无人机集群监测方法、计算机存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉无人机监测技术领域，尤其涉及一种无人机集群监测方法、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

采用无人机进行特定区域的监测，具备灵活机动、成本低、速度快、操控性好等显著优点，是当前无人机使用的热点，在多个领域应该十分广泛。

但是，当前多数无人机监测技术主要集中在对无人机飞行性能够、拍照或者摄像能力、航线规划等方面的研究，基本上依赖于无人机操作人员的人为指挥，且主要运用于单个无人机对单个目标的监测。

而实际上，有很多需求往往不止一个监测目标，而是有多个监测目标需要同时监测。如果采用无人机机动飞行依次监测的方式，则如法满足对任务地域监测实时性和检测质量的要求。因此，需要研究开发利用多架无人机对多个监测任务点进行同时监测的相关技术，以实现对特定地域的全局实时监测。

其中，如何对监测集群无人机进行合理的监测任务分配是区别于传统单机监测研究的关键技术之一。在传统技术中，无人机的任务分配依赖于人工规划，通过指定目标或者航线来进行，但是，这种人工规划存在以下缺陷：一是过于依赖于操控人员的经验，二是不能对监测过程中的实际反馈效果进行实时调整，不利于机动灵活的对目标进行监测。

因此，需要研究面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法，尽可能减少人为干预，实现监测行动方案的自动优化和自我调整。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法、计算机存储介质及电子设备，面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法能够实现对任务地域多个监测目标任务的系统级的监测能力评估优化。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法，该方法包括以下步骤：

S1、多个无人机随机分配监测目标；

S2、所述无人机更新自己的监测目标；

S3、所述无人机根据协同监测任务划分进行目标监测；

S4、计算协同监测组织的系统监测评估值；

S5、重复步骤S2～步骤S4，无人机集群对监测目标的系统监测任务划分计算；

其中，共N个任务点，任务点集合记为C＝[C

无人机随机挑选任务点进行监测，形成初始协同监测任务分配结构；其中，同时挑选到同一个任务点的多个无人机，组成协同监测小组，形成初始的协同监测小组集合

根据本发明实施例的面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法，通过运用多个无人机协同联合监测的方法，能够提高对目标点的监测概率。通过把多个目标点监测价值的差异性考虑在内，能够实现对任务地域多个监测目标任务的系统级的监测能力评估优化。同时能够减少人为干预，实现自动检测和自我调整，适用于多种场合，具有较高的实用价值。

根据本发明的一个实施例，在步骤S2中，记当前协同监测任务分配结构为：

S21、确定监测目标候选对象：

其中，D

S22、确定监测目标的选择概率向量：

其中，

S23、无人机按选择概率向量随机选择一个监测目标；

S24、根据监测目标，更新协同监测任务分配结构Y

根据本发明的一个实施例，步骤S3包括以下步骤：

S31、无人机对其监测的目标拍照，获取目标当前状态图像；

S32、无人机对目标图像进行识别处理，判断其是否处于异常状态；

S33、各个协同监测小组对本小组监测目标的信息进行融合，按下式计算正确识别的概率为：

其中，

根据本发明的一个实施例，在步骤S4中，系统监测评估值为：

第二方面，本发明实施例提供一种计算机存储介质，包括一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令在执行时实现上述任一项所述的方法。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，所述处理器用于调用并执行所述一条或多条计算机指令，从而实现如上述任一项所述的方法。

附图说明

图1为本发明实施例的面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法的流程图；

图2为本发明实施例的仿真场景图；

图3为本发明一个实施例的无人机协同监测性能图；

图4为本发明又一个实施例的无人机协同监测性能图；

图5为本发明实施例的电子设备的示意图。

附图标记：

电子设备200；

存储器210；操作系统211；应用程序212；

处理器220；网络接口230；输入设备240；硬盘250；显示设备260。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示，根据本发明实施例的面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法包括以下步骤：S1、多个无人机随机分配监测目标(初始化)；S2、所述无人机更新自己的监测目标；S3、所述无人机根据协同监测任务划分进行目标监测；S4、计算协同监测组织的系统监测评估值；S5、重复步骤S2～步骤S4，无人机集群对监测目标的系统监测任务划分计算。

其中，共N个任务点，任务点集合记为C＝[C

无人机随机挑选任务点进行监测，形成初始协同监测任务分配结构；其中，同时挑选到同一个任务点的多个无人机，组成协同监测小组，形成初始的协同监测小组集合

由此，根据本发明实施例的面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法，通过运用多个无人机协同联合监测的方法，能够提高对目标点的监测概率。通过把多个目标点监测价值的差异性考虑在内，能够实现对任务地域多个监测目标任务的系统级的监测能力评估优化。同时能够减少人为干预，实现自动检测和自我调整，适用于多种场合，具有较高的实用价值。

根据本发明的一个实施例，在步骤S2中，记当前协同监测任务分配结构为：

S21、确定监测目标候选对象：

其中，D

S22、确定监测目标的选择概率向量：

其中，

S23、无人机按选择概率向量随机选择一个监测目标；

S24、根据监测目标，更新协同监测任务分配结构Y

优选地，步骤S3包括以下步骤：

S31、无人机对其监测的目标拍照，获取目标当前状态图像；

S32、无人机对目标图像进行识别处理，判断其是否处于异常状态；

S33、各个协同监测小组对本小组监测目标的信息进行融合，按下式计算正确识别的概率为：

其中，

可选地，在步骤S4中，系统监测评估值为：

总而言之，根据本发明实施例的面向多任务点的无人机集群自主协同联合监测方法，通过运用多个无人机协同联合监测的方法，能够提高对目标点的监测概率。通过把多个目标点监测价值的差异性考虑在内，能够实现对任务地域多个监测目标任务的系统级的监测能力评估优化。同时能够减少人为干预，实现自动检测和自我调整，该方法适应多目标、差异化目标条件下的自主协同监测目标分配，具有较高的实用价值。

为了证明该方法的有效性，通过如下仿真实验进行验证。

设置仿真场景如下：M架无人机组成的集群对4个目标点进行自主协同联合监测。目标点的价值向量设置为：仿真结果为2000次运行的平均值。若系统监测评估保持不变持续20次迭代，或者迭代次数超过2000，则仿真停止。

如图2所示，假定有4个目标监测点，每个监测点的价值各不相同。不同数量的无人机组成集群对目标点进行监测。根据无人机所处位置和目标价值的差异，划分为不同的协同监测小组，提高对小组共同监测目标的监测成功概率。

如图3所示，当有6架无人机时，不同方法得到的集群监测评估值的结果。如图3所示，得到如下结论：一是所提方法能够实现收敛，即得到稳定的协同监测组织结构。二是比较了“随机更新方法”(即任意挑选监测对象)、“更新时候选最佳对象方法”(即挑选当前能够获得最大收益的对象)以及“更新时选任意好对象方法”(即挑选任意一个比当前对象较高收益的对象)，本发明所提算法能获得最好的系统监测评估值。

如图4所示，当有10架无人机时，不同方法得到的集群监测评估值的结果，再一次验证了所提算法能达到收敛状态。由于有更多的无人机参与监测工作，所以，系统监测评估值得到了提升。同时，达到收敛状态的迭代更新次数变多，意味着算法收敛时间变长。同样的，在10架无人机条件下，本发明所提方法仍然取得了最佳的系统监测效果，证明本发明方法具有较强的场景通用性。

另外，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令在执行时实现上述任一所述的数据处理方法。

也就是说，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使得所述处理器执行上述任一所述的数据处理方法。

如图5所示，本发明实施例提供了一种电子设备200，包括存储器210和处理器220，所述存储器210用于存储一条或多条计算机指令，所述处理器220用于调用并执行所述一条或多条计算机指令，从而实现上述任一所述的方法100。

也就是说，电子设备200包括：处理器220和存储器210，在所述存储器210中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器220执行上述任一所述的方法100。

进一步地，如图5所示，电子设备200还包括网络接口230、输入设备240、硬盘250、和显示设备260。

上述各个接口和设备之间可以通过总线架构互连。总线架构可以是可以包括任意数量的互联的总线和桥。具体由处理器220代表的一个或者多个中央处理器(CPU)，以及由存储器210代表的一个或者多个存储器的各种电路连接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其它电路连接在一起。可以理解，总线架构用于实现这些组件之间的连接通信。总线架构除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线，这些都是本领域所公知的，因此本文不再对其进行详细描述。

所述网络接口230，可以连接至网络(如因特网、局域网等)，从网络中获取相关数据，并可以保存在硬盘250中。

所述输入设备240，可以接收操作人员输入的各种指令，并发送给处理器220以供执行。所述输入设备240可以包括键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。

所述显示设备260，可以将处理器220执行指令获得的结果进行显示。

所述存储器310，用于存储操作系统运行所必须的程序和数据，以及处理器220计算过程中的中间结果等数据。

可以理解，本发明实施例中的存储器210可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM)，其用作外部高速缓存。本文描述的装置和方法的存储器210旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在一些实施方式中，存储器210存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统211和应用程序212。

其中，操作系统211，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序312，包含各种应用程序，例如浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序312中。

上述处理器220，当调用并执行所述存储器210中所存储的应用程序和数据，具体的，可以是应用程序312中存储的程序或指令时，S1、多个无人机随机分配监测目标；S2、无人机更新自己的监测目标；S3、无人机根据协同监测任务划分进行目标监测；S4、计算协同监测小组的系统监测评估值；S5、重复步骤S2～步骤S4，无人机集群对监测目标的系统监测任务划分计算。

本发明上述实施例揭示的方法可以应用于处理器220中，或者由处理器320实现。处理器220可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器220中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器220可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器210，处理器220读取存储器210中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

具体地，处理器220还用于读取所述计算机程序，执行上述任一所述的方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。