基于模糊人工智能的无人机自适应调度分析方法及系统

本发明涉及无人机控制，尤其涉及基于模糊人工智能的无人机自适应调度分析方法及系统。

背景技术：

1、随着科技的发展，无人机因其灵活性和多功能性得到了广泛的应用，从军事侦察、监视到民用物流、农业监测等。随着无人机技术的进步，它们被要求在更复杂、动态和不确定的环境中进行操作，因此需要无人机在复杂多变的环境中自主执行任务，这要求无人机具备高度的自适应能力。人工智能技术，特别是模糊逻辑，为处理调度中的不确定性和模糊性提供了可能。模糊逻辑能够模拟人类的直觉判断和决策过程，适用于处理无人机调度中的复杂问题。

2、现有的无人机自适应调度系统通过建立确定性的数学模型，将无人机相关数据输入数学模型中得到调度指令，无人机根据调度指令进行调度，实现无人机自适应调度功能。

3、例如公开号为：cn113379172a的发明专利申请公开的一种多无人机自动作业调度系统和调度方法，包括：调度服务器、若干区域调度中心、多台无人机、无人机场及通讯站；调度服务器接受终端用户的需求输入并通过公共或专用网络转发至区域调度中心；区域调度中心生成任务计划并通过公共或专用网络以及4g/5g下发至无人机场，无人机场再通过4g/5g网络或专用微波数据链路发送给无人机，执行具体飞行任务，无人机场包括无人机自动机场和备降场；通讯站是一定区域范围内的专用微波数据链路中继设备，用于补充城市遮挡环境下的通讯盲区。

4、例如公开号为：cn108830450a的专利申请公开的无人机集群调度方法及系统，包括：无人机集群包括至少1台主控无人机，以及多台与主控无人机通信连接的从属无人机；无人机集群调度方法包括：生成集群航点任务；发送集群航点任务至无人机集群中的主控无人机；主控无人机接收集群航点任务；主控无人机根据集群航点任务将该集群航点任务分解为多个子航点任务；将子航点任务分配并发送至对应的无人机；无人机接收子航点任务以执行任务内容；其中，集群航点任务包括以下信息中的一种或多种：无人机数量信息、无人机类型要求信息、宏观动作内容信息、位置空域信息、时间内容信息。

5、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

6、现有技术中，现有无人机调度方法在处理环境中的不确定性和模糊性时表现不佳，特别是在环境条件快速变化的情况下，存在难以准确地进行无人机调度的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例通过提供基于模糊人工智能的无人机自适应调度分析方法及系统，解决了现有技术中，难以准确地进行无人机调度的问题，实现了准确地进行无人机调度。

2、本技术实施例提供了基于模糊人工智能的无人机自适应调度分析方法，包括以下步骤：通过无人机飞控系统获取无人机飞行参数数据；无人机飞控系统将无人机飞行参数数据传输给无人机地面控制站；无人机地面控制站接收无人机飞行参数数据；对无人机飞行参数数据进行分析得到无人机故障程度值；根据无人机故障程度值分析无人机的一级故障严重程度；根据无人机飞行参数数据分析无人机的二级故障严重程度；结合一级故障严重程度和二级故障严重程度对无人机进行调度。

3、进一步的，所述对无人机飞行参数数据进行分析得到无人机故障程度值的具体分析过程为：获取无人机飞行参数数据中的无人机系统温度和无人机电池电压，设定无人机故障程度值，将无人机系统温度和无人机电池电压作为输入并将无人机故障程度值作为输出代入数据库中预设的模糊计算流程中，得出无人机故障程度值。

4、进一步的，所述根据无人机故障程度值分析无人机的一级故障严重程度的具体分析过程为：获取无人机故障程度值，从数据库中获取预设的第一阈值，当无人机故障程度值在第一阈值以下时，表示无人机的一级故障严重程度为未发生故障；当无人机故障程度值大于第一阈值时，表示无人机的一级故障严重程度为发生故障。

5、进一步的，所述根据无人机飞行参数数据分析无人机的二级故障严重程度的具体分析过程为：所述无人机飞行参数数据包括无人机电池故障参数数据和无人机飞行故障参数数据；根据无人机电池故障参数数据分析得到无人机电池故障程度评估系数，所述无人机电池故障程度评估系数用于反映无人机在电池方面的故障程度；根据无人机电池故障程度评估系数分析无人机电池故障程度；根据无人机飞行故障参数数据分析得到无人机飞行故障程度评估指数，所述无人机飞行故障程度评估指数用于反映无人机在飞行方面的故障程度；根据无人机飞行故障程度评估指数分析无人机飞行故障程度；根据无人机电池故障程度评估系数和无人机飞行故障程度评估指数分析得到无人机故障评估指数，所述无人机故障评估指数用于反映无人机故障严重程度；根据无人机故障评估指数分析无人机故障程度；综合无人机电池故障程度、无人机飞行故障程度和无人机故障程度分析无人机的二级故障严重程度。

6、进一步的，所述根据无人机电池故障程度评估系数分析无人机电池故障程度的具体分析过程为：获取无人机电池故障程度评估系数，从数据库中获取预设的无人机电池故障阈值，将无人机电池故障程度评估系数与无人机电池故障阈值进行比较，当无人机电池故障程度评估系数在无人机电池故障阈值以下时，表示无人机电池未发生故障；当无人机电池故障程度评估系数大于无人机电池故障阈值时，表示无人机电池发生故障；所述根据无人机飞行故障程度评估指数分析无人机飞行故障程度的具体分析过程为：获取无人机飞行故障程度评估指数，从数据库中获取预设的无人机飞行故障阈值，将无人机飞行故障程度评估指数与无人机飞行故障阈值进行比较，当无人机飞行故障程度评估指数在无人机飞行故障阈值以下时，表示无人机飞行未发生故障；当无人机飞行故障程度评估指数大于无人机飞行故障阈值时，表示无人机飞行发生故障；所述根据无人机故障评估指数分析无人机故障程度的具体分析过程为：获取无人机故障评估指数，从数据库中获取预设的无人机故障阈值，当无人机故障评估指数在无人机故障阈值以下时，表示无人机未发生故障；当无人机故障评估指数大于无人机故障阈值时，表示无人机发生故障。

7、进一步的，所述综合无人机电池故障程度、无人机飞行故障程度和无人机故障程度分析无人机的二级故障严重程度的具体分析过程为：当无人机的无人机电池故障程度、无人机飞行故障程度和无人机故障程度中无人机电池发生故障、无人机飞行发生故障以及无人机发生故障同时出现时，表示无人机的二级故障严重程度为严重故障，对该无人机进行一级调度；当无人机电池发生故障、无人机飞行发生故障以及无人机发生故障出现任意两种时，表示无人机的二级故障严重程度为中级故障，对该无人机进行二级调度；当无人机电池发生故障、无人机飞行发生故障以及无人机发生故障出现其中一种时，表示无人机的二级故障严重程度为轻微故障，对该无人机进行三级调度；当无人机电池发生故障、无人机飞行发生故障以及无人机发生故障未出现任意一种时，表示无人机的二级故障严重程度为未故障，对该无人机不进行调度。

8、进一步的，所述结合一级故障严重程度和二级故障严重程度对无人机进行调度的具体分析过程为：获取无人机的一级故障严重程度，提取一级故障严重程度为发生故障的无人机并进行二级故障严重程度的分析过程和调度过程；在一级故障严重程度为发生故障的无人机调度结束后，对一级故障严重程度为未发生故障的无人机进行二级故障严重程度的分析和调度。

9、进一步的，所述一级调度的具体过程为：将无人机飞往安全区域进行紧急降落，终止该无人机的任务，启动备用无人机继续执行任务；所述二级调度的具体过程为：将无人机飞往安全区域，暂停任务执行，对故障部位进行排查，如能在规定时间内修复，则继续执行任务，如无法修复，则启动备用无人机进行替换并继续执行任务；所述三级调度的具体过程为：无人机继续执行任务，同时加强对无人机的监控，确保无人机的故障不会恶化。

10、进一步的，所述无人机故障评估指数的具体获取方法为：获取无人机数量，将无人机进行编号；设置多个时间监测点；从数据库中获取预设的无人机电池故障程度评估系数和无人机飞行故障程度评估指数所占权重比例；构建无人机故障评估指数计算公式；具体的无人机故障评估指数计算公式为：

11、；

12、式中，表示为第架无人机在第个时间监测点的无人机故障评估指数，，表示为无人机的编号，表示为无人机总数，，表示为时间监测点的编号，表示为时间监测点总数，表示为第架无人机在第个时间监测点的无人机电池故障程度评估系数，表示为第架无人机在第个时间监测点的无人机飞行故障程度评估指数，表示为无人机电池故障程度评估系数在无人机故障评估指数中所占权重比例，表示为无人机飞行故障程度评估指数在无人机故障评估指数中所占权重比例。

13、本技术实施例提供了基于模糊人工智能的无人机自适应调度分析系统，包括：数据获取模块、数据传输模块、数据接收模块、模糊计算模块、一级故障分析模块、二级故障分析模块和调度分析模块；其中，所述数据获取模块：用于通过无人机飞控系统获取无人机飞行参数数据；所述数据传输模块：用于无人机飞控系统将无人机飞行参数数据传输给无人机地面控制站；所述数据接收模块：用于无人机地面控制站接收无人机飞行参数数据；所述模糊计算模块：用于对无人机飞行参数数据进行分析得到无人机故障程度值；所述一级故障分析模块：用于根据无人机故障程度值分析无人机的一级故障严重程度；所述二级故障分析模块：用于根据无人机飞行参数数据分析无人机的二级故障严重程度；所述调度分析模块：用于结合一级故障严重程度和二级故障严重程度对无人机进行调度。

14、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

15、1、通过对无人机飞行参数数据进行分析得到无人机故障程度值，根据无人机故障程度值分析无人机的一级故障严重程度，根据无人机飞行参数数据分析无人机的二级故障严重程度，从而结合一级故障严重程度和二级故障严重程度对无人机进行调度，进而实现了准确高效地对无人机进行调度，有效解决了现有技术中，难以准确地进行无人机调度的问题。

16、2、通过根据无人机电池故障参数数据分析得到无人机电池故障程度评估系数，从而根据无人机电池故障程度评估系数分析无人机电池故障程度，进而实现了准确地分析无人机在电池方面是否发生故障。

17、3、通过根据无人机飞行故障参数数据分析得到无人机飞行故障程度评估指数，从而根据无人机飞行故障程度评估指数分析无人机飞行故障程度，进而实现了准确地分析无人机在飞行方面是否发生故障。