【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人艇智能控制，特别涉及一种面向多目标的无人艇编队协同围捕方法及相关设备。
技术介绍
1、近年来，海洋在国家安全中的角色逐渐凸显，不仅为国家提供重要战略资源，还在维护国家边疆安全、保障海上贸易和航行自由等方面发挥着关键作用。在这一背景下，无人艇是近年发展起来的一种新型海上工具，其以高效、灵活、安全等特点逐渐成为海洋探测、海上巡逻等领域的重要工具。无人艇技术的发展为海洋的开发和利用提供了一种新的方式和思路，对于保障国家安全具有十分重要的意义。
2、由于海洋环境复杂多变，依靠单艘无人艇难以完成海上多样化的任务，多无人艇协同完成任务是解决此问题的重要途经，因此，多无人艇协同控制得到高度重视和广泛研究。多无人艇协同围捕问题可分为任务分配、路径规划和动态编队围捕三个过程；在任务分配过程中，每个无人艇的分配方案是相互耦合的，并且随着任务场景改变而动态变化，如何快速得到合理的分配方案是当前的研究难点；路径规划主要考虑的是实时性的问题，随着无人艇数量的增多，系统的计算复杂度将会呈指数级增长，面对无人艇与目标同时运动的场景，一些全局路径搜索算法如a*算法、rrt算法等难以满足更高程度的实时性要求；动态编队围捕能够减少围捕过程中目标逃逸的概率，避障过程中的队形保持与调整是对编队围捕算法复杂度和响应速度的重要考验，需要兼顾围捕效率与系统稳定性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种面向多目标的无人艇编队协同围捕方法及相关设备，其目的是为了能够在围捕目标的过程中实现合理的目标分
2、为了达到上述目的，本专利技术提供了一种面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，包括：
3、步骤1，获取无人艇编队中每个无人艇与每个围捕目标之间的预估距离，每个围捕目标周围的无人艇数量；
4、步骤2，根据无人艇编队中每个无人艇与每个围捕目标之间的预估距离以及每个围捕目标周围的无人艇数量对无人艇编队中的每个无人艇进行分布式任务分配，得到初始任务分配结果，并通过约束条件对初始任务分配结果进行集中式分配，得到混合式任务分配结果，混合式任务分配结果为围捕每个围捕目标的无人艇数量；
5、步骤3，针对无人艇编队中的每个无人艇，基于设置的虚拟速度分量和混合式任务分配结果对无人艇向其绕转区域行进的路径进行规划，虚拟速度分量包括目标趋近速度、无人艇之间的第一排斥速度、无人艇与围捕目标之间的第二排斥速度、旋转避障速度和第一绕转速度；
6、步骤4，当每个无人艇进入绕转区域后，对第一绕转速度进行自适应调整，得到第二绕转速度，并基于第二绕转速度控制进入绕转区域后的无人艇对多个围捕目标进行围捕。
7、进一步来说，初始任务分配结果为：
8、
9、
10、其中，表示无人艇i所选围捕目标的序号值，表示初始决策矩阵，i＝1,2,…,n，w1、w2表示决策指标的权重，sij表示无人艇i对围捕目标j之间的预估距离，nij表示围捕目标j周围的无人艇数量，cij表示无人艇i对围捕目标j的决策分数，j＝1,2,…,m，dij表示无人艇i与围捕目标j之间的直线距离，μ表示障碍物影响因子，nio表示无人艇i与围捕目标j连接的直线上可能碰撞的障碍物数量，表示障碍物k的圆心到该直线的垂直距离，ro表示障碍物k的安全半径。
11、进一步来说，通过约束条件对初始任务分配结果的进行集中式分配，得到混合式任务分配结果，包括：
12、根据无人艇编队中每个无人艇选择的围捕目标将无人艇编队中所有的无人艇进行分组；
13、当选择同一围捕目标的无人艇数量高于或等于预设阈值时，将选择同一围捕目标的无人艇以及被选择的围捕目标划分至高密度组，所述被选择的围捕目标包括多个；
14、当选择同一围捕目标的无人艇数量低于预设阈值时，将选择同一围捕目标的无人艇以及被选择的围捕目标划分至低密度组，所述被选择的围捕目标包括多个；
15、判断初始任务分配结果是否满足约束条件；
16、当初始任务分配结果满足约束条件时，将初始任务分配结果作为无人艇编队的任务分配结果；
17、当初始任务分配结果不满足约束条件时，以低密度组中无人艇的运动路径长度总和作为优化目标，根据优化目标在初始任务分配结果的基础上对低密度组内的无人艇进行优化分配，得到混合式任务分配结果，混合式任务分配结果为围捕每个围捕目标的无人艇数量。
18、进一步来说，约束条件包括：
19、高密度组中每个无人艇最多只能选择低密度组中多个被选择的围捕目标中的一个；
20、分配给高密度组中的每个被选择的围捕目标的无人艇数量不能低于预设阈值；
21、分配给低密度组中的每个被选择的围捕目标的无人艇数量要等于预设阈值。
22、进一步来说，根据优化目标在初始任务分配结果的基础上对低密度组内的无人艇进行优化分配的优化方程为：
23、
24、
25、其中，hk表示每个高密度组对于低密度组的决策矩阵，sk表示每个高密度组对于低密度组的预估距离矩阵，g表示优化目标函数，表示决策矩阵hk与距离矩阵相乘的结果矩阵的迹，表示高密度组中第k个组别中的第m个无人艇对于低密度组中第n个围捕目标的决策变量，r表示高密度组的数量，q表示低密度组的数量，pk表示高密度组中第k个组别中的无人艇数量，nb表示围捕单个围捕目标所需无人艇的基准值，nn表示低密度组中第n个围捕目标初始分配的无人艇数量。
26、进一步来说，虚拟速度分量vitotal为：
27、
28、其中，α表示衰减因子，αn表示n阶衰减因子，viatt表示目标趋近速度，表示第一排斥速度，表示第二排斥速度，virot表示旋转避障速度，vicircle1表示第一绕转速度。
29、进一步来说，目标趋近速度用于控制无人艇趋近围捕目标，目标趋近速度的表达式为：
30、viatt＝[v0+ct·d(rig-re，at，pt)]·riatt
31、其中，v0表示最小趋近速度，ct表示趋近速度增益系数，d(·)表示速度函数，at表示最大允许加速度，pt表示制动过程的增益，rig表示无人艇与围捕目标之间的直线距离，re表示期望围捕半径，riatt表示单位趋近速度矢量，方向由无人艇指向围捕目标：
32、第一排斥速度为无人艇与无人艇相互之间的排斥速度，第一排斥速度的表达式为：
33、
34、其中，kar表示无人艇之间的斥力系数，ria表示两个无人艇之间的直线距离，ra表示无人艇之间的安全距离，表示无人艇之间的单位斥力速度矢量，方向为其他无人艇指向当前无人艇；
35、第二排斥速度为无人艇与围捕目标之间的排斥速度，第二排斥速度的表达式为：
36、
37、其中，kgr表示无人艇与围捕目标之间的斥力系数，rg表示无人艇与围捕目标之间的安全距离，表示无人艇与目标见本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，所述初始任务分配结果为：
3.根据权利要求2所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，通过约束条件对所述初始任务分配结果的进行集中式分配，得到混合式任务分配结果，包括：
4.根据权利要求3所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，所述约束条件包括：
5.根据权利要求4所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，根据所述优化目标在所述初始任务分配结果的基础上对所述低密度组内的无人艇进行优化分配的优化方程为：
6.根据权利要求5所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，所述虚拟速度分量vitotal为：
7.根据权利要求6所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，所述第二绕转速度为：
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法。
...【技术特征摘要】
1.一种面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，所述初始任务分配结果为：
3.根据权利要求2所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，通过约束条件对所述初始任务分配结果的进行集中式分配，得到混合式任务分配结果，包括：
4.根据权利要求3所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，所述约束条件包括：
5.根据权利要求4所述的面向多目标的无人艇编队协同围捕方法，其特征在于，根据所述优化目标在所述初始任务分配结果的基础上对所述低密度组内的无人艇进行优化分配的优化方程为：
6.根据权利要求5所述的面向多目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：李繁飙，何志远，尹蒙蒙，冯涵，阳春华，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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