[發明專利]一種結合圖處理和邏輯化描述的多無人系統任務分解方法

在審

• 申請號: 202110850917.0
• 申請日: 2021-07-27
• 公開（公告）號: CN113591966A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 王楠;丁宇航;洪華杰;孫兆梅;何科延;王建華;廟要要
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/32;G06F16/11;G06N3/04;G06T17/05
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) 43008
• 代理人: 周長清

一種結合圖處理和邏輯化描述的多無人系統任務分解方法，包括：步驟S1：三維地圖的空間劃分；步驟S2：識別所述三維地圖的實體三維坐標，添加實體間的無向連通關系，得到場景空間路徑邏輯連接圖；步驟S3：計算實體間的實際距離并儲存，判定實體間的通視能力并儲存；步驟S4：對三維地圖中的實體或區域添加附著屬性，對所探查到的路徑添加附著屬性，生成當前環境實例化并存儲；步驟S5：無人系統接收到當前任務后，結合存儲的環境實例化，生成待求解prob l em文件；步驟S6：生成預定義領域庫domai n文件；步驟S7：實時計算調整行動序列，直至任務完成。本發明具有更好靈活性和通用性、智能性更高等優點。

技術領域

本發明主要涉及到智能無人設備控制技術領域，特指一種結合圖處理和邏輯化描述的多無人系統任務分解方法。

背景技術

隨著科學技術的發展，越來越多的智能化無人設備在各行各業得以應用。例如無人機、無人車等眾多智能化無人設備(無人系統)。現有的無人系統任務大多是將任務的執行順序固定或者通過人為監管的方式來指導任務執行，在工廠生產、倉庫存儲、衛星調度等領域使用較為廣泛，但這樣的任務執行方法容錯性較低，且出現異常時無法及時處理。

在復雜任務的背景下，單個無人系統的能力已經遠遠無法滿足任務的需要，因此多無人系統協同配合執行任務便成了行業內關注的焦點。由于多無人系統內部各單元存在著明顯的差異性，利用傳統的建模規劃方法很難得到完整、統一的表述。

發明內容

本發明要解決的技術問題就在于：針對現有技術存在的技術問題，本發明提供一種具有更好靈活性和通用性、智能性更高的結合圖處理和邏輯化描述的多無人系統任務分解方法。

為解決上述技術問題，本發明采用以下技術方案：

一種結合圖處理和邏輯化描述的多無人系統任務分解方法，其包括：

步驟S1：三維地圖的空間劃分；

步驟S2：識別所述三維地圖的實體三維坐標，添加實體間的無向連通關系，得到場景空間路徑邏輯連接圖；

步驟S3：計算實體間的實際距離并儲存，判定實體間的通視能力并儲存；

步驟S4：對三維地圖中的實體或區域添加附著屬性，對所探查到的路徑添加附著屬性，生成當前環境實例化并存儲；

步驟S5：無人系統接收到當前任務后，結合存儲的環境實例化，利用PDDL(Planning Domain Definition Language,規劃領域定義語言)邏輯化語言生成待求解problem文件；

步驟S6：生成預定義領域庫domain文件；

步驟S7：依據上述存儲的文件，實時計算調整行動序列，直至任務完成。

作為本發明的進一步改進：所述步驟S1包括：

步驟S101：將每個像素作為一組，然后計算每一組的紋理，并將兩個最接近的組結合起來；首先對較小的組進行分組，繼續合并區域，直到所有區域都結合在一起；

步驟S102：R-CNN利用候選區域方法創建感興趣的區域，所述感興趣的區域被轉換為固定大小的圖像，并分別送到卷積神經網絡中；

步驟S103：使用聚類算法對區域進行分類，使用線性回歸損失來校正邊界框，以實現目標分類并得到邊界框。

作為本發明的進一步改進：所述聚類算法采用自下而上層次聚類法，即：首先將每個數據點視為一個單一的簇，然后計算所有簇之間的距離來合并簇，直到所有的簇聚合成為一個簇為止。

作為本發明的進一步改進：所述步驟S4中對三維地圖中的實體或區域添加附著屬性得到實體或區域附著屬性，對所探查到的路徑添加附著屬性得到路徑附著屬性，生成當前環境實例化并存儲。