多无人机协同飞行任务方案设计与应用_毕再宽

第４３卷　第１２期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４３　Ｎｏ．１２２０２１年１２月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＤｅｃｅｍｂｅｒ２０２１文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２１）１２ ３５９４ ０９　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２１０２０４；修回日期：２０２１０３０３；网络优先出版日期：２０２１０７０２。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２１０７０２．１３５１．０１３．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（７１９７１１１４）；南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金（ｋｆｊｊ２０２００７１６）资助课题 通讯作者．引用格式：李翰，张洪海，张连东，等．城市区域多物流无人机协同任务分配［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２１，４３（１２）：３５９４ ３６０２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＬＩＨ，ＺＨＡＮＧＨＨ，ＺＨＡＮＧＬＤ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅｌｏｇｉｓｔｉｃｓｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｓ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２１，４３（１２）：３５９４ ３６０２．城市区域多物流无人机协同任务分配李　翰，张洪海 ，张连东，刘　?（南京航空航天大学民航学院，江苏南京２１１１０６） 摘　要：针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题，综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素，以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数，构建多无人机协同物流任务分配模型。

因问题规模大、求解复杂度高，设计改进的量子粒子群算法进行求解。

首先，为增强粒子遍历性和多样性，采用均匀化级联Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射进行粒子初始化；其次，为避免算法陷入局部最优解，引入基于高斯分布的粒子变异方式；最后，为提高算法运行效率，运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。

无人机通信解决方案引言概述：无人机通信解决方案是指为了实现无人机与地面站或其他无人机之间的无线通信而采取的技术和方法。

随着无人机应用领域的不断扩大，无人机通信解决方案的研究和应用变得愈发重要。

本文将从六个大点分析无人机通信解决方案的关键技术和应用。

正文内容：1. 通信技术1.1 频谱管理：无人机通信需要合理利用频谱资源，避免与其他通信系统干扰。

频谱管理技术可以实现频谱的动态分配和共享，提高频谱利用效率。

1.2 天线技术：无人机通信中，天线设计对通信质量和距离具有重要影响。

天线技术的发展可以提高无人机通信的稳定性和覆盖范围。

1.3 调制与编码：通过合适的调制和编码技术，可以提高无人机通信的抗干扰性和传输效率，确保通信数据的可靠传输。

2. 通信协议2.1 网络协议：无人机通信中，网络协议是实现无人机与地面站或其他无人机之间数据传输的基础。

常用的网络协议包括TCP/IP协议、UDP协议等。

2.2 无线通信协议：无人机通信需要使用无线通信协议进行数据传输，例如Wi-Fi、蓝牙、LTE等。

选择合适的无线通信协议可以满足不同场景下的通信需求。

2.3 安全协议：无人机通信的安全性是至关重要的，安全协议可以保护无人机通信数据的机密性和完整性，防止数据被篡改或窃取。

3. 通信距离与容量3.1 通信距离：无人机通信的距离受限于通信设备的发射功率和接收灵敏度。

通过优化设备参数和使用增强型天线等技术，可以扩大无人机通信的距离。

3.2 通信容量：无人机通信中，数据传输的容量需求日益增加。

通过增加频谱资源、改进调制与编码技术等手段，可以提高无人机通信的容量。

4. 多无人机协同通信4.1 多无人机通信网络拓扑：多无人机协同通信需要建立合适的网络拓扑结构，例如星型、网状或混合型拓扑。

不同的拓扑结构适用于不同的应用场景。

4.2 无人机间通信协议：多无人机协同通信需要设计适用于无人机间通信的协议，实现数据的传输和共享，例如无线传感器网络协议。

《基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》篇一一、引言随着无人机技术的不断发展，其在军事、民用领域的应用愈发广泛。

尤其在执行复杂任务时，需要多架无人机进行协同作战。

而基于群体智能的无人机集群协同对抗系统（以下简称“系统”）能够在多种环境中快速应对并执行复杂的协同任务。

本文旨在阐述基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现过程。

二、系统设计（一）系统架构设计本系统采用分布式架构，由多个无人机节点组成集群，每个节点均具备独立的数据处理和决策能力。

系统架构包括感知层、决策层和执行层。

感知层负责收集环境信息，决策层根据感知信息做出决策，执行层负责将决策转化为无人机的飞行动作。

（二）算法设计1. 群体智能算法：采用基于多智能体系统的群体智能算法，通过分布式协作实现无人机集群的协同对抗。

2. 路径规划算法：根据任务需求和环境信息，为每架无人机规划最优路径。

3. 决策融合算法：将各无人机的感知信息和决策结果进行融合，以提高决策的准确性和鲁棒性。

三、系统实现（一）硬件实现本系统采用多旋翼无人机作为基本单元，配备有传感器、通信设备、计算单元等。

传感器用于收集环境信息，通信设备用于实现无人机之间的信息交互，计算单元负责处理数据和做出决策。

（二）软件实现1. 感知层软件：通过传感器数据采集模块，实时收集环境信息，包括敌方目标位置、速度等。

2. 决策层软件：采用群体智能算法和路径规划算法，根据感知信息为每架无人机做出决策。

同时，采用决策融合算法将各无人机的决策结果进行融合，形成最终的协同决策。

3. 执行层软件：将协同决策转化为无人机的飞行动作，通过控制模块实现无人机的自主飞行。

（三）系统集成与测试将硬件和软件进行集成，通过仿真和实际测试验证系统的性能。

在仿真环境中模拟不同场景下的协同对抗任务，测试系统的路径规划、决策融合和协同对抗能力。

在实际环境中进行实际测试，验证系统的稳定性和可靠性。

四、系统应用与展望（一）系统应用本系统可广泛应用于军事、民用领域，如战场侦察、目标追踪、协同打击等任务。

异构多无人机协同任务分配与路径优化方法一、引言在无人机技术飞速发展的今天，多无人机系统在各个领域的应用越来越广泛，其中异构多无人机协同任务分配与路径优化方法成为研究热点。

本文将探讨当前研究的主要问题，并介绍一种基于遗传算法和无人机动态规划的任务分配与路径优化方法。

二、异构多无人机协同任务分配问题在现实应用中，往往需要由多个异构无人机完成协同任务，例如资源搜索、目标跟踪等。

然而，由于各种因素的限制，例如无人机的不同性能、任务优先级等，需要合理分配任务并优化无人机的路径规划，以实现任务的高效完成。

对于异构多无人机协同任务分配问题，研究者们面临以下挑战：1. 任务分配问题：如何根据无人机的性能和任务要求，合理分配任务给不同的无人机，使得整个系统的效率最大化。

2. 路径优化问题：在已分配任务的基础上，如何设计无人机的路径规划，以最大程度地减少时间、能源等资源的消耗。

三、相关研究方法为了解决异构多无人机协同任务分配与路径优化问题，研究者们提出了一系列方法。

以下介绍其中两种常用的方法：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

通过对任务和无人机的编码、选择、交叉和突变操作，逐渐寻找到最优的任务分配方案。

同时，可以通过遗传算法进行路径优化，根据任务执行情况和无人机的运行状态，动态地调整无人机的路径规划。

2. 无人机动态规划：动态规划是一种求解最优化问题的常用方法。

通过将整个任务分解为多个子问题，并利用最优子结构的特性，逐步求解最优的任务分配和路径规划。

其中，可以采用动态规划的方法解决任务分配问题，然后利用无人机路径规划算法，例如A*算法等，求解最优的路径规划方案。

四、基于遗传算法和无人机动态规划的方法本文提出了一种基于遗传算法和无人机动态规划的异构多无人机协同任务分配与路径优化方法。

首先，利用遗传算法对任务进行分配。

将任务和无人机进行编码，然后通过选择、交叉和突变等操作，逐渐寻找到最优的任务分配方案，使得系统的效率最大化。

多无人机协同任务规划研究与实现多无人机协同任务规划研究与实现导言：近年来，随着无人机技术的不断发展和应用需求的增加，无人机协同任务规划成为了研究的热门领域。

无人机的协同任务规划是指多架无人机通过有效的规划和任务分配，实现协同工作并完成特定任务的过程。

本文将探讨多无人机协同任务规划的研究进展与实现方案，并展望未来的发展方向。

一、多无人机协同任务规划的研究进展随着无人机应用场景的多样化和任务复杂性的增加，多无人机协同任务规划的重要性日益凸显。

研究者们在多个方面进行了深入探索与研究。

1. 任务分配与路径规划在多无人机协同任务中，任务分配与路径规划是最基础的环节之一。

通过合理的任务分配，可以充分利用多个无人机的能力，提高任务完成效率。

同时，路径规划的合理性与有效性直接影响到协同任务的完成能力。

研究者们提出了各种算法来解决分配问题，如贪心算法、遗传算法、蚁群算法等，并基于这些算法设计了一些路径规划策略。

2. 通信与合作多无人机之间的通信与合作是协同任务规划的关键问题之一。

通信机制的设计不仅要能够满足实时性和可靠性的要求，还要考虑到无人机之间的协作性。

研究者们发展了各种通信协议和合作机制，如基于无线网络的通信方案、通过局部信息共享的合作策略等，以实现无人机之间的信息交流和任务合作。

3. 算法与优化多无人机协同任务规划中的算法与优化问题十分关键。

研究者们通过对任务特性与约束条件建模，设计了多种算法来解决任务规划中的复杂问题。

优化算法包括整数规划、混合整数规划、线性规划等，用于对任务进行优化分配和资源利用。

二、多无人机协同任务规划的实现方案多无人机协同任务规划的实现需要综合考虑无人机平台、传感器、算法和通信等多个方面的因素。

1. 硬件平台无人机协同任务规划的实现需要选择适合的无人机硬件平台。

现有的无人机平台多样化，包括四旋翼、六旋翼、垂直起降飞机等。

根据实际需求选择合适的无人机平台，以满足任务的要求。

2. 传感器与感知无人机协同任务规划需要通过传感器获取周围环境信息以及其他无人机的状态信息。

无人机的应用场景介绍无人机是利用无线遥控和程序控制的不载人飞机。

它涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及航空动力推进技术等，是信息时代高技术含量的产物。

无人机价值在于形成空中平台，结合其他部件扩展应用，替代人类完成空中作业。

目前，在中国乃至世界各地，诸多领域已显现出“无人机+行业应用”的蓬勃发展势头。

无人机在农林植保、电力及石油管线巡查、应急通信、气象监视、农林作业、海洋水纹监测、矿产勘探等领域应用的技术效果和经济效益非常显著。

此外，无人机在灾害评估、生化探测及污染采样、遥感测绘、缉毒缉私、边境巡逻、治安反恐、野生动物保护等方面也有着广阔的应用前景。

1、物流行业场景（1）业务场景描述对比传统物流行业，无人机物流优势明显。

规避拥堵，运输快速高效：相对于地面运输，无人机物流具有方便快速的优点，在山区较多的省份，陆路运输所耗费的时间和成本较平原地区高很多，采用无人机则可能以同样的成本实现更高的物流效率。

在拥堵的城市和偏远的山区运送急需物品，则可能比陆运节省80%的时间，而且按照发达国家经验，高层建筑势必会越来越多地配备直升机停机坪，也能够方便无人机起降。

应对小批量任务，解放人力：无人机物流可以有效节省人力资源的消耗，将复杂环境下和大批量的投递任务交给人和地面车辆，而将简单场景下的小批量的投递任务交给无人机，则可以更充分地发挥人力的灵活应变能力，减少体力消耗。

摆脱地形限制，应对极端条件：在极端条件下，无人机可以轻松抵达地面车辆无法到达的区域，例如在应急救援物资的投送任务中，无人机配合直升机可以大大提高投送效率。

（2）对通信的需求实现无人机物流配送包括运营调度中心、无人机配送站、物流终端（即无人机）三个实体。

在配送过程中涉及配送任务的下发、配送任务执行、无人机状态上报等环节，无人机物流当前对通信的需求包括：飞行状态上报以及RTK高精度定位信息的下发，出于飞行安全和紧急情况处理考虑，物流无人机也需要具备视频回传实时操控能力，在必要的时候由人工接管。

stm32无人机方案无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）作为一种高新技术产品，具有广泛的应用前景。

随着科技的不断发展，STM32单片机作为嵌入式领域的重要组成部分，逐渐应用于无人机控制系统中。

本文将介绍STM32无人机方案的基本原理、硬件设计、软件开发以及未来可能的改进方向。

一、方案原理STM32无人机方案是基于STM32单片机的嵌入式系统，通过飞行姿态传感器、飞控回路、电动调速器等模块来实现对无人机飞行状态的监测与控制。

其中，STM32单片机作为核心控制芯片，通过运算处理来实现姿态和状态的判断，并向电动调速器发送指令来调整无人机的飞行状态。

二、硬件设计1. 控制板设计STM32无人机的控制板是整个系统的关键组成部分。

它需要集成STM32单片机、传感器、通信模块等，同时还需要考虑到电源管理、封装形式等因素。

为了保证系统的性能和可靠性，我们可以选择合适的封装形式，如通过多层板设计、优化布线来提高信号传输的稳定性和可靠性。

2. 传感器选择无人机的飞行状态需要通过传感器进行实时监测。

常用的传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计等。

在选择传感器时，需要考虑测量范围、精度、响应速度等因素，并根据实际需求进行适当的配置。

3. 电动调速器控制电动调速器用于调整无人机的飞行状态，可以通过PWM信号来控制电机的转速。

在硬件设计中，需要考虑到电动调速器的功率输出、响应时间等特性，并合理布局电源供给以及信号传输线路。

三、软件开发1. 系统架构设计在软件开发中，需要先进行系统架构设计，明确各个模块之间的关系和功能。

可以采用任务调度的方式，将不同的模块划分为不同的任务，通过时钟中断来控制任务的执行顺序。

2. 飞行控制算法飞行控制算法是实现无人机飞行控制的核心。

常用的飞行控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法等。

根据实际需求和系统特性，选择合适的飞行控制算法进行开发和优化。

3. 通信模块开发无人机需要与地面控制站或其他设备进行通信，在软件开发中需要设计相应的通信模块。