[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法，具体的说是指一种基于区间一致性算法的多无人机同时到达攻击多目标的控制方法,属于多无人机协调控制技术领域。

背景技术

在多智能体系统中,“一致”是指多智能体的某一个状态随着时间变化而趋于相同，一致性算法就是被设计用来实现该目标的方法。

经过几十年的不断发展，人们对于一致性理论的研究不断深入，前后共经历了三个阶段。其中第一阶段(1987-1995)被称作生物群体行为模拟阶段，对自然界中的生物群体的协同一致现象进行了研究；第二阶段为一致性理论的深入探究阶段(1995-2004)，在这一阶段中，研究者对于一致性理论进行了进一步的探索，对提出的一致性算法模型给予了理论上的推导和证明，为一致性理论向更深层次发展奠定了基础，另外也对一致性理论进行了研究，并取得了一定的研究成果，这些研究成果逐渐成为了多智能体一致性理论研究的框架；第三阶段为多智能体一致性理论的完善阶段(2004-)，研究者对于一致性理论的各个方面进行了研究，包括有向/无向通信网络的多智能体一致性理论、固定/动态拓扑情况下的多智能体一致性理论、时滞系统的一致性理论、信息不确定以及异步通信情况下的多智能体一致性理论等问题，同时也在一阶、二阶和高阶一致性理论方面取得了一定的成果。

霍尼韦尔技术中心对多智能体协同控制进行了深入的研究，研究内容主要是多智能体系统的实时控制方面，并在此基础之上对多智能体自适应控制进行了研究，更好地实现多智能体的实时控制。该研究主要应用于无人机，目的是为了实现无人机缩短处理威胁和突发事件的时间，将处理时间缩短到几毫秒，并将多无人机的协同控制调整时间控制在几十毫秒以内，最后将多无人机编队的动态重构时间控制在10秒内。

将一架无人机作为一个智能体，多架无人机组成一个多智能体系统，通过无人机之间的通信，多无人机在高度自主的同时又相互协调完成任务。各国军事机构以及专家学者对多无人机的协同控制进行了大量的研究，并且取得了丰硕的成果，但仍有不少重要问题尚未解决，主要表现在,虽然在多无人机协同控制研究方面已经取得一定的成果，然而考虑不确定环境下的多无人机协同控制研究还很少。在实际战场环境下，无人机由于受到机载传感器的精度有限、战场环境的不可预测性以及无人机间通信易被干扰等因素的影响，常常获得的是不一致的态势信息，这些信息在数学上可以用区间信息来描述。迄今为止，不确定信息环境下的多无人机协同到达多个目标问题还没有得到解决。

针对不确定环境下多无人机同时到达的控制策略问题，提出了不确定环境下的多无人机同时到达多个目标的控制方法。首先将不确定距离信息用区间数值来表示，将拍卖算法和区间一致性算法相结合，实现了不确定环境下的多无人机同时到达的控制方法。首先通过拍卖算法，以无人机到达攻击目标的路径长度总和为目标函数，给出了多无人机对多目标的任务分配方法。然后定义了区间一致性算法，提出了不确定环境下的多无人机同时到达的控制方法，实现了多无人机到达多目标的趋于一致的时间范围。最后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分别进行了研究，结果表明该方法具有很好的可靠性和鲁棒性。

发明内容

鉴于现有技术存在的问题，本发明的目的是要提供一种不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法，其为基于一致性算法的多无人机同时到达多目标的方法，通过对多无人机的控制实现多无人机同时到达，具有很好的通用性，灵活性、鲁棒性和可伸缩性。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案为不确定环境下的多无人机同时到达多个目标方法，其通过拍卖算法，以无人机到达攻击目标的路径长度总和为目标函数，给出了多无人机对多目标的任务分配方法；定义区间一致性算法，实现了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。其中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，以保证目标函数最优；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：