站任务，以得到第三任务序列。
[0010]较佳的，所述将所述第三任务序列中的任务放入虚拟执行表中，使用蚁群算法迭代执行所述虚拟执行表中的所有任务，以输出若干执行序列表的步骤包括：将若干蚂蚁放入到所述虚拟执行表中所有任务对应的任务点上，将当前蚂蚁所在的当前任务点放入已执行列表中，将除当前任务点之外的所有任务点放入未执行列表中；建立信息素矩阵与启发信息矩阵，其中，为任务点数量；根据所述信息素矩阵与所述启发信息矩阵计算转移概率：；式中，为信息素矩阵中第行第列的元素，为启发信息矩阵中第行第列的元素，为信息启发因子，为期望启发因子，为预计下一任务点，为未执行列表，为已执行列表；基于所述转移概率确定当前蚂蚁所需执行的下一任务点，并控制当前蚂蚁执行下一任务点，并输出若干执行序列表。
[0011]较佳的，所述计算每个所述执行序列表的迭代函数值，对所述迭代函数值进行迭代优化以得到最优执行序列表的步骤包括：计算每个所述执行序列表的迭代函数值：；式中，、、分别为收益权重、代价权重、风险权重，为无人机完成任务调度的收益，为无人机完成任务调度过程中的航程代价，为无人机完成任务调度过程中的风险代价；通过聚类算法判断蚁群状态，根据蚁群状态更新迭代函数值；对更新后的迭代函数值进行若干次遗传迭代处理，将第一次迭代与第二次迭代后的迭代函数值作为迭代样本，对所述迭本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人机基站的基站任务序列以及无人机的剩余执行量，根据所述剩余执行量将所述基站任务序列中的基站任务分配至对应无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列，并根据所述剩余执行量将所述无人机分为上级无人机与下级无人机；计算每个所述无人机和与之对应的下级无人机的第二任务序列中的基站任务之间的综合损耗度，并根据所述综合损耗度将所述基站任务重新分配至对应的无人机的第一任务序列中，以得到第三任务序列；将所述第三任务序列中的任务放入虚拟执行表中，使用蚁群算法迭代执行所述虚拟执行表中的所有任务，以输出若干执行序列表；计算每个所述执行序列表的迭代函数值，对所述迭代函数值进行迭代优化以得到最优执行序列表，并将所述最优执行序列表替换所述第三任务序列，以使所述无人机根据所述最优执行序列表执行任务。2.根据权利要求1所述的无人机调度方法，其特征在于，所述根据所述剩余执行量将所述基站任务序列中的基站任务分配至对应无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列，并根据所述剩余执行量将所述无人机分为上级无人机与下级无人机的步骤包括：获取所述基站任务的任务参数，基于所述任务参数计算每个所述基站任务对应的所需执行量：；式中，为无人机执行基站任务所需耗费的电量，为执行基站任务时应对突发情况所需耗费的电量，为剩余安全电量，与分别为第一比例因子与第二比例因子；将所述基站任务按照对应的所需执行量从大至小进行排列以及将所述无人机按其剩余执行量从大至小进行排列，根据所述基站任务与所述无人机的排列关系，将所述基站任务对应分配至所述无人机的第一任务序列中，以得到第二任务序列；在所述无人机中任意选取第一无人机与第二无人机，对应获取所述第一无人机的第一剩余执行量以及第二无人机的第二剩余执行量，若所述第一剩余执行量大于所述第二剩余执行量，则所述第一无人机为所述第二无人机的上级无人机，若所述第一剩余执行量不大于所述第二剩余执行量，则所述第一无人机为所述第二无人机的下级无人机。3.根据权利要求1所述的无人机调度方法，其特征在于，所述计算每个所述无人机和与之对应的下级无人机的第二任务序列中的基站任务之间的综合损耗度，并根据所述综合损耗度将所述基站任务重新分配至对应的无人机的第一任务序列中，以得到第三任务序列的步骤包括：选取每个所述无人机对应的下级无人机并将对应的下级无人机中第二任务序列输入任务序列组中；计算每个所述无人机与所述任务序列组中所有基站任务之间的综合损耗度：；式中，、、分别为距离系数、时间系数、突变系数，为无人机当前位置到基站任务目标点之间的欧式距离，为无人机飞行时间，为无人机悬停时间，、为拟合系数，
为拟合常数，为无人机飞行过程的突变量以及补偿损耗量，为基站任务收益；将所述综合损耗度最小时对应的基站任务替换该无人机的第二任务序列中的基站任务，以得到第三任务序列。4.根据权利要求1所述的无人机调度方法，其特征在于，所述将所述第三任务序列中的任务放入虚拟执行表中，使用蚁群算法迭代执行所述虚拟执行表中的所有任务，以输出若干执行序列表的步骤包括：将若干蚂蚁放入到所述虚拟执行表中所有任务对应的任务点上，将当前蚂蚁所在的当前任务点放入已执行列表中，将除当前任务点之外的所有任务点放入未执行列表中；建立信息素矩阵与启发信息矩阵，其中，为任务点数量；根据所述信息素矩阵与所述启发信息矩阵计算转移概率：；式中，为信息素矩阵中第行第列的元素，为启发信息矩阵中第行第列的元素，为信息素矩阵中第行第列的元素，为启发信息矩阵中第行第列的元素，为信息启发因子，为期望启发因子，为预计下一任务点，为未执行列表，为已执行列表；基于所述转移概率确定当前蚂蚁所需执行的下一任务点，并控制当前蚂蚁执行下一任务点，并输出若干执行序列表。5.根据权利要求4所述的无人机调度方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：章建群，陈飞，吴在丞，胡君仪，
申请(专利权)人：江西现代职业技术学院，
类型：发明
国别省市：