恭喜中国人民解放军海军航空大学牟俊杰获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119322532B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411873936.5,技术领域涉及:G05D1/695;该发明授权一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法是由牟俊杰;王江山;马晨;褚子超设计研发完成,并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法,属于任务分配技术领域。包括以下步骤:S1:以对用于数据收集的与虚拟技术相结合的无人机编队协同任务分配方法为例,通过实地考察的方式获取无人机执行数据收集区域内物联网设备的相关信息,通过无人机模型参考图获取所用无人机的基本信息,并对其进行建模,且进一步通过Unity3D虚拟仿真平台进行虚拟场景搭建。本发明提出了一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法,以对用于数据收集的与虚拟技术相结合的无人机编队协同任务分配方法为例,通过搭建用于无人机数据采集的虚拟场景,便于对实际数据采集过程进行模拟。
本发明授权一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法在权利要求书中公布了:1.一种与虚拟技术相结合的飞行器协同任务分配方法,其特征在于包括以下步骤:S1:以对用于数据收集的与虚拟技术相结合的无人机编队协同任务分配方法为例,通过实地考察的方式获取无人机执行数据收集区域内物联网设备的相关信息,通过无人机模型参考图获取所用无人机的基本信息,并对其进行建模,且进一步通过Unity3D虚拟仿真平台进行虚拟场景搭建;S2:以提高无人机采集数据的信息新鲜度为目标进行建模,建立无人机与数据收集点以及数据收集点与传感器节点之间的关联,并进一步以提高无人机执行数据采集的效率为优化目标,对无人机在传感器节点进行数据采集的方式进行设计;S3:基于步骤S2设计的无人机在不同传感器节点的数据采集方式,以及设置的无人机在不同传感器节点新的悬停位置,对无人机的飞行轨迹进行规划,且在虚拟场景中出现无人机碰撞的情况时,对无人机的飞行轨迹进行重新规划;所述步骤S1还包括以对用于数据收集的与虚拟技术相结合的无人机编队协同任务分配方法为例,通过实地考察的方式获取无人机执行数据收集区域内物联网设备的相关信息,包括传感器节点信息、传感器节点内数据收集点信息以及数据收集中心信息,并通过无人机模型参考图获取所用无人机的基本信息,通过Unity3D虚拟仿真平台进行收集区域的虚拟模拟场景搭建,通过3DMax建模软件构建物联网设备的虚拟场景模型,使用LOD技术进行模型优化;所述步骤S2还包括传感器节点的数据信息新鲜度具体定义为无人机从开始收集该传感器节点数据到在数据中心完成卸载的时间间隔,具体包括无人机的飞行时间、传感器节点的数据上传时间以及无人机到达数据中心完成数据卸载的卸载时间,且设定无人机的飞行时间不能超过无人机的续航时间,即无人机在执行数据采集任务时收集到的第一个传感器节点在该次任务轨迹包含的所有传感器节点中的数据信息新鲜度是最大的,并对平均数据信息新鲜度进行计算,且对最大数据信息新鲜度和平均数据信息新鲜度进行最小化处理;所述步骤S3还包括基于步骤S2设计的无人机在不同传感器节点的数据采集方式,以及设置的无人机在不同传感器节点新的悬停位置,对无人机进行数据采集任务时的飞行轨迹进行最优路线规划操作,具体为通过蚁群算法对各个无人机进行数据采集任务时的飞行轨迹进行最优路线进行求解,并在算法迭代过程中,无人机从数据收集中心出发,根据启发式信息和转移概率选择下一个要到达的数据收集点,直到经过与无人机关联的每个数据收集点,最后无人机返回数据中心,并生成该迭代中的路径,当迭代次数达到预设的迭代次数后,通过对每次迭代路径的最大数据信息新鲜度和平均数据信息新鲜度进行计算,且设定最大数据信息新鲜度和平均数据信息新鲜度的权重均为0.5,进而对最终数据信息新鲜度进行计算,选取计算结果最小的迭代路径作为最优飞行轨迹;所述步骤S3还包括在虚拟场景中基于各个无人机的最优飞行轨迹进行模拟,当出现无人机碰撞的情况时,基于无人机的最终数据信息新鲜度值,设定无人机的最终数据信息新鲜度值越低,相应无人机的优先级越高,进而对发生碰撞的两无人机中优先级较低的无人机的飞行轨迹在规避优先级较高的无人机的飞行轨迹的情况下进行重新规划。
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