[发明专利]不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法

权利要求书

1.不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法，其特征在于：将不确定信息用区间信息来表示，通过拍卖算法以多无人机到达多目标的路径长度总和作为目标函数给出了多无人机对多目标的任务分配方法；首先利用区间一致性算法，实现多无人机到达多目标的趋于一致的时间范围；再分别针对无突发威胁情况下和有突发威胁情况下的多无人机到达多目标的协同控制问题进行试验；当有突发威胁情况下的多无人机协同控制要考虑运用两次拍卖算法，并改变无人机的攻击目标，保证目标函数最优；实现多无人机同时到达多个目标。

2.根据权利要求所述的不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法，其特征在于：其具体过程如下：

步骤1：无人机的质点运动模型建立；

将无人机看作为二维平面内运动的质点，其简化运动模型为：

其中，x_i,y_i为第i架无人机在平面中的位置坐标，和ω_i分别为第i架无人机的飞行速度、航向角和航向角速度；而无人机都有飞行速度、加速度和航向角限制：

0<vmin≤vi≤vmaxamin≤ai≤amax|φi|≤φmax---(2)]]>

无飞行速度在不确定环境下区间形式的一阶动态近似模型为：

[v·i-,v·i+]=αv,i([vic-,vic+]-[vi-,vi+])=αv,i([vic--vi-,vic+-vi+])---(3)]]>

其中，为第i架无人机的区间速度指令，α_v,i为正常数；

步骤2：基于拍卖算法的任务分配模型求解；

假定有n架无人机和m个目标，目标分配矩阵定义为X＝[x_ij]_n×m，目标分配变量定义为：

无人机到达目标的距离表示为区间信息，即：l(x_ij)＝[l^-(x_ij),l⁺(x_ij)]，(i＝1,2,...,n)；其中l^-(x_ij)和l⁺(x_ij)分别表示无人机i到达目标j距离的上下界；

定义目标函数为：

[L-,L+]=Σi=1nΣj=1m[l-(xij),l+(xij)],(i=1,2,...,n;j=1,2,...,m)---(5)]]>

其中：为第i架无人机在t时刻到达目标的剩余路径长度区间值，是t的函数；表示到达目标的最小距离长度，表示到达目标的最大距离长度；

则最优目标分配结果定义为：

[X^*-,X^*+]＝argmin[L^-,L⁺]       (6)

按拍卖算法来确定目标的分配结果；

步骤3：编队控制，编队间的通信是由两个编队的领机来完成的；

当固定通信拓扑时，若编队1和编队2内部的通信拓扑结构均存在有向生成树，且编队1和编队2之间的通信由两个编队的领导节点完成，则编队1和编队2内部以及编队之间可实现全局渐近收敛或一致性可达；否则无法实现全局渐近收敛或一致性可达；

当存在拓扑结构变换时，若网络拓扑集中的每个拓扑图都为平衡有向图且为强连通图，则对任意初始状态，可实现全局渐近收敛或一致性可达；否则无法实现全局渐近收敛或一致性可达；

步骤4：不确定环境下的多无人机同时到达多目标的控制策略；

在一个由n个智能体组成的系统中，其通信关系用G＝(V,E)来描述，其中每个节点代表一个智能体，假设节点的状态满足区间一阶动态方程为:

[ξ·i-,ξ·i+]=[ui-,ui+],(i=1,2,...,n)---(7)]]>

若所有智能体最终的状态趋于相等，即成立，则称该系统在区间状态下趋于一致；得到区间一致性算法为：

[ui-,ui+]=-Σj∈Niaij([ξi--ξj-,ξi+-ξj+])---(8)]]>

从而得出区间信息条件下的多无人机同时到达的控制策略

[vic-,vic+]=[vi-,vi+]-[ui-·vi-α·τi-,ui+·vi+α·τi+][ui-,ui+]=-Σj∈Niaij([ζi--ζj-,ζi+-ζj+])---(9)]]>

其中：为第i架无人机在t时刻的期望到达时间；

步骤5：控制策略的实现。

3.根据权利要求2所述的不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法，其特征在于：所述的拍卖算法的具体拍卖过程步骤如下：

步骤1：初始化参数，给出多个目标和每架无人机所在位置坐标，根据路径规划模块规划的路径，计算不同无人机到达不同目标点的距离，设定循环次数；

步骤2：随机生成N个无人机的竞拍序列；

步骤3：开始竞拍，当前竞拍的无人机根据目标函数判断最优的目标分配的无人机数是否已满，若是，则从其余的目标中选择，否则选此目标作为要攻击的目标；

步骤4：更新各目标所分配的无人机个数，若所有的UAV都完成竞拍则执行下一步骤，否则，转向步骤3；

步骤5：拍卖结束，计算当前生成的分配方案目标函数，并与上次形成的方案进行比较，若优于上次，则存储当前的方案，否则保留上次的方案；

步骤6：若循环结束则执行下一步骤，否则，转向步骤2；

步骤7：给出最终的分配方案和目标函数。