[发明专利]异构多无人机协同任务分配与路径优化方法

说明书

本发明提供了一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法，具体涉及无人机技术领域，该方法可以包括：先确定目标区域内无人机的相关信息、无人机站点的相关信息以及需使用无人机获取的目标物的相关信息，再计算无人机的站点到所有目标物的欧氏距离以及所有目标物之间的欧氏距离，然后建立异构无人机变收益任务分配问题HU‑TAP‑VP模型，获取执行协同任务的初始任务分配方案集合，最后使用引入自适应切换机制的混合遗传模拟退火算法HGSA进行优化，从而得到每架无人机的安全可飞路径。基于本发明实施例提供的方法，可以在复杂危险场景下，快速得到高质量的任务分配方案，优化每架无人机对目标物的访问路径。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法。

背景技术

目前，无人机已被广泛应用于军事目标侦察和地震灾后勘察等复杂危险场景中，由于这些任务的时间敏感性较高，而且对任务的完成质量有一定的要求，所以单架无人机往往无法完成，需要多架异构的无人机协同完成上述任务。无人机可以搭载不同类型的传感器获取目标物的图像，比如：通过可见光雷达和合成孔径雷达对军事目标或地震灾区内的建筑物进行拍照。对不同类型传感器所获取的图像进行合成可以大大提升所获取信息的可信度，只有当信息的可信度高于任务需要的最低可信度时，无人机所获取的信息才是有用的。

在现有方案中，在考虑任务时间约束的情况下为多架无人机分配了目标，但没有考虑无人机的动力学约束，所以没有为每一架无人机规划出可飞的路径。因此，无法使得每架无人机的路径达到最优，从而无法最大化所有无人机获取的有用信息。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法，可以在复杂危险场景下，优化每架无人机对目标物的访问路径，以最大化无人机所获取的有用信息。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明提供了一种异构多无人机协同任务分配与路径优化方法，所述方法包括：

确定目标区域内需要无人机获取信息的目标物坐标及其重要程度；

确定执行访问所述目标物的任务执行时长；

获取访问所述目标物的异构多无人机的数量，以及每架所述无人机的相关参数；所述相关参数包括：编号、所搭载的传感器类型、飞行速度和/或最小转弯半径；

确定执行任务的多种传感器的信息融合率，以及任务所需要的最低可信度；

获取所述无人机的站点的站点坐标；

计算所述无人机的站点到所有所述目标物的欧氏距离以及所有目标物之间的欧氏距离，并使用二维矩阵进行存储，记做欧氏距离矩阵；

根据所述飞行速度计算每架无人机从所述站点到每个目标物的飞行时长以及每架无人机在所有目标物之间的飞行时长，并使用三维矩阵进行存储，记做飞行时长矩阵；

建立所述异构无人机变收益任务分配问题HU-TAP-VP模型；

采用所述HU-TAP-VP模型，根据所述每个目标物的坐标及其重要程度、任务执行时长，获取所述异构多无人机执行协同任务的初始任务分配方案集合；

采用引入自适应切换机制的混合遗传模拟退火算法HGSA对所述初始任务分配方案集合进行优化以获得每架所述无人机的访问任意一个或多个所述目标物的最优任务分配方案；

根据所述最优任务分配方案中每架无人机对目标物的访问顺序以及无人机的最小转弯半径进行路径优化，得到每架无人机的安全可飞路径。

可选地，所述无人机站点到所有所述目标物的欧氏距离通过下式计算得到：