CN116382331B 多无人机快速调度方法、装置、设备及可读存储介质 （武汉大学）

WO2023004898A1,2023.02.机，则以预设时间间隔重复执行步骤S12和步骤机群执行调度任务所需的时间，提高了工作效2步骤S14，若任一目标点没有停靠无人机，则以预设时间所述轨迹优化操作基于软约束优化方法，将无人机轨迹的各要求fv为各部分代价对应的权重参数，JS为用无人根据无人机ri的实时位置信息、实时速度信息和目标点gj的位置信息计算得到预测调若未将所有无人机与所有目标点配对，则修改未安排无人机群为若所有无人机和所有目标点均完成配对，且第二变量Tmax小于第一变量组X的原始分配序列；3若预测调度时长tij大于第一变量Topt，则放弃无人机ri和目标点gj的配对可能：若G-gj=J,则重新在未安排目标点中随机选择目标点gm与无人机ri进行配对，并计算在所述若未将所有无人机与所有目标点配对，则修改未安排无人机群为修改未安排目标点进行下一层递归，为无人若所有无人机和所有目标点均完成配对，第二变量Tmax等于第一变量Topt，第四变量并以当前配对方案的目标点分配序列覆盖数组X的原始分配ij为无人机ri的位置距离目标点gj的欧具有相同的时间间隔Δt＝ui+1-ui；4i,p标点的位置信息，通过A*算法生成各无人机的预先路径，将所述预先路径拟合为B样条曲所述轨迹优化操作基于软约束优化方法，将无人机轨迹的各要求fv为各部分代价对应的权重参数，JS为用无人9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可5[0001]本发明涉及多无人机运动规划技术领域，尤其涉及一种多无人机快速调度方法、[0003]受限于无人机的载荷能力和续航时间，单个无人机可以完成的任务类型十分有6[0016]根据无人机ri的实时位置信息、实时速度信息和目标点g盖数组X的原始分配序列；参考时长为一配对方案中所有无人机的所述预测调尺=frix1,…,Tn,修改未安排目标点进行下一层递归，为无人量Ttotal小于第三变量Topt_total，则以第四变量Ttotal的数值覆盖第三变量Topt_total的原始数7无人机ri的速度垂直于目标点gj所在方为p次B样条基函数。λcfsw为通过无人机间距计算的集群避碰成本，Jv为局部路径点导向的速度优化成8实施例的调度任务目标为确保在无碰撞且动力学可行的情况下将无人机群调度到目标点，n为无人9速度信息和对应的目标点的位置信息计算得到，用于估测无人机到达对应的目标点的用定义一配对方案中最大的预测调度时长为第一参考时长，通过穷举所有可能的配对方案，计算各配对方案的第一参考时长并进行比较，即可得出第一参考时长最小的最佳配对方根据实时获取到的各无人机的实时位置信息和实时速度信息确定对应时刻下的最佳配对小于各无人机的实时位置信息和实时速度信息的获取时间间隔(也即前述的预设时间间[0077]根据无人机ri的实时位置信息、实时速度信息和目标点g盖数组X的原始分配序列；目标点数量始终等于未安排无人机数量。计算当前递归层级中的无人机ri与目标点gj的预确保第二变量Tmax记录的是当前配对方案中最大的预测长tij的数值覆盖第二变量Tmax的原始数值的步G-gj=9,则重新在未安排目标点中随机选择目标点gm与无人机ri进行配对，并计算无人机群为重新为无人机ri-1分配目标点。修改未安排目标点进行下一层递归，为无人量Ttotal小于第三变量Topt_total，则以第四变量Ttotal的数值覆盖第三变量Topt_total的原始数无人机ri的速度垂直于目标点gj所在方[0098]本实施例中，无人机在未预建模的复杂障碍环境中飞行vij和vij_ver则是根据无人机的实时位置信息、实时速度信息和对应的目标点的位置信息计为p次B样条基函数。λcfsw为通过无人机间距计算的集群避碰成本，Jv为局部路径点导向的速度优化成λfλs＝1.0、[0123]根据无人机ri的实时位置信息、实时速度信息和目标点g盖数组X的原始分配序列；G-gj=0,则重新在未安排目标点中随机选择目标点gm与无人机ri进行配对，并计算无人机群为重新为无人机ri-1分配目标点。修改未安排目标点进行下一层递归，为无人机ri+1分配目标点的量Ttotal小于第三变量Topt_total，则以第四变量Ttotal的数值覆盖第三变量Topt_total的原始数无人机ri的速度垂直于目标点gj所在方随机存取存储器(randomaccessmemory，RAM)，也可以是稳定的存储器(non_volatilememory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装[0143]继续参照图5，图5中作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系