[发明专利]一种无人机辅助移动云感知的路径规划与任务分配方案有效

专利信息
申请号: 201810799964.5 申请日: 2018-07-20
公开(公告)号: CN110736478B 公开(公告)日: 2021-05-11
发明(设计)人: 刘朋矩;周振宇 申请(专利权)人: 华北电力大学
主分类号: G01C21/34 分类号: G01C21/34
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 杜阳阳
地址: 102206*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 无人机 辅助 移动 感知 路径 规划 任务 分配 方案
【说明书】:

发明涉及一种移动云感知场景下无人机的任务分配和路径规划方案,该方案通过动态规划和匹配理论,实现应用无人机的内容感知。根据无人机快速部署和移动性可控的特点,辅助移动云感知自动收集数据,从能效的角度出发,解决无人机辅助下移动云感知的路径规划及任务分配联合优化问题,并将其转换为两阶段双边匹配问题。在第一阶段应用动态规划实现路径规划,第二阶段应用基于Gale‑Shapley算法的匹配理论解决任务分配问题。本发明提供的技术方案可以有效的对无人机的飞行路径进行规划,实现高能效的任务分配方案。

技术领域

本发明涉及无人机领域中的任务分配和路径规划过程,具体涉及一种应用于无人机应用于移动云感知以获得区域内节点信息,并在时延和电池容量限制下获得最优路径和最佳任务分配策略的方法与系统。

背景技术

移动云感知是一种很有前途的感知模式,它利用个人拥有的移动电话、平板电脑或其他智能设备的感知能力,对一个较大范围的地理区域内共同关注的现象生成的信息进行采集。移动云感知系统一般由三部分构成:(1)一个基于互联网的传感平台,在该平台上收集传感数据并部署各种服务;(2)设备持有者提供传感数据并上传至平台;(3)在平台上发布传感任务的移动云感知载体。与需要大量传感器节点的传统传感技术相比,移动云感知为大规模传感任务提供了一种低成本的解决方案。

移动云感知的发展促进了一些列应用,如环境监测、城市交通状况感知和身体健康检测等,利用车载传感器和车辆固有的机动性,移动云感知的范围被进一步扩展。随着无人机的发展,其在移动云感知中发挥着重要作用。由于无人机有着快速部署和机动性可控的特点,可以在任何地方自动进行云感知。无人机可以被派往传感器的上方进行周期性数据收集,或者配备了丰富传感器的无人机本身充当数据提供者,以感知地面车辆难以到达的区域,例如洪水危险区或核污染区。

然而无人机辅助的移动云感知仍然面临着一个重大挑战:无人机的机载电池容量限制了其持久能力和性能。对于典型的小型无人机,由于空间、重量和成本的限制,一般的电池容量仅为5200 mAh。因此,能效是无人机辅助的移动云感系统的一个关键要求。每一架无人机的飞行路线都需要进行良好的设计和优化,以满足能量预算的限制。另一个关键的挑战是如何分配传感任务以使得每个移动云感知载体的个人效用最大化。由于移动云感知载体和无人机为不同的实体,它们极有可能拥有完全不同的利益并相互冲突,因此当且仅当双方就任务分配达成一致时才可以实现传感任务。

发明内容

为解决上述现有技术的不足,本发明的目的是提供一种两阶段双边匹配方法以实现合理的路径规划和任务分配。在给定若干目标子区域的情况下,我们重点研究在电池容量和延迟的限制下,如何在不同子区域同时完成无人机的传感任务。我们发现任务分配问题与路径规划问题同时存在,因为移动云感知载体和无人机的最优任务分配策略都依赖于感知延迟和感知成本(无人机的能耗),这首先要通过解决路径规划问题来确定。因此,基于无人机的移动云感知的成功实现需要从能效的角度对任务分配和路径规划进行联合优化,包括任务分配和路径选择中的二元优化变量,以及速度控制中的连续优化变量。为了提供一个易于处理的解决方案,我们将原始的问题转化为基于问题结构和决策时间顺序的双边匹配问题。这个问题包括两个阶段:第一阶段通过动态规划和凸优化相结合的方法,求解由路线段选择和速度控制组成的路径规划问题,计算出最小的感知成本和延迟,然后每个匹配的参与者按照偏好对另一方对参与者进行排序,构建自己的偏好列表,并将其建模为匹配下能够实现的最大利润;第二阶段通过对Gale-Shapley 算法的研究来进行任务分配,通过迭代获得一个稳定的匹配。

该方案应用的场景如图1,目标感知区域包括多个待感知目标节点,并将目标感知区域划分为个较小的子区域。这样做的原因是:首先,考虑到电池容量有限,整个感测区域的面积一般都超过单个无人机的最大飞行距离;其次,不同子区域的传感任务可以由多架无人机同时执行,以减少整体的传感延迟。定义子区域集合为,任何子区域的拓扑结构都可以建立成一个图,并用来表示子区域n中的节点集合,其元素即为目标节点。并按照以下过程执行任务:

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