CN116520889B - 一种无人机集群的任务规划方法 - Google Patents

一种无人机集群的任务规划方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种无人机集群的任务规划方法，无人机集群包括位于自上至下各层级的第一长机、第二长机和僚机；该方法包括：第一长机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务所需的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的僚机ID至每架第二长机；第二长机规划自身和所控制僚机的航路和载荷动作，并向每架僚机发送对应的航路和载荷动作。在该无人机集群的任务规划方法中，地面站只需要将任务指令发送至第一长机，其余的计算过程均由第一长机和第二长机承担，不需要地面操作人员频繁地通过地面站向各无人机发送指令，减少了地面站人机交互频率，并且合理利用了无人机的计算资源。

Description

一种无人机集群的任务规划方法
技术领域
本申请涉及无人机集群控制技术领域，尤其涉及一种无人机集群的任务规划方法。
背景技术
无人机集群在执行任务时需要根据任务信息调整符合任务需求的飞行高度、速度、姿态和传感器应用。在无人机集群执行任务时，各无人机本身不进行航路规划、任务分配等计算，直接接收来自地面站的控制指令，根据地面站的控制指令进行飞行和载荷动作。地面操作人员需要操作地面站，地面站将所要执行的任务发送至无人机，并对各无人机的航路和载荷动作进行规划计算。在此过程中，地面操作人员与地面站之间进行频繁地交互，也造成了计算资源的不合理利用。
发明内容
本申请实施例通过提供一种无人机集群的任务规划方法，解决了现有技术中地面站人机交互频率较高、计算资源未合理利用的技术问题。
本申请实施例提供了一种无人机集群的任务规划方法，所述无人机集群包括位于自上至下各层级的第一长机、第二长机和僚机；所述方法包括：所述第一长机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务所需的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的所述僚机ID至每架所述第二长机；所述第二长机规划自身和所控制所述僚机的航路和载荷动作，并向每架所述僚机发送对应的航路和载荷动作。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：每架所述僚机向所属的所述第二长机反馈状态信息；每架所述第二长机向所述第一长机反馈所执行任务的各无人机的所述状态信息；其中，所述状态信息包括任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：所述第一长机根据每架所述第二长机反馈的所述状态信息，确定需要新配置或减少的所述僚机ID，并调整至少一项任务所对应的无人机数量。
在一种可能的实现方式中，所述第一长机、所述第二长机和所述僚机均搭载有通信连接的任务规划计算机和飞行控制计算机；其中，任务规划计算机被配置为接收上一层级信息和向上一层级反馈信息，以及生成飞控指令并发送至所在无人机的飞行控制计算机；飞行控制计算机被配置为向所在无人机的任务规划计算机反馈信息。
在一种可能的实现方式中，所述第一长机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务所需的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的所述僚机ID至每架所述第二长机，包括：所述第一长机的任务规划计算机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务需求的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的所述僚机ID至每架所述第二长机的任务规划计算机。
在一种可能的实现方式中，所述第二长机规划自身和所控制所述僚机的航路和载荷动作，并向每架所述僚机发送对应的航路和载荷动作，包括：所述第二长机的任务规划计算机规划自身和所控制所述僚机的航路和载荷动作，并向每架所述僚机的任务规划计算机发送对应的航路和载荷动作，向自身的飞行控制计算机发送自身的航路。
在一种可能的实现方式中，所述每架所述僚机向所属的所述第二长机反馈状态信息，包括：所述僚机的飞行控制计算机向自身的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态和当前位置；所述僚机的任务规划计算机向所属的所述第二长机的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
在一种可能的实现方式中，所述每架所述第二长机向所述第一长机反馈所执行任务的各无人机的所述状态信息，包括：所述第二长机的飞行控制计算机向自身的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态和当前位置；所述第二长机的任务规划计算机向所述第一长机反馈所执行任务的各无人机的任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：所述第一长机向所述地面站反馈全部无人机的所述状态信息，以使所述地面站进行可视化显示。
在一种可能的实现方式中，所述第一长机、所述第二长机和所述僚机在接收上一层级的信息时采用非周期性协议，在向上一层级反馈信息时采用周期性协议。
本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果：
本申请实施例提供了一种无人机集群的任务规划方法，该无人机集群设置为具有第一长机和第二长机的双层长机模式，并由每个第二长机带领所控制的僚机执行对应的任务。该方法在实施时，第一长机接收地面站的任务指令信息，并进行每项任务所需的无人机数量的计算，将计算结果发送至每项任务对应的第二长机；第二长机对自身和所控制僚机的航路和载荷动作进行规划计算，并且对应发送给各个僚机。该方法将每项任务的无人机数量计算设置于第一长机，将每项任务的航路和载荷动规划计算设置于第二长机。在该无人机集群的任务规划方法中，地面站只需要将任务指令发送至第一长机，其余的计算过程均由第一长机和第二长机承担，不需要地面操作人员频繁地通过地面站向各无人机发送指令，减少了地面站人机交互频率，并且合理利用了无人机的计算资源。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的无人机集群的信息流示意图；
图2为本申请实施例提供的无人机集群的整体架构原理图；
图3为本申请实施例提供的无人机集群的通信协议图；
图4为本申请实施例提供的无人机集群的算法调用原理图；
图5为本申请实施例提供的无人机集群的任务规划方法的流程图；
图6为本申请实施例提供的无人机集群的信息反馈流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例提供了一种无人机集群的任务规划方法。其中，无人机集群包括位于自上至下各层级的第一长机、第二长机和僚机。示例性地，图1所示的无人机集群中第一长机带领多架第二长机，每架第二长机均带领多架僚机来执行第一长机所分配的任务。
参照图2和图5所示，该无人机集群的任务规划方法包括S501和S502。
S501：第一长机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务所需的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的僚机ID至每架第二长机。具体地，任务指令信息包括无人机的总数量、无人机资源、任务数量、任务类型、任务需求、各个任务时间、飞行高度、各个层级长机ID。
如图4所示，第一长机内嵌有算法库，能够执行任务分配算法。当第一长机接收到地面站发送来的任务指令信息后，执行任务分配算法，对每项任务所需的无人机数量进行计算，并向每架第二长机发送对应的任务、无人机数量及所需僚机的ID。需要说明的是，在本申请实施例中每项任务所需的无人机数量包括第二长机及其所控制的僚机。
S502：第二长机规划自身和所控制僚机的航路和载荷动作，并向每架僚机发送对应的航路和载荷动作。
继续参照图4所示，第二长机内嵌有算法库，并能够执行航路规划算法。第二长机接收到第一长机发送来的任务、无人机数量及所需僚机的ID后，控制相应数量的僚机并执行算法库中的航路规划算法，对自身和所控制僚机的航路和载荷动作进行规划，并向所控制的每架僚机发送对应的航路和载荷动作。
该方法还包括图6所示的步骤S601和S602，同时参照图2所示。
S601：每架僚机向所属的第二长机反馈状态信息。该步骤使第二长机能够获取到自身以及其所控制的全部僚机的状态信息。以图1所示为例，第一架第二长机能够获取到自身以及第一架第二长机所控制的三架僚机的状态信息，第二架第二长机至最后一架第二长机同理。其中，状态信息包括任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
S602：每架第二长机向第一长机反馈所执行任务的各无人机的状态信息。各架第二长机控制僚机执行第一长机所分配的任务，该步骤使第一长机获取到执行任务的第二长机及僚机的状态信息。以图1所示为例，第一架第二长机向第一长机反馈自身的状态信息以及第一架第二长机所控制的三架僚机的状态信息，第二架第二长机至最后一架第二长机同理。
第一长机获取到每项任务所对应的第二长机和僚机的状态信息后，能够确定任务的整体执行情况以及各无人机的状态和位置，进而判断是否需要对执行任务的无人机进行调整。进一步地，该方法还包括：第一长机根据每架第二长机反馈的状态信息，确定需要新配置或减少的僚机ID，并调整至少一项任务所对应的无人机数量。
若第一长机确定其中一项任务出现需要减少无人机的情况时，调整该任务的无人机数量。具体地，确定该任务需减少僚机的ID，并使需减少的僚机与该任务的第二长机脱离。其中，需要减少无人机的情况包括：任务执行较为顺利，预计完成时间远小于地面站给出的任务时间；执行任务的环境发生变化，比如任务范围减小、任务操作对象的数量减少等，更少数量的无人机便可以完成。
若第一长机确定其中一项任务出现需要新配置无人机的情况时，调整该任务的无人机数量。具体地，确定该任务需新配置的僚机的ID，并使新配置的僚机与该任务的第二长机建立通信，并受第二长机的控制。其中，需要新配置无人机的情况包括：任务执行较为缓慢，预计完成时间大于地面站给出的任务时间，需要提高任务执行速度；执行任务的环境发生变化，比如任务范围增大、任务操作对象的数量增加等，现有数量的无人机无法按时完成。
参照图2和图3所示，第一长机、第二长机和僚机均搭载有通信连接的任务规划计算机和飞行控制计算机。其中，任务规划计算机被配置为接收上一层级信息和向上一层级反馈信息，以及生成飞控指令并发送至所在无人机的飞行控制计算机。示例性地，图2中任务规划计算机通过UDP协议向所在无人机的飞行控制计算机发送飞控指令；在另一些实施例中，任务规划计算机通过其他传输协议向所在无人机的飞行控制计算机发送飞控指令。飞行控制计算机被配置为向所在无人机的任务规划计算机反馈信息。
如图3所示，任务规划计算机采用非周期性协议向所在无人机的飞行控制计算机发送飞控指令，飞行控制计算机采用周期性协议向所在无人机的任务规划计算机反馈信息。
以下详细描述搭载有任务规划计算机和飞行控制计算机的第一长机、第二长机和僚机实现S501、S502、S601和S602的具体过程。
S501具体包括：第一长机的任务规划计算机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务需求的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的僚机ID至每架第二长机的任务规划计算机。结合图4所示，第一长机的任务规划计算机内设置有算法库，第一长机的任务规划计算机接收地面站的任务指令信息后执行任务分配算法，计算每项任务所需的无人机数量，并将对应的任务、无人机数量及所需的僚机ID发送至每架第二长机的任务规划计算机，由任务规划计算机进行进一步的解算。
此外，如图2所示，第一长机的任务规划计算机能够确定自身的航路和载荷动作，并发送航路至第一长机的飞行控制计算机。
S502具体包括：第二长机的任务规划计算机规划自身和所控制僚机的航路和载荷动作，并向每架僚机的任务规划计算机发送对应的航路和载荷动作，向自身的飞行控制计算机发送自身的航路。结合图4所示，第二长机的任务规划计算机内设置有算法库，第二长机的任务规划计算机接收到第一长机分配的任务和无人机数量后，执行航路规划算法，计算执行任务的每架无人机的航路和载荷动作。如图2所示，第二长机的任务规划计算机确定自身的航路和载荷动作后，将自身航路发送至自身的飞行控制计算机；僚机的任务规划计算机接收到航路和载荷动作后，将航路发送至自身的飞行控制计算机。
S601具体包括：僚机的飞行控制计算机向自身的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态和当前位置；僚机的任务规划计算机向所属的第二长机的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
S602具体包括：第二长机的飞行控制计算机向自身的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态和当前位置；第二长机的任务规划计算机向第一长机反馈所执行任务的各无人机的任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
该方法还包括：第一长机向所述地面站反馈全部无人机的状态信息，以使地面站进行可视化显示。
如图3所示，第一长机、第二长机和僚机在接收上一层级的信息时采用非周期性协议，在向上一层级反馈信息时采用周期性协议。此外，任务规划计算机通过非周期性协议向所在无人机的飞行控制计算机发送信息，飞行控制计算机通过周期性协议向所在无人机的任务规划计算机发送信息。
本申请实施例提供的无人机集群的任务规划方法将每项任务的无人机数量计算设置于第一长机，将每项任务的航路和载荷动规划计算设置于第二长机。在该无人机集群的任务规划方法中，地面站只需要将任务指令发送至第一长机，其余的计算过程均由第一长机和第二长机承担，不需要地面操作人员频繁地通过地面站向各无人机发送指令，减少了地面站人机交互频率，并且合理利用了无人机的计算资源。
本说明书中的各个实施方式采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对本申请限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述无人机集群包括位于自上至下各层级的第一长机、第二长机和僚机；所述方法包括：
所述第一长机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务所需的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的所述僚机ID至每架所述第二长机；
所述第二长机规划自身和所控制所述僚机的航路和载荷动作，并向每架所述僚机发送对应的航路和载荷动作；
每架所述僚机向所属的所述第二长机反馈状态信息；
每架所述第二长机向所述第一长机反馈所执行任务的各无人机的所述状态信息；
其中，所述状态信息包括任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
2.根据权利要求1所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一长机根据每架所述第二长机反馈的所述状态信息，确定需要新配置或减少的所述僚机ID，并调整至少一项任务所对应的无人机数量。
3.根据权利要求1所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述第一长机、所述第二长机和所述僚机均搭载有通信连接的任务规划计算机和飞行控制计算机；
其中，任务规划计算机被配置为接收上一层级信息和向上一层级反馈信息，以及生成飞控指令并发送至所在无人机的飞行控制计算机；飞行控制计算机被配置为向所在无人机的任务规划计算机反馈信息。
4.根据权利要求3所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述第一长机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务所需的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的所述僚机ID至每架所述第二长机，包括：
所述第一长机的任务规划计算机接收地面站的任务指令信息，确定每项任务需求的无人机数量并发送对应的任务、无人机数量及所需的所述僚机ID至每架所述第二长机的任务规划计算机。
5.根据权利要求3所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述第二长机规划自身和所控制所述僚机的航路和载荷动作，并向每架所述僚机发送对应的航路和载荷动作，包括：
所述第二长机的任务规划计算机规划自身和所控制所述僚机的航路和载荷动作，并向每架所述僚机的任务规划计算机发送对应的航路和载荷动作，向自身的飞行控制计算机发送自身的航路。
6.根据权利要求3所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述每架所述僚机向所属的所述第二长机反馈状态信息，包括：
所述僚机的飞行控制计算机向自身的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态和当前位置；
所述僚机的任务规划计算机向所属的所述第二长机的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
7.根据权利要求3所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述每架所述第二长机向所述第一长机反馈所执行任务的各无人机的所述状态信息，包括：
所述第二长机的飞行控制计算机向自身的任务规划计算机反馈任务执行状态、飞机状态和当前位置；
所述第二长机的任务规划计算机向所述第一长机反馈所执行任务的各无人机的任务执行状态、飞机状态、当前位置和角色。
8.根据权利要求1所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述方法还包括：所述第一长机向所述地面站反馈全部无人机的所述状态信息，以使所述地面站进行可视化显示。
9.根据权利要求1所述的无人机集群的任务规划方法，其特征在于，所述第一长机、所述第二长机和所述僚机在接收上一层级的信息时采用非周期性协议，在向上一层级反馈信息时采用周期性协议。
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Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106255087A (zh) * 2016-09-09 2016-12-21 重庆零度智控智能科技有限公司 组网方法和装置
CN107329492A (zh) * 2017-08-18 2017-11-07 上海顺砾智能科技有限公司 一种无人机集群的编队控制方法
CN109901620A (zh) * 2019-04-01 2019-06-18 西安因诺航空科技有限公司 一种多架无人机协同系统及编队方法
CN110096073A (zh) * 2019-04-18 2019-08-06 北京航空航天大学 仿信鸽智能行为的超大规模无人机集群控制系统及方法
CN111208842A (zh) * 2019-12-27 2020-05-29 西安羚控电子科技有限公司 一种虚拟无人机与实体无人机混合集群任务控制系统
CN112198898A (zh) * 2020-09-29 2021-01-08 清华大学 无人机群控制方法以及装置
CN212515479U (zh) * 2020-09-29 2021-02-09 夏霁之 一种无人机集群系统
CN113741531A (zh) * 2021-09-15 2021-12-03 江苏航空职业技术学院 共享目标任务信息的无人机集群协同控制系统及控制方法
CN114428516A (zh) * 2022-01-25 2022-05-03 长春长光博翔无人机有限公司 无人机集群避障方法
CN115437405A (zh) * 2022-11-07 2022-12-06 西北工业大学 一种飞机大规模仿生编队控制系统及方法
CN115755970A (zh) * 2022-11-22 2023-03-07 令箭科技(广州)有限责任公司 无人机编队中无人机的控制方法、无人机及无人机编队
CN116320988A (zh) * 2023-05-05 2023-06-23 成都航空职业技术学院 基于无人机集群的牧群动态组网通信方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220399936A1 (en) * 2021-06-11 2022-12-15 Netdrones, Inc. Systems and methods for drone swarm wireless communication

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106255087A (zh) * 2016-09-09 2016-12-21 重庆零度智控智能科技有限公司 组网方法和装置
CN107329492A (zh) * 2017-08-18 2017-11-07 上海顺砾智能科技有限公司 一种无人机集群的编队控制方法
CN109901620A (zh) * 2019-04-01 2019-06-18 西安因诺航空科技有限公司 一种多架无人机协同系统及编队方法
CN110096073A (zh) * 2019-04-18 2019-08-06 北京航空航天大学 仿信鸽智能行为的超大规模无人机集群控制系统及方法
CN111208842A (zh) * 2019-12-27 2020-05-29 西安羚控电子科技有限公司 一种虚拟无人机与实体无人机混合集群任务控制系统
CN112198898A (zh) * 2020-09-29 2021-01-08 清华大学 无人机群控制方法以及装置
CN212515479U (zh) * 2020-09-29 2021-02-09 夏霁之 一种无人机集群系统
CN113741531A (zh) * 2021-09-15 2021-12-03 江苏航空职业技术学院 共享目标任务信息的无人机集群协同控制系统及控制方法
CN114428516A (zh) * 2022-01-25 2022-05-03 长春长光博翔无人机有限公司 无人机集群避障方法
CN115437405A (zh) * 2022-11-07 2022-12-06 西北工业大学 一种飞机大规模仿生编队控制系统及方法
CN115755970A (zh) * 2022-11-22 2023-03-07 令箭科技(广州)有限责任公司 无人机编队中无人机的控制方法、无人机及无人机编队
CN116320988A (zh) * 2023-05-05 2023-06-23 成都航空职业技术学院 基于无人机集群的牧群动态组网通信方法及系统

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