一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法和系统

1.本发明涉及无人机技术领域，更具体的说是涉及一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法和系统。


背景技术：

2.通过预先任务规划，多个异构的无人机可以组成无人机集群，彼此之间通过无人机网络进行通信和协调，进而协作完成各类给定任务，包括区域感知、目标跟踪、灾害评估、中继通信等，分簇无人机集群通常设置一个簇头无人机，从而更好地协调多个无人机的动作，提升任务完成的效率；但是，无人机集群所需完成的任务往往是动态变化的，其执行任务所处的环境也在不断改变，特别的，动态电磁干扰等因素会导致无人机网络所依赖的空中链路中断，使得部分无人机无法参与给定任务。
3.目前，业界在无人机集群相关的优化调度方面已经开展了一些工作，例如申请号为201811436625.7的发明专利申请“一种面向数据共享的多无人机协同地图构建方法”，提出了一种面向数据共享的多无人机协同地图构建方法，以解决地图融合过程耗时长、返回优化地图慢的问题；申请号202110828150.1的中国发明专利申请“多无人机分布式控制系统、协同控制方法、介质、无人机编队”，设计了一种多无人机分布式控制系统和协同控制方法，以提高多无人机系统执行任务的效率；申请号202111151028.1的中国发明专利授权“一种基于数字孪生的集群协同搜索虚实结合式验证方法”，以提高仿真的可靠性；申请号202111346648.0的中国发明专利授权“一种面向异构任务的无人机集群协同目标选择方法”，以提升无人机集群系统同时完成多个任务的效率；申请号202210065422.1的中国发明专利授权“一种基于数字孪生的无人机集群轨迹优化和任务卸载方法”，以降低整个系统的能量消耗；申请号202210146501.5的中国发明专利授权“一种无人机集群协同侦察覆盖分布式自主优化方法”，以收益虚拟来驱动无人机行动的自主决策，提高无人机群的稳定性和灵活性。
4.但是，现有方案均未关注无人机网络部分链路中断情况下的任务分解问题，也未涉及地面控制站如何从多个可用的无人机集群中选择合适的集群执行给定的应用任务。
5.因此，如何提供一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法和系统，在动态环境下高效利用可用的无人机集群资源，完成地面控制站动态下发的任务，是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明提供一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法和系统，以解决背景技术中提到的问题。
7.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
8.一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，包括应用任务下达模块、集群状态感知模块、集群任务分解模块和分解任务下发模块；
9.应用任务下达模块，用于地面控制电站接收应用任务，并择优选择执行应用任务的匹配无人机集群，将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；
10.集群状态感知模块，用于簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息；
11.集群任务分解模块，用于簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；
12.分解任务下发模块，用于将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机。
13.优选的，应用任务下达模块包括应用任务输入单元、执行集群选择单元和任务数据传输单元，
14.应用任务输入单元，用于地面控制站接收应用任务输入；
15.执行集群选择单元，用于地面控制站根据接收到的应用任务的属性，基于能力匹配度择优选择执行应用任务的无人机集群；
16.任务数据传输单元，用于地面控制站通过地空链路将应用任务执行指令和数据传输到匹配无人机集群的簇头无人机。
17.优选的，应用任务的属性包括任务目标区域和任务能力要求。
18.优选的，执行集群选择单元包括能力匹配度计算子单元、任务目标区域匹配子单元和集群匹配子单元；
19.能力匹配度计算子单元，用于计算每个无人机集群与应用任务的能力匹配度；
20.任务目标区域匹配子单元，用于计算每个无人机集群与应用任务的任务目标区域的匹配程度；
21.集群匹配子单元，用于根据能力匹配度向量，选择具有最大能力匹配度的无人机集群作为执行应用任务的潜在无人机集群；若有多个潜在无人机集群，根据目标区域匹配度向量，选择具有最大目标区域匹配度的无人机集群，作为潜在无人机集群，若有多个潜在无人机集群，则随机选择1个作为执行应用任务的匹配无人机集群。
22.优选的，集群状态感知模块包括运行信息收集单元和集群状态汇聚单元；
23.运行信息收集单元，用于簇头无人机收集匹配无人机集群内各个无人机的运行状态信息；
24.集群状态汇聚单元，用于根据各个无人机的运行状态信息，形成可用无人机列表及对应的可用资源列表。
25.优选的，运行状态信息为匹配无人机集群的各个无人机执行应用任务所关联的信息，包括位置信息、负载信息和带宽信息。
26.优选的，集群任务分解模块包括资源感知任务分解单元、执行单元分配单元和部署更新计算单元；
27.资源感知任务分解单元，用于簇头无人机根据可用资源列表和应用任务，将应用任务划分为不同的执行单元；
28.执行单元分配单元，用于依据最小执行时间或最小执行能耗或其他原则，簇头无人机将执行单元分配到可用无人机列表中的无人机上；
29.部署更新计算单元，用于根据执行单元的分配结果，簇头无人机计算每个无人机新的部署位置。
30.优选的，分解任务下发模块包括依赖关系计算单元和分配指令传输单元；
31.依赖关系计算单元，用于簇头无人机根据执行单元分配结果，计算簇内无人机间的数据依赖关系；
32.分配指令传输单元，用于簇头无人机将应用任务数据、执行单元分配结果、数据依赖关系和无人机新的部署位置传输到可用无人机列表的所有簇内无人机上。
33.一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法，包括以下步骤：
34.s1.接收应用任务，并根据接收到的应用任务的属性，基于能力匹配度择优选择执行应用任务的匹配无人机集群；
35.s2.将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；
36.s3.簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息；
37.s4.簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；
38.s5.将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机。
39.经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法和系统，地面控制站可以从多个可用的无人机集群中选择合适的集群执行给定的应用任务；通过动态地进行无人机集群运行状态感知，可以使得无人机集群更好地适应动态变化的运行环境；通过状态感知，可以仅基于现有可用资源进行任务分解，避免因链路中断等因素导致任务执行失败，显著提升任务执行成功率。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
41.图1附图为本发明提供的分簇无人机集群任务分解系统结构示意图；
42.图2附图为本发明提供的应用任务下达模块结构示意图；
43.图3附图为本发明提供的一个地面控制站控制n个无人机集群的典型网络场景示意图；
44.图4附图为本发明实施例提供的一个应用任务g1的示意图；
45.图5附图为本发明提供的执行集群选择单元结构示意图；
46.图6附图为本发明提供的能力匹配度计算子单元流程示意图；
47.图7附图为本发明提供的任务目标区域匹配子单元流程示意图；
48.图8附图为本发明提供的集群状态感知模块结构示意图；
49.图9附图为本发明实施例提供的一个可用无人机列表示意图；
50.图10附图为本发明提供的集群任务分解模块结构示意图；
51.图11附图为本发明实施例提供的应用任务g1的执行单元划分结果示意图；
52.图12附图为本发明提供的分解任务下发模块结构示意图。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
54.本发明实施例公开了一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，如图1，包括应用任务下达模块、集群状态感知模块、集群任务分解模块和分解任务下发模块；
55.应用任务下达模块，用于地面控制电站接收应用任务，并择优选择执行应用任务的匹配无人机集群，将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；
56.集群状态感知模块，用于簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息；
57.集群任务分解模块，用于簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；
58.分解任务下发模块，用于将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机。
59.为了进一步实施上述技术方案，如图2，应用任务下达模块包括应用任务输入单元、执行集群选择单元和任务数据传输单元，
60.应用任务输入单元，用于地面控制站通过人机交互接收来自用户的应用任务输入；
61.地面控制站可以同时控制至少一个无人机集群，地面控制站与每个无人机集群之间至少存在一条地空链路，用于应用任务的控制指令和数据的传输，如图3一个典型的网络场景，其中包含一个地面控制站通过地空链路同时控制n个无人机集群，n≥1；
62.应用任务包含多种类型，目标搜索、通信中继、区域侦查等；
63.每个应用任务以有向无环图的形式表示，其中包含多个相互关联的子任务，如图4，一个应用任务g1包含6个子任务，即v
1-v6，子任务v1对应图像感知，v2对应图像分析，v3对应地物特征感知，v5对应地物特征识别，v4对应目标位置映射，v6对应地图构建与融合；
64.执行集群选择单元，用于地面控制站根据接收到的应用任务的属性，基于能力匹配度择优选择执行应用任务的无人机集群；
65.任务数据传输单元，用于地面控制站通过地空链路将应用任务执行指令和数据传输到匹配无人机集群的簇头无人机。
66.为了进一步实施上述技术方案，应用任务的属性包括任务目标区域和任务能力要求。
67.任务目标区域为应用任务执行的地理区域，比如，对于给定的侦查任务，通常需给定侦查的地理区域；
68.任务能力要求为执行应用任务所需的能力，比如，执行侦查任务通常要求图像感知与分析、电磁信号截获与分析、地物特征感知与识别、地图构建与融合等能力，令应用任务所需能力要求共m个；
69.任务能力通常与应用任务中的一个或多个子任务相关联。
70.为了进一步实施上述技术方案，如图5，执行集群选择单元包括能力匹配度计算子单元、任务目标区域匹配子单元和集群匹配子单元；
71.能力匹配度计算子单元，用于计算每个无人机集群与应用任务的能力匹配度，第k个无人机集群的能力匹配度表示为fk，能力匹配是无人机具备应用任务所需的某项能力，
当应用任务需要p项能力，且第i个无人机(i小于等于n)具备其中的q项能力时(q小于等于p)，其能力匹配度记为q，即fi＝q；所有n个无人机集群的能力匹配度向量表示为f＝[f1,f2,
…
,fn]，如图6；
[0072]
任务目标区域匹配子单元，用于计算每个无人机集群与应用任务的任务目标区域的匹配程度，第k个无人机集群的目标区域匹配度表示为ak，计算当前无人机集群覆盖区域与应用任务的目标区域的重叠区域面积，计算结果作为当前无人机集群的目标区域匹配度，ak＝s{ak∪a
t
}/s{ak}，其中∪表示求交集，s{
·
}表示取区域的面积，所有n个无人机集群的目标区域匹配度向量表示为a＝[a1,a2,
…
,an]，如图7；
[0073]
集群匹配子单元，用于根据能力匹配度向量，选择具有最大能力匹配度的无人机集群作为执行应用任务的潜在无人机集群；若有多个潜在无人机集群，根据目标区域匹配度向量，选择具有最大目标区域匹配度的无人机集群，作为潜在无人机集群，若有多个潜在无人机集群，则随机选择1个作为执行应用任务的匹配无人机集群。
[0074]
为了进一步实施上述技术方案，集群状态感知模块包括运行信息收集单元和集群状态汇聚单元，如图8；
[0075]
运行信息收集单元，用于簇头无人机收集匹配无人机集群内各个无人机的运行状态信息；
[0076]
集群状态汇聚单元，用于根据各个无人机的运行状态信息，形成可用无人机列表及对应的可用资源列表。
[0077]
为了进一步实施上述技术方案，运行状态信息为匹配无人机集群的各个无人机执行应用任务所关联的信息，包括位置信息、负载信息和带宽信息；
[0078]
位置信息为无人机的当前位置；
[0079]
负载信息为无人机运行各类应用任务的信息；
[0080]
带宽信息为无人机到集群内的其他无人机间的传输带宽信息。
[0081]
可用无人机列表为成功将运行状态信息传输给簇头无人机的无人机集合；所可用资源列表包含每个无人机上可用的感知、计算、传输等资源；
[0082]
因设备故障、电磁干扰、传播环境等因素与簇头无人机失去联系的簇内无人机将不会被包含在该无人机集合中，如图9，无人机集群1包含5个无人机，即u1、u2、u3、u4、u5，u1因空空链路中断无法将运行信息传输给簇头无人机u5，u2因自身故障未将运行信息传输给簇头无人机u5，因此当该集群成为匹配无人机集群时，簇头无人机u5筛选出的可用无人机列表将仅包含u3、u4和u5，共3个无人机。
[0083]
为了进一步实施上述技术方案，集群任务分解模块包括资源感知任务分解单元、执行单元分配单元和部署更新计算单元，如图10；
[0084]
资源感知任务分解单元，用于簇头无人机根据可用资源列表和应用任务，将应用任务划分为不同的执行单元；
[0085]
执行单元包含至少1个应用任务的子任务；
[0086]
如图11，应用任务g1被划分为3个执行单元，执行单元1包含v1和v2两个子任务、执行单元2包含v3和v5两个子任务、执行单元3对应子任务v4和v6；
[0087]
执行单元分配单元，用于依据最小执行时间或最小执行能耗或其他原则，采用贪心算法、遗传算法等调度方法，簇头无人机将执行单元分配到可用无人机列表中的无人机
上；
[0088]
最小执行时间原则为将执行单元分配到可用无人机列表中的无人机上之后，可以获得最小的应用任务执行时间；
[0089]
最小执行能耗原则为将执行单元分配到可用无人机列表中的无人机上之后，可以获得最小的应用任务执行能耗；
[0090]
部署更新计算单元，用于根据执行单元的分配结果，簇头无人机计算每个无人机新的部署位置。
[0091]
为了进一步实施上述技术方案，分解任务下发模块包括依赖关系计算单元和分配指令传输单元，如图12；
[0092]
依赖关系计算单元，用于簇头无人机根据执行单元分配结果，计算簇内无人机间的数据依赖关系；
[0093]
分配指令传输单元，用于簇头无人机将应用任务数据、执行单元分配结果、数据依赖关系和无人机新的部署位置传输到可用无人机列表的所有簇内无人机上。
[0094]
一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法，包括以下步骤：
[0095]
s1.接收应用任务，并根据接收到的应用任务的属性，基于能力匹配度择优选择执行应用任务的匹配无人机集群；
[0096]
s2.将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；
[0097]
s3.簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息；
[0098]
s4.簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；
[0099]
s5.将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机。
[0100]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0101]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，包括应用任务下达模块、集群状态感知模块、集群任务分解模块和分解任务下发模块；应用任务下达模块，用于地面控制电站接收应用任务，并择优选择执行应用任务的匹配无人机集群，将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；集群状态感知模块，用于簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息，以及可用无人机列表及对应的可用资源列表；集群任务分解模块，用于簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；分解任务下发模块，用于将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机。2.根据权利要求1所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，应用任务下达模块包括应用任务输入单元、执行集群选择单元和任务数据传输单元，应用任务输入单元，用于地面控制站接收应用任务输入；执行集群选择单元，用于地面控制站根据接收到的应用任务的属性，基于能力匹配度择优选择执行应用任务的无人机集群；任务数据传输单元，用于地面控制站将应用任务执行指令和数据传输到匹配无人机集群的簇头无人机。3.根据权利要求2所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，应用任务的属性包括任务目标区域和任务能力要求。4.根据权利要求3所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，执行集群选择单元包括能力匹配度计算子单元、任务目标区域匹配子单元和集群匹配子单元；能力匹配度计算子单元，用于计算每个无人机集群与应用任务的能力匹配度；任务目标区域匹配子单元，用于计算每个无人机集群与应用任务的任务目标区域的匹配程度；集群匹配子单元，用于根据能力匹配度向量，选择具有最大能力匹配度的无人机集群作为执行应用任务的潜在无人机集群；若有多个潜在无人机集群，根据目标区域匹配度向量，选择具有最大目标区域匹配度的无人机集群，作为潜在无人机集群，若有多个潜在无人机集群，则随机选择1个作为执行应用任务的匹配无人机集群。5.根据权利要求1所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，集群状态感知模块包括运行信息收集单元和集群状态汇聚单元；运行信息收集单元，用于簇头无人机收集匹配无人机集群内各个无人机的运行状态信息；集群状态汇聚单元，用于根据各个无人机的运行状态信息，形成可用无人机列表及对应的可用资源列表。6.根据权利要求5所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，运行状态信息为匹配无人机集群的各个无人机执行应用任务所关联的信息，包括位置信息、负载信息和带宽信息。7.根据权利要求1所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，集群任务分解模块包括资源感知任务分解单元、执行单元分配单元和部署更新计算
单元；资源感知任务分解单元，用于簇头无人机根据可用资源列表和应用任务，将应用任务划分为不同的执行单元；执行单元分配单元，用于依据最小执行时间或最小执行能耗或其他原则，簇头无人机将执行单元分配到可用无人机列表中的无人机上；部署更新计算单元，用于根据执行单元的分配结果，簇头无人机计算每个无人机新的部署位置。8.根据权利要求1所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，分解任务下发模块包括依赖关系计算单元和分配指令传输单元；依赖关系计算单元，用于簇头无人机根据执行单元分配结果，计算簇内无人机间的数据依赖关系；分配指令传输单元，用于簇头无人机将应用任务数据、执行单元分配结果、数据依赖关系和无人机新的部署位置传输到可用无人机列表的所有簇内无人机上。9.一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法，基于权利要求1-8任意一项所述的一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解系统，其特征在于，包括以下步骤：s1.接收应用任务，并根据接收到的应用任务的属性，基于能力匹配度择优选择执行应用任务的匹配无人机集群；s2.将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；s3.簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息；s4.簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；s5.将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机。

技术总结
本发明公开了一种基于状态感知的分簇无人机集群任务分解方法和系统，该系统包括应用任务下达模块、集群状态感知模块、集群任务分解模块和分解任务下发模块；应用任务下达模块，用于地面控制电站接收应用任务，并择优选择执行应用任务的匹配无人机集群，将应用任务发送至匹配无人机集群的簇头无人机；集群状态感知模块，用于簇头无人机获取匹配无人机集群的运行状态信息；集群任务分解模块，用于簇头无人机根据匹配无人机集群的运行状态将应用任务进行分解；分解任务下发模块，用于将分解后的任务发送至匹配无人机集群内的各个无人机；该方法为基于上述系统的控制方法；本发明具有环境适应性好、任务执行成功率高的优点。任务执行成功率高的优点。任务执行成功率高的优点。


技术研发人员：魏祥麟 赵框 范建华 胡永扬 王晓波 成洁 王彦刚
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2023.03.15
技术公布日：2023/7/20