一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法组成比例

本发明专利技术涉及无人机技术领域，具体公开了一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法，包括：步骤S10，根据初始外部环境资料构建任务目标函数；步骤S20，根据无人机强约束耦合性构建双阶段协同进化算法；步骤S30，采用切换阈值设定和非支配解机制判断多无人机任务规划算法的第一阶段进化是否向第二阶段过渡，并根据任务目标函数确定初始分配方案；步骤S40，根据初始分配方案中航迹点距离雷达威胁距离值之和，与初始外部环境资料中航迹点距离雷达威胁距离值之和是否一致，输出初始分配方案或者重分配方案，并将输出的初始分配方案或者重分配方案作为最优分配方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机，具体涉及一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法。

技术介绍

1、随着高精度智能无人机技术发展，无人机在各领域得到广泛应用，例如无人电力监控系统、无人森林生态监测系统和多无人舰船巡航系统等。多无人机协同任务分配是具有灵活性强、自适应能力高和计算复杂度低的特点。但是，在三维复杂空间内有效模拟多无人机协同任务重分配仍然具有一定的局限性，例如：规划效率低，分配方案单一和鲁棒性差等。

2、多无人机协同任务分配问题是指在已知的仿真环境中，根据无人机与任务点在仿真环境中位置及各无人机的性能为各无人机指派各自的任务，在规划过程中，不但需要考虑威胁障碍物对规划系统的影响，而且需要考虑无人机约束条件耦合导致规划系统陷入局部分配方案，因此，规划过程中，需要考虑最优及次优的分配方案在规划算法中应用，同时需要设定明确的切换阈值。

3、多无人机协同任务重分配问题是指规划过程中，部分威胁障碍物发生了变化，例如，雷达威胁障碍物移动或临时关闭，那么先前的规划方案不再适用于当前变化环境，无人机指派任务也需要做出相应的改变，假设当前仿真本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述初始外部环境资料E的表达式如下：

3.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述无人机综合飞行因素包括：各无人机航程代价的叠加和航程飞行时间代价的叠加；

4.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述违背约束的无人机约束因子集合Set_constain如下公式：

5.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述步骤S20包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于双阶段协同进化的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述初始外部环境资料e的表达式如下：

3.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述无人机综合飞行因素包括：各无人机航程代价的叠加和航程飞行时间代价的叠加；

4.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，其特征在于，所述违背约束的无人机约束因子集合set_constain如下公式：

5.根据权利要求1所述的多无人机协同任务重分配方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡敏，黄刚，杨学颖，宋俊玲，黄飞耀，王一珺，李安迪，林骏茹，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：