[发明专利]基于混合式架构的群体智能协同方法和系统

权利要求书

1.一种基于混合式架构的群体智能协同方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S100，控制中枢基于预设的群体任务生成群体中每个无人平台的个体无碰撞路径；

步骤S100包括：

步骤S110，基于群体任务选取无人平台，包括：

无人平台个数≥目标区域个数；

无人平台的电量≥无人平台到所述目标区域的最大距离需要的电量；

无人平台最大载重量≥任务量；

步骤S120，基于所述任务量、安全系数和无人平台到目标区域的距离，通过匈牙利算法建立代价矩阵W：

其中，w_ij为第i个无人平台到第j个目标区域的综合代价：

w_ij＝α₁·q_ij+α₂·t_ij+α₃·d_ij

其中，q_ij为第i个无人平台到第j个目标区域承担的任务，t_ij为第i个无人平台到第j个目标区域的安全系数，d_ij为第i个无人平台到第j个目标区域的距离，α₁表示第i个无人平台到第j个目标区域承担任务的因素系数，α₂表示第i个无人平台到第j个目标区域安全系数的因素系数，α₃表示第i个无人平台到第j个目标区域距离的因素系数；

步骤S130，通过匈牙利算法计算所述代价矩阵W，获得各无人平台与所述目标区域的映射关系；

步骤S140，基于所述映射关系，通过结合时间因素的改进A*算法，计算出各无人平台到目标区域的无碰撞路径；其方法为：

步骤S141，构建无人平台通过代价栅格地图，计算每个栅格的通过代价r；

L₁≤d＜L₂

其中，L₁为障碍物的威胁距离，L₂为障碍物的安全距离，C＝0.5为当所述无人平台在障碍物致命区时的代价，μ为区域威胁系数，d为无人平台到目标的距离；

步骤S142，结合时间因素和所述通过代价r改进所述A*算法；

改进的A*算法路径评价为F(t)：

F(t)＝G(t)+H(t)

其中，G(t)为所述无人平台从起始节点到当前节点的实际代价，H(t)表示在所述无人平台从当前节点到目标节点的估计代价；

所述实际代价G(t)为：

G(t)＝G(t-1)+r*|p(x_t，y_t，t)-p(x_t-1，y_t-1，t-1)|+T(t)

其中，p(x_t，y_t，t)为加入时间变量的当前节点坐标，p(x_t-1，y_t-1，t-1)为加入时间变量的上一节点坐标，G(t-1)表示所述无人平台从起始节点到上一节点的实际代价，r表示每个栅格的通过代价，T(t)为从当前节点到下一节点的转弯代价；

步骤S143，基于所述改进的A*算法和所述映射关系，规划出所述个体无碰撞路径；

步骤S200，所述无人平台执行对应的所述个体无碰撞路径，基于获取的定位信息获取传感器数据；

所述传感器数据包括无人平台与障碍物的距离、与其他无人平台的距离和无人平台的自身的速度、姿态、标识、位置、加速度、角速度、偏航角、高度；

步骤S300，控制中枢基于各无人平台的所述传感器数据构建局部地图；

步骤S400，基于所述局部地图，各无人平台调整其对应的个体无碰撞路径获得再规划路径，并执行所述再规划路径，将任务执行状态传输至所述控制中枢；

步骤S500，所述控制中枢根据所述任务执行状态对所述群体任务进行调整。