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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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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）。
- 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。
- 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.
