【技術實現步驟摘要】
本申請涉及無人機，具體而言，涉及一種基于蟻群算法的無人機任務分配方法及裝置。
技術介紹
1、隨著無人機任務領域的不斷擴大，無人機集群協同技術成為了當前研究重點。
2、多無人機任務分配的核心目標在考慮無人機性能、外界環境等多種約束條件的前提下，合理地將任務分配給各無人機，以確保任務執行的高效性和可行性。目前無人機任務分配方法主要有集中式控制和分布式控制兩種。但由于多無人機任務分配問題約束條件的復雜性以及多目標優化的高需求，造成解空間指數級增長、對算法計算效率要求較高。
技術實現思路
1、本申請實施例的目的在于提供一種基于蟻群算法的無人機任務分配方法及裝置，用以提高多無人機任務分配問題的求解速率和分配能力。
2、第一方面，本專利技術提供一種基于蟻群算法的無人機任務分配方法，方法包括：確定目標區域內所要執行的多個任務點的任務信息，每個任務信息包括任務點對應的位置坐標以及資源需求量；通過聚類算法對多個任務點進行分類，將每類中的多個任務點作為一個無人機任務集合；針對每個無人機任務集合，基于改進的蟻群算法，確定出該無人機任務集合中的多個任務點之間的路徑順序，以生成對應的無人機任務軌跡；基于每個無人機任務軌跡，控制對應的無人機按照該無人機任務軌跡飛行，以為該無人機任務軌跡中的每個任務點輸送對應的資源。
3、在可選的實施方式中，通過聚類算法對多個任務點進行分類，將每類中的多個任務點作為一個無人機任務集合的步驟，具體包括：基于所有任務點的總資源需求量和所有無人機的
4、在可選的實施方式中，針對每個任務點，將該任務點分配至一對應的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應的多個任務點的步驟，具體包括：
5、將所有任務點按照需求資源量從大到小的順序進行排序；針對排序后的每個任務點，依次通過以下方式將該任務點分配至一對應的聚類中心：計算該任務點與每個聚類中心之間的距離值，以確定出目標聚類中心；確定目標聚類中心是否到達預設載重容量；若是，則基于距離值更換目標聚類中心，并返回執行確定目標聚類中心是否到達預設載重容量的步驟；若否，則將該任務點分配至目標聚類中心，并更新目標聚類中心的當前載重容量。
6、在可選的實施方式中，通過以下方式確定是否對聚類中心的位置坐標進行更新：基于該聚類中心當前對應的多個任務點的位置坐標，計算出該類別任務點的重心坐標；比較所述重心坐標與該聚類中心當前的位置坐標是否一致；若一致，則聚類中心的位置坐標不需要進行更新；若不一致，則將聚類中心位置坐標更新為則該類別任務點的重心坐標。
7、在可選的實施方式中，針對每個無人機任務集合，通過迭代執行以下步驟，確定出該無人機任務集合中的多個任務點之間的路徑順序：針對指定數量的螞蟻中的每只螞蟻，以存儲點為啟始任務點，基于相鄰任務點之間的距離值，計算出該螞蟻在相鄰任務點之間移動的轉移概率值，以獲取該螞蟻的移動軌跡；基于所有螞蟻的移動軌跡所對應的路徑總長度，確定出一目標移動軌跡；對目標移動軌跡的路徑總長度進行優化，以確定出優化移動軌跡，優化移動軌跡用于指示該無人機任務集合中無人機從啟始任務點經過多個任務點最后返回的路徑順序。
8、在可選的實施方式中，通過以下方式確定出優化移動軌跡：針對目標移動軌跡中的多個任務點，隨機確定出兩個任務點數據對，其中，每個任務點數據對中包括兩個相鄰的任務點；將兩個任務點數據對中其中一個任務點進行對換，以生成對換移動軌跡；確定對換移動軌跡的路徑總長度是否小于目標移動軌跡；若是，則確定對換移動軌跡為優化移動軌跡。
9、第二方面，本專利技術提供一種基于蟻群算法的無人機任務分配裝置，裝置包括：
10、接收模塊，用于確定目標區域內所要執行的多個任務點的任務信息，每個任務信息包括任務點對應的位置坐標以及資源需求量；
11、分層模塊，用于通過聚類算法對多個任務點進行分類，將每類中的多個任務點作為一個無人機任務集合；
12、分配模塊，用于針對每個無人機任務集合，基于改進的蟻群算法，確定出該無人機任務集合中的多個任務點之間的路徑順序，以生成對應的無人機任務軌跡；
13、控制模塊，用于基于每個無人機任務軌跡，控制對應的無人機按照該無人機任務軌跡飛行，以為該無人機任務軌跡中的每個任務點輸送對應的資源。
14、在可選的實施方式中，分層模塊具體用于基于所有任務點的總資源需求量和所有無人機的總載荷量，確定出聚類數量；隨機確定出聚類數量的聚類中心；針對每個任務點，將該任務點分配至一對應的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應的多個任務點；針對每個聚類中心，基于該聚類中心當前對應的多個任務點的位置坐標，計算出該類別任務點的重心坐標；比較所述重心坐標與該聚類中心當前的位置坐標是否一致；若一致，則聚類中心的位置坐標不需要進行更新；若不一致，則將聚類中心位置坐標進行更新，并返回執行將該任務點分配至一對應的聚類中心的步驟；若不需要更新，則輸出每個聚類中心對應的多個任務點，作為對應的無人機任務集合。
15、第三方面，本專利技術提供一種電子設備，包括：處理器、存儲器和總線，存儲器存儲有處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，處理器與存儲器之間通過總線通信，處理器執行機器可讀指令，以執行如前述實施方式任一基于蟻群算法的無人機任務分配方法的步驟。
16、第四方面，本專利技術提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器運行時執行如前述實施方式任一基于蟻群算法的無人機任務分配方法的步驟。
17、本申請提供的一種基于蟻群算法的無人機任務分配方法及裝置，其中，方法包括確定目標區域內所要執行的多個任務點的任務信息，每個任務信息包括任務點對應的位置坐標以及資源需求量；通過聚類算法對多個任務點進行分類，將每類中的多個任務點作為一個無人機任務集合；針對每個無人機任務集合，基于改進的蟻群算法，確定出該無人機任務集合中的多個任務點之間的路徑順序，以生成對應的無人機任務軌跡；基于每個無人機任務軌跡，控制對應的無人機按照該無人機任務軌跡飛行，以為該無人機任務軌跡中的每個任務點輸送對應的資源。通過任務分層策略以及改進的蟻群優化算法，提高了多無人機多任務分配過程中的求解速率以及決策質量。
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1.一種基于蟻群算法的無人機任務分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過聚類算法對多個任務點進行分類，將每類中的多個任務點作為一個無人機任務集合的步驟，具體包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述針對每個任務點，將該任務點分配至一對應的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應的多個任務點的步驟，具體包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定是否對聚類中心的位置坐標進行更新：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，針對每個無人機任務集合，通過迭代執行以下步驟，確定出該無人機任務集合中的多個任務點之間的路徑順序：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定出優化移動軌跡：
7.一種基于蟻群算法的無人機任務分配裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述分層模塊具體用于基于所有任務點的總資源需求量和所有無人機的總載荷量，確定出聚類數量；
9.一種電子設備，其特
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至6任一所述基于蟻群算法的無人機任務分配方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于蟻群算法的無人機任務分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過聚類算法對多個任務點進行分類，將每類中的多個任務點作為一個無人機任務集合的步驟，具體包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述針對每個任務點，將該任務點分配至一對應的聚類中心，以獲得每個聚類中心對應的多個任務點的步驟，具體包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定是否對聚類中心的位置坐標進行更新：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，針對每個無人機任務集合，通過迭代執行以下步驟，確定出該無人機任務集合中的多個任務點之間的路徑順序：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃渭清，安娜，劉巖松，黎奧軒，
申請(專利權)人：北京理工大學，
類型：發明
國別省市：
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