本發(fā)明屬于集群導(dǎo)航領(lǐng)域，尤其是一種基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法。

背景技術(shù)：

1、無人機集群系統(tǒng)因其高效性、魯棒性和可擴展性等優(yōu)勢，在無人機表演、森林巡檢、應(yīng)急救援和城市配送等任務(wù)中發(fā)揮著越來越重要的作用。特別是在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下，利用多個異構(gòu)無人機協(xié)同作業(yè)可以有效整合不同平臺的優(yōu)勢能力，顯著提升任務(wù)執(zhí)行效率和系統(tǒng)可靠性。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，基于強化學(xué)習(xí)的多智能體協(xié)同控制方法為解決無人機集群的自主決策和協(xié)同控制問題提供了新的思路和可能性，其中近端策略優(yōu)化（mappo）因其良好的收斂性和策略穩(wěn)定性，在處理大規(guī)模異構(gòu)集群控制問題時展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。

2、目前，無人機集群控制與導(dǎo)航領(lǐng)域已有大量研究工作。在通信拓?fù)鋬?yōu)化方面，主要采用基于圖論的最小生成樹算法和分布式一致性算法構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)，但缺乏對異構(gòu)特征的深入考慮；在任務(wù)分配方面，常用的方法包括匈牙利算法、遺傳算法和蟻群算法等，這些方法主要關(guān)注靜態(tài)任務(wù)分配的最優(yōu)性，對動態(tài)環(huán)境下的在線調(diào)整能力有限；在協(xié)同控制方面，傳統(tǒng)方法多基于人工勢場法、行為規(guī)則法和一致性理論等，雖然實現(xiàn)了基本的編隊控制和避障功能，但在處理復(fù)雜環(huán)境和多目標(biāo)優(yōu)化問題時表現(xiàn)不足。此外，現(xiàn)有的強化學(xué)習(xí)方法在應(yīng)用到實際無人機集群系統(tǒng)時，往往采用簡化的通信模型和同構(gòu)智能體假設(shè)，難以滿足實際應(yīng)用需求。

3、然而，現(xiàn)有技術(shù)在處理異構(gòu)無人機集群控制問題時仍存在以下關(guān)鍵技術(shù)難點：首先，缺乏有效的異構(gòu)性表征方法，難以準(zhǔn)確量化不同無人機平臺之間的性能差異和能力互補關(guān)系，導(dǎo)致資源分配和任務(wù)規(guī)劃的效率低下；其次，現(xiàn)有的通信拓?fù)鋬?yōu)化方法未能充分考慮鏈路可靠性的動態(tài)變化特性，且?guī)挿峙洳呗赃^于靜態(tài)，無法適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下的通信需求變化；再次，傳統(tǒng)的分層控制架構(gòu)中，任務(wù)分配層和執(zhí)行控制層往往獨立優(yōu)化，缺乏有效的協(xié)同機制，導(dǎo)致局部決策與全局目標(biāo)之間存在不一致性；最后，在策略優(yōu)化過程中，現(xiàn)有方法難以平衡探索與利用之間的關(guān)系，且缺乏有效的魯棒性保障機制，容易出現(xiàn)策略崩潰和性能震蕩等問題。這些技術(shù)難點嚴(yán)重制約了異構(gòu)無人機集群系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的性能和可靠性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的，提供一種基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題。

2、技術(shù)方案，基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，包括如下步驟：

3、s1、獲取無人機的基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)，經(jīng)過動力學(xué)特性分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化動力學(xué)參數(shù)矩陣；基于標(biāo)準(zhǔn)化動力學(xué)參數(shù)矩陣，計算得到無人機綜合能力指標(biāo)；基于無人機綜合能力指標(biāo)，構(gòu)建表征無人機間差異程度的集群異構(gòu)性矩陣；其中基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)包括無人機的最大速度、最大加速度、能源容量、任務(wù)載荷類型和通信范圍；

4、s2、獲取實時通信數(shù)據(jù)，計算每對無人機之間的通信質(zhì)量指標(biāo)；基于通信質(zhì)量指標(biāo)，預(yù)測得到鏈路可靠性數(shù)據(jù)；基于集群異構(gòu)性矩陣和鏈路可靠性數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)通信圖；對動態(tài)通信圖進行優(yōu)化計算，生成滿足連通性約束和帶寬約束的最優(yōu)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；

5、s3、基于集群異構(gòu)性矩陣和最優(yōu)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，計算任務(wù)分配適合度矩陣；基于任務(wù)分配適合度矩陣，構(gòu)建包含任務(wù)分配策略和執(zhí)行策略的分層策略模型；基于分層策略模型，構(gòu)建評估全局協(xié)同效果和局部執(zhí)行效果的分層價值函數(shù)；

6、s4、基于分層價值函數(shù)，對實時通信數(shù)據(jù)進行時效性分析、任務(wù)相關(guān)性分析和通信代價分析，生成信息重要度指標(biāo)；基于信息重要度指標(biāo)和通信質(zhì)量指標(biāo)，計算傳輸優(yōu)先級數(shù)據(jù)；基于傳輸優(yōu)先級數(shù)據(jù)，生成帶寬分配矩陣；基于帶寬分配矩陣和最優(yōu)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，構(gòu)建自適應(yīng)路由策略；

7、s5、基于自適應(yīng)路由策略，計算策略輸出的熵值，生成不確定性指標(biāo)；基于不確定性指標(biāo)，構(gòu)建魯棒性約束條件；在魯棒性約束條件下優(yōu)化分層策略模型，得到優(yōu)化策略模型；基于最優(yōu)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實現(xiàn)優(yōu)化策略模型的分布式執(zhí)行。

8、有益效果，本發(fā)明建立了精確的異構(gòu)性度量體系，確保了集群系統(tǒng)的高效可靠通信，提高了系統(tǒng)的整體性能，增強了系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)能力；不僅克服了傳統(tǒng)方法在處理異構(gòu)性、通信優(yōu)化和決策協(xié)同等方面的局限，還提升了異構(gòu)無人機集群在復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)執(zhí)行能力和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

技術(shù)特征：

1.基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s1進一步為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s2進一步為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s3進一步為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s4進一步為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s5進一步為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s12進一步為：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s14進一步為：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s22進一步為：

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于mappo的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，其特征在于，步驟s32進一步為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于MAPPO的無人機集群控制與導(dǎo)航方法，包括提取無人機基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)，經(jīng)動力學(xué)特性分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算無人機綜合能力指標(biāo)，構(gòu)建集群異構(gòu)性矩陣；根據(jù)實時通信數(shù)據(jù)計算通信質(zhì)量指標(biāo)，預(yù)測鏈路可靠性數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)通信圖，生成最優(yōu)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；基于集群異構(gòu)性矩陣和最優(yōu)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，計算任務(wù)分配適合度矩陣，構(gòu)建分層策略模型和分層價值函數(shù)；對通信數(shù)據(jù)進行多維度分析，生成信息重要度指標(biāo)，計算傳輸優(yōu)先級數(shù)據(jù)，生成帶寬分配矩陣，構(gòu)建自適應(yīng)路由策略；計算策略不確定性指標(biāo)，構(gòu)建魯棒性約束條件，優(yōu)化策略模型并實現(xiàn)分布式執(zhí)行。本發(fā)明提高了異構(gòu)無人機集群的協(xié)同控制效率和系統(tǒng)可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：湯月龍,李凱,王志超
受保護的技術(shù)使用者：中科南京人工智能創(chuàng)新研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6