【任务分配】基于matlab实现多无人机动态任务分配附matlab代码

简介: 【任务分配】基于matlab实现多无人机动态任务分配附matlab代码

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⛄ 内容介绍

多无人机动态任务分配是指在一个无人机编队中,根据当前任务需求和无人机的状态,动态地将任务分配给不同的无人机,以实现任务的高效完成。以下是一个基本的多无人机动态任务分配的框架:

  1. 任务建模:将任务抽象为具体的形式,包括任务类型、优先级、时间限制、位置信息等。每个任务可以由一组参数来描述。
  2. 无人机状态获取:获取每个无人机的状态信息,包括位置、速度、电量、可使用负载能力等。这些信息可以通过传感器、导航系统或通信网络获取。
  3. 任务评估与选择:根据任务的特性和无人机的状态,对每个任务进行评估和排序。评估的标准可以包括任务距离、无人机到达时间、无人机可靠性、任务优先级等。
  4. 分配策略设计:设计合适的任务分配策略,将任务态地分配给适当的无人机。这可以基于确定性算法(如贪婪算法、最小消耗算法)或启发式算法(如遗传算法、蚁群算法)。
  5. 任务执行与更新:根据分配结果,无人机执行相应的任务并定期更新任务状态和无人机状态。在执行过程中,可能需要考虑实时协调和通信,以便对任务分配进行实时调整。
  6. 性能评估与优化:经过一段时间的任务执行和动态分配,在完成任务的同时,对分配结果进行性能评估。根据评估结果,调整任务分配策略和算法参数,进一步提高系统性能和效率。

需要注意的是,多无人机动态任务分配是一个复杂的问题,需要考虑任务优先级、资源限制、通信延迟、环境约束等各种因素。算法的设计和优化量取决于具体应用场景和要求。

以上提供的框架只是一个基本指导,并且可以根据具体情况进行调整和改进。在实际应用中,深入研究任务分配策略、算法设计以及与其他模块(如路径规划、避障)的集成是非常重要的。

⛄ 部分代码

function [t, performance] = mainSimCentral(tarIndex, nTargets)% the main and starting program for uav coalition formationglobal trustGain targetMeasurements targetValue targetThreshold trustFlag st Phat errorFlagglobal numCoalitions numResources% initialize the problem[uav,target,l,b] = initializeMonte_Central(tarIndex,nTargets);trustGain = 1/length(uav);%targetMeasurements = rand(length(target),1);%0.7+rand(length(target),1)*0.3;load targetMeasurementstargetMeasurements = max(0.3,targetMeasurements);numCoalitions = 0;numResources = 0;% target informationtargetValue =0;targetThreshold = 0.75; % target threshold for counting the value%trustFlag = 0; % 0 for trusting everyone, 1 for estimating trusttargetLocations = []; targetResources = [];for iTarget = 1:length(target)    targetLocations = [targetLocations; target(iTarget).Location];    targetResources = [targetResources; target(iTarget).Resources];enddt =.25; % time stepbroadcast = [];performance = zeros(1000*dt,length(uav));pindex = 1;st(1) = inf;% the loop over time starts herefor t = 0:dt:10000    nextBroadcast = [];    for iUav = 1:length(uav)        % for each uav execute the coalition logic        [uav(iUav),target,targetResources,nextBroadcast] = uavlogicCentral(uav(iUav),target,dt,l,b,targetLocations,targetResources,broadcast,nextBroadcast, t);        %performance(pindex,iUav) = uav(iUav).trustValues(iUav);    end    performance(pindex,:) = Phat;    % plot uav and target positions at each time step    if mod(t,10) == 0       disp([t st(end)])     plotscene(uav,target,l,b)    end    % break the loop is all targets are destroyed    if targetResources == 0        break    else        st = [st; sum(targetResources(:,1))];%         if st(end)5>st(end-1)%             keyboard;%         end    end    %disp(sum(targetResources))    broadcast = nextBroadcast;    pindex = pindex + 1;        searchf = 0;    for i = 1:length(uav)        if uav(i).Status == 'InSearch***'            searchf = searchf + 1;        end        uav(i).Position = uav(i).tempPosition;    end    if searchf == length(uav)        tarList = [];        for i = 1:length(uav)            utargets = unique(uav(i).DestroyedTargets);            for j = 1:length(utargets)                if sum(targetResources(utargets(j),:)) > 0                    tarList = [tarList utargets(j)];                end            end        end        for i = 1:length(uav)            uav(i).DestroyedTargets = setdiff(uav(i).DestroyedTargets, tarList);            if(norm(uav(i).Position))> (sqrt(2)*l/2 + 100)                disp(i);                uav(i).Position = [0 0];            end        end    end        %% update the target list after checking out the resources    for itg = 1:length(target)        if (target(itg).releaseTime > 0)             if (t > target(itg).releaseTime)                target(itg).Resources = [target(itg).leftResources 0 0];                target(itg).allocatedTime = 0;                target(itg).estimatedHitTime = 0;                target(itg).releaseTime = 0;                targetResources(itg,1) = target(itg).leftResources;                                % remove from the uav.destroyed target list                for iuv = 1:length(uav)                    uav(iuv).DestroyedTargets = setdiff(uav(iuv).DestroyedTargets,itg);                end            end        end    end%     if t > 600%         keyboard%     end%     %Phat%targetResources(:,1)errorSum = 0;for i = 1:length(uav)    errorSum = errorSum+abs(uav(i).actualPerformance - Phat(i));end if errorSum < 0.1     if errorFlag == 0         t;     end     errorFlag = 1; else errorFlag = 0; endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 徐正伟,张亮,马芳.基于改进遗传算法的多植保无人机任务分配研究[J].工业控制计算机, 2019, 32(6):3.DOI:CNKI:SUN:GYKJ.0.2019-06-019.

[2] 吴源洪,郭育,支雪峰.多无人机协同任务策略优化[J].数学的实践与认识, 2017, 47(14):10.DOI:CNKI:SUN:SSJS.0.2017-14-004.

[3] 周睿孙,周伟,王道平,等.基于Matlab和QGC联合的多无人机规划调度系统设计[J].火箭军工程大学学报(自然科学版), 2020(3):7.

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