申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2022-11-15

公开（公告）日：2023-03-07

公开（公告）号：CN115755963A

主分类号：G05D1/10

分类号：G05D1/10;G01C21/20;G06Q10/047;G06N3/126;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.11#授权;2023.03.24#实质审查的生效;2023.03.07#公开

摘要：一种考虑载具投递模式的无人机群协同任务规划方法，第一，提出由分类操作和固定操作构造的投放点确定算法，采用基于K‑means聚类算法的分类操作获得目标的最优分类，采用基于威胁最小化的固定操作选择最优投放位置。第二，提出融合改进A*算法的离散遗传算法获得载具的全局最优轨迹。第三，提出基于市场机制的改进差分进化算法获得每个投放点处的最优任务分配方案。本发明基于实际作战环境，考虑跨平台协同作战场景，以大规模无人机群对地面目标执行攻击和评估任务为背景，给出解耦式的任务规划系统；对于多机协同任务规划的求解具有重要意义，相比于现有优化方法效率高、寻优性强；具有很强的可行性、有效性、稳定性和收敛性，便于实际应用。

主权项：1.一种考虑载具投递模式的无人机群协同任务规划方法，其特征在于，在上层问题中，首先，在目标点位置已知的情况下，采用投放点选择方法中的分类操作和固定操作分别确定目标的最优分类以及每个目标类中的最优投放点；其次，在飞行成本和雷达威胁最小的要求下，采用改进的A*算法获得任意两点间的局部最优路径，最后，由于载具的全局路径规划本质上是一个旅行商问题，采用基于改进A*算法构建距离矩阵的离散遗传算法对此进行求解；在下层问题中，考虑飞行时间约束、负载资源有限和任务时序约束等条件，构建任务完成时间和无人机利用率最优的多机协同任务规划模型；针对此模型，提出了基于市场机制的改进差分进化算法，通过引入基于双搜索策略的第一次变异算子和基于邻近优先买卖机制的第二次变异算子，以提高算法的收敛速度和寻优能力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种考虑载具投递模式的无人机群协同任务规划方法

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