本申請涉及無人機(jī)，具體而言，涉及一種基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著無人機(jī)任務(wù)領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，無人機(jī)集群協(xié)同技術(shù)成為了當(dāng)前研究重點(diǎn)。

2、多無人機(jī)任務(wù)分配的核心目標(biāo)在考慮無人機(jī)性能、外界環(huán)境等多種約束條件的前提下，合理地將任務(wù)分配給各無人機(jī)，以確保任務(wù)執(zhí)行的高效性和可行性。目前無人機(jī)任務(wù)分配方法主要有集中式控制和分布式控制兩種。但由于多無人機(jī)任務(wù)分配問題約束條件的復(fù)雜性以及多目標(biāo)優(yōu)化的高需求，造成解空間指數(shù)級增長、對算法計(jì)算效率要求較高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請實(shí)施例的目的在于提供一種基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法及裝置，用以提高多無人機(jī)任務(wù)分配問題的求解速率和分配能力。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法，方法包括：確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所要執(zhí)行的多個任務(wù)點(diǎn)的任務(wù)信息，每個任務(wù)信息包括任務(wù)點(diǎn)對應(yīng)的位置坐標(biāo)以及資源需求量；通過聚類算法對多個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行分類，將每類中的多個任務(wù)點(diǎn)作為一個無人機(jī)任務(wù)集合；針對每個無人機(jī)任務(wù)集合，基于改進(jìn)的蟻群算法，確定出該無人機(jī)任務(wù)集合中的多個任務(wù)點(diǎn)之間的路徑順序，以生成對應(yīng)的無人機(jī)任務(wù)軌跡；基于每個無人機(jī)任務(wù)軌跡，控制對應(yīng)的無人機(jī)按照該無人機(jī)任務(wù)軌跡飛行，以為該無人機(jī)任務(wù)軌跡中的每個任務(wù)點(diǎn)輸送對應(yīng)的資源。

3、在可選的實(shí)施方式中，通過聚類算法對多個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行分類，將每類中的多個任務(wù)點(diǎn)作為一個無人機(jī)任務(wù)集合的步驟，具體包括：基于所有任務(wù)點(diǎn)的總資源需求量和所有無人機(jī)的總載荷量，確定出聚類數(shù)量；隨機(jī)確定出聚類數(shù)量的聚類中心；針對每個任務(wù)點(diǎn)，將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)；針對每個聚類中心，基于該聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)與該聚類中心的位置坐標(biāo)之間的匹配度，確定是否對該聚類中心的位置坐標(biāo)進(jìn)行更新；若需要更新，則對該聚類中心的位置坐標(biāo)進(jìn)行更新，并返回執(zhí)行將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心的步驟；若不需要更新，則輸出每個聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)，作為對應(yīng)的無人機(jī)任務(wù)集合。

4、在可選的實(shí)施方式中，針對每個任務(wù)點(diǎn)，將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)的步驟，具體包括：

5、將所有任務(wù)點(diǎn)按照需求資源量從大到小的順序進(jìn)行排序；針對排序后的每個任務(wù)點(diǎn)，依次通過以下方式將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心：計(jì)算該任務(wù)點(diǎn)與每個聚類中心之間的距離值，以確定出目標(biāo)聚類中心；確定目標(biāo)聚類中心是否到達(dá)預(yù)設(shè)載重容量；若是，則基于距離值更換目標(biāo)聚類中心，并返回執(zhí)行確定目標(biāo)聚類中心是否到達(dá)預(yù)設(shè)載重容量的步驟；若否，則將該任務(wù)點(diǎn)分配至目標(biāo)聚類中心，并更新目標(biāo)聚類中心的當(dāng)前載重容量。

6、在可選的實(shí)施方式中，通過以下方式確定是否對聚類中心的位置坐標(biāo)進(jìn)行更新：基于該聚類中心當(dāng)前對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)，計(jì)算出該類別任務(wù)點(diǎn)的重心坐標(biāo)；比較所述重心坐標(biāo)與該聚類中心當(dāng)前的位置坐標(biāo)是否一致；若一致，則聚類中心的位置坐標(biāo)不需要進(jìn)行更新；若不一致，則將聚類中心位置坐標(biāo)更新為則該類別任務(wù)點(diǎn)的重心坐標(biāo)。

7、在可選的實(shí)施方式中，針對每個無人機(jī)任務(wù)集合，通過迭代執(zhí)行以下步驟，確定出該無人機(jī)任務(wù)集合中的多個任務(wù)點(diǎn)之間的路徑順序：針對指定數(shù)量的螞蟻中的每只螞蟻，以存儲點(diǎn)為啟始任務(wù)點(diǎn)，基于相鄰任務(wù)點(diǎn)之間的距離值，計(jì)算出該螞蟻在相鄰任務(wù)點(diǎn)之間移動的轉(zhuǎn)移概率值，以獲取該螞蟻的移動軌跡；基于所有螞蟻的移動軌跡所對應(yīng)的路徑總長度，確定出一目標(biāo)移動軌跡；對目標(biāo)移動軌跡的路徑總長度進(jìn)行優(yōu)化，以確定出優(yōu)化移動軌跡，優(yōu)化移動軌跡用于指示該無人機(jī)任務(wù)集合中無人機(jī)從啟始任務(wù)點(diǎn)經(jīng)過多個任務(wù)點(diǎn)最后返回的路徑順序。

8、在可選的實(shí)施方式中，通過以下方式確定出優(yōu)化移動軌跡：針對目標(biāo)移動軌跡中的多個任務(wù)點(diǎn)，隨機(jī)確定出兩個任務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)對，其中，每個任務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)對中包括兩個相鄰的任務(wù)點(diǎn)；將兩個任務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)對中其中一個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行對換，以生成對換移動軌跡；確定對換移動軌跡的路徑總長度是否小于目標(biāo)移動軌跡；若是，則確定對換移動軌跡為優(yōu)化移動軌跡。

9、第二方面，本發(fā)明提供一種基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配裝置，裝置包括：

10、接收模塊，用于確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所要執(zhí)行的多個任務(wù)點(diǎn)的任務(wù)信息，每個任務(wù)信息包括任務(wù)點(diǎn)對應(yīng)的位置坐標(biāo)以及資源需求量；

11、分層模塊，用于通過聚類算法對多個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行分類，將每類中的多個任務(wù)點(diǎn)作為一個無人機(jī)任務(wù)集合；

12、分配模塊，用于針對每個無人機(jī)任務(wù)集合，基于改進(jìn)的蟻群算法，確定出該無人機(jī)任務(wù)集合中的多個任務(wù)點(diǎn)之間的路徑順序，以生成對應(yīng)的無人機(jī)任務(wù)軌跡；

13、控制模塊，用于基于每個無人機(jī)任務(wù)軌跡，控制對應(yīng)的無人機(jī)按照該無人機(jī)任務(wù)軌跡飛行，以為該無人機(jī)任務(wù)軌跡中的每個任務(wù)點(diǎn)輸送對應(yīng)的資源。

14、在可選的實(shí)施方式中，分層模塊具體用于基于所有任務(wù)點(diǎn)的總資源需求量和所有無人機(jī)的總載荷量，確定出聚類數(shù)量；隨機(jī)確定出聚類數(shù)量的聚類中心；針對每個任務(wù)點(diǎn)，將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)；針對每個聚類中心，基于該聚類中心當(dāng)前對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)，計(jì)算出該類別任務(wù)點(diǎn)的重心坐標(biāo)；比較所述重心坐標(biāo)與該聚類中心當(dāng)前的位置坐標(biāo)是否一致；若一致，則聚類中心的位置坐標(biāo)不需要進(jìn)行更新；若不一致，則將聚類中心位置坐標(biāo)進(jìn)行更新，并返回執(zhí)行將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心的步驟；若不需要更新，則輸出每個聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)，作為對應(yīng)的無人機(jī)任務(wù)集合。

15、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括：處理器、存儲器和總線，存儲器存儲有處理器可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，處理器與存儲器之間通過總線通信，處理器執(zhí)行機(jī)器可讀指令，以執(zhí)行如前述實(shí)施方式任一基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法的步驟。

16、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如前述實(shí)施方式任一基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法的步驟。

17、本申請?zhí)峁┑囊环N基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法及裝置，其中，方法包括確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所要執(zhí)行的多個任務(wù)點(diǎn)的任務(wù)信息，每個任務(wù)信息包括任務(wù)點(diǎn)對應(yīng)的位置坐標(biāo)以及資源需求量；通過聚類算法對多個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行分類，將每類中的多個任務(wù)點(diǎn)作為一個無人機(jī)任務(wù)集合；針對每個無人機(jī)任務(wù)集合，基于改進(jìn)的蟻群算法，確定出該無人機(jī)任務(wù)集合中的多個任務(wù)點(diǎn)之間的路徑順序，以生成對應(yīng)的無人機(jī)任務(wù)軌跡；基于每個無人機(jī)任務(wù)軌跡，控制對應(yīng)的無人機(jī)按照該無人機(jī)任務(wù)軌跡飛行，以為該無人機(jī)任務(wù)軌跡中的每個任務(wù)點(diǎn)輸送對應(yīng)的資源。通過任務(wù)分層策略以及改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法，提高了多無人機(jī)多任務(wù)分配過程中的求解速率以及決策質(zhì)量。

技術(shù)特征：

1.一種基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過聚類算法對多個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行分類，將每類中的多個任務(wù)點(diǎn)作為一個無人機(jī)任務(wù)集合的步驟，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述針對每個任務(wù)點(diǎn)，將該任務(wù)點(diǎn)分配至一對應(yīng)的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應(yīng)的多個任務(wù)點(diǎn)的步驟，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定是否對聚類中心的位置坐標(biāo)進(jìn)行更新：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，針對每個無人機(jī)任務(wù)集合，通過迭代執(zhí)行以下步驟，確定出該無人機(jī)任務(wù)集合中的多個任務(wù)點(diǎn)之間的路徑順序：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定出優(yōu)化移動軌跡：

7.一種基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述分層模塊具體用于基于所有任務(wù)點(diǎn)的總資源需求量和所有無人機(jī)的總載荷量，確定出聚類數(shù)量；

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述處理器執(zhí)行所述機(jī)器可讀指令，以執(zhí)行如權(quán)利要求1至6任一所述基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1至6任一所述基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N基于蟻群算法的無人機(jī)任務(wù)分配方法及裝置，涉及無人機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所要執(zhí)行的多個任務(wù)點(diǎn)的任務(wù)信息；通過聚類算法對多個任務(wù)點(diǎn)進(jìn)行分類，將每類中的多個任務(wù)點(diǎn)作為一個無人機(jī)任務(wù)集合；針對每個無人機(jī)任務(wù)集合，基于改進(jìn)的蟻群算法，確定出該無人機(jī)任務(wù)集合中的多個任務(wù)點(diǎn)之間的路徑順序，以生成對應(yīng)的無人機(jī)任務(wù)軌跡；基于每個無人機(jī)任務(wù)軌跡，控制對應(yīng)的無人機(jī)按照該無人機(jī)任務(wù)軌跡飛行，以為該無人機(jī)任務(wù)軌跡中的每個任務(wù)點(diǎn)輸送對應(yīng)的資源。通過任務(wù)分層策略以及改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法，提高了多無人機(jī)多任務(wù)分配過程中的求解速率以及決策質(zhì)量。

技術(shù)研發(fā)人員：黃渭清,安娜,劉巖松,黎奧軒
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9