[發明專利]無人機集群的任務派遣決策方法及系統

在審

• 申請號: 202010164605.X
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111414005A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 柯琪銳;宋甜睿;余翠琳;翟懿奎;周文略;吳時金;馮榮華;鄺樹漢;姚如良
• 申請（專利權）人: 五邑大學;廣東新拓計算機科技有限公司
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 孫浩

1.無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，包括以下步驟：

初始化參數；

接收新任務，分別計算各臺無人機抵達所述新任務的任務地點的距離和飛行時間；

依次將符合要求的無人機按照與所述任務地點距離由近至遠排序后加入任務隊列，其中所述符合要求的無人機為裝備有能完成所述新任務的資源且處于無任務狀態的無人機；

按照設定時間間隔地向所述任務隊列中的無人機發送執行指令，直至判斷任務完成。

2.根據權利要求1所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，還包括以下步驟：

當判斷得到任務完成，向正飛往所述任務地點的所述無人機發送返航信號；

使接收到所述返航信號的所述無人機向距離其最近的地面控制站返航。

3.根據權利要求1所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，所述初始化參數包括以下步驟：

對所述無人機集群中的各臺無人機進行標號并確定坐標位置；

對各個地面控制站進行標號并確定坐標位置；

初始化資源參數；

初始化任務參數。

4.根據權利要求1所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，所述判斷任務完成包括以下步驟：

接收執行完任務的無人機回傳的圖像；

利用深度學習算法分析回傳的圖像；

根據圖像分析結果計算火勢情況以判斷任務是否完成。

5.根據權利要求1所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，所述資源包括滅火彈和電量；所述資源參數包括根據所述電量計算的最大飛行距離和最大飛行時間以及用于標記是否攜帶滅火彈的滅火彈標記參數。

6.根據權利要求5所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，所述裝備有能完成所述新任務的資源的無人機滿足以下條件：所述滅火彈標記參數設置為1，所述最大飛行距離大于抵達所述任務地點的距離與所述任務地點離最近的所述地面控制站的距離之和，所述最大飛行時間大于抵達所述任務地點的飛行時間與從所述任務地點至最近的所述地面控制站的飛行時間之和；所述處于無任務狀態的無人機滿足以下條件：所述任務參數設置為0。

7.根據權利要求1所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，所述依次將符合要求的無人機按照與所述任務地點距離由近至遠排序后加入任務隊列具體包括以下步驟：將裝備有能完成所述新任務的資源且處于無任務狀態的無人機根據其與所述任務地點的距離由近至遠排列；將排列的無人機按照每n臺為一組組成無人機組加入任務隊列；

所述按照設定時間間隔地向所述任務隊列中的無人機發送執行指令具體為：按照設定時間間隔地向所述任務隊列中的所述無人機組發送執行指令。

8.根據權利要求1所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，還包括以下步驟：

根據不同的新任務建立不同的任務隊列；

當已經處于第一任務對應的任務隊列中的無人機滿足以下條件：其與第二任務的任務地點的距離小于其與第一任務的任務地點的距離，則將該無人機從第一任務對應的任務隊列遷移至第二任務對應的任務隊列中；

對第一任務對應的任務隊列和第二任務對應的任務隊列重新編排無人機組。

9.根據權利要求2所述的無人機集群的任務派遣決策方法，其特征在于，還包括以下步驟：

接收返航途中的無人機的坐標位置和資源信息；

計算返航途中的無人機是否裝備有能完成所述新任務的資源；

對裝備有能完成所述新任務的資源的返航途中的無人機發送執行指令。

10.無人機集群的任務派遣決策系統，其特征在于，用于執行如權利要求1至9任一項所述的無人機集群的任務派遣決策方法，所述系統包括：

無人機集群，所述無人機集群包括多臺無人機；

多個地面控制站，用于中繼控制信號以及供所述無人機補充資源；

控制后臺，所述控制后臺包括：

初始化模塊，用于初始化參數；

任務接收模塊，用于接收新任務；

第一計算模塊，用于計算各臺無人機抵達所述新任務的任務地點的距離和飛行時間；

隊列編排模塊，用于依次將符合要求的無人機按照與所述任務地點距離由近至遠排序后加入任務隊列，其中所述符合要求的無人機為裝備有能完成所述新任務的資源且處于無任務狀態的無人機；

命令發送模塊，用于按照設定時間間隔地向所述任務隊列中的無人機發送執行指令；

任務判斷模塊，用于判斷任務是否完成。