任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同控制方法

摘要

本发明提出一种任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同控制方法，包括以下步骤：建立无人机的任务、通信和拓扑的关联函数；建立无人机的交互通信数目策略集、任务信息矩阵策略集和交互通信无人机之间的相对距离策略集，并确定赢得矩阵及相关约束；获取交互通信数目策略集、任务信息矩阵策略集和交互通信无人机之间的相对距离策略集中满足预设需求的无人机交互通信数目、任务信息传输量和无人机之间的相对距离；以及根据满足预设需求的无人机交互通信数目、任务信息传输量和无人机之间的相对距离对无人机集群进行控制。本发明的实施例可缩短无人机执行任务的时间、提高工作效率，且能够提高系统的鲁棒性能和稳定性能。

说明书

技术领域

本发明涉及无人机集群协同控制技术领域，特别涉及一种任务、通信和拓 扑交织的无人机集群协同控制方法。

背景技术

无人机集群协作执行任务成为一个重要的发展趋势，具有更大的控制范 围、相互补足、任务分担等。协同控制无人机集群系统能够执行复杂任务或复 杂环境下的任务，缩短执行任务的时间、提高工作的效率，并且能够提高系统 的鲁棒性能。然而无人机集群执行任务往往需要任务、通信和拓扑的交织配合， 存在控制和镇定等方面的问题，需要有效技术来实现高效、稳定和可靠的无人 机集群系统协同控制。

早期的无人机编队控制，主要工作一般是在假定通信具有全局可达的情况 下通过给定或构建运动的期望曲线设计协同控制律，使得无人机间的相对位置 或者距离达到期望值。目前多架无人机集群的协作控制研究主要集中在空间和 时间两个单独的方面，即一方面是针对分布式的感知任务进行配置协作，另一 方面是针对不同时间段需要完成的任务进行配置协作。而一般多架无人机协同 控制执行任务时，如可视导航，实时侦察监控等需要从空间和时间两个方面进 行联合实现同时控制和协作，而这方面的相关研究还较少，无法满足实际需求。

发明内容

本发明旨在至少解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。

为此，本发明的目的在于提出一种任务、通信和拓扑交织的无人机集群协 同控制方法，该方法可缩短无人机执行任务的时间、提高工作效率，且能够提 高系统的鲁棒性能和稳定性能。

为了实现上述目的，本发明的实施例提出了一种任务、通信和拓扑交织的 无人机集群协同控制方法，包括以下步骤：建立所述无人机的任务、通信和拓 扑的关联函数；建立所述无人机的交互通信数目策略集、任务信息矩阵策略集 和交互通信无人机之间的相对距离策略集，并确定赢得矩阵及相关约束；获取 所述交互通信数目策略集、任务信息矩阵策略集和交互通信无人机之间的相对 距离策略集中满足预设需求的无人机交互通信数目、任务信息传输量和所述无 人机之间的相对距离；以及根据满足所述预设需求的无人机交互通信数目、任 务信息传输量和所述无人机之间的相对距离对所述无人机集群进行控制，可控 制得到期望的无人机间交互通信的效率，同时保证任务的顺利执行。

根据本发明实施例的任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同控制方法， 将无人机集群的移动性结构、无人机间交互通信的效率和无人机在空间和时间 上的任务矩阵相结合进行联合对策优化，可以从空间和时间上有效控制多架无 人机间的协同合作，从而可缩短无人机执行任务的时间、提高工作效率，且能 够提高系统的鲁棒性能和稳定性能。

另外，根据本发明上述实施例的任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同 控制方法还可以具有如下附加的技术特征：

在本发明的实施例中，所述根据满足所述预设需求的无人机交互通信数 目、任务信息传输量和所述无人机之间的相对距离对所述无人机集群进行控 制，进一步包括：对满足所述预设需求的无人机交互通信数目、任务信息传输 量和所述无人机之间的相对距离进行调整；根据调整后的所述无人机交互通信 数目、任务信息传输量和所述无人机之间的相对距离对所述无人机集群进行控 制，可控制得到期望的无人机间交互通信的效率，同时保证任务的顺利执行。

在本发明的实施例中，所述建立所述无人机的任务、通信和拓扑的关联函 数，进一步包括：建立分别反映所述无人机任务、通信和拓扑的相关关键参数 之间关联函数。

在本发明的实施例中，所述关联函数指无人机交互通信数目、任务信息矩 阵、交互通信无人机之间的相对距离和交互通信操作时间之间的关联函数。

在本发明的实施例中，所述无人机的交互通信数目策略集为离散策略集、 所述任务信息矩阵策略集可以为连续策略集也可以为离散策略集、所述交互通 信无人机之间的相对距离策略集为连续策略集，且所述策略集均可设置一定的 变化范围。所述赢得矩阵及相关约束可根据系统运行性能参数指标需求而确 定。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描 述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中 将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同 控制方法的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自 始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元 件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能 理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、 “上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、 “顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的 方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所 指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理 解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不 能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安 装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是 可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接 相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领 域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

以下结合附图详细描述根据本发明实施例的任务、通信和拓扑交织的无人 机集群协同控制方法。

图1为根据本发明一个实施例的任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同 控制方法的流程图。

如图1所示，根据本发明一个实施例的任务、通信和拓扑交织的无人机集 群协同控制方法，包括以下步骤：

步骤S101，建立无人机的任务、通信和拓扑的关联函数。具体地，建立 分别反映所述无人机任务、通信和拓扑的相关关键参数之间关联函数。其中， 关联函数指无人机交互通信数目、任务信息矩阵、交互通信无人机之间的相对 距离和交互通信操作时间之间的关联函数。

作为具体的示例，在上述步骤S101中，可根据任务信息矩阵将每架无人 机在每时刻需要传输的信息矩阵定义为I={I_ij}_mn。由无线网络相关文献可知，若 n架无人机在交互无线通信时，传输距离一定的情况下，每架无人机的传输容 量为C，在不考虑干扰的情况下，每架无人机对通信的任一终端无人机的吞吐 量λ(n)则是定义无人机U_i为完成任务V_ki传输的信息为I_kj，则在本发明 实施例中，无人机U_i与无人机U_j交互通信操作过程中的时间t_kijo可近似定义为：

$t_{\mathrm{kijo}}=\frac{I_{\mathrm{ki}}}{\lambda \left(n\right)}=\frac{I_{\mathrm{ki}}\sqrt{n\log n}}{C}---\left(1\right)$

在考虑噪声干扰的情况下，由香农公式可知：

$C={B\log }_2(1+\frac{E_s}{{\mathrm{BN}}_0})---\left(2\right)$

其中，B为信号带宽，E_s为信号功率，BN₀为噪声功率，N₀为噪声功率谱密 度。

电波在自由空间传播的损耗公式为(3)式：

Los=32.45+20lgf(MHz)+20lgr(km)     (3)

其中Los为路径损耗，f为无线电波频率，在本发明的实施例中即无人机 WIFI的无线电波频率，例如：f=2.4GHz=2400MHz，r为收发端的距离，可设置 r≥0.01m，在本发明实施例中即是交互通信无人机之间的相对距离。同时假设大 气、遮挡等造成的损耗为L_a，具体实施中，L_a可设定为固定值或函数，如：假 设大气、遮挡等造成的损耗为25dB。则由(1)-(3)式可得关联函数为：

$t_{\mathrm{kijo}}=\frac{I_{\mathrm{ki}}\sqrt{n\log n}}{{B\log }_2(1+\frac{(E_s-\mathrm{Los}-L_a)}{{\mathrm{BN}}_0})}---\left(4\right)$

需要说明的是，可根据具体任务需求，设定操作时间的有效范围，如(5) 式，操作时间越小，通信效率越高，任务执行时间越短，设定有效范围可提高 系统的鲁棒性，其中，T_d为任务执行允许的最大操作时间延迟。

0≤t_kijo≤T_d     (5)

因此交互通信操作过程中的时间t_kijo是任务传输信息I、参与交互通信的无 人机数n以及交互通信的无人机之间的相对距离的函数。另外，可通过求解和 调整I，n，r，B，E_s等的值，使得集群系统能够缩短执行任务的时间、提高 工作的效率，并且提高系统的鲁棒性能。在一般实际场景中，信号带宽B、信 号功率E_s均已知，在本发明一个具体实施例中，可根据(4)式求解和调整I，n， r，使得操作时间满足(5)式。

随着任务传输信息的变化，可在无人机交互通信数目一定的条件下，调整 无人机之间的相对距离，使得交互通信操作进行中的时间在所需要的范围内， 在调整相对距离不能使操作时间满足要求的情况下，再调整交互通信的无人机 数目，在任务可调的情况下，可选择先调整任务传输信息判断操作时间是否满 足要求，若不能满足再调整交互通信的无人机数目，可保证系统的稳定性和鲁 棒性。若先调整无人机的数目，往往导致传输任务必须调整，无人机之间的相 对距离也必须调整，从而频繁通信切换及系统拓扑变化，使得干扰增多，系统 稳定性差，鲁棒性不好。

步骤S102，建立无人机的交互通信数目策略集、任务信息矩阵策略集和 交互通信无人机之间的相对距离策略集，并确定赢得矩阵及相关约束。具体地， 无人机的交互通信数目策略集为离散策略集、任务信息矩阵策略集可以为连续 策略集也可以为离散策略集、交互通信无人机之间的相对距离策略集为连续策 略集，且上述的策略集均可设置一定的变化范围。其中，赢得矩阵及相关约束 可根据系统运行性能参数指标需求而确定。

作为具体的示例，在上述步骤S102中，设无人机交互通信数目为N、任 务信息矩阵为I以及交互通信无人机之间的相对距离为R，且无人机交互通信 数目N、任务信息矩阵I以及交互通信无人机之间的相对距离R为矩阵对策中 的策略集，赢得矩阵为交互通信的效率矩阵E_T。则矩阵对策为G={N,I,R;A_T}。其 中策略集N,I,R分别如下：

无人机交互通信数目N策略集如(6)式，每次可选取其中一个数值。

N=[α_k1α_k2...α_kn]     (6)

根据N架无人机空间和时间上的任务V分配，N架无人机相应的信息传输 矩阵为(7)，其中N行代表N架无人机分别的信息传输策略集，每次需取一列 分别为N架无人机的信息传输策略集。

$I=\left(\begin{array}{cccc}{I}_{11}& I_{12}& ...& I_{1n}\\ I_{21}& I_{22}& ...& I_{2n}\\ ...& ...& ...& ...\\ I_{N1}& I_{N2}& ...& I_{\mathrm{Nn}}\end{array}\right)=F_1\left(V\right)---\left(7\right)$

交互通信无人机之间的相对距离R策略集为(8)式，矩阵中每个元素均是 连续变化的，随着时间变化由相对距离R策略集对应形成不同的无人机集群拓 扑集A_u==[A_u1,A_u2,...,A_uk,...,A_un]。

$R=\left(\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{1N}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2N}\\ ...& ...& ...& ...\\ r_{N1}& r_{N2}& ...& r_{\mathrm{NN}}\end{array}\right)=F_2\left(A_u\right)=[F_2\left(A_{u1}\right),F_2\left(A_{u2}\right),...,F_2\left(A_{\mathrm{uk}}\right),...,F_2\left(A_{\mathrm{un}}\right)]---\left(8\right)$

由无人机集群完成任务V_k交互通信的效率矩阵可得，每一次策略的组合产 生一个E_kij，无人机集群完成任务的赢得矩阵为：

E_T=[E_1ij,E_2ij,...,E_kij,...,E_nij]     (₉)

$0\le \max \left(E_{\mathrm{kij}}\right)\le \frac{T_d}{t_{\mathrm{kij}}},k=\mathrm{1,2},...,n---\left(10\right)$

赢得矩阵中元素只要满足(10)式，就可认为相应策略是可取的，其中t_kij为 无人机U_i为完成任务V_ki与无人机U_j完成交互通信的时间t_kij，其主要由两部分组 成，一部分是信息缓冲中等待交互通信的时间t_kijw，一部分是交互通信操作进 行中的时间t_kijo。

另外，信息传输任务策略集和交互通信无人机之间的相对距离策略集可以 以一定概率取其纯策略形成任务、通信和拓扑交织的混合策略。上述3个策略 集均可认为是纯策略集：无人机交互通信数目N是离散策略集、任务信息矩阵 I可以是连续策略集也可以是离散策略集、交互通信无人机之间的相对距离R 是连续策略集。另外，为了提高系统鲁棒性，赢得矩阵元素需满足一定的范围， 而不是满足最大最小值。

步骤S103，获取交互通信数目策略集、任务信息矩阵策略集和交互通信 无人机之间的相对距离策略集中满足预设需求的无人机交互通信数目、任务信 息传输量和无人机之间的相对距离。其中，预设需求根据实际情景预先设定。

步骤S104，根据满足预设需求的无人机交互通信数目、任务信息传输量 和无人机之间的相对距离对无人机集群进行控制。具体地，对满足预设需求的 无人机交互通信数目、任务信息传输量、无人机之间相对距离进行调整，根据 调整后的无人机交互通信数目、任务信息传输量和无人机之间的相对距离对无 人机集群进行控制，可控制得到期望的无人机间交互通信的效率，同时保证任 务的顺利执行。作为具体的示例，在上述步骤S104中，假设f(x,y)为一个定义 在x∈A及y∈B上的实值函数，如果存在x^*∈A及y^*∈B，使得对一切x∈A及y∈B，有 f(x,y^*)≤f(x^*,y^*)≤f(x^*,y)，则称(x^*,y^*)为函数f(x,y)的一个鞍点。

再假设f(x,y,z)为一个定义在x∈N'，N'取值均为整数，y∈A及z∈B上的实值函 数，如果在x=x'∈N'取值固定的情况下，存在y^*∈A及z^*∈B，使得对一切y∈A及z∈B， 有f(x',y,z^*)≤f(x',y^*,z^*)≤f(x',y^*,z)，则称(x',y^*,z^*)为函数f(x,y,z)的一个鞍点。

由上述(4)式可知，为了最大化利用无人机通信链路容量，应使得信息传 输矩阵元素尽可能地接近链路容量。为了提高资源利用率，同时保持链路稳定 性，应让无人机间相对距离尽可能地在无人机可通信的最大覆盖范围内，同时 在执行任务时往往又需要保持一定地机动范围，因此在执行任务时，当无人机 间相对距离增大时，在不改变无人机通信链路的情况下，为了减少时延，应减 少信息传输量，从而使得可视导航信息得到高效传输和利用。因此鞍点处，信 息传输量、无人机间相对距离以及交互通信操作时间可以获得较好地均衡。当 在交互通信无人机数需要改变时，根据函数关系求取无人机数改变后函数相应 的鞍点，因此鞍点的状态不一定是操作时间最小的。为了得到一个平滑的任务 信息和连续的相对距离变化信息，使得操作时间尽可能地小，在实际操作中， 可以设置一定的操作时间限定范围，获取连续变化的任务信息和相对距离变化 以及适当的无人机交互通信数目的改变，而不是设置一个单纯的鞍点位置，从 而也提高了系统的鲁棒性。

根据本发明实施例的任务、通信和拓扑交织的无人机集群协同控制方法， 将集群系统的移动性结构、无人机间交互通信的效率和无人机在空间和时间上 的任务矩阵相结合进行联合对策优化，可以从空间和时间上有效控制多架无人 机间的协同合作，从而可缩短无人机执行任务的时间、提高工作效率，且能够 提高系统的鲁棒性能和稳定性能。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示 例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述 的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。 在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。 而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例 或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理 解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、 修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同限定。