CN107947845A - 基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无人机编队领域,具体为一种基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,1,初始化每架无人机的任务链;2,根据待分配目标点集合,利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配;3,将未分配无人机的通信中继点及其后续的待侦察目标点从待分配目标点集合中删除;4,判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况,若可以则执行6,否则执行5;5,生成通信中继点,并将所生成的通信中继点增加入待分配目标点集合,执行2;6,所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链,否则执行2。本发明在满足无人机通信半径约束条件下以最小代价完成多目标侦察任务,提高编队侦察多目标的覆盖率。
Description
技术领域
本发明属于无人机编队领域,具体涉及一种基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法。
背景技术
无人机已经成为当前各国投入大量人力和财力研发的作战装备,随着战场环境逐渐复杂和任务要求的提高,多无人机协同执行侦察任务的需求日益重要和普遍。今年来国内外提出了一些多目标协同侦察任务分配的方法并取得了一定的研究成果,但在实际应用中,由于无人机存在有限的通信范围,因此多机执行目标侦察任务的能力是有限的。以有的现代优化算法能够解决约束下的NP问题,常见的合同网法可以解决多机资源冲突的问题,但都没有考虑通信受限情况下的整体资源重分配来实现最大任务效能的这个问题。
目前当多机协同完成目标侦察任务时,由于目标距离远不在无人机通信半径范围中时,如果距离目标最近的无人机去访问此目标,就会造成同基地通信链断开的情况,不仅侦察目标信息不能实时传输回基地,也会使无人机遥控信息丢失,这是不允许被采纳的方案,所以有这种情况,无人机会保守的放弃侦察任务。本发明设计一种多无人机动态协同目标分配方法,在侦察目标不在已有多机通信范围内的情况下,根据战场信息重新分配多无人机任务,得到更合理的无人机任务序列,尽可能最大限度的侦察和访问到多个目标,更好的利用和协调多无人机资源,提高侦察效能和多目标的侦察覆盖率,并能保证各无人机同基地保持联系,特别适用于实时传回侦察图像或视频的应用情况。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题,即为了解决侦察目标不在已有多机通信范围内的情况下的多机任务分配问题,本发明提出了一种基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,包括以下步骤:
步骤S1,依据初始待侦察目标点以及各无人机的通信半径,初始化每架无人机的任务链;
步骤S2,根据待分配目标点集合,利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配,得到各无人机的任务链;其中,所述待分配目标点集合包括当前待侦察目标点、以及通信中继点;
步骤S3,将未分配无人机的通信中继点及其后续的待侦察目标点从待分配目标点集合中删除;
步骤S4,判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况,若可以建立通信连接则执行步骤S6,若无法建立通信连接则执行步骤S5;
步骤S5,为无人机无法与基地建立通信连接的待执行目标点生成通信中继点,并将所生成的通信中继点增加入待分配目标点集合,执行步骤S2;
步骤S6,所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S2。
进一步地,每个无人机的所述任务链的数据结构为协商拍卖的数据结构,包括五个变量,分别为一致性协商任务序列Si、目标序列链pi、任务执行时间序列ti、中标者序列wi、中标者竞标值序列vi。
进一步地,所述一致性协商任务序列表示第i架无人机经过协商得到的一致性任务序列,长度为|bi|,其中Sin∈T,T为目标点集合,n=1,...,|bi|;
所述目标序列链表示多个目标点执行的顺序,长度为|bi|,其中,目标序列链与一致性协商任务序列中的目标点相同、与Si长度一致,pin∈T,n=1,...,|bi|;
所述任务执行时间序列长度为|bi|,其中tin为第i架无人机目标序列链中第n个目标点开始执行的时刻,tin∈[0,∞),n=1,...,|bi|;
所述中标者序列表示第i架无人机得到的中标者序列,其中NT为需要侦察的目标点数量,wij为第j个目标点的中标者,wij∈1,I为无人机编队集合,j=1,...,NT;
所述中标者竞标值序列该序列与中标者序列中的成员一一对应,vij表示第j个目标点的中标者的竞标值,vij∈[0,∞)。
进一步地,所述“利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配”,其步骤为:
步骤S21,初始化待分配目标点集合和无人机集合;
步骤S22,每架无人机分布式计算出满足执行时间窗约束要求的自身最优的目标序列链;
步骤S23,无人机之间进行通讯协商,两两比较中标者竞标值序列vi中同一目标点对应的竞标值,竞标值大的无人机获胜,作为此目标点的执行者,得到最终的中标者序列wi;
步骤S24,根据最终的中标者序列wi更新每架无人机的任务链;
步骤S25,利用更新后的任务链,将每个目标点逐一***到新序列中各个位置上,如满足时间窗要求则计算***后的竞标值;
步骤S26,如果竞标值增大,则***新目标点,更新此无人机任务链;否则不更新任务链;如果所有无人机都没有更新任务链,算法收敛计数器加1;
步骤S27,判断收敛计数器是否大于第一次数阈值,如果大于则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S23继续两两协商。
进一步地,步骤S22中所述最优的目标序列链,其计算方法为:
逐一计算无人机目标序列链中每个位置上应执行的目标点,将所有目标点依次放在目标序列链中该位置,计算对应的竞标值,选择最大竞标值对应的目标点为序列链中该位置执行的目标点。
进一步地,步骤S25中通过任务链竞标值函数vij(pi)计算***后的竞标值;任务链竞标值函数vij(pi)为
其中,pi第i架无人机执行目标序列链,为收益值,为能耗值;
τij(pi)=timePrevj-1+timeDuraj+[length(pj-1,pj)+length(pj,pj+1)]/velocityi
Rreward是执行目标j的收益系数,λj为执行目标j的折扣因子,0<λj<1,timePrevj-1为上一个任务执行完毕时间,timeDuraj为新***任务的执行持续时间,length(pj-1,pj)、length(pj,pj+1)分别为新任务点到上一个和下一个任务点的航程,velocityi为无人机速度,Rfuel为能耗系数。
进一步地,Rreward=100,λj=0.5。
进一步地,步骤S27中所述第一次数阈值为5。
进一步地,步骤S4中所述“判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况”,其方法为:
判断目标点是否在基地的可覆盖通信范围内;或者
同地基保持通信的其他无人机通信范围内。
进一步地,每架无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况Gij的表示公式为:
其中,RCOMM为无人机通信半径;
元素Gij=1表示第i架无人机同第j架无人机保持通信,Gij=0表示第i架无人机同第j架无人机不能通信。
进一步地,步骤S6中所述“所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链”,其方法为:
如果所有无人机都没有更新任务链,算法收敛计数器加1;
当收敛计数器大于第二次数阈值时输出各无人机的任务链。
进一步地,所述第二次数阈值为5。
本发明考虑到了无人机应用环境中通信受限的实际情况,能够减弱通信约束对多无人机协同任务完成情况的影响,在满足无人机通信半径约束条件下以最小代价完成多目标侦察任务,提高编队侦察多目标的覆盖率,特别适用于需要无人机实时传输回基地侦察图像或视频的情况。
附图说明
图1是本发明实施例的基于通信中继的无人机编队协同多目标分配方法流程示意图;
图2是本发明实施例的基于一致性协商拍卖机制的多无人机多目标分配方法流程示意图。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非旨在限制本发明的保护范围。
本发明实施例的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤S1,依据初始待侦察目标点以及各无人机的通信半径,初始化每架无人机的任务链;
步骤S2,根据待分配目标点集合,利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配,得到各无人机的任务链;其中,所述待分配目标点集合包括当前待侦察目标点、以及通信中继点;
步骤S3,将未分配无人机的通信中继点及其后续的待侦察目标点从待分配目标点集合中删除;
步骤S4,判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况,若可以建立通信连接则执行步骤S6,若无法建立通信连接则执行步骤S5;
步骤S5,为无人机无法与基地建立通信连接的待执行目标点生成通信中继点,并将所生成的通信中继点增加入待分配目标点集合,执行步骤S2;
步骤S6,所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S2。
为了更清晰地对本发明技术方案进行说明,下文对各步骤进行展开性详细描述。
步骤S1,依据初始待侦察目标点以及各无人机的通信半径,初始化每架无人机的任务链。
每个无人机的所述任务链的数据结构为协商拍卖的数据结构,包括五个变量,分别为一致性协商任务序列Si、目标序列链pi、任务执行时间序列ti、中标者序列wi、中标者竞标值序列vi。
设目标点集合为T,无人机编队集合为I,需要侦察的目标点数量为NT,每一架无人机最多侦察目标链长度即最大任务序列长度为Lmax,每架无人机信息包括以五个关键变量如下:
一致性协商任务序列表示第i架无人机经过协商得到的一致性任务序列,长度为|bi|,其中Sin∈T,T为目标点集合,n=1,...,|bi|;
目标序列链表示多个目标点执行的顺序,长度为|bi|,其中,目标序列链与一致性协商任务序列中的目标点相同、与Si长度一致,pin∈T,n=1,...,|bi|;
任务执行时间序列长度为|bi|,其中tin为第i架无人机目标序列链中第n个目标点开始执行的时刻,tin∈[0,∞),n=1,...,|bi|;
中标者序列表示第i架无人机得到的中标者序列,其中NT为需要侦察的目标点数量,wij为第j个目标点的中标者,wij∈1,工为无人机编队集合,j=1,...,NT;
中标者竞标值序列该序列与中标者序列中的成员一一对应,vij表示第j个目标点的中标者的竞标值,vij∈[0,∞)。
步骤S2,根据待分配目标点集合,利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配,得到各无人机的任务链;其中,所述待分配目标点集合包括当前待侦察目标点、以及通信中继点。通信中继点初始为空,通过步骤S5跳转至该步骤后所述待分配目标点集合才包括通信中继点。
该步骤中利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配其步骤如图2所示,包括:
步骤S21,初始化待分配目标点集合和无人机集合。
例如有五个待分配目标点,组成Ns={T1,T2,T3,T4,T5},假设有三架无人机参与任务分配,无人机集合为U={U1,U2,U3},其中Ns为待分配目标点集合,T1,T2,T3,T4,T5为五个待分配目标点,U为无人机集合,U1,U2,U3参与任务分配的三架无人机。
步骤S22,每架无人机分布式计算出满足执行时间窗约束要求的自身最优的目标序列链。
每架无人机根据自身获得的现场态势信息,分布式解算出自身最优的目标执行序列,不仅判断执行目标是否满足执行时间窗约束要求,并且解算出按照什么顺序执行。这里采用的方法是:针对每一架无人机的目标序列链,逐一解算出中每个位置上应执行的目标,最后得到此无人机合理的目标序列链。
最优的目标序列链的计算方法为:逐一计算无人机目标序列链中每个位置上应执行的目标点,将所有目标点依次放在目标序列链中该位置,计算对应的竞标值,选择最大竞标值对应的目标点为序列链中该位置执行的目标点。按此思路逐一解算出每个无人机适合执行的目标序列,并为每架无人机任务信息变量赋初值(包括一致性协商任务序列Si、目标序列链pi、任务执行时间序列ti、中标者序列wi、中标者竞标值序列vi)。
步骤S23,无人机之间进行通讯协商,两两比较中标者竞标值序列vi中同一目标点对应的竞标值,竞标值大的无人机获胜,作为此目标点的执行者,得到最终的中标者序列wi。
步骤S24,根据最终的中标者序列wi更新每架无人机的任务链;还可以进一步删除多余目标点,并且更新无人机对应的任务执行时间序列ti等其他任务信息变量。
步骤S25,利用更新后的任务链,将每个目标点逐一***到新序列中各个位置上,如满足时间窗要求则计算***后的竞标值。
根据任务链竞标值函数计算得到无人机新的竞标值,竞标值包括两部分:收益部分和能耗部分。设第i架无人机执行目标序列链pi,在第j个位置上***新目标,定义新的任务链竞标值函数vij(pi)如式(1)所示:
公式(1)包括两部分,其中收益部分表示为它同任务执行时间成反比,具体如式(2)、(3)所示;能耗部分表示为它同任务执行航程成正比,具体如式(4)所示。
τij(pi)=timePrevj-1+timeDuraj+[length(pj-1,pj)+length(pj,pj+1)]/velocityi(3)
式(2)中,Rreward R是执行目标j的收益系数,λj为执行目标j的折扣因子,有0<λj<1。这里取R=100,λj=0.5。式(3)中time Prevj-1为上一个任务执行完毕时间,timeDuraj为新***任务的执行持续时间,length(pj-1,pj)、length(pj,pj+1)分别为新任务点到上一个和下一个任务点的航程,velocityi为无人机速度大小,这里认为无人机以稳定匀速飞行。
式(4)表示无人机执行目标点j的新增能耗它同任务执行航程成正比,其中Rfuel为能耗系数。
步骤S26,如果竞标值增大,则***新目标点,更新此无人机任务链;如果竞标值没有增大,说明无人机执行此目标的侦察任务不适合,能耗大于收益,不更新任务链;如果所有无人机都没有更新任务链,算法收敛计数器加1;
步骤S27,判断收敛计数器是否大于第一次数阈值,如果大于则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S23继续两两协商。第一次数阈值可以取5。
步骤S3,将未分配无人机的通信中继点及其后续的待侦察目标点从待分配目标点集合中删除。
步骤S4,判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况,若可以建立通信连接则执行步骤S6,若无法建立通信连接则执行步骤S5。
无人机同基地的通信连通情况包括直接与基地通信、通过其他无人机中继与基地通信,因此判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况可以进行如下判断:
判断目标点是否在基地的可覆盖通信范围内;或者同地基保持通信的其他无人机通信范围内。
假设每架无人机通信半径为RCOMM,则无人机群通信连通矩阵中,元素Gij=1表示第i架无人机同第j架无人机保持通信,Gij=0表示这第i架无人机同第j架无人机无法通信,
同基地的通信连通情况可以通过如表达式(5)所示:
步骤S5,如果有无人机访问的目标点超出了通信链的范围,则为其生成必要的通信中继点,并将所生成的通信中继点增加入待分配目标点集合,执行步骤S2;
步骤S6,所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S2。
所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链的方法为:
如果所有无人机都没有更新任务链,算法收敛计数器加1;
当收敛计数器大于第二次数阈值时输出各无人机的任务链;第二次数阈值可以为5。
本领域技术人员应该能够意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的方法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1,依据初始待侦察目标点以及各无人机的通信半径,初始化每架无人机的任务链;
步骤S2,根据待分配目标点集合,利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配,得到各无人机的任务链;其中,所述待分配目标点集合包括当前待侦察目标点、以及通信中继点;
步骤S3,将未分配无人机的通信中继点及其后续的待侦察目标点从待分配目标点集合中删除;
步骤S4,判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况,若可以建立通信连接则执行步骤S6,若无法建立通信连接则执行步骤S5;
步骤S5,为无人机无法与基地建立通信连接的待执行目标点生成通信中继点,并将所生成的通信中继点增加入待分配目标点集合,执行步骤S2;
步骤S6,所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S2。
2.根据权利要求1所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,每个无人机的所述任务链的数据结构为协商拍卖的数据结构,包括五个变量,分别为一致性协商任务序列Si、目标序列链pi、任务执行时间序列ti、中标者序列wi、中标者竞标值序列vi。
3.根据权利要求2所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,
所述一致性协商任务序列表示第i架无人机经过协商得到的一致性任务序列,长度为|bi|,其中Sin∈T,T为目标点集合,n=1,...,|bi|;
所述目标序列链表示多个目标点执行的顺序,长度为|bi|,其中,目标序列链与一致性协商任务序列中的目标点相同、与Si长度一致,pin∈T,n=1,...,|bi|;
所述任务执行时间序列长度为|bi|,其中tin为第i架无人机目标序列链中第n个目标点开始执行的时刻,tin∈[0,∞),n=1,...,|bi|;
所述中标者序列表示第i架无人机得到的中标者序列,其中NT为需要侦察的目标点数量,wij为第j个目标点的中标者,wij∈I,I为无人机编队集合,j=1,...,NT;
所述中标者竞标值序列该序列与中标者序列中的成员一一对应,vij表示第j个目标点的中标者的竞标值,vij∈[0,∞)。
4.根据权利要求3所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,所述“利用基于一致性协商拍卖机制的方法对各无人机进行初步分配”,其步骤为:
步骤S21,初始化待分配目标点集合和无人机集合;
步骤S22,每架无人机分布式计算出满足执行时间窗约束要求的自身最优的目标序列链;
步骤S23,无人机之间进行通讯协商,两两比较中标者竞标值序列vi中同一目标点对应的竞标值,竞标值大的无人机获胜,作为此目标点的执行者,得到最终的中标者序列wi;
步骤S24,根据最终的中标者序列wi更新每架无人机的任务链;
步骤S25,利用更新后的任务链,将每个目标点逐一***到新序列中各个位置上,如满足时间窗要求则计算***后的竞标值;
步骤S26,如果竞标值增大,则***新目标点,更新此无人机任务链;否则不更新任务链;如果所有无人机都没有更新任务链,算法收敛计数器加1;
步骤S27,判断收敛计数器是否大于第一次数阈值,如果大于则输出各无人机的任务链,否则执行步骤S23继续两两协商。
5.根据权利要求4所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,步骤S22中所述最优的目标序列链,其计算方法为:
逐一计算无人机目标序列链中每个位置上应执行的目标点,将所有目标点依次放在目标序列链中该位置,计算对应的竞标值,选择最大竞标值对应的目标点为序列链中该位置执行的目标点。
6.根据权利要求4所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,步骤S25中通过任务链竞标值函数vij(pi)计算***后的竞标值;任务链竞标值函数vij(pi)为
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其中,pi第i架无人机执行目标序列链,为收益值,为能耗值;
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τij(pi)=timePrevj-1+timeDuraj+[length(pj-1,pj)+length(pj,pj+1)]/velocityi
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Rreward是执行目标j的收益系数,λj为执行目标j的折扣因子,0<λj<1,timePrevj-1为上一个任务执行完毕时间,timeDuraj为新***任务的执行持续时间,length(pj-1,pj)、length(pj,pj+1)分别为新任务点到上一个和下一个任务点的航程,velocityi为无人机速度,Rfuel为能耗系数。
7.根据权利要求6所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,Rreward=100,λj=0.5。
8.根据权利要求4所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,步骤S27中所述第一次数阈值为5。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,步骤S4中所述“判断无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况”,其方法为:
判断目标点是否在基地的可覆盖通信范围内;或者
同地基保持通信的其他无人机通信范围内。
10.根据权利要求9所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,每架无人机在待执行目标点进行侦察任务的时段内同基地的通信连通情况Gij的表示公式为:
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</mrow>
其中,RCOMM为无人机通信半径;
元素Gij=1表示第i架无人机同第j架无人机保持通信,Gij=0表示第i架无人机同第j架无人机不能通信。
11.根据权利要求1-8中任一项所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,步骤S6中所述“所有无人机的任务链没有更新则输出各无人机的任务链”,其方法为:
如果所有无人机都没有更新任务链,算法收敛计数器加1;
当收敛计数器大于第二次数阈值时输出各无人机的任务链。
12.根据权利要求11所述的基于通信中继的无人机编队协同目标分配方法,其特征在于,所述第二次数阈值为5。
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Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108664038A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-16 | 中国人民解放***箭军工程大学 | 一种多无人机分布式合同竞拍在线任务规划方法 |
CN108873894A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 上海大学 | 一种基于多无人艇的目标跟踪协同控制***和方法 |
CN109067490A (zh) * | 2018-09-29 | 2018-12-21 | 郑州航空工业管理学院 | 蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算***资源分配方法 |
CN109407680A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-01 | 大连海事大学 | 无人船编队重构的分布式目标协同分配方法 |
CN109409771A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-01 | 合肥工业大学 | 任务价格可调下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109447509A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-08 | 合肥工业大学 | 价格协商机制下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109493179A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-19 | 合肥工业大学 | 基于任务需求的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109493180A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-19 | 合肥工业大学 | 价格竞争机制下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN110736478A (zh) * | 2018-07-20 | 2020-01-31 | 华北电力大学 | 一种无人机辅助移动云感知的路径规划与任务分配方案 |
CN110865653A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-06 | 西北工业大学 | 一种分布式集群无人机队形变换方法 |
CN111222764A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-06-02 | 西安羚控电子科技有限公司 | 一种基于分布协同拍卖的无人机蜂群任务分配算法 |
CN112034884A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-12-04 | 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 | 一种无人机地面站多模式一站控双机的方法 |
CN112235545A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-15 | 中国人民解放军国防科技大学 | 多机协同与视频中继传输方法 |
CN113467511A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-10-01 | 广西壮族自治区自然资源调查监测院 | 无人机任务协同方法及*** |
CN113934228A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-01-14 | 天津大学 | 基于协商共识的集群四旋翼无人机任务规划方法 |
CN114091807A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-02-25 | 广西综合交通大数据研究院 | 多无人机任务分配及调度方法、装置、***及存储介质 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102393747A (zh) * | 2011-08-17 | 2012-03-28 | 清华大学 | 无人机集群的协作交互方法及无人机的可视导航*** |
CN102419598A (zh) * | 2011-12-08 | 2012-04-18 | 南京航空航天大学 | 一种多无人机协同侦察移动目标的方法 |
CN102901498A (zh) * | 2012-09-21 | 2013-01-30 | 北京航空航天大学 | 一种不确定环境下的无人飞行器编队协同搜索和动态任务分配方法 |
CN104155999A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 海南大学 | 战场环境下多无人机时敏任务动态分配算法 |
CN106502266A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-03-15 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种多机协同作业指挥控制*** |
CN106506062A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-03-15 | 中山大学 | 集群无人机分布式快速通信***及通信方法 |
CN106656300A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-10 | 中国航天时代电子公司 | 一种采用自组网数据链的无人机集群作战*** |
WO2017079623A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | Massachusetts Institute Of Technology | Dynamic task allocation in an autonomous multi-uav mission |
CN106843269A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-13 | 北京航空航天大学 | 一种基于小型鸟类集群飞行机制的无人机编队方法 |
CN107330588A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-11-07 | 西北工业大学 | 一种多基地异构无人机协同侦察的任务规划方法 |
-
2017
- 2017-12-05 CN CN201711263440.6A patent/CN107947845B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102393747A (zh) * | 2011-08-17 | 2012-03-28 | 清华大学 | 无人机集群的协作交互方法及无人机的可视导航*** |
CN102419598A (zh) * | 2011-12-08 | 2012-04-18 | 南京航空航天大学 | 一种多无人机协同侦察移动目标的方法 |
CN102901498A (zh) * | 2012-09-21 | 2013-01-30 | 北京航空航天大学 | 一种不确定环境下的无人飞行器编队协同搜索和动态任务分配方法 |
CN104155999A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-19 | 海南大学 | 战场环境下多无人机时敏任务动态分配算法 |
WO2017079623A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | Massachusetts Institute Of Technology | Dynamic task allocation in an autonomous multi-uav mission |
CN106506062A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-03-15 | 中山大学 | 集群无人机分布式快速通信***及通信方法 |
CN106502266A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-03-15 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种多机协同作业指挥控制*** |
CN106656300A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-10 | 中国航天时代电子公司 | 一种采用自组网数据链的无人机集群作战*** |
CN106843269A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-13 | 北京航空航天大学 | 一种基于小型鸟类集群飞行机制的无人机编队方法 |
CN107330588A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-11-07 | 西北工业大学 | 一种多基地异构无人机协同侦察的任务规划方法 |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108664038A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-16 | 中国人民解放***箭军工程大学 | 一种多无人机分布式合同竞拍在线任务规划方法 |
CN108664038B (zh) * | 2018-05-14 | 2021-01-22 | 中国人民解放***箭军工程大学 | 一种多无人机分布式合同竞拍在线任务规划方法 |
CN108873894A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-23 | 上海大学 | 一种基于多无人艇的目标跟踪协同控制***和方法 |
CN110736478A (zh) * | 2018-07-20 | 2020-01-31 | 华北电力大学 | 一种无人机辅助移动云感知的路径规划与任务分配方案 |
CN110736478B (zh) * | 2018-07-20 | 2021-05-11 | 华北电力大学 | 一种无人机辅助移动云感知的路径规划与任务分配方案 |
CN109067490B (zh) * | 2018-09-29 | 2020-10-30 | 郑州航空工业管理学院 | 蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算***资源分配方法 |
CN109067490A (zh) * | 2018-09-29 | 2018-12-21 | 郑州航空工业管理学院 | 蜂窝网联下多无人机协同移动边缘计算***资源分配方法 |
CN109409771B (zh) * | 2018-11-13 | 2024-04-12 | 合肥工业大学 | 任务价格可调下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109493180A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-19 | 合肥工业大学 | 价格竞争机制下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109409771A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-01 | 合肥工业大学 | 任务价格可调下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109493179A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-19 | 合肥工业大学 | 基于任务需求的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109447509A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-08 | 合肥工业大学 | 价格协商机制下的空天资源协同任务规划的方法及*** |
CN109407680A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-01 | 大连海事大学 | 无人船编队重构的分布式目标协同分配方法 |
CN109407680B (zh) * | 2018-12-28 | 2021-06-08 | 大连海事大学 | 无人船编队重构的分布式目标协同分配方法 |
CN110865653B (zh) * | 2019-12-02 | 2022-09-13 | 西北工业大学 | 一种分布式集群无人机队形变换方法 |
CN110865653A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-06 | 西北工业大学 | 一种分布式集群无人机队形变换方法 |
CN111222764A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-06-02 | 西安羚控电子科技有限公司 | 一种基于分布协同拍卖的无人机蜂群任务分配算法 |
CN111222764B (zh) * | 2019-12-27 | 2021-08-20 | 西安羚控电子科技有限公司 | 一种基于分布协同拍卖的无人机蜂群任务分配算法 |
CN112034884A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-12-04 | 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 | 一种无人机地面站多模式一站控双机的方法 |
CN112034884B (zh) * | 2020-09-07 | 2022-05-27 | 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 | 一种无人机地面站多模式一站控双机的方法 |
CN112235545A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-15 | 中国人民解放军国防科技大学 | 多机协同与视频中继传输方法 |
CN113467511A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-10-01 | 广西壮族自治区自然资源调查监测院 | 无人机任务协同方法及*** |
CN113467511B (zh) * | 2021-07-15 | 2022-12-27 | 广西壮族自治区自然资源调查监测院 | 无人机任务协同方法及*** |
CN114091807A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-02-25 | 广西综合交通大数据研究院 | 多无人机任务分配及调度方法、装置、***及存储介质 |
CN113934228A (zh) * | 2021-10-18 | 2022-01-14 | 天津大学 | 基于协商共识的集群四旋翼无人机任务规划方法 |
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