【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人飞行器集群控制，尤其涉及一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法。
技术介绍
1、当前，针对无人飞行器集群控制多集中于对外界探测或拦截行为的规避，抑或对自身集群内部成员的防碰撞。
2、然而，目前的现有技术仅针对飞行器避障提出了对目标的跟踪，而未针对复杂环境下的其他集群任务，如对目标的综合感知与分析等，此外仅提出以目标优先级为下一星网调度周期的依据，但没有研究如何判定目标优先级或兴趣度；或是仅考虑了对集群成员之间碰撞的规避，未对集群整体行为进行评估，难以对无人集群控制进行持续优化。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，如何实现对于集群面向群目标的快速自主决策；有鉴于此，本专利技术提供一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法。
2、本专利技术采用的技术方案是，一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，包括：
3、步骤s1，利用传感器相互异构的集群个体探测目标运动轨迹；
4、步骤s2，将多个集群的所述目标运动轨迹信息进行数据融合，并对所述目标运动轨迹信息进行相互认证；
5、步骤s3，基于当前目标运动轨迹信息，确定目标兴趣度，利用所述目标兴趣度，集群对各个节点的任务列表进行任务分配以及自主调整，所述集群按照当前任务序列执行任务，对目标展开行动。
6、在一个实施方式中，所述方法还包括：
7、步骤s4，基于预设的任务评价指标，对所述步骤s3中的行
8、在一个实施方式中，所述步骤s3具体包括：
9、步骤s301，将目标兴趣程度从小到大划分为n个等级；
10、步骤s302，根据所述目标运动轨迹信息，确定所述目标多个评估项的兴趣度；
11、步骤s303，将全局行动任务按所述兴趣度降序，以建立任务集合，完成任务初始化；
12、步骤s304，将所述任务集合中的各个任务随机分配给无人集群的各个成员，确定各个成员的任务执行顺序、时间和代价，以生成任务序列；
13、步骤s305，各个成员按照所述任务执行顺序执行任务；
14、步骤s306，成员当前任务结束后，判断所述任务序列是否结束，若结束，则跳转步骤301，若未结束，则在当前任务执行结束后，成员判断是否执行下一次任务，若不能执行，则将下次任务竞拍，若可执行，则根据当前资源充裕程度判断是否参与竞拍，若不参与竞拍，则结束任务执行，若参与竞拍，则确定执行所竞拍任务的代价；
15、步骤s307，成员根据竞拍情况动态调整其自身的任务序列。
16、在一个实施方式中，所述任务评价指标包括：飞行能力、探测能力、行动能力以及环境适应性。
17、本专利技术的另一方面还提供了一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，包括：
18、获取单元，配置为利用传感器相互异构的集群个体探测目标运动轨迹；
19、融合单元，配置为将多个集群的所述目标运动轨迹信息进行数据融合，并对所述目标运动轨迹信息进行相互认证；
20、决策单元，配置为基于当前目标运动轨迹信息，确定目标兴趣度，利用所述目标兴趣度，集群对各个节点的任务列表进行任务分配以及自主调整，所述集群按照当前任务序列执行任务，对目标展开行动。
21、在一个实施方式中，所述装置还包括：
22、评价单元，配置为基于预设的任务评价指标，对所述决策单元中的行动结果进行评估。
23、在一个实施方式中，所述决策单元被进一步配置为：
24、将目标兴趣程度从小到大划分为n个等级；
25、根据所述目标运动轨迹信息，确定所述目标多个评估项的兴趣度；
26、将全局行动任务按所述兴趣度降序，以建立任务集合，完成任务初始化；
27、将所述任务集合中的各个任务随机分配给无人集群的各个成员，确定各个成员的任务执行顺序、时间和代价，以生成任务序列；
28、各个成员按照所述任务执行顺序执行任务；
29、成员当前任务结束后，判断所述任务序列是否结束，若结束，则重复上述决策单元的处理步骤，若未结束，则在当前任务执行结束后，成员判断是否执行下一次任务，若不能执行，则将下次任务竞拍，若可执行，则根据当前资源充裕程度判断是否参与竞拍，若不参与竞拍，则结束任务执行，若参与竞拍，则确定执行所竞拍任务的代价；
30、成员根据竞拍情况动态调整其自身的任务序列。
31、在一个实施方式中，所述评价单元中的任务评价指标包括：飞行能力、探测能力、行动能力以及环境适应性。
32、本专利技术的另一方面还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法的步骤。
33、本专利技术的另一方面还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法的步骤。
34、采用上述技术方案，本专利技术至少具有下列优点：
35、本专利技术通过采用基于目标兴趣度评估和竞拍机制等方法，实现在动态环境下对群目标开展探测或其他行动的最优分配，实现复杂环境下的众多无人个体通过与行动环境、非合作方态势的相互作用不断进行自我调整和演化。
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1.一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
4.根据权利要求2所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，所述任务评价指标包括：飞行能力、探测能力、行动能力以及环境适应性。
5.一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
7.根据权利要求5所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，其特征在于，所述决策单元被进一步配置为：
8.根据权利要求6所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，其特征在于，所述评价单元中的任务评价指标包括：飞行能力、探测能力、行动能力以及环境适应性。<...
【技术特征摘要】
1.一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：
4.根据权利要求2所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制方法，其特征在于，所述任务评价指标包括：飞行能力、探测能力、行动能力以及环境适应性。
5.一种基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于兴趣度和竞拍机制的异构集群自主决策与控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
7.根据权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖飞，柳罡，李斌，仇林遥，王楚宣，褚旭龙，陈粟，田原，潘一凡，
申请(专利权)人：中国电子科技集团有限公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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