一种蜂群无人机的智能任务规划方法与流程

1.本发明涉及但不限于无人系统任务规划技术领域，尤指一种蜂群无人机的智能任务规划方法。


背景技术：

2.随着无人机在载荷小型化、低成本化、网络通信技术、自主技术、集群技术等方面的持续发展，可通过大量无人机之间的信息共享，扩大对环境的感知，实现大规模无人机之间的协同作业。
3.蜂群无人机是基于一定智能化的无人机编队成组，以信息网络为中心，以平台间的协同交互能力为基础，通过生物仿真计算模拟群居生物的行为策略，按照去中心化的方式实施管理，从而实现无人机之间的高度智能自主的协同。蜂群无人机的任务规划可以为大规模无人机制定行动目标和行动策略，明确蜂群无人机的任务与边界，是蜂群无人机协同作业的前提与基础。蜂群无人机的特点之一是数量多，若由操作人员手动对所有无人机进行任务规划，流程较为繁琐且效率低下。


技术实现要素：

4.本发明的目的：为了解决上述技术问题，本发明提供一种蜂群无人机的智能任务规划方法，以解决了蜂群无人机由于数量较多带给规划人员工作负荷较大、流程较为繁琐且效率低下等问题。
5.本发明的技术方案：本发明实施例提供一种蜂群无人机的智能任务规划方法，包括：
6.步骤1，通过对蜂群无人机进行编组形成蜂群编队，并对各个蜂群编队配置相应类型的可执行任务；
7.步骤2，将蜂群无人机的所有蜂群任务按照蜂群编队的可执行任务类型进行分类，并采用预先制定的任务分配规则中任务与无人机之间距离、任务时间和任务优先级属性的分配原则，逐层分析蜂群任务，以将蜂群任务与蜂群编队进行绑定，从而实现蜂群无人机的任务分配。
8.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，还包括：
9.步骤a，制定蜂群无人机的任务分配规则，包括：根据蜂群无人机携带的不同载荷，分析蜂群无人机所需以及能够执行的任务类型，结合蜂群无人机的性能，制定出蜂群无人机的任务分配规则，以便在后续任务规划过程中，基于所制定出的任务分配规则进行任务的智能规划。
10.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤a中所制定的任务分配规则，包括：
11.a)蜂群编队的类型满足任务所需的类型；
12.b)分配的任务与无人机之间的距离小于无人机飞行半径；
13.c)单一任务可由多个蜂群编队共同执行；
14.d)蜂群编队在资源允许的情况下可执行多个任务；
15.e)执行任务的时间满足时间窗口要求；
16.f)多个任务冲突时，优先考虑的因素顺序为：任务优先级》距离》执行时间。
17.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤1包括：
18.对蜂群无人机进行编组形成多个蜂群编队，根据蜂群编队内蜂群无人机携带载荷对各个蜂群编队配置相应类型的可执行任务，所配置的可执行任务类型包括：定点巡查、区域测绘。
19.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤2包括：
20.步骤21，将蜂群任务按照蜂群编队的可执行任务类型进行分类，形成任务子集；
21.步骤22，将任务子集与蜂群编队进行绑定，形成任务子集-编队集合；
22.步骤23，计算所述步骤22中得到的各任务子集-编队集合中每个编队与每个任务的距离，并根据编队飞行半径对集合中的任务进行筛选，在各蜂群编队的任务列表中移除飞行半径以外的任务；
23.步骤24，根据各蜂群任务的执行时间，对步骤23通过筛选得到的各蜂群编队所需执行任务的集合中的各任务进行排序；
24.步骤25，对每个蜂群编队所执行的任务进行时间约束限制和距离约束限制，删除不符合时间约束或距离约束的任务，得到各蜂群编队的任务执行序列；
25.步骤26，统计各蜂群编队的任务执行序列中的任务，与总任务集作交集，得到可执行任务集；
26.步骤27，计算各个编队的任务执行序列的评估值；
27.步骤28，根据各个蜂群编队的任务执行序列的评估值，选择同类型编队的任务执行序列中评估值最大的编队-任务序列，将评估值最大的编队-任务序列作为本编队的最终执行序列；并将上述编队-任务序列中的任务从其他编队的任务执行序列中删除。
28.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤24的时间排序规则包括：
29.a)时间窗口在先的任务优先执行；
30.b)时间窗口的起始时间相同，结束时间早的任务优先执行；
31.c)时间窗口的起始时间和结束时间均相同的任务，优先级高的优先执行；
32.d)任务1的时间窗口在任务2的时间窗口内，根据任务1在任务2的时间窗口内的位置以及任务优先级，确定任务排序。
33.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤25中，
34.所述对每个蜂群编队所执行的任务进行时间约束限制，包括：
35.计算所述步骤24中得到的每个蜂群编队所需执行任务的集合中两个相邻任务之间的距离，并计算各距离蜂群编队所需的飞行时间，若计算出的时间不满足下一项任务的执行时间，则将下一项任务从任务序列中剔除。
36.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤25中，
37.所述对每个蜂群编队所执行的任务进行距离约束限制，包括：
38.计算蜂群编队执行各任务的总飞行距离，若执行当前任务的已飞行距离加上返程
距离大于无人机航程，则将该任务及后序任务剔除；得到各蜂群编队的任务执行序列。
39.可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，所述步骤27中评估值计算方式为：
[0040][0041]
0≤α1,α2≤α1+α2＝1；
[0042]
其中，vi表示任务i的优先级，nm为任务执行序列中任务数量，l
fd
表示蜂群编队所需的总飞行距离，lr为蜂群编队最大航程，α1,α2表示评估偏好系数。
[0043]
可选地，如上所述的蜂群无人机的智能任务规划方法中，还包括：
[0044]
步骤3，根据步骤2中任务分配的结果进行航路规划，以实现蜂群无人机的智能任务规划。
[0045]
本发明的有益效果：本发明实施例提供一种蜂群无人机的智能任务规划方法，该方法针对蜂群无人机地面站任务规划的使用需求，通过对蜂群无人机系统协同作业概念的研究，结合无人机任务规划需求和蜂群无人机功能性能指标，定义蜂群无人机任务的类型，规定蜂群无人机的任务分配规则，并提出一套面向蜂群无人机的智能任务规划的实施方案，该智能任务规划方案依据任务分配规则，根据蜂群任务要求采用分层规划方式，优化蜂群编队和任务分配关系，解决蜂群无人机的数量较多带给规划人员工作负荷较大的问题。本发明实施例提供的方法提升了蜂群无人机系统的智能化程度，进而提升了蜂群无人机任务规划效率，显著降低了蜂群无人机的前期准备时间，并且降低了地面站操作员工作负荷，满足了蜂群无人机灵活机动、快速布置等任务需求。
[0046]
本发明首次针对蜂群无人机控制站任务规划的使用需求，创新性提出了一种蜂群无人机的智能任务规划方法，解决目前无人机地面站操作人员配置臃肿、规划操作复杂、智能化水平低等能力不足的问题。该方法可以将蜂群无人机整合成各个蜂群编队，利用智能规划方式为编队无人机规划任务计划，降低地面站操作员面对大量无人机规划带来的工作负荷，进一步降低无人机地面指控系统的硬件与人员成本，提升无人机地面指控系统的整体经济效益和工作效益，以及具有重要的推广应用前景。
附图说明
[0047]
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
[0048]
图1为本发明实施例提供的一种蜂群无人机的智能任务规划方法的流程图；
[0049]
图2为本发明实施示例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法的流程图；
[0050]
图3为本发明实施例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法中进行时间排序的规则。
具体实施方式
[0051]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中
的特征可以相互任意组合。
[0052]
上述背景技术中已经说明，蜂群无人机的任务规划虽然可以为大规模无人机制定行动目标和行动策略，然而，由于蜂群无人机数量多的特点，若由操作人员手动对所有无人机进行任务规划，流程较为繁琐且效率低下。
[0053]
针对蜂群无人机任务规划存在的上述问题，目前亟需提供智能化的任务规划方式，为蜂群无人机自动生成规划方案，减化蜂群无人机的操作流程，降低蜂群无人机的控制难度，以此来支撑蜂群无人机高效、灵活的应用方式。
[0054]
随着无人机体系化应用的发展，针对大规模蜂群无人机的任务规划的使用需求，本发明实施例提供一种无人机地面站面向大规模蜂群无人机的高效任务规划方式，可以在保证蜂群无人机安全性的前提下，优化任务规划的过程，提高蜂群无人机执行效率，降低操作员工作负荷。
[0055]
本发明提供以下几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
[0056]
图1为本发明实施例提供的一种蜂群无人机的智能任务规划方法的流程图。如图1所示，本发明实施例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法包括两部分内容：
[0057]
第一部分：制定蜂群无人机的任务分配规则。
[0058]
本发明实施例通过对蜂群无人机体系化应用概念的研究，根据蜂群无人机携带的不同载荷，分析蜂群无人机所需以及能够执行的任务类型，综合考虑蜂群无人机的性能，制定出蜂群无人机的任务分配规则。
[0059]
本发明实施例中基于第一部分制定出的任务分配规则对蜂群无人机进行任务规划，可以提升蜂群无人系统协同作业的效率。
[0060]
第二部分：蜂群无人机的智能任务规划方案，包括如下实施步骤：
[0061]
步骤1，通过对蜂群无人机进行编组形成蜂群编队，并对各个蜂群编队配置相应类型的可执行任务；
[0062]
该步骤中，具体根据蜂群编队内无人机携带载荷的不同，梳理各个编队具备的不同功能。
[0063]
步骤2，将蜂群无人机的所有蜂群任务按照蜂群编队的的可执行任务类型进行分类，并采用预先制定的任务分配规则中任务与无人机之间距离、任务时间和任务优先级等属性的分配原则，逐层分析蜂群任务，以将蜂群任务与蜂群编队进行绑定，从而实现蜂群无人机的任务分配。
[0064]
进一步的，该部分提供的智能任务规划方案还包括：
[0065]
步骤3，根据任务分配的结果进行航路规划，最终实现蜂群无人机的智能任务规划。
[0066]
本发明实施例提供一种蜂群无人机的智能任务规划方法，该方法针对蜂群无人机地面站任务规划的使用需求，通过对蜂群无人机系统协同作业概念的研究，结合无人机任务规划需求和蜂群无人机功能性能指标，定义蜂群无人机任务的类型，规定蜂群无人机的任务分配规则，并提出一套面向蜂群无人机的智能任务规划的实施方案，该智能任务规划方案依据任务分配规则，根据蜂群任务要求采用分层规划方式，优化蜂群编队和任务分配关系，解决蜂群无人机的数量较多带给规划人员工作负荷较大的问题。本发明实施例提供
的方法提升了蜂群无人机系统的智能化程度，进而提升了蜂群无人机任务规划效率，显著降低了蜂群无人机的前期准备时间，并且降低了地面站操作员工作负荷，满足了蜂群无人机灵活机动、快速布置等任务需求。
[0067]
以下通过一个实施示例对本发明实施例提供提供的蜂群无人机的智能任务规划方法的实施方式进行详细说明。
[0068]
该实施示例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法包括如下步骤：
[0069]
步骤1，制定蜂群无人机的任务分配规则，根据蜂群无人机携带的不同载荷，分析蜂群无人机所需以及能够执行的任务类型，结合蜂群无人机的性能，制定出对于蜂群无人机的任务分配规则。
[0070]
蜂群无人机的任务规划需要以具体蜂群任务作为输入，首先定义蜂群任务的格式，蜂群任务包括：目标类型、目标位置、目标范围、执行时间、任务类型、任务优先级。其中，目标类型为单体目标和区域；目标位置为单体目标的经纬度；目标范围为区域的位置信息；执行时间表示执行该任务的时间窗口；任务类型为定点巡查、区域测绘；任务优先级表示该任务需要完成的重要程度，数值越高表示优先级越大。
[0071]
该步骤1中所制定的规则包括：
[0072]
a)蜂群编队的类型满足任务所需的类型；
[0073]
b)分配的任务与无人机之间的距离小于无人机飞行半径；
[0074]
c)单一任务可由多个蜂群编队共同执行；
[0075]
d)蜂群编队在资源允许的情况下可执行多个任务；
[0076]
e)执行任务的时间满足时间窗口要求；
[0077]
f)多个任务冲突时，优先考虑的因素顺序为：任务优先级》距离》执行时间。
[0078]
步骤2，根据上述步骤1制定的任务分配规则，对蜂群无人机进行任务分配；
[0079]
如图2所示，为本发明实施示例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法的流程图，包括如下步骤：
[0080]
步骤s1，对蜂群无人机进行编组形成多个蜂群编队，根据蜂群编队内蜂群无人机携带载荷对各个蜂群编队配置相应类型的可执行任务，所配置的可执行任务类型包括：定点巡查、区域测绘；
[0081]
该步骤中，编组形成编队例如包括：编队1、编队2、编队3、编队4；其中，编队1和编队3均配置定点巡查的任务类型，编队2和编队4均配置区域测绘的任务类型。
[0082]
步骤s2，将蜂群任务按照蜂群编队的的可执行任务类型进行分类，形成任务子集；本发明实施例中，蜂群编队的可执行任务类型与蜂群任务的类型实际上是对应的，分类即是按照“定点巡查”、“区域测绘”进行分类；
[0083]
该步骤中，形成的任务子集例如包括：
[0084]
[定点巡查：任务1，任务2，任务6，任务9
……
]
[0085]
[区域测绘：任务3，任务4，任务5
……
]
[0086]
步骤s3，将任务子集与蜂群编队进行绑定，形成任务子集-编队集合；
[0087]
该步骤中，绑定形成的任务子集-编队集合例如包括：
[0088]
[定点巡查：任务1，任务2，任务6，任务9
……
；(编队1，编队3)]
[0089]
[区域测绘：任务3，任务4，任务5
……
；(编队2，编队4)]
[0090]
步骤s4，计算上述步骤s3中得到的各任务子集-编队集合中每个编队与每个任务的距离，并根据编队飞行半径对集合中的任务进行筛选，在各个蜂群编队的任务列表中移除飞行半径以外的任务；
[0091]
上述步骤s3中，通过任务子集与蜂群编队的绑定实现了在每个蜂群编队的任务列表中填充同类型的任务，例如形成如下各蜂群编队所需执行任务的集合：
[0092]
[编队1：任务1，任务2，任务6，任务9
……
]
[0093]
[编队2：任务3，任务4，任务5
……
]
[0094]
[编队3：任务1，任务2，任务6，任务9
……
]
[0095]
[编队4：任务3，任务4，任务5
……
]
[0096]
该步骤s4中，通过筛选移除了各个编队任务列表中飞行半径以外的任务，例如筛选出如下各蜂群编队所需执行任务的集合：
[0097]
[编队1：任务1，任务2，任务9
……
]
[0098]
[编队2：任务3，任务4
……
]
[0099]
[编队3：任务2，任务6
……
]
[0100]
[编队4：任务5]
[0101]
步骤s5，根据各蜂群任务的执行时间，对步骤s4得到的各蜂群编队所需执行任务的集合中的各任务进行排序；
[0102]
该步骤中，排序后的到的各编队所需执行任务的集合如下所示：
[0103]
[编队1：任务9，任务1，任务2
……
]
[0104]
[编队2：任务3，任务4
……
]
[0105]
[编队3：任务6，任务2
……
]
[0106]
[编队4：任务5]
[0107]
如图3所示，为本发明实施例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法中进行时间排序的规则。如图3中，定义出任务1和任务2以执行任务的时间窗口、任务优先级作为排序的依据；时间排序规则包括：
[0108]
a)时间窗口在先的任务优先执行；如图3中的规则1和规则2；
[0109]
b)时间窗口的起始时间相同，结束时间早的任务优先执行；如图3中的规则4；
[0110]
c)时间窗口的起始时间和结束时间均相同的任务，优先级高的优先执行；如图3中的规则3；
[0111]
d)任务1的时间窗口在任务2的时间窗口内，根据任务1在任务2的时间窗口内的位置以及任务优先级，确定任务排序；如图3中的规则5和规则6。
[0112]
步骤s6包括时间约束和距离约束两方面的内容：
[0113]
一方面，蜂群编队执行任务要求满足时间约束：计算上述步骤5得到的每个蜂群编队所需执行任务的集合中两个相邻任务之间的距离，并计算各距离蜂群编队所需的飞行时间，若计算出的时间不满足下一项任务的执行时间(即执行在后任务的时间窗口)，则将下一项任务从序列中剔除；
[0114]
例如，编队1执行任务9到任务1的距离所需的飞行时间为t1，执行完任务9的时间叠加上述飞行时间t1，若超出任务1的执行时间窗口，则需要剔除任务1，若时间符合任务1的执行时间窗口，则保留任务1。
[0115]
另一方面，蜂群编队执行任务还要求满足距离约束：计算蜂群编队执行某任务的总飞行距离，若此时已飞行距离加上返程距离大于无人机航程，则将该任务及后序任务剔除；最终得到各个蜂群编队的任务执行序列。
[0116]
例如，编队1执行上述任务1符合时间约束，在任务9到任务1的距离l1基础上，叠加执行完任务1的返程距离，若未超出无人机航程，则任务1符合距离约束；
[0117]
再例如，上述编队1的任务1符合时间约束和距离约束，任务2也符合距离约束，此时，进一步验证任务2是否符合距离约束，任务9到任务1的距离l1+任务1到任务2的距离l2，再叠加执行完任务2的返程距离，若未超出无人机航程，则任务2同样符合距离约束。
[0118]
举例来说，通过该步骤s6中的时间约束和距离约束限制，得到的各个蜂群编队的任务执行序列仍然为：
[0119]
[编队1：任务9，任务1，任务2
……
]
[0120]
[编队2：任务3，任务4
……
]
[0121]
[编队3：任务6，任务2
……
]
[0122]
[编队4：任务5]
[0123]
步骤s7，统计各个蜂群编队的任务执行序列中的任务，与总任务集作交集，得到可执行任务集；
[0124]
需要说明的是，该步骤中的可执行任务集是依据任务类型划分集合的，以步骤s6得到的各个蜂群编队的任务执行序列为例，该步骤中得到的可执行任务集如下示出：
[0125]
[定点巡查：任务1，任务2，任务6，任务9
……
]
[0126]
[区域测绘：任务3，任务4，任务5
……
]
[0127]
步骤s8，计算各个编队的任务执行序列的评估值，评估值计算方法如下：
[0128][0129]
0≤α1,α2≤α1+α2＝1；
[0130]
其中，vi表示任务i的优先级，nm为任务执行序列中任务数量，l
fd
表示蜂群编队所需的总飞行距离，lr为蜂群编队最大航程，α1,α2表示评估偏好系数。
[0131]
步骤s9，根据各个蜂群编队的任务执行序列的评估值，选择同类型编队的任务执行序列中评估值最大的编队-任务序列，将评估值最大的编队-任务序列作为本编队的最终执行序列；并将上述编队-任务序列中的任务从其他编队的任务执行序列中删除。
[0132]
该步骤以步骤s6形成的各个蜂群编队的任务执行序列为例予以说明：
[0133]
对于编队1和编队3的任务序列中均有任务2，若编队1的评估值大，则将编队1的任务执行序列直接确认无该编队1的最终执行序列，即由编队1优先执行任务2；此时，将任务2从编队3的任务序列中删除。
[0134]
该步骤s9还包括：若上述s7中可执行任务集中的任务全部被分配至编队的任务执行序列，则完成分配；否则继续分配，即执行步骤s10。
[0135]
需要说明的是，在执行步骤s10之前，需要在全局无人机列表中删除已分配任务的编队，并且在全局无人机列表中删除任务列表为空的编队，最终确认全局无人机列表是否为空，在非空的情况下返回执行步骤s8，为空时完成分配。
[0136]
步骤s10，重复执行步骤s8～步骤s9，对其他编队进行任务分配。
[0137]
步骤s11，分配完成后，进行航路、载荷等任务规划。
[0138]
本发明实施例提供的蜂群无人机的智能任务规划方法，聚焦蜂群任务分配过程，减轻地面站操作人员工作负荷，以此提升任务规划效能和整体工作效率；该智能任务规划方法的优势体现在分层任务分配算法，可以为蜂群无人机智能地分配任务，降低数量较多的任务和无人机之间的匹配复杂度，减化蜂群任务规划流程，加速蜂群无人机的前期准备时间，提升了无人机系统的使用效率，满足了蜂群快速部署、灵活机动的任务需求。
[0139]
本发明首次针对蜂群无人机控制站任务规划的使用需求，创新性提出了一种蜂群无人机的智能任务规划方法，解决目前无人机地面站操作人员配置臃肿、规划操作复杂、智能化水平低等能力不足的问题。该方法可以将蜂群无人机整合成各个蜂群编队，利用智能规划方式为编队无人机规划任务计划，降低地面站操作员面对大量无人机规划带来的工作负荷，进一步降低无人机地面指控系统的硬件与人员成本，提升无人机地面指控系统的整体经济效益和工作效益，以及具有重要的推广应用前景。
[0140]
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

技术特征：
1.一种蜂群无人机的智能任务规划方法，包括：步骤1，通过对蜂群无人机进行编组形成蜂群编队，并对各个蜂群编队配置相应类型的可执行任务；步骤2，将蜂群无人机的所有蜂群任务按照蜂群编队的可执行任务类型进行分类，并采用预先制定的任务分配规则中任务与无人机之间距离、任务时间和任务优先级属性的分配原则，逐层分析蜂群任务，以将蜂群任务与蜂群编队进行绑定，从而实现蜂群无人机的任务分配。2.根据权利要求1所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，还包括：步骤a，制定蜂群无人机的任务分配规则，包括：根据蜂群无人机携带的不同载荷，分析蜂群无人机所需以及能够执行的任务类型，结合蜂群无人机的性能，制定出蜂群无人机的任务分配规则，以便在后续任务规划过程中，基于所制定出的任务分配规则进行任务的智能规划。3.根据权利要求2所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤a中所制定的任务分配规则，包括：a)蜂群编队的类型满足任务所需的类型；b)分配的任务与无人机之间的距离小于无人机飞行半径；c)单一任务可由多个蜂群编队共同执行；d)蜂群编队在资源允许的情况下可执行多个任务；e)执行任务的时间满足时间窗口要求；f)多个任务冲突时，优先考虑的因素顺序为：任务优先级>距离>执行时间。4.根据权利要求1所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤1包括：对蜂群无人机进行编组形成多个蜂群编队，根据蜂群编队内蜂群无人机携带载荷对各个蜂群编队配置相应类型的可执行任务，所配置的可执行任务类型包括：定点巡查、区域测绘。5.根据权利要求1～4中任一项所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤21，将蜂群任务按照蜂群编队的可执行任务类型进行分类，形成任务子集；步骤22，将任务子集与蜂群编队进行绑定，形成任务子集-编队集合；步骤23，计算所述步骤22中得到的各任务子集-编队集合中每个编队与每个任务的距离，并根据编队飞行半径对集合中的任务进行筛选，在各蜂群编队的任务列表中移除飞行半径以外的任务；步骤24，根据各蜂群任务的执行时间，对步骤23通过筛选得到的各蜂群编队所需执行任务的集合中的各任务进行排序；步骤25，对每个蜂群编队所执行的任务进行时间约束限制和距离约束限制，删除不符合时间约束或距离约束的任务，得到各蜂群编队的任务执行序列；步骤26，统计各蜂群编队的任务执行序列中的任务，与总任务集作交集，得到可执行任务集；步骤27，计算各个编队的任务执行序列的评估值；
步骤28，根据各个蜂群编队的任务执行序列的评估值，选择同类型编队的任务执行序列中评估值最大的编队-任务序列，将评估值最大的编队-任务序列作为本编队的最终执行序列；并将上述编队-任务序列中的任务从其他编队的任务执行序列中删除。6.根据权利要求5所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤24的时间排序规则包括：a)时间窗口在先的任务优先执行；b)时间窗口的起始时间相同，结束时间早的任务优先执行；c)时间窗口的起始时间和结束时间均相同的任务，优先级高的优先执行；d)任务1的时间窗口在任务2的时间窗口内，根据任务1在任务2的时间窗口内的位置以及任务优先级，确定任务排序。7.根据权利要求5所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤25中，所述对每个蜂群编队所执行的任务进行时间约束限制，包括：计算所述步骤24中得到的每个蜂群编队所需执行任务的集合中两个相邻任务之间的距离，并计算各距离蜂群编队所需的飞行时间，若计算出的时间不满足下一项任务的执行时间，则将下一项任务从任务序列中剔除。8.根据权利要求5所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤25中，所述对每个蜂群编队所执行的任务进行距离约束限制，包括：计算蜂群编队执行各任务的总飞行距离，若执行当前任务的已飞行距离加上返程距离大于无人机航程，则将该任务及后序任务剔除；得到各蜂群编队的任务执行序列。9.根据权利要求5所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，所述步骤27中评估值计算方式为：0≤α1,α2≤α1+α2＝1；其中，v
i
表示任务i的优先级，n
m
为任务执行序列中任务数量，l
fd
表示蜂群编队所需的总飞行距离，lr为蜂群编队最大航程，α1,α2表示评估偏好系数。10.根据权利要求1～4中任一项所述的蜂群无人机的智能任务规划方法，其特征在于，还包括：步骤3，根据步骤2中任务分配的结果进行航路规划，以实现蜂群无人机的智能任务规划。

技术总结
本发明公开一种蜂群无人机的智能任务规划方法，包括：步骤1，通过对蜂群无人机进行编组形成蜂群编队，确定各个蜂群编队具备的功能；步骤2，将蜂群任务按照蜂群编队的功能或任务类型进行分类，采用预先制定的任务分配规则中任务与无人机之间距离、任务时间和任务优先级属性的分配原则，逐层分析蜂群任务，以将蜂群任务与蜂群编队进行绑定，从而实现蜂群无人机的任务分配；步骤3，根据步骤2中任务分配的结果进行航路规划，以实现蜂群无人机的智能任务规划。本发明技术方案解决了蜂群无人机由于数量较多带给规划人员工作负荷较大的问题。数量较多带给规划人员工作负荷较大的问题。数量较多带给规划人员工作负荷较大的问题。


技术研发人员：于庆珍 章豪 王文豪 赵军 方元 蒋丰亦 高磊
受保护的技术使用者：中国航空无线电电子研究所
技术研发日：2023.06.28
技术公布日：2023/10/8