[发明专利]一种基于onion与能量消耗模型的无人系统网络生成方法

说明书

本发明提出一种基于onion与能量消耗模型的无人系统网络生成方法。通过建立无人机能量消耗模型，结合能量与介中心数设计onion模型布局无人系统网络，并在网络中设置多个虚拟控制点，最内层的无人节点首先建立通信连接，并通过虚拟控制点的牵引，进行跨两层以内的无人节点通信，生成维诺图状的子无人系统网络，进一步使得网络边缘的无人节点得到利用。为onion模型每一层设定了能量阈值，通过能量消耗实时调整无人机位置以确保系统鲁棒性。

技术领域

本发明属于无人系统技术领域，具体涉及一种基于onion与能量消耗模型的无人系统网络生成方法。

背景技术

无人系统集群由若干个同构或异构无人系统通过自组织连接构成，因其具有抗毁性强、自主决策能力强等特点，使其在军事、民用领域都有了广泛的运用。然而，控制这些无人节点，使其具有自主性，像鸟群一样自发地飞行或者共同去某处觅食是比较困难的。如果可以依靠自组织形成无人系统集群，使无人节点自主控制自己的行为，则可以设计一种新的无人系统方法。

自然环境下存在大量的生物集群活动现象，个体成员之间通过相互协作形成团体，进而进行大规模行动。鸟群、蚁群等群集现象随处可见，对于群集行为进行建模分析对于研究群集现象具有重大意义。目前计算机仿真和数学模型已经能够产生群集行为，数学模型对群集行为的建模方法有欧拉法、拉格朗日法等。比较著名的还有Boid模型以及Vicsek模型，Boid模型包含“分离、对准、内聚”这三个规则；Vicsek模型是一种离散的模型，使得群集内的个体从无序到有序，使得系统中的所有个体达成同步的状态，朝着共同的方向运动。在执行任务的过程中，这些群集模型采用的是多个从节点跟随一个主节点的飞行模式，这种主从无人系统控制模型对主节点过度依赖，一旦主节点出现故障，则其余从节点失去主心骨，从而造成混乱。这样的系统模型鲁棒性低，网络连通性也较差。

无人系统在执行任务的过程中，其所需的不仅仅是无人系统中的节点根据相关准则进行同步运动。在执行任务的过程中，遇到特殊的情况无可避免，且无人系统所面对的可能是多个任务。在这种情况下，如何提高无人系统模型的鲁棒性，使其适应多任务、高难度的场景是目前亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于onion与能量消耗模型的无人系统网络生成方法，为无人机设计了能量消耗模型，并构建onion模型，并在网络中设置多个虚拟控制点，最内层的无人节点首先建立通信连接，并通过虚拟控制点的牵引，进行跨两层以内的无人节点通信，生成维诺图状的子无人系统网络，进一步使得网络边缘的无人节点得到利用。通过设定onion每一层能量阈值，通过能量消耗实时调整无人机位置以确保系统鲁棒性。本方法具有网络鲁棒性高、反应速度快、易于实现等优点，对发展无人系统具有重要意义。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明提出基于改进鲸鱼算法的无人机滑模控制器设计方法，包括以下步骤：

一种基于onion与能量消耗模型的无人系统网络生成方法，包括以下步骤：

S1：获取初始状态的无人节点位置，建立无人机运动控制模型；

S2：建立无人机能量消耗模型，选择合适的无人机作为onion模型的第一层，从而构建onion模型；

S3：根据无人节点位置信息，初始化虚拟控制点状态信息；

S4：虚拟控制点牵引其控制的无人节点运行到指定的位置，多无人机形成编队；

S5：判断第i层所有的无人节点是否都已经形成编队。若是，则进行第i+1层无人节点编队协同控制；若否，则在第i+1或第i+2层寻找无人节点进行信息交互，建立通信连接；

S6：判断第i层是否到达onion模型的最外层。若否，返回步骤S5继续执行；