一种基于网络态势感知的多无人机任务处理系统

本发明涉及无人机多任务处理调度系统，具体为一种网络态势感知的多无人机任务处理系统。

背景技术：

1、近几年来，无人机技术得到了迅猛的发展，其在物流、农业、安全监控等领域的应用范围不断扩大，据统计，2021年全球民用无人机市场规模超过1,600亿元人民币，同比增长61.6％，其中工业级无人机约占60％。随着下游应用领域的拓展，预计2025年市场规模将达到5,000亿元人民币，届时工业级无人机占比将超过80％。

2、但是随着无人机应用领域的不断扩展，无人机任务的数量和复杂度也在不断增加。无人机网络态势感知可以帮助无人机系统在多无人机任务中进行资源调度和任务分配，提高任务处理的效率和准确性。通过对无人机网络态势的感知，可以对任务进行实时的监控和分析，发现潜在的问题和隐患，及时调整任务计划和资源分配，确保任务的顺利完成。

3、cn111221352b，一种基于多无人机协同博弈对抗的控制系统，旨在解决1v 1博弈对抗系统难以满足多无人机协同博弈对抗研究需求的问题。本系统包括管理模块以及博弈双方的无人机编队模块、态势评估模块、决策模块、协同任务分配模块；管理模块，配置为存储无人机编队获取的状态信息；无人机编队模块，配置为获取无人机的状态信息以及执行控制指令；态势评估模块，配置为根据状态信息获取态势评估信息；决策模块，配置为基于态势评估信息，获取对抗策略；协同任务分配模块，配置为基于对抗策略，结合对抗目标以及最优态势评估值，生成各无人机的控制指令。本发明为多无人机协同博弈对抗提供了仿真环境。

4、该cn111221352b专利首先只是针对1v1的博弈对抗，没有详细讨论在同一联盟中的多无人机的协同任务处理；其次，没有考虑到在实际场景中，由于任务掉线，无人机离线多种情况下，如何保证任务的完成率；最后，该专利只停留在仿真阶段，没有结合实际无人机和搭建系统平台测试。

5、然而，本专利首先提出了基于贪心策略的集中式任务分配算法，在多个无人机中实现任务协同预分配；其次，本专利在考虑新任务的增加，任务掉线，无人机离线多种意外情况下，提出基于拍卖机制的分布式任务分配算法，实现任务的重分配，保证了任务的一定完成率；最后，本专利结合实际地图并开发了系统平台对我们的方案进行了测试。

技术实现思路

1、本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于网络态势感知的多无人机任务处理方法。本发明的技术方案如下：

2、一种基于网络态势感知的多无人机任务处理系统，其包括：系统架构、硬件态势感知调度模块、任务分配调度算法模块、任务调度管理模块、数据管理模块、设备管理模块、用户管理模块，其中，

3、所述系统架构包括springboot和vue.js，采用mavsdk进行开发，结合fast api框架组成，python实现后端的主体服务部分和无人机硬件实时态势感知调度模块，vue.js实现系统前端的展示和用户交互，包括登录、注册、用户管理、无人机管理、任务管理、传感器管理、系统管理服务；

4、所述硬件态势感知调度模块用于对于无人机、传感器、通信模块的抗干扰能力以及适用性和可拓展性功能的实现；

5、所述任务分配调度算法模块用于分析处理系统任务发布对各个无人机任务选择和路线规划；在保证无人机作为分布式核心的前提下，对无人机的任务进行合理分配，最短时间完成任务，并获得最大系统效益；

6、所述任务调度管理模块用于无人机任务分配管理和执行，任务可视化展示和任务列表信息管理与查询；

7、所述数据管理模块用于无人机数据感知、数据采集、数据存储、数据处理分析和数据查询；

8、所述设备管理模块用于无人机设备和传感器设备一体化管理，确保设备管理结构、启用状态控制和传感器管理；

9、所述用户管理模块用于对用户进行管理和权限控制，包括用户注册和认证、权限分配和用户信息管理。

10、进一步的，所述硬件态势感知调度模块包括无人机控制模块、无人机态势感知模块；其中，

11、所述无人机控制模块用于实现无人机的控制实现，在满足无人机硬件要求的前提下，对无人机的飞行时间、速度、高度和稳定性进行控制；

12、所述无人机态势感知模块用于依靠传感器获取无人机周围的态势，并与其他无人机，地面站以及服务器取得通信。

13、进一步的，所述任务分配调度算法执行模块包括集中式任务分配算法模块、分布式任务分配算法模块、路线规划算法模块；

14、所述集中式任务分配算法模块用于考虑任务属性、无人机的状态和其他环境因素，采用基于贪心策略的集中式任务分配算法将任务自适应分配；

15、所述分布式任务分配算法模块用于系统任务分配后，根据现实坏境复杂程度和受环境多因素影响产生的额外情况，采用基于拍卖机制的分布式任务分配算法对任务重分配，以保证任务的完成；

16、所述路线规划算法模块用于任务分配完成后，系统采用强化学习算法对无人机的任务路线进行规划，以保证在最短时间完成任务。

17、进一步的，集中式任务分配算法具体包括以下步骤：；

18、1)利用贪心算法对任务的状态信息进行分析，如任务类型、任务紧急程度、任务优先级。

19、2)对任务按照服务优先级从高到低排序。

20、3)每次优先选择能够满足能量需求且优先级最高的任务进行调度，重复多次直至任务分配完成。

21、分布式任务分配算法具体包括以下步骤：

22、1)对任务掉线、无人机离线、任务新增情况下未完成的任务初始化。

23、2)将任务分配问题转化为拍卖问题，无人机作为拍卖者，任务作为拍卖品。

24、3)计算个无人机对任务的出价，选择最高出价的无人机完成任务。

25、基于强化学习的路线规划算法具体包括以下步骤：

26、1)将路线规划问题抽象为经典的旅行商问题。

27、2)利用基于强化学习的pointer network中的encoder将输入的无人机执行任务地点向量序列和距离向量序列进行编码。

28、3)利用基于强化学习的pointer network中的decoder将上述编码矩阵计算注意力分布，逐步预测下一个位置生成一个旅行城市顺序的输出序列。

29、4)将pointer network的输出序列解码成无人机的飞行顺序。

30、进一步的，所述无人机任务调度管理模块包括任务分配模块、任务可视化模块、路线可视化模块、任务列表模块、数据增删改查模块；其中，

31、所述任务分配模块用于展示所有待分配的任务信息和任务分配以及任务执行的功能，并自动调用底层的基于贪心策略的集中式任务分配算法和基于拍卖机制的分布式任务分配算法模块进行无人机与任务的匹配和任务的分配；

32、所述任务可视化模块用于用户直观地查看任务的状态和执行情况；

33、所述路线可视化模块用于工作人员对每台无人机的当前位置、执行任务的路线、任务的分布位置以及任务完成情况实时监控；

34、所述任务列表模块用于任务进行实时调整和优化，帮助用户理解和掌握任务的执行情况；

35、所述数据增删改查模块用于管理员在此页面对所有的任务进行查询，以便于对任务执行情况进行统计和分析。

36、进一步的，所述数据管理模块包括感知数据模块、飞行数据模块、图像信息模块、登录数据模块及操作日模块；

37、所述感知数据模块用于与fast api构建的mavsdk地面站进行通信，实时获取无人机的实时状态、运行日志、图像文件并进行相应记录无人机采集系统需求的信息；

38、所述飞行数据模块用于记录无人机飞行产生的数据；

39、所述图像信息模块用于采用开源的fastdfs分布式文件系统存储采集到的图像文件，进行分布式存储，利用提供的api接口，方便后期进行文件的上传、下载、删除操作；

40、所述登陆数据模块用于管理员登录系统以便对存储数据查询和检索；

41、所述操作日态模块采用mysql记录日志型的数据，用于对无人机的运行情况进行详细的分析，同时对无人机的运行情况进行监控；工作人员对系统的操作记录也将作为系统的数据进行存储。

42、进一步的，所述设备管理模块包括无人机管理模块和传感器管理模块；其中，

43、所述无人机管理模块用于对无人机进行入库管理，确保只有经过检验、并启用的设备才能被调度使用；能够实现无人机的添加和删除，无人机信息维护，无人机查询以及无人机启用状态管理；

44、所述传感器管理模块用于对传感器设备进行入库管理，确保只有经过检验、并启用的设备才会在系统记录数据；能够实现传感器的添加和删除，传感器信息维护，传感器查询以及传感器启用状态管理。

45、进一步的，所述用户管理模块包括，用户登录注册模块、用户信息管理模块、角色管理模块；其中，

46、所述用户登录注册模块用于用户注册和登录的功能和管理；

47、所述用户信息管理模块用于用户的添加和删除，用户信息维护和查询，用户数据导出，用户密码找回，用户可以修改自己的信息，但是不能修改其他用户的信息；管理员可以根据需要对用户的角色进行修改，并为其分配相应的角色权限；

48、所述角色管理模块用于管理员对用户的角色的添加和删除，角色信息维护和信息查询，并为用户相应的角色分配相应的权限。

49、本发明的优点及有益效果如下：

50、1、本发明功能新颖：本发明提出的软件系统不仅实现多无人机协同任务完成还实现了网络态势感知和抵抗对无人机攻击，而且通过网络态势可以及时发现系统内部和外部的攻击，对无人机系统进行及时的响应和处理，提高系统的安全性和稳定性。

51、2、开放性和稳定性：本发明提出的软件系统采用springboot和vue.js框架的开发模式，两者兼有开放性和稳定性的特点，可以加速系统的开发和扩展，具有维护和升级简单方便、成本低、数据安全、实时同步等优点。

52、3、易维护性：本发明提出的软件系统使用前后端分离的方式进行开发，在后期维护、需求拓展方面，这套架构对于开发者来说更加友好，很容易地增加或修改功能。

53、4、实时性：本发明提出的无人机硬件实时感知，可以实时获取网络拓扑结构和通信状况信息，并根据这些信息可以更好规划多无人机的飞行路线和任务分配，提高任务完成效率和质量。对并产生的意外状况，实时处理，避免任务的延误和失败。

54、5、算法有效性：本发明结合基于贪心策略的集中式任务分配算法和基于拍卖机制的分布式任务分配算法有效提高任务分配效率和性能。本系统采用集中式和分布式相结合的方式进行设计，即首先进行集中式任务分配，如果任务执行过程中出现变动再进行分布式任务分配，减少无人机之间的冲突，提高系统的整体执行效率。

55、本发明的创新点主要是硬件态势感知调度模块和任务分配调度算法模块。其中，基于硬件态势感知调度的模块，能够获取网络态势稳定性，确保服务的稳定性，并接收服务端指令控制无人机执行任务，形成感知信息和控制模块的核心。基于贪心策略的集中式任务分配算法能够在多无人机中实现任务的预分配，实现了当前状态的良好任务分配方案。基于拍卖机制的分布式任务分配算法能够在多无人机中实现任务重分配，保证了任务分配的成功率和效率。