[發明專利]戰場環境下多無人機時敏任務動態分配方法

有效

• 申請號: 201410377834.4
• 申請日: 2014-07-31
• 公開（公告）號: CN104155999B
• 公開（公告）日: 2017-03-29
• 發明（設計）人: 任佳;崔亞妮;杜文才
• 申請（專利權）人: 海南大學
• 主分類號: G05D1/12
• 分類號: G05D1/12
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

技術領域

本發明涉及一種分配算法，尤其涉及一種戰場環境下多無人機時敏任務動態分配算法。

背景技術

時間敏感型目標簡稱時敏目標(Time-sensitive?Targets,TST)，主要指必須在有限的“時間窗口”或“交戰機會”內完成發現、定位、識別和打擊的目標。由于TST的狀態特征存在很強的不確定性，使得無人機(Unmanned?Aerial?Vehicle,UAV)編隊在打擊該類型目標時，需要根據TST的時間窗口寬度及當前狀態，UAVs的性能及有效載荷差異，及時進行任務和打擊路徑的動態優化，以保證UAVs編隊執行時敏任務收益的最大化。

目前，研究人員針對UAVs執行任務的耦合性與時間敏感特征，UAVs系統的異構性與分散特征，提出了許多任務動態分配算法，如：分布式任務一致性算法、任務動態規劃算法、基于適應度優化的任務分配算法、基于市場拍賣的任務分配算法和基于博弈論的任務分配算法等。其中，由美國麻省理工學院航空控制實驗室Jonathan?How、Han-LimChoi等人提出的捆綁一致性算法(Consensus-based?Bundle?Algorithm,CBBA)受到了廣泛關注。該算法將組合拍賣機制和分布式任務一致性理論相結合，能夠在任務耦合的條件下實現異構多智能體組合任務分配。該實驗室在CBBA的基礎上，進一步開發出CCBBA(Coupled-Constraint?Consensus-Based?Bundle?Algorithm)。該算法引入了智能體執行任務時間，使CBBA具備了時敏任務分配能力。上述方法都是在TST時間窗口固定的假設條件下，利用進化算法或貪婪搜索算法獲得最優解，缺乏TST時間窗口隨時間變化的情況下任務動態分配能力，這將影響UAVs對TST打擊的效果。

發明內容

針對上述問題，本發明提出一種多無人機時敏任務動態分配算法，實現戰場環境下多架無人機對多個時敏目標的打擊。該算法利用任務拍賣思想構建時敏任務動態分配模型，該模型主要考慮了無人機的任務執行時間、毀傷能力、打擊收益，以及執行當前任務對后續時敏任務時間窗口寬度和威脅程度的影響；無人機打擊路徑規劃采用模型預測控制算法實現，主要完成無人機對威脅區域規避下的打擊路徑優化。

為達到上述技術目的，本發明采用了一種戰場環境下多無人機時敏任務動態分配算法，UAVs編隊采用Leader-Follower結構執行TST打擊任務，Leader_UAV主要承擔決策者的角色，Follower_UAV承擔打擊者的角色。Leader_UAV將根據時敏任務變化情況，以及Follower_UAV執行任務時間、毀傷能力和打擊收益等因素完成編隊任務分配。在Leader_UAV任務分配的基礎上，Follower_UAV將依照任務內容完成飛行路徑規劃和對TST打擊，以Leader_UAV充當任務拍賣者，Follower_UAV充當競拍者。Follower_UAV將各自的競拍價格矩陣cost_auction(包括：與TST之間的距離d、執行執行TST打擊任務的時間t、對TST的毀傷能力Damage以及打擊收益VLR)發送給Leader_UAV。在此基礎上，Leader_UAV在TST時間窗口寬度duration的約束下，根據cost_auction對競拍者進行選擇，完成任務分配。duration受Follower_UAV執行當前任務的影響，其表達式如式(1)所示。cost_auction中的各元素表達式如式(2)所示。

duration_j(k)＝duration_j(k-1)+variation_ij???(1)

式中，duration_j表示TST_j的時間窗口寬度，variation_ij表示

Follower_UAV_i執行當前任務對TST_j的時間窗口寬度的影響。

cost_auction_ij(k)＝d_ij(k)/max(d_ij(k))+Damage_ij(k)

+VLR_ij(k)+max(t_ij(k))/t_ij(k)??????(2)

+max(P_threat_ij(k))/P_threat_ij(k)