[发明专利]一种多无人机自定位和对目标定位的双任务深度配合方法

摘要

本发明属于多无人机协同技术领域，公开的一种多无人机自定位和对目标定位的双任务深度配合方法，是构建一个多无人机自定位和对目标定位两任务的同步运行架构，通过将每一时刻无人机和目标的位置同时视为待求解变量，包括CSL+CTL双任务运行架构、CSL+CTL任务下测量关系和信息的传递、CSL+CTL双任务深度融合、CSL+CTL深度融合时信息处理。本发明将侦察无人机和目标均视为位置不确定的待估计对象，且考虑了多无人机位置间的相关性，基于此对目标的定位将更为客观、准确。CSL+CTL深度融合模式优于两任务独立模式下各自所能完成的任务质量。本发明可用于多无人机在执行搜救或监视等任务时的目标定位。

主权项

1.一种多无人机自定位和对目标定位的双任务深度配合方法，其特征在于：构建一个多无人机自定位和对目标定位两任务的同步运行架构，通过将每一时刻无人机和目标的位置同时视为待求解变量，本架构安装有线速度和相对距离测量设备、目标搜索测量设备、无线通信设备的无人机，一个具有信息处理能力的中心无人机，中心无人机有通信设备，及与各无人机通信：设置有N个无人机，无人机编号集表示为C，被侦察目标一个，表示为o；具体实施步骤如下：/n一、CSL+CTL双任务运行架构，深度融合时，两任务的输出/输出关系；在每一时刻，CSL输出各侦察者的位置及其不确定度和相关度；进行CTL任务时，在估计出目标位置的同时，侦察者的位置被重新估计，该估计结果又将继续作为下一时刻的CSL任务的前提输入；/n二、CSL+CTL任务下，测量关系和信息传递的关系，测量信息种类包括无人机自身运动测量、无人机之间相对测量、无人机对目标的测量；自身运动参数能够被连续地测量，而受测量环境条件的影响，无人机间的相对测量并非一直存在，但其出现频次仍高于无人机对目标的测量频次，即无人机与目标非合作；/n每隔一固定周期，各无人机都将自身的运动测量、对友邻无人机的相对测量、对目标的相对测量传送与中心无人机；中心无人机在利用这些信息完成融合后，估计出无人机位置、目标位置，它们是否反馈与无人机由实际需要而定；/n三、CSL+CTL双任务深度融合流程，各无人机负责测量数据采集，中心无人机运行处理算法，负责估计无人机和目标的位置，具体过程如下：/n步骤一：无人机采集、发送数据/n任务开始后，各无人机开始侦察邻近无人机和目标，期间测量采集三类数据：自身运动参数的线速度，无人机间相对测量无人机间相对测量z