【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)實(shí)施例涉及無人機(jī)控制，具體而言，涉及一種無人機(jī)編隊(duì)控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、gcs(ground?control?station，地面控制站)在無人機(jī)系統(tǒng)中扮演著至關(guān)重要的角色，具有多種用途。所有無人機(jī)共享gcs且每架無人機(jī)由gcs單點(diǎn)控制，在gcs控制無人機(jī)執(zhí)行飛行任務(wù)的過程中，如圖1所示，gcs在每個(gè)控制時(shí)隙沿上行鏈路(uplink)向每架無人機(jī)發(fā)送控制命令u(t)，每架無人機(jī)在完成當(dāng)前飛行步驟后沿下行鏈路(downlink)向gcs發(fā)送當(dāng)前飛行狀態(tài)y(t)，gcs根據(jù)每架無人機(jī)返回的y(t)掌握所有無人機(jī)的飛行狀態(tài)。系統(tǒng)中發(fā)生與uplink的fdia(fake?data?injection?attack，虛假數(shù)據(jù)注入攻擊)，即上行鏈路攻擊，將影響無人機(jī)無法嚴(yán)格按照gcs發(fā)送的u(t)執(zhí)行飛行任務(wù)，發(fā)生于downlink的fdia，即下行鏈路攻擊，將改變y(t)進(jìn)而影響gcs無法掌握無人機(jī)的真實(shí)飛行狀態(tài)。
2、相關(guān)技術(shù)中，通常是采用基于觀測(cè)器的解決方案，解決在單個(gè)無人機(jī)場(chǎng)景下gcs受到惡意軟件劫持時(shí)的攻擊檢測(cè)與路徑補(bǔ)償問題，并最終引導(dǎo)無人機(jī)回到預(yù)計(jì)路徑。該方案中將惡意軟件對(duì)控制系統(tǒng)的劫持建模為一種存在于uplink能夠造成加性影響和乘性影響的fdia，并在解決方案中通過設(shè)計(jì)三個(gè)觀測(cè)器：uio(unknow?input?observer，未知輸入觀測(cè)器)、ao(attack?observer，攻擊觀測(cè)器)和lo(learning?observer，學(xué)習(xí)觀測(cè)器)來完成攻擊檢測(cè)與攻擊補(bǔ)償任務(wù)
3、上述方案是否能夠成功檢測(cè)攻擊并做到路徑補(bǔ)償嚴(yán)重依賴于gcs收到的y(t)是否真實(shí)，因此當(dāng)uplink和downlink同時(shí)遭受fdia影響時(shí)，ao&lo將喪失解決攻擊檢測(cè)和路徑補(bǔ)償問題的能力。并且，在多無人機(jī)場(chǎng)景下，fdia檢測(cè)與遏制問題更加復(fù)雜，上述方案無法對(duì)多個(gè)無人機(jī)中受到攻擊的無人機(jī)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)，也無法為受到攻擊的無人機(jī)提供位置補(bǔ)償。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)實(shí)施例提供一種無人機(jī)編隊(duì)控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，用以解決多無人機(jī)場(chǎng)景下gcs受到惡意軟件劫持時(shí)的攻擊檢測(cè)與路徑補(bǔ)償問題。
2、第一方面，本專利技術(shù)實(shí)施提供了一種無人機(jī)編隊(duì)控制方法，該方法包括：
3、獲取歷史時(shí)間段無人機(jī)的歷史飛行狀態(tài)信息，其中，歷史飛行狀態(tài)信息包括：歷史飛行位置信息、歷史飛行速度信息、歷史飛行加速度信息和歷史飛行姿態(tài)信息；
4、基于已訓(xùn)練完成的無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，并根據(jù)歷史飛行狀態(tài)，確定當(dāng)前時(shí)刻受攻擊無人機(jī)的檢測(cè)結(jié)果和下一時(shí)刻受攻擊無人機(jī)的補(bǔ)償控制命令，其中，補(bǔ)償控制命令用于指示受攻擊在下一時(shí)刻到達(dá)預(yù)設(shè)飛行位置，無人機(jī)編隊(duì)控制模型建立了無人機(jī)編隊(duì)中各個(gè)無人機(jī)的歷史飛行狀態(tài)與當(dāng)前時(shí)刻受攻擊無人機(jī)的檢測(cè)結(jié)果以及下一時(shí)刻受攻擊無人機(jī)的補(bǔ)償控制命令之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，所述檢測(cè)結(jié)果包括：無人機(jī)編隊(duì)中受到攻擊的無人機(jī)編號(hào)信息和所受攻擊的類型信息；
5、將補(bǔ)償控制命令發(fā)送給與對(duì)應(yīng)編號(hào)的受攻擊無人機(jī)，并將目標(biāo)位置命令發(fā)送給未受到攻擊的無人機(jī)，其中，目標(biāo)位置命令用于指示未受到攻擊的無人機(jī)下一時(shí)刻到達(dá)目標(biāo)位置命令對(duì)應(yīng)的飛行位置。
6、可選的，無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，包括：順序連接的輸入網(wǎng)絡(luò)、特征挖掘網(wǎng)絡(luò)、多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和輸出網(wǎng)絡(luò)，其中，
7、輸入網(wǎng)絡(luò)，用于輸入歷史時(shí)間段的歷史飛行狀態(tài)信息，其中，歷史飛行狀態(tài)信息由如下三個(gè)維度的信息所組成：時(shí)間維度信息、無人機(jī)數(shù)量維度信息和特征維度信息；
8、特征挖掘網(wǎng)絡(luò)，包括空間特征提取子網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間特征提取子網(wǎng)絡(luò)，其中，
9、空間特征提取子網(wǎng)絡(luò)，用于按照時(shí)間順序?qū)λ鰵v史飛行狀態(tài)信息進(jìn)行空間特征提取，得到按照時(shí)間排序的第一空間特征向量；時(shí)間特征提取子網(wǎng)絡(luò)，用于基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)lstm，對(duì)第一空間特征向量進(jìn)行時(shí)間特征提取，并將提取后的各個(gè)特征向量進(jìn)行特征融合，得到第一融合特征向量；
10、多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，包括第一層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)、第二層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)、第三層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)、第四層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)，以及分別與各層度特征提取子網(wǎng)絡(luò)連接的輸出預(yù)處理子網(wǎng)絡(luò)，其中，
11、第一層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取結(jié)果用于得到當(dāng)前時(shí)刻受攻擊無人機(jī)的檢測(cè)結(jié)果，第一層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取結(jié)果分別作為第二層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)和第三層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取的輸入數(shù)據(jù)，第二層多尺度特征提取層和第三層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取結(jié)果用于得到不同的攻擊類型，第三層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取結(jié)果作為第四層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)特征提取的輸入數(shù)據(jù)，第四層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取結(jié)果用于得到下一時(shí)刻所述受攻擊無人機(jī)的補(bǔ)償控制命令；
12、輸出預(yù)處理子網(wǎng)絡(luò)，用于對(duì)連接的多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)的特征提取結(jié)果先后進(jìn)行平均池化、維度轉(zhuǎn)換和線性化處理，并將處理結(jié)果發(fā)送到輸出網(wǎng)絡(luò)；
13、輸出網(wǎng)絡(luò)，用于對(duì)各個(gè)輸出預(yù)處理層的結(jié)果進(jìn)行輸出。
14、可選的，空間特征提取子網(wǎng)絡(luò)具體包括：
15、三個(gè)不同卷積深度的路徑，分別用于對(duì)歷史飛行狀態(tài)信息進(jìn)行卷積運(yùn)算，并將各卷積運(yùn)算結(jié)果經(jīng)過扁平化層處理后，得到按照時(shí)間排序的第一空間特征向量，其中，三個(gè)不同深度的卷積路徑包括：
16、第一卷積路徑，用于對(duì)無人機(jī)數(shù)量維度信息和特征維度信息進(jìn)行二維卷積運(yùn)算；
17、第二卷積路徑，用于對(duì)先對(duì)特征維度信息進(jìn)行一次一維卷積運(yùn)算，并將一維卷積運(yùn)算的結(jié)果與無人機(jī)數(shù)量維度信息作為二維卷積運(yùn)算的輸入信息，進(jìn)行二維卷積運(yùn)算；
18、第三卷積路徑，用于對(duì)先對(duì)特征維度信息進(jìn)行兩次一維卷積運(yùn)算，并將兩次一維卷積運(yùn)算后得到的結(jié)果與無人機(jī)數(shù)量維度信息作為二維卷積運(yùn)算的輸入信息，進(jìn)行二維卷積運(yùn)算。
19、可選的，各層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)具體包括：
20、多個(gè)并行的卷積分支，其中，每個(gè)卷積分支包括至少一個(gè)卷積層，用于對(duì)所述融合后的特征向量進(jìn)行卷積運(yùn)算，各卷積分支的卷積運(yùn)算結(jié)果的通道維度相同；
21、通道融合層，用于將多個(gè)卷積分支得到的卷積運(yùn)算結(jié)果按照通道維度進(jìn)行拼接，得到特征提取結(jié)果。
22、可選的，無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，通過循環(huán)訓(xùn)練的方式進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，將每次訓(xùn)練得到的模型參數(shù)作為下次循環(huán)訓(xùn)練過程的初始參數(shù)，并在下次循環(huán)訓(xùn)練過程中對(duì)初始參數(shù)進(jìn)行更新，直到循環(huán)訓(xùn)練的次數(shù)達(dá)到第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值或者損失函數(shù)達(dá)到收斂時(shí)，將得到的模型參數(shù)作為無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型的目標(biāo)參數(shù)；
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1.一種無人機(jī)編隊(duì)控制方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，包括：順序連接的輸入網(wǎng)絡(luò)、特征挖掘網(wǎng)絡(luò)、多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和輸出網(wǎng)絡(luò)，其中，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述空間特征提取子網(wǎng)絡(luò)具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，各層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，通過循環(huán)訓(xùn)練的方式進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，將每次訓(xùn)練得到的模型參數(shù)作為下次循環(huán)訓(xùn)練過程的初始參數(shù)，并在下次循環(huán)訓(xùn)練過程中對(duì)所述初始參數(shù)進(jìn)行更新，直到循環(huán)訓(xùn)練的次數(shù)達(dá)到第一預(yù)設(shè)數(shù)量閾值或者損失函數(shù)達(dá)到收斂時(shí)，將得到的模型參數(shù)作為無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型的目標(biāo)參數(shù)；
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述每個(gè)訓(xùn)練階段的每組樣本數(shù)據(jù)通過如下方式得到：
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的方法，其特征在于，各訓(xùn)練階段對(duì)應(yīng)的中間模型，具體通過如下訓(xùn)練方式得到：
8.一種無人機(jī)編隊(duì)控制裝
9.一種計(jì)算設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算設(shè)備包括：
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一所述的無人機(jī)編隊(duì)控制方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種無人機(jī)編隊(duì)控制方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，包括：順序連接的輸入網(wǎng)絡(luò)、特征挖掘網(wǎng)絡(luò)、多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和輸出網(wǎng)絡(luò)，其中，
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述空間特征提取子網(wǎng)絡(luò)具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，各層多尺度特征提取子網(wǎng)絡(luò)具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述無人機(jī)編隊(duì)攻擊補(bǔ)償模型，通過循環(huán)訓(xùn)練的方式進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，將每次訓(xùn)練得到的模型參數(shù)作為下次循環(huán)訓(xùn)練過程的初始參數(shù)，并在下次循環(huán)訓(xùn)練過程中對(duì)所述初始參數(shù)進(jìn)行更新...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：曾榮飛，蔣晨陽，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：東北大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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