多目標跟蹤的飛行器集群協(xié)同實時任務分配策略
發(fā)布時間：2021-06-25 22:39
針對跟蹤過程中,多動態(tài)目標優(yōu)先級變化引起的飛行器任務實時重分配問題,提出了一種飛行器集群智能自組織控制方案。該方案基于飛行器集群組網(wǎng)和集群協(xié)同計算技術,實現(xiàn)分布式集群實時控制與協(xié)同任務分配,以保證對多目標的實時跟蹤。針對跟蹤目標優(yōu)先級變化的場景,提出了具有雙向選擇機制的合同網(wǎng)改進算法,能夠解決突發(fā)情況導致的飛行器集群任務實時分配問題。最后進行仿真驗證,實驗結果表明,該方案能夠提高飛行器集群的協(xié)商效率,減少通信頻率,提升任務分配的時效性。
【文章來源】：導彈與航天運載技術. 2020,(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：6 頁
【部分圖文】：
合同網(wǎng)算法流程Fig.2FlowChartofContractNetAlgorithm
導彈與航天運載技術2020年34圖1飛行器轉移距離示意Fig.1DiagramofAerialVehicleTransferDistanceb）飛行器最大速度。在飛行器為了捕獲移動目標進行轉移的過程中，飛行器能夠達到的最大飛行速度也是影響任務分配的重要因素。在某些情況下，飛行器捕獲跟蹤目標的轉移時間過長，執(zhí)行該任務就會有較大的損耗。因此需要對飛行器捕獲目標的轉移時長t進行限制，即通過式（5）計算得到的t應不大于閾值。如果t大于閾值，飛行器就會放棄對該目標的捕獲和跟蹤。c）多機協(xié)同約束。應該保證在任何時刻，集合T中的每個目標都有至少一個飛行器對其進行跟蹤。此外對某一移動目標執(zhí)行跟蹤任務的飛行器數(shù)量，不應多于該目標所需的飛行器數(shù)量。假設飛行器iu當前執(zhí)行跟蹤任務的目標為()itu，目標jt所需的執(zhí)行跟蹤任務的飛行器數(shù)量為Need()jNt，實際對其進行跟蹤的無人機數(shù)量為Tracking()jNt，則多機協(xié)同約束可以表達為12()()()mtututuT（9）NeedTracking()()jjjtNtNt（10）2任務分配算法設計任務分配是飛行器集群協(xié)同控制的基礎，任務分配算法應該能夠為每個移動目標分配合適的飛行器執(zhí)行跟蹤任務，同時使得該方案滿足集群轉移總時間與距離最短的優(yōu)化目標。飛行器集群任務分配問題屬于多目標優(yōu)化問題，本節(jié)采用合同網(wǎng)的基本思想，并針對多動態(tài)目標跟蹤的特殊場景對合同網(wǎng)進行改進，提高了任務分配的時效性。2.1合同網(wǎng)基本思想合同網(wǎng)是在研究分布式問題求解過程中提出的概念，此后許多研究人員對其進行了改進和擴展[9]。合同網(wǎng)采用任務拍賣的方式，將投標值作為用戶之間任務分配的控制變量，通過用戶之間的任
衲勘?2t的轉移成本最低，因此決定選擇4u和5u作為中標者。經(jīng)過一段時間，5u首先捕獲目標2t并執(zhí)行跟蹤任務，此時4u正在向1t移動，如圖3b所示。再經(jīng)過一段時間，4u成功捕獲1t，此時1u，2u和4u跟蹤目標1t，3u和5u跟蹤目標2t，如圖3c所示。最終飛行器集群的分配方案滿足任務的要求。通過對合同網(wǎng)進行改進，原本需要經(jīng)過兩輪交易才能完成任務分配的場景，現(xiàn)在經(jīng)過一輪交易即可完成。a）初始狀態(tài)b）5u捕獲目標c）4u捕獲目標圖3任務分配Fig.3TaskAllocation為了進一步研究具有雙向選擇機制的合同網(wǎng)算法對傳統(tǒng)合同網(wǎng)算法的改進效果，本文進行了25次相互獨立的仿真實驗。實驗的自變量為需要處理的任務數(shù)量，而目標數(shù)量的變化會引起任務數(shù)量的變化，本文考慮了目標數(shù)量從1~25個的變化情況，同時為了確保有足夠數(shù)量的飛行器執(zhí)行任務，將飛行器的個數(shù)設置為50。其中，隨機初始化目標和飛行器的位置坐標以及速度等信息，閾值為30。任務數(shù)量的增加會提升任務分配的復雜度，改變任務數(shù)量，分別對傳統(tǒng)的合同網(wǎng)和具有雙向選擇機制的改進合同網(wǎng)進行仿真。其交易回合數(shù)隨任務數(shù)量的變化趨勢如圖4所示。圖4交易回合數(shù)變化趨勢Fig.4TrendinTradingRoundNumbers由圖4可以看出，與傳統(tǒng)合同網(wǎng)算法相比，改進的合同網(wǎng)算法能夠有效地減少交易回合數(shù)，提升系統(tǒng)的協(xié)商效率，從而提高任務分配的時效性。4結束語針對飛行器集群對多個動態(tài)目標跟蹤過程中的協(xié)同實時任務分配問題，基于合同網(wǎng)的思想解決了集群任務分配中的效能優(yōu)化問題。本文對合同網(wǎng)進行了改進，引入了并發(fā)機制，減少了協(xié)商過程中進行?
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進合同網(wǎng)的無人機群協(xié)同實時任務分配問題研究[J]. 張夢穎,王蒙一,王曉東,宋勛. 航空兵器. 2019(04)
[2]多機器人追捕中帶雙向篩選的動態(tài)任務分配算法研究[J]. 劉政強,陳壽元,邵增珍,張永,劉衍民. 小型微型計算機系統(tǒng). 2017(07)
博士論文
[1]多UCAV協(xié)同任務控制中分布式任務分配與任務協(xié)調技術研究[D]. 龍濤.國防科學技術大學 2006
本文編號：3250077
【文章來源】：導彈與航天運載技術. 2020,(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：6 頁
【部分圖文】：
合同網(wǎng)算法流程Fig.2FlowChartofContractNetAlgorithm
導彈與航天運載技術2020年34圖1飛行器轉移距離示意Fig.1DiagramofAerialVehicleTransferDistanceb）飛行器最大速度。在飛行器為了捕獲移動目標進行轉移的過程中，飛行器能夠達到的最大飛行速度也是影響任務分配的重要因素。在某些情況下，飛行器捕獲跟蹤目標的轉移時間過長，執(zhí)行該任務就會有較大的損耗。因此需要對飛行器捕獲目標的轉移時長t進行限制，即通過式（5）計算得到的t應不大于閾值。如果t大于閾值，飛行器就會放棄對該目標的捕獲和跟蹤。c）多機協(xié)同約束。應該保證在任何時刻，集合T中的每個目標都有至少一個飛行器對其進行跟蹤。此外對某一移動目標執(zhí)行跟蹤任務的飛行器數(shù)量，不應多于該目標所需的飛行器數(shù)量。假設飛行器iu當前執(zhí)行跟蹤任務的目標為()itu，目標jt所需的執(zhí)行跟蹤任務的飛行器數(shù)量為Need()jNt，實際對其進行跟蹤的無人機數(shù)量為Tracking()jNt，則多機協(xié)同約束可以表達為12()()()mtututuT（9）NeedTracking()()jjjtNtNt（10）2任務分配算法設計任務分配是飛行器集群協(xié)同控制的基礎，任務分配算法應該能夠為每個移動目標分配合適的飛行器執(zhí)行跟蹤任務，同時使得該方案滿足集群轉移總時間與距離最短的優(yōu)化目標。飛行器集群任務分配問題屬于多目標優(yōu)化問題，本節(jié)采用合同網(wǎng)的基本思想，并針對多動態(tài)目標跟蹤的特殊場景對合同網(wǎng)進行改進，提高了任務分配的時效性。2.1合同網(wǎng)基本思想合同網(wǎng)是在研究分布式問題求解過程中提出的概念，此后許多研究人員對其進行了改進和擴展[9]。合同網(wǎng)采用任務拍賣的方式，將投標值作為用戶之間任務分配的控制變量，通過用戶之間的任
衲勘?2t的轉移成本最低，因此決定選擇4u和5u作為中標者。經(jīng)過一段時間，5u首先捕獲目標2t并執(zhí)行跟蹤任務，此時4u正在向1t移動，如圖3b所示。再經(jīng)過一段時間，4u成功捕獲1t，此時1u，2u和4u跟蹤目標1t，3u和5u跟蹤目標2t，如圖3c所示。最終飛行器集群的分配方案滿足任務的要求。通過對合同網(wǎng)進行改進，原本需要經(jīng)過兩輪交易才能完成任務分配的場景，現(xiàn)在經(jīng)過一輪交易即可完成。a）初始狀態(tài)b）5u捕獲目標c）4u捕獲目標圖3任務分配Fig.3TaskAllocation為了進一步研究具有雙向選擇機制的合同網(wǎng)算法對傳統(tǒng)合同網(wǎng)算法的改進效果，本文進行了25次相互獨立的仿真實驗。實驗的自變量為需要處理的任務數(shù)量，而目標數(shù)量的變化會引起任務數(shù)量的變化，本文考慮了目標數(shù)量從1~25個的變化情況，同時為了確保有足夠數(shù)量的飛行器執(zhí)行任務，將飛行器的個數(shù)設置為50。其中，隨機初始化目標和飛行器的位置坐標以及速度等信息，閾值為30。任務數(shù)量的增加會提升任務分配的復雜度，改變任務數(shù)量，分別對傳統(tǒng)的合同網(wǎng)和具有雙向選擇機制的改進合同網(wǎng)進行仿真。其交易回合數(shù)隨任務數(shù)量的變化趨勢如圖4所示。圖4交易回合數(shù)變化趨勢Fig.4TrendinTradingRoundNumbers由圖4可以看出，與傳統(tǒng)合同網(wǎng)算法相比，改進的合同網(wǎng)算法能夠有效地減少交易回合數(shù)，提升系統(tǒng)的協(xié)商效率，從而提高任務分配的時效性。4結束語針對飛行器集群對多個動態(tài)目標跟蹤過程中的協(xié)同實時任務分配問題，基于合同網(wǎng)的思想解決了集群任務分配中的效能優(yōu)化問題。本文對合同網(wǎng)進行了改進，引入了并發(fā)機制，減少了協(xié)商過程中進行?
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進合同網(wǎng)的無人機群協(xié)同實時任務分配問題研究[J]. 張夢穎,王蒙一,王曉東,宋勛. 航空兵器. 2019(04)
[2]多機器人追捕中帶雙向篩選的動態(tài)任務分配算法研究[J]. 劉政強,陳壽元,邵增珍,張永,劉衍民. 小型微型計算機系統(tǒng). 2017(07)
博士論文
[1]多UCAV協(xié)同任務控制中分布式任務分配與任務協(xié)調技術研究[D]. 龍濤.國防科學技術大學 2006
本文編號：3250077
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