技术特征：
1.一种空地协同下无人机与车辆的任务分配方法，其特征在于，该方法包括：获取无人机、车辆、任务和道路路网的参数集合；获取预设的空地协同下的约束条件，并以无人机和车辆执行完所有任务回到起点所耗费的总时间最小为目标函数，构建空地协同下无人机与车辆的任务分配模型；利用预设算法对任务分配模型进行求解，得到无人机执行任务方案和车辆执行任务方案。2.如权利要求1所述的一种空地协同下无人机与车辆的任务分配方法，其特征在于，所述无人机参数，包括：无人机单位时间内旅行的距离值v
u
、无人机续航时间e
u
、无人机的最大飞行距离值r＝e
u
v
u
；所述车辆参数，包括：车辆单位时间内旅行的距离值v
v
；所述任务参数，包括：点任务参数p＝{1,...,n}和线段任务参数l＝{(n+1,n+2),...,(p,q),...,(n+m,n+m+1)}；其中，n表示点任务的数量，l＝(p,q)表示一个线段任务，p和q是该路段的两端点，其中m表示线段任务的数量；所述道路路网参数，包括：无人机飞行网络对应的无向图s＝{n,e}和车辆行驶网络对应的无向图g＝{n,a}；无人机飞行网络对应的无向图s＝{n,e}，其中n＝{0,1,...,n,n+1,n+2,...,n+m,n+m+1,e}，e＝{(i,j)|i∈n,j∈n,i≠j}表示n中任意两点之间的边，对于(i,j)∈e，用表示i和j之间的欧式距离值；车辆行驶网络对应的无向图g＝{n,a}，其中n即为无向图s中的点集合，a＝{(i,j)|i∈n,j∈n,i≠j}表示n中任意两点在道路路网约束下最短距离道路所抽象的边，对于(i,j)∈a，用表示i和j之间在道路路网约束下最短距离道路的距离值；0表示作为起点时的起点，e表示作为终点时的起点。3.如权利要求2所述的一种空地协同下无人机与车辆的任务分配方法，其特征在于，所述以无人机和车辆执行完所有任务回到起点所耗费的总时间最小为目标函数，包括：目标函数为：其中，x
ij
∈{0,1}、y
ikj
∈{0,1}、y
ipqj
∈{0,1}为决策变量；y
ikj
∈{0,1}表示无人机从点i或其邻近区域起飞，访问点任务k后降落在点j或其邻近区域取值为1，否则取0，其中i∈n\{e}，k∈p，j∈n\{0}，i≠k≠j；y
ipqj
∈{0,1}表示无人机从点i或其邻近区域起飞，访问线段任务(p,q)后降落在点j或其邻近区域取值为1，否则取0，其中i∈n\{e}，(p,q)∈l，j∈n\{0}，i≠p≠q≠j；x
ij
∈{0,1}表示车辆从点i行驶到点j取值为1，否则取0，其中i∈n\{e}，j∈n\{0}，i≠j；t
ij
表示携带无人机的车辆在道路路网中从点i到点j所需时间，(i,j)∈a，且有t’ij
表示空地协同情况下，无人机访问任务时车辆从点i到点j所需时间，且有
其中，i'，j'表示新确定的发射点位置和回收位置。4.如权利要求3所述的一种空地协同下无人机与车辆的任务分配方法，其特征在于，所述获取预设的约束条件，包括：约束1、点任务被无人机或车辆访问一次：约束2、线段任务被无人机或车辆访问一次：约束3、车辆在节点的进入次数等于离开次数：约束4、车辆仅从起点出发一次：约束5、车辆仅返回起点一次：约束6、车辆路径上的节点访问次序：u
j
‑
u
i
≥1
‑
(n+m+3)(1
‑
x
ij
),约束7、无人机在任意节点邻近区域至多发射一次：约束8、无人机在任意节点邻近区域至多被回收一次：约束9、无人机起飞和降落关联节点必须在车辆路径上，且起飞关联节点优先于降落关联节点被车辆访问：
约束10、无人机执行任务时必须由车辆进行协同：y
ikj
+y
ipqj
+y
iqpj
≤x
ij
,约束11、无人机单次飞行只访问一个点任务或一条线段任务：y
ikj
+(y
ipqj
+y
iqpj
)≤1,u
i
为辅助决策变量，u
i
表示点i在车辆路径上的位置，u0＝1，1≤u
i
≤n+m+3，n表示点任务的数量，m表示线段任务的数量。5.一种空地协同下无人机与车辆的任务分配系统，其特征在于，所述系统包括：参数获取模块，用于获取无人机、车辆、任务和道路路网的参数集合；任务分配模型构建模块，用于获取预设的空地协同下的约束条件，并以无人机和车辆执行完所有任务回到起点所耗费的总时间最小为目标函数，构建空地协同下无人机与车辆的任务分配模型；模型求解模块，用于利用预设算法对任务分配模型进行求解，得到无人机执行任务方案和车辆执行任务方案。6.如权利要求5所述的一种空地协同下无人机与车辆的任务分配系统，其特征在于，所述无人机参数，包括：无人机单位时间内旅行的距离值v
u
、无人机续航时间e
u
、无人机的最大飞行距离值r＝e
u
v
u
；所述车辆参数，包括：车辆单位时间内旅行的距离值v
v
；所述任务参数，包括：点任务参数p＝{1,...,n}和线段任务参数l＝{(n+1,n+2),...,(p,q),...,(n+m,n+m+1)}；其中，n表示点任务的数量，l＝(p,q)表示一个线段任务，p和q是该路段的两端点，其中m表示线段任务的数量；所述道路路网参数，包括：无人机飞行网络对应的无向图s＝{n,e}和车辆行驶网络对应的无向图g＝{n,a}；无人机飞行网络对应的无向图s＝{n,e}，其中n＝{0,1,...,n,n+1,n+2,...,n+m,n+m+1,e}，e＝{(i,j)|i∈n,j∈n,i≠j}表示n中任意两点之间的边，对于(i,j)∈e，用表示i和j之间的欧式距离值；车辆行驶网络对应的无向图g＝{n,a}，其中n即为无向图s中的点集合，a＝{(i,j)|i∈n,j∈n,i≠j}表示n中任意两点在道路路网约束下最短距离道路所抽象的边，对于(i,j)∈a，用表示i和j之间在道路路网约束下最短距离道路的距离值；0表示作为起点时的起点，e表示作为终点时的起点。7.如权利要求6所述的一种空地协同下无人机与车辆的任务分配系统，其特征在于，所述以无人机和车辆执行完所有任务回到起点所耗费的总时间最小为目标函数，包括：目标函数为：
其中，x
ij
∈{0,1}、y
ikj
∈{0,1}、y
ipqj
∈{0,1}为决策变量；y
ikj
∈{0,1}表示无人机从点i或其邻近区域起飞，访问点任务k后降落在点j或其邻近区域取值为1，否则取0，其中i∈n\{e}，k∈p，j∈n\{0}，i≠k≠j；y
ipqj
∈{0,1}表示无人机从点i或其邻近区域起飞，访问线段任务(p,q)后降落在点j或其邻近区域取值为1，否则取0，其中i∈n\{e}，(p,q)∈l，j∈n\{0}，i≠p≠q≠j；x
ij
∈{0,1}表示车辆从点i行驶到点j取值为1，否则取0，其中i∈n\{e}，j∈n\{0}，i≠j；t
ij
表示携带无人机的车辆在道路路网中从点i到点j所需时间，(i,j)∈a，且有t'
ij
表示空地协同情况下，无人机访问任务时车辆从点i到点j所需时间，且有其中，i'，j'表示新确定的发射点位置和回收位置。8.如权利要求7所述的一种空地协同下无人机与车辆的任务分配系统，其特征在于，所述获取预设的约束条件，包括：约束1、点任务被无人机或车辆访问一次：约束2、线段任务被无人机或车辆访问一次：约束3、车辆在节点的进入次数等于离开次数：约束4、车辆仅从起点出发一次：约束5、车辆仅返回起点一次：约束6、车辆路径上的节点访问次序：u
j
‑
u
i
≥1
‑
(n+m+3)(1
‑
x
ij
),约束7、无人机在任意节点邻近区域至多发射一次：
约束8、无人机在任意节点邻近区域至多被回收一次：约束9、无人机起飞和降落关联节点必须在车辆路径上，且起飞关联节点优先于降落关联节点被车辆访问：约束10、无人机执行任务时必须由车辆进行协同：y
ikj
+y
ipqj
+y
iqpj
≤x
ij
,约束11、无人机单次飞行只访问一个点任务或一条线段任务：y
ikj
+(y
ipqj
+y
iqpj
)≤1,u
i
为辅助决策变量，u
i
表示点i在车辆路径上的位置，u0＝1，1≤u
i
≤n+m+3，n表示点任务的数量，m表示线段任务的数量。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于空地协同下无人机与车辆的任务分配的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1
‑
4任一项所述的空地协同下无人机与车辆的任务分配方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1
‑
4任一项所述的空地协同下无人机与车辆的任务分配方法。
技术总结
本发明提供了一种空地协同下无人机与车辆的任务分配方法和系统，涉及无人机技术领域。本发明先获取无人机、车辆、任务和道路路网的参数集合；然后在空地协同模式下获取预设的约束条件，并以无人机和车辆执行完所有任务回到起点所耗费的总时间最小为目标函数，构建空地协同下无人机与车辆的任务分配的混合整数规划模型；利用预设算法对任务分配模型进行求解，最终得到无人机执行任务方案和车辆执行任务方案，本发明提出的方法和系统能够优化无人机与车辆执行任务的集合，提升任务执行效率，实现无人机与车辆协同执行任务。实现无人机与车辆协同执行任务。实现无人机与车辆协同执行任务。
技术研发人员：罗贺 李娅 陈盈盈 吕欠伟 王国强 胡笑旋 李晓多 曹欣 程鹏飞 朱默宁 唐奕城 靳鹏 马华伟 夏维
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2021.07.28
技术公布日：2021/11/21