一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法与流程

本发明属于无人机，具体为一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法。

背景技术：

1、随着多旋翼无人机技术的快速发展和应用领域的增长，单个无人机已经逐渐无法满足越来越复杂的任务要求，无人机编队(蜂群)技术应运而生，即多个无人机分别搭载不同的任务载荷，按照一定的队形组成飞行编队进行侦察、打击、物资投送等。目前无人机编队重构一般采用a*、势场法等优化算法进行求解，虽然精度较高，但对无人机的计算性能要求很高，同时无法保证能否得到最优解。芒克利斯(munkres)算法是匈牙利算法的一个改进形式，可以更好地实现多目标任务分配问题的快速求解。无人机编队飞行过程中，有时会因任务发生变化、多个无人机故障等导致原队形作业效果降低，此时需要及时调整编队队形，采用芒克利斯算法可令无人机自动完成从当前编队队形到指定队形的快速、安全、合理变换，提高任务响应速度和作业效率。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法。该方法基于芒克利斯算法，可以更好地实现多目标任务分配问题的快速求解，令无人机自动完成从当前编队队形到指定队形的快速、安全、合理变换，提高任务响应速度和作业效率。

2、本发明所采取的技术方案为：

3、一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法，包括以下步骤：

4、步骤1，确定编队中无人机的数量n，从1开始依次编号，并根据编队重构要求计算出新队形中的n个目标位置；

5、步骤2，计算每架无人机当前位置与n个目标位置的距离，组成n*n的距离矩阵作为代价矩阵c0；

6、步骤3，使用芒克利斯算法求解当前编队队形中各个无人机到目标位置的最小移动距离的最优变换矩阵c1，即n架无人机与n个目标位置的对应关系，并按此对应关系完成无人机编队重构。

7、进一步地，步骤3的具体方式为：

8、步骤301，对于矩阵c0的每一行，找到最小的元素，并从该行的每个元素中减去它；

9、步骤302，在步骤301处理后的矩阵中找到各个零的位置z，如果z所在行和列中没有加*号的零，则将z标*；

10、步骤303，覆盖所有包含加*零的列，如果总共覆盖了n列，则加*的零表示完整的唯一分配集，转步骤307，否则转步骤304；

11、步骤304，找到一个未覆盖的零并将其加√，如果在包含该加√零的行中没有加*的零，则转步骤305，否则，覆盖该行并揭开包含该行中加*的零的列，直到没有剩余的零为止，保存最小的未覆盖值，然后转步骤306；

12、步骤305，令z0表示在步骤304中发现的未覆盖的加√零，令z1表示z0所在列中的加*的零，令z2表示z1所在行中的加√零，继续该操作直到加√零所在列中没有加*的零时终止；取消序列中零的*，并对加√零加*，擦除所有√并揭开矩阵中的每一行，返回步骤303；

13、步骤306，将在步骤304中找到的最小的未覆盖值加到每个覆盖行的每个元素上，并从每个未覆盖列的每个元素中减去它；返回步骤304，而不更改任何*、√标记和覆盖列；

14、步骤307，在步骤303处理后的矩阵中，将加*号的零改为1，其余的元素为零，得到仅由0和1组成的最优变换矩阵c1，然后转步骤308；

15、步骤308，根据最优变换矩阵c1移动无人机，队形变换方式由矩阵中1的位置表示，即如果元素c1(i,j)是1，则表示编号为i的无人机飞向新队形中编号为j的位置，i,j＝1,2,...,n。

16、本发明的有益效果在于：

17、1、计算模型简单，输入条件仅为无人机编队当前位置和目标位置，可以很好地用于解决复杂的编队重构问题；

18、2、算法步骤少，仅需要加减计算，计算量远低于其他算法，具有较快的计算速度；

19、3、输出的计算结果唯一，便于无人机飞控识别和判断移动顺序，保证编队重构过程中不会发生碰撞。

技术特征：

1.一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法，其特征在于，步骤3的具体方式为：

技术总结本发明公开了一种基于芒克利斯算法的无人机编队重构方法，属于无人机技术领域。无人机编队在飞行过程中进行队形重构时，首先对无人机进行编号，同时给出新队形中各个目标位置编号；计算各无人机当前位置与新队形中各位置的距离，组成代价矩阵；利用芒克利斯算法计算总体最小移动距离的队形变换方式，即新队形中各个位置对应的无人机编号。本发明在兼顾队形变换安全的同时，计算速度快，可满足无人机编队快速重构要求。技术研发人员：李浩,王慧龙,侯永强,刘培德,李志晨,赵鑫钰受保护的技术使用者：中电华鸿科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15