一种基于信息萃取的无人集群分布式态势维护方法与流程

1.本发明属于分布式决策领域，尤其涉及一种基于信息萃取的无人集群分布式态势维护方法。


背景技术：

2.自上世纪90年代以来,无人系统得到了得到了显著的发展，在多个领域都得到了较为广泛的应用。然而，在复杂条件下，单个无人系统的载荷能力、航程有限，无法满足需求。因此，由多个无人系统组成相互关联的无人集群，以协同完成任务的方式应运而生。对无人集群系统而言，常见的任务协同方式为集中式控制，该协同方式原理简单、明确，因此在各种任务场景中得到了应用。然而，集中式协同控制方式为有中心化控制，一旦中心节点出现故障，则会导致任务执行效能严重下降。
3.另外一种无人集群协同方式为分布式协同，该协同方式为无中心化控制，每个节点只需要根据该节点所掌握信息进行决策即可，因此该协同方式鲁棒性较强、环境适应能力较强，得到了越来越多的关注。然而，现有的分布式协同方式还存在一定问题，限制了其进一步应用，详述如下：
4.1)需要共享大量数据，无法适应通信较差的任务场景；
5.2)没有建立层次化态势，导致其决策不具备层次性，无法应对复杂场景；
6.3)没有建立信息提取机制，决策所用信息为原始信息。
7.综上，如何解决分布式协同当前问题，是分布式协同能得到进一步应用的关键。


技术实现要素：

8.本发明针对现有技术的缺陷，针对现实复杂场景中，无人集群分布式态势难以维护的问题，提出了一种基于信息萃取的无人集群分布式态势维护方法，可以对无人集群分布式协同中的态势进行良好维护。
9.为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：
10.一种基于信息萃取的无人集群分布式态势维护方法，所述无人集群包括多个智能体；该方法包括以下步骤：
11.(1)各智能体建立自身的单机层态势信息，
12.(2)将局部区域内所有智能体的单机层态势信息共享到该局部区域的临时信息中心节点；
13.(3)局部区域临时信息中心节点进行信息萃取，形成相应局部区域的局部层态势信息，并将局部层信息共享给相应局部区域内的所有智能体；
14.(4)待所有局部层信息在各自局部区域内完成共享后，将所有局部区域临时信息中心节点萃取的局部层信息共享到全局临时信息中心节点；
15.(5)全局临时信息中心节点进行信息萃取，形成全局层态势信息，并将全局层态势信息共享给无人集群内的所有智能体。
16.进一步地，每个智能体均具有通信能力、信息共享能力；所述全局层态势信息为无人集群在执行任务过程中的总体态势信息，包括任务执行效能、无人集群任务执行能力、资源冗余度的信息；所述局部层态势信息为局部区域的态势信息，包括局部区域内的任务执行效能、子无人集群任务执行能力、目标移动趋势、资源冗余度的信息；所述单机层态势信息为智能体的原始信息，包括定位、任务执行能力、所覆盖目标的信息。
17.进一步地，局部区域临时信息中心节点的选取规则为：
18.由位于局部区域通信拓扑中心的智能体担任，如果该智能体发生故障，则由位于局部区域通信拓扑次中心的智能体担任，以此类推。
19.进一步地，步骤(3)及步骤(5)中所述的信息萃取的方式包括统计、加权、分析预测；其中，步骤(3)中，局部区域临时信息中心节点进行信息萃取，形成相应局部区域的局部层态势信息；其中，任务执行效能的计算方式为：
[0020][0021]
上式中，tee
l
表示本局部区域的任务执行效能，u
lnum
表示本局部区域的智能体数目，tei表示第i个智能体的任务执行能力,obj
lnum
表示本局部区域的覆盖目标数目；
[0022]
子无人集群任务执行能力的计算方式为：
[0023][0024]
上式中，te
l
表示本局部区域的任务执行能力，u
lnum
表示本局部区域的智能体数目，tei表示第i个智能体的任务执行能力；
[0025]
目标移动趋势的计算方式为：
[0026]
obj
ltrend
＝f(obj0，obj1，...，obj9)
[0027]
上式中，obj
ltrend
表示本局部区域的目标移动趋势，obj0表示当前时刻本局部区域所有目标的聚类中心，obj1表示前1个时刻本局部区域所有目标的聚类中心，以此类推，obj9表示前10个时刻本局部区域所有目标的聚类中心，f表示目标趋势预测函数；
[0028]
资源冗余度的计算方式为：
[0029][0030]
上式中，u
lre
表示本局部区域的资源冗余度，u
lnum
表示本局部区域的智能体数目，u
lenum
表示本局部区域执行任务的智能体数目；
[0031]
步骤(5)中，全局临时信息中心节点进行信息萃取，形成全局层态势信息；其中，任务执行效能的计算方式为：
[0032][0033]
上式中，tee表示全局任务执行效能，l表示局部区域数目，tee
l
表示第l个局部区域的任务执行效能；
[0034]
无人集群任务执行能力的计算方式为：
[0035][0036]
上式中，te表示全局无人集群的任务执行能力，te
l
表示第l个局部区域的任务执行能力；
[0037]
资源冗余度计算方式为：
[0038][0039]
上式中，u
re
表示全局资源冗余度，u
lre
表示第l个局部区域的资源冗余度。
[0040]
进一步地，所有局部区域临时通信中心节点形成一个通信网络，全局临时信息中心节点的选取规则为：
[0041]
由位于所述通信网络的通信拓扑中心的智能体担任，如果该智能体发生故障，则由位于所述通信网络的通信拓扑次中心的智能体担任，以此类推。
[0042]
本发明相比于现有技术具有如下有益效果：
[0043]
1、本发明采用信息萃取机制，将大量原始信息萃取为少量高层次信息，能够很好的限制通信数据量，解决当前方法中带宽占用过多的问题。
[0044]
2、本发明的态势维护方法可以适用于分布式决策，每个智能体可以基于现有态势信息进行自主决策。
[0045]
3、本发明的态势信息分为全局层、局部层、单机层，应对无人集群全局决策、局部决策、单机决策，可以提高无人集群任务执行效能。
[0046]
4、本发明采用临时信息中心节点机制，可提高无人集群的抗毁伤能力。
附图说明
[0047]
图1是本发明实施例方法的流程图。
[0048]
图2是本发明实施例中各层态势维护信息的示意图。
[0049]
图3是本发明实施例中局部区域临时信息中心的选取示意图。
[0050]
图4是本发明实施例中全局临时信息中心的选取示意图。
具体实施方式
[0051]
以下将结合实施例对本发明的构思、技术方案优势及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分理解本发明的目的、特征和效果。需要说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
[0052]
一种基于信息萃取的无人集群分布式态势维护方法，参照图1，本方法的实现步骤如下：
[0053]
步骤1，无人集群包含多个智能体，如图2所示，每个智能体均需要维护全局层、局部层、单机层态势信息，具体描述如下：
[0054]
1a)每个智能体均具有通信能力、信息共享能力；
[0055]
1b)全局层态势信息为该无人集群在执行任务过程中的总体态势信息，包含任务执行效能、无人集群任务执行能力、资源冗余度的信息；
[0056]
1c)局部层态势信息为该局部区域的态势信息，包含该局部区域内的任务执行效能、子无人集群任务执行能力、目标移动趋势、资源冗余度的信息；
[0057]
1d)单机层态势信息为本智能体的原始信息，包含定位、任务执行能力、所覆盖目标等信息；
[0058]
步骤2，局部区域内所有单机层态势信息共享到该局部区域临时信息中心节点，具体选区规则为：
[0059]
如图3所示，该局部区域临时信息中心节点由当前位于该区域通信拓扑中心的智能体担任，如果该智能体发生故障，可以由当前位于该区域通信拓扑次中心的智能体担任，以此类推。
[0060]
步骤3，局部临时中心节点进行信息萃取，形成该局部的局部层态势信息，并将局部层信息共享到该局部所有智能体，其中，信息萃取方式包含：统计、加权、分析预测等方式；
[0061]
步骤4，待所有局部区域完成步骤(2)-(3)后，将所有局部区域临时信息中心节点萃取的局部层信息共享到全局临时信息中心节点；
[0062]
步骤5，全局临时中心节点进行信息萃取，形成全局层态势信息，并将全局态势信息共享给本无人集群所有智能体，全局临时中心节点选取规则及信息萃取方式描述如下：
[0063]
5a)全局临时中心节点选取规则为：如图4所示，全局临时中心节点由所有局部临时通信节点所形成的通信拓扑中心的智能体担任，如果该智能体发生故障，可以由所有局部临时通信节点所形成的通信拓扑次中心的智能体担任，以此类推。
[0064]
5b)信息萃取方式为：统计、加权、分析预测等方式。其中，局部区域任务执行效能的计算方式为：
[0065][0066]
上式中，tee
l
表示本局部区域的任务执行效能，u
lnum
表示本局部区域的智能体数目，tei表示第i个智能体的任务执行能力,obj
lnum
表示本局部区域的覆盖目标数目；
[0067]
局部区域子无人集群任务执行能力的计算方式为：
[0068][0069]
上式中，te
l
表示本局部区域的任务执行能力，u
lnum
表示本局部区域的智能体数目，tei表示第i个智能体的任务执行能力；
[0070]
局部区域目标移动趋势的计算方式为：
[0071]
obj
ltrend
＝f(obj0，obj1，...，obj9)
[0072]
上式中，obj
ltrend
表示本局部区域的目标移动趋势，obj0表示当前时刻本局部区域所有目标的聚类中心，obj1表示前1个时刻本局部区域所有目标的聚类中心，以此类推，obj9表示前10个时刻本局部区域所有目标的聚类中心，f表示目标趋势预测函数，本例中采用长短时记忆网络(即lstm)；
[0073]
局部区域资源冗余度的计算方式为：
[0074][0075]
上式中，u
lre
表示本局部区域的资源冗余度，u
lnum
表示本局部区域的智能体数目，u
lenum
表示本局部区域执行任务的智能体数目；
[0076]
全局层任务执行效能的计算方式为：
[0077][0078]
上式中，tee表示全局任务执行效能，l表示局部区域数目，tee
l
表示第l个局部区域的任务执行效能；
[0079]
全局层无人集群任务执行能力的计算方式为：
[0080][0081]
上式中，te表示全局无人集群的任务执行能力，te
l
表示第l个局部区域的任务执行能力；
[0082]
全局层资源冗余度计算方式为：
[0083][0084]
上式中，u
re
表示全局资源冗余度，u
lre
表示第l个局部区域的资源冗余度。