多無人機協同任務規劃技術研究

論文摘要

隨著無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)技術在軍事領域的快速發展與廣泛套用，UAV越來越受到人們的關注。近年來，在信息科技和消費電子產業等巨頭的推動下，民用無人機市場也將迅速崛起。為充分發揮UAV的優點而規避其不足，多無人機協同執行任務成為無人機技術發展的重要趨勢之一。作為多無人機協同決策與控制技術核心的多無人機協同任務規劃問題很大程度上直接決定了多無人機協同的效果。然而，多無人機協同任務規劃問題是一個極其複雜的決策與最佳化問題。它受到戰場環境、UAV性能、任務要求等多方面約束的影響，面臨著信息不完全與不確定性、計算複雜性、時間緊迫性等多方面的嚴峻挑戰。針對這個複雜的協同問題，本文以多無人機協同執行目標確認/攻擊/毀傷評估一體化任務為背景，考慮無人機的資源有限性、多任務間的時序約束、規劃實時性等方面的約束和要求，以圖論和組合最佳化理論為主要數學工具，建立多無人機協同任務規劃問題的數學模型，提出相應的解決方法，並檢驗之。(1)考慮異構多無人機及其機載彈藥資源約束，建立了異構多無人機協同任務規劃問題的組合最佳化模型，進行集中式的離線任務規劃，並基於多類型基因的思想提出一種改進的遺傳算法進行問題求解。該方法從UAV的異構性和目標/任務要求的獨特性出發，對基因進行歸類，使其對應於固有的任務要求而體現出不同的特性；並由這多種不同類型的基因組成染色體，表示組合最佳化問題的一個備選解，從而將協同問題的異構性直接體現在解的編碼過程中；在後續的種群初始化、雜交、變異等遺傳運算元設計中，對應於基因類型的特定要求進行操作，從而在種群演進過程中成功處理了任務規劃問題的異構性和資源有限性，並始終保持了備選解的可行性。最終，通過該方法獲得一個較好的可行解。(2)以多無人機協同搜尋與打擊任務為場景，使用基於市場機制的分散式契約網架構進行線上實時任務規劃，給出了分散式節點的決策機制，建立了局部動態任務分配問題的數學模型。由於任務執行過程中任務分配的不均勻，各個UAV的工作負荷有多有少，而這種不均衡性會降低系統的性能。為平衡系統成員間的工作負荷，本文提出一種分擔工作任務的“反向”平衡交易協定。該協定由空閒UAV發起，拍賣其自身的空閒工作能力，而買入其他UAV的工作任務，且這種反向交易的優先權低於正常分配任務的“正向”交易。“正向”分配協定和“反向”分擔協定共同組成分散式系統的雙向契約網協定，有效提高了系統的協同效能。(3)基於分層控制的思想使用UAV編組的方式，對分散式系統中的局部動態任務分配問題進行求解。由於需要對被發現的地面目標先後執行攻擊和毀傷評估任務；而且不同目標上的攻擊任務需要的彈藥種類和數量可能無法由單架UAV滿足而不得不分解成多個必須同時執行的子攻擊任務。從而，對一個目標的打擊任務可能需要多架UAV來共同完成，這些UAV就臨時組成了一個UAV編組。本文考慮這種任務間的強耦合特性，提出了一種能夠處理時序任務和多樣化資源要求的流程，成功處理了分散式系統的市場交易問題。(4)以目標確認/攻擊/毀傷評估一體化任務為背景，針對受時序優先權約束的協同多任務規划過程中不可避免的死鎖問題，基於圖論提出了一整套的解決方法：建立了問題的組合最佳化模型；並對其約束特性進行分析，指出其隱含的重要約束——無死鎖約束；分析了該協同任務規劃問題中可能出現的死鎖情況，給出其一般形式；基於圖論對備選解建立任務時序優先權圖及其子圖（任務執行子圖和任務約束子圖），分析了這幾個有向圖的特性，指出編碼了死鎖情況的備選解，其優先權圖必然具有非空的強聯通分支，並給出一種轉置操作打破了死鎖解的死鎖環，將其轉化為可行解。從而成功解決了該任務規劃問題中的死鎖問題。另外，通過使用死鎖處理過程中獲得的解的拓撲序列，最佳化了多無人機的路徑協調過程。

多無人機協同任務規劃技術研究

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