本发明专利技术公开了面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，包括步骤1：获取无人机执行任务的环境数据，建立无人机集群动态协同优化模型；步骤2：规定任务的紧急性和重要程度，建立任务优先级分层影响模型；步骤3：根据实时环境数据，智能调整无人机选项；步骤4：开发一个创新的选择模型，专注于选择那些携带有互补协同资源以及具有互操作性的无人机组合；步骤5：综合各个子模型的目标函数，建立无人机集群动态协同优化模型的优化函数，并用粒子群算法求解模型最优解。本发明专利技术有效组织携带不同专业设备的无人机协同作业，及时调整无人机分配，提高救援任务的成功率，降低响应时间，保证了在极具挑战性的城市环境中快速准确地完成救援任务。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，具体涉及基于优先级模型、动态环境适应模型和无人机协同模型的无人集群动态优化方法，属于无人机集群协作。
技术介绍
1、近年来，无人机技术迅速发展并广泛应用于各类场景中，无人机集群因其在执行复杂任务中的高效性和灵活性，成为研究和应用的热点。无人机集群通过多架无人机协同作业，能够在救援、侦察、监测等任务中表现出色。然而，在实际应用中，面对多变的任务需求和复杂的环境条件，无人机集群的动态协同优化仍面临诸多挑战。当前，无人机集群需处理的任务种类繁多，包括紧急救援、环境监测、物流配送等，这些任务在需求、优先级和资源需求方面存在显著差异，要求无人机集群具有高度的灵活性和适应性。与此同时，任务环境可能随时变化，例如灾害现场的地形变化、气象条件的突变等，这些变化会影响无人机的通信、导航和执行效率，需要无人机集群能够实时感知环境并调整白身的策略。此外，无人机集群中的各个无人机在性能、载荷、续航时间等方面可能存在差异，如何有效地分配和协调这些异构资源，以最大化任务执行效果，是一项关键问题。
>2、现有的无人机集本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，其特征在于，所述该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，其特征在于，所述步骤1包括：获取无人机数量N，表示为U＝{u1,u2,…,uN}，任务数量为M，任务集合表示为T＝{t1,t2,…,tM}，Bik表示无人机ui携带资源类型k的数量，Rmk表示完成任务tm所需资源类型k的数量。
3.根据权利要求1所述的面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，其特征在于，所述步骤2中需要考虑不同层次优先级和相同层次优先级任务对无人机资源分配产生的影响，根据任务的紧急程度和重要性...
【技术特征摘要】
1.面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，其特征在于，所述该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，其特征在于，所述步骤1包括：获取无人机数量n，表示为u＝{u1,u2,…,un}，任务数量为m，任务集合表示为t＝{t1,t2,…,tm}，bik表示无人机ui携带资源类型k的数量，rmk表示完成任务tm所需资源类型k的数量。
3.根据权利要求1所述的面向多元任务需求的无人集群动态协同优化方法，其特征在于，所述步骤2中需要考虑不同层次优先级和相同层次优先级任务对无人机资源分配产生的影响，根据任务的紧急程度和重要性，将任务划分为多个优先级层次：高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务，分别对应h1,h2,h3，定义优先级权重函数fh(hh)来增加高优先级任务的权重：
4.根据权利要求1所述的面向多元任...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晖，张金龙，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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