一种无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113825142A(43)申请公布日2021.12.21(21)申请号202111135445.7(22)申请日2021.09.27(71)申请人南京航空航天大学地址210016江苏省南京市秦淮区御道街29号(72)发明人刘海颖陈捷李志豪孙颢马莹(74)专利代理机构江苏圣典律师事务所32237代理人徐晓鹭(51)Int.Cl.H04W16/18(2009.01)H04W24/02(2009.01)H04W84/06(2009.01)H04B7/185(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图5页(54)发明名称一种无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法(57)摘要本发明公开了一种无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，包括步骤1，构建以无人机为基站的分布式集群网络，创建集群无人机感知区域。步骤2，通过GV图法划分任务区域，将划分后子区域分配给集群，集群通过覆盖质量函数以及子区域中分配到的重要性因子计算覆盖质量目标，得到集群期望状态信息。步骤3，根据期望状态信息调整无人机群系统输入控制律，使集群到达最优状态，得到最优状态信息，实现对目标区域的最大范围覆盖。相比于现有技术，本发明具有较好的灵活性以及适应性，能够应对如单点故障、集群扩充等状况。CN113825142ACN113825142A权利要求书1/2页1.一种无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定任务区域，搭建以无人机为基站的集群分布式网络，创建集群无人机感知区域并获取任务区域重要性因子；步骤2，基于集群无人机感知区域和任务区域重要性因子，利用GV图方法将任务区域分配到集群中各个无人机的责任区域；构造覆盖质量函数并根据任务区域重要性因子计算集群中无人机的覆盖质量目标，得到无人机的期望状态；步骤3，实现无人机集群分布式控制，根据步骤2得到的期望状态信息调整无人机群系统输入控制律，使集群到达最优状态，实现对目标区域的最大范围覆盖。2.根据权利要求1所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述步骤1包括：步骤1.1，获取无人机集群状态信息，并设定集群状态信息；步骤1.2，无人机集群实现通讯连接，各个无人机通过5G通信模块与相邻无人机进行信息交互；步骤1.3，通过集群中无人机搭载的视觉传感器模块创建无人机感知区域。3.根据权利要求2所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述步骤1.3中集群的探测范围为所述视觉传感器模块的锥形视野与任务区域平面相交得到的椭圆截面，探测范围中心为无人机在任务区域内的投影中心；考虑每台无人机的不确定性，创建集群无人机保证感知区域以使无人机保证感知区域覆盖不确定区域。4.根据权利要求1或3所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述步骤2具体为：步骤2.1，利用GV图方法将任务区域划分为若干子区域，并根据无人机的保证感知区域以及任务区域重要性因子将子区域分配至集群中各个无人机的责任区域；分配子区域时，判断无人机与邻近无人机集合是否进行信息交互，判断为否则转入步骤2.2，否则继续判断无人机与邻近无人机保证感知区域是否发生重叠，若判断为是，则需要对分配给该无人机的任务子区域进行更新；通过GV图方法将整个任务区域分为已分配和未分配区域；步骤2.2，构造传感器覆盖质量函数，通过传感器覆盖质量函数和重要性因子计算覆盖质量目标，得到集群期望状态信息。5.根据权利要求4所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述判断无人机与邻近无人机保证感知区域是否发生重叠的方法为：确定无人机与其邻近无人机的覆盖质量函数，若该无人机覆盖质量小于等于邻近无人机的覆盖质量，则判断为重叠，更新任务子区域，重新分配给集群无人机；否则转为步骤2.2。6.根据权利要求5所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述覆盖质量目标反应了集群覆盖的区域以及对该区域的覆盖质量，同时还包含了集群中各架无人机的重要性，通过使无人机的覆盖质量目标最大，实现集群最大范围覆盖。7.根据权利要求6所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述每架无人机被分配到子区域的重要性因子传感器覆盖质量函数表示为：其中zi表示无人机i的高度信息，hi表示视觉传感器倾斜2CN113825142A权利要求书2/2页量，δi表示视觉传感器视锥角度，表示无人机i的设定最低高度，0和1分别对应传感器的最低和最高质量；覆盖质量目标表示为其中Ω表示任务区域，In表示集群无人机数量，φ表示集群无人机被分配到的重要性因子。8.根据权利要求7所述的无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法，其特征在于：所述步