基于SEAD任务特性约束的协同任务分配方法

以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路径完成对无人机飞行路径的等效,采用分布式遗传算法完成对问题的快速求解.研究结果表明,带有路径末端角度约束的任务分配问题具有较好的实用意义,分布式遗传算法可有效处理实时任务分配问题,完成任务空间的快速决策.     

基于目标信息估计的分布式局部协调任务分配方法

分布式决策是提高群体自主性的关键技术之一.以侦查类无人机(unmanned search aerial vehicles,USAV)和打击类无人机(unmanned combat aerial vehicles,UCAV)执行协同搜索、攻击灰色目标区域问题为背景,建立了一种考虑局部链式通信、无人机飞行性能和任务执行能力等多约束的分布式任务分配模型,基于贝叶斯定理将任务空间的连续/离散不确定量用任务收益值量化描述.然后,提出了一种基于一致性协调算法的在线协同策略,并利用一致协调理论建立了一种冲突调解规则,在此基础上,设计了一种分布式任务分配求解算法,能够实现多USAV,UCAV的协同多任务快速分配.最后,通过数值仿真,验证了本文算法求解不确定空间任务分配问题的可行性和快速性.