本发明涉及无人系统应用，面向无人飞行器、无人水面航行器、无人水下航行器和无人地面车辆等多类别无人系统的任务分配，提高无人集群在协同处理大规模复杂任务集的优化能力，具体是一种面向无人集群的分层任务规划方法。
背景技术：
1、当前，新型的无人系统具有长运行时间、自主感知、协同通信、部分自主决策、模块化携带多种载荷等功能，在未来智能作战领域将起到“规则改变者”的角色。为了充分发挥无人系统的作战能力，应用中将多个无人系统组成的无人集群(也有的称为蜂群、无人编队或无人网络)协同地完成任务可以大幅度提升集群任务执行效能。
2、当无人集群需要再一次行动中处理解决多个任务，就需要对执行任务的个体进行分配与执行顺序安排，也就是任务规划工作。传统的任务规划是由操作人手动或在电子计算机协助下完成的。但是面向无人集群的任务规划，由于无人集群数量巨大，任务规模大、约束复杂，无法简单的完成任务规划工作，因此开发高效的任务规划算法显得是否必要。
3、无人集群的任务规划问题可以建模为一个车辆路径问题(vehicle routingproblem)，也就是为每一个无人系统设计好一个任务执行顺序，无人系统按照顺序运动到目标点完成任务，并回收到终点的过程。但是，车辆路径问题是一个np难问题，问题的处理难度随着无人系统数量、任务数量、约束数量的增加而指数级增加，因此大规模的无人集群任务规划具有极大的难度与挑战。
4、中国专利文献cn110889625a公开了一种用于蜂群无人机系统的任务规划方法，综合考虑多种约束确定模型的约束条件，通过禁忌搜索算法对模型进行求解。中国专利文献cn116542468a公开了一种无人机集群任务规划方法，利用协作演化模型，对所述无人机集群任务规划的目标函数集进行求解。但是，这两个方案是对所有的无人系统一次性建模优化，当问题规模巨大时计算用时、存储空间占用都非常大，不利于无人集群任务规划的应用。
5、因此，鉴于当前存在的问题，有必要研究一种可以化简并高效求解无人集群任务规划问题的方法。
技术实现思路
1、本发明基于算法原理中的“分治”思想对无人集群任务规划问题进行分解化简，根据成员关系将无人划分为一个具有层次结构的树状集群结构，下层编队作为成员加入到上层编队中，通过任务分配模型将任务分配给不同层级的编队，之后分层地从底到顶层进行任务规划，以此实现对问题的分解、优化与融合。
2、基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，方法的步骤包括：
3、s1、任务预分配：根据无人系统载荷携带能力、任务所需载荷数量建立任务预分配模型，优化计算完成任务所需无人系统的类型与数量；
4、s2、构建成员关系：根据无人系统型号、初始位置、载荷能力、任务执行能力，将一组任务相同或相似的无人系统组成小编队，并将多个小编队作为子成员组成大编队，最终构建具有层次树状结构的无人系统集群；
5、s3、分层任务规划建模求解：根据成员关系与任务预分配方案，从成员关系底层的小编队开始构建任务规划模型并求解，将任务规划结果提交给它的上层编队作为初始方案并进一步形成更大编队的任务规划模型，分层地从底到顶层进行任务规划模型的建模与求解直到所有的任务规划方案都完成。
6、所述任务分配整数规划模型的优化目标为最小化完成任务所需的无人系统数量，所考虑的约束条件为任务载荷约束，优化结果为完成每个任务所需无人系统的类型与数量；如果该优化模型无解，则说明资源不足以完成任务，直接返回报错；所述预分配整数规划模型的表达式为：
7、
8、
9、
10、其中zij表示第i个任务所需要的第j种无人系统数量，nit表示完成第i个任务所需第t种载荷的数量信息，mjt表示每个第j种无人系统携带第t种载荷的数量信息，ej为第j种无人系统总数信息。
11、根据无人系统相似性与任务需求构建无人集群成员关系，包括采用手动或自动方式创建成员关系：
12、手动构建成员关系：
13、s21、将载荷相同或相似、出发点相同的无人系统组成的小编队；
14、s22、从某个的任务开始，按照任务对无人系统的需求将一组小编队组成上一级编队，每个小编队都是上一级编队的成员，并将任务分配给这个编队；
15、s23、如果有还未分配任务的小编队则优先利用，如果未分配任务的无人系统不足以满足任务，则从已经安排任务的编队中选择任务最少的，加入新的小编队后检查是否满足任务需求，如果满足则将小编队加入成为其成员，并将任务分配给这个编队，如果不满足则选择下一个编队；
16、s24、如果没有未分配任务的小编队但仍有任务未分配，则组合现有编队资源，选择无人系统数量最少的几个编队组成新编队，并将任务分配给这个新编队，直到所有的任务分配完毕；
17、自动创建成员关系：
18、s25、如果编队与任务复杂，不能通过手动创建成员关系，构建成员关系辅助决策模型辅助构建成员关系，其表达式如下，
19、
20、
21、其中sik＝1表示第i个任务分配给包含第k个子编队的无人集群，ckj表示第k个子编队包含第j种无人系统的数量，zij是预分配整数规划模型得到的第i个任务所需要的第j种无人系统数量；
22、s26、成员关系辅助决策模型得到的最优解sik*中，如果存在一个任务i使得sik1*与sik2*都为1，则这两个子编队都从属于一个上层编队中，则从si·*中1最少的行开始构建成员关系。
23、一个编队的任务规划混合整数模型建模原则包括：
24、s41、所述混合整数模型包括编队内所有子成员编队的无人系统总和；所规划的任务包括分配给所有子成员编队任务总和加上分配给此编队的任务；
25、s42、所述混合整数规划模型的约束包括但不限于：
26、完整性约束，每一个任务都应该至少分配给一个无人系统，且任务路径形成回路；
27、速度约束，无人系统速度满足阈值范围；
28、类型约束，分配给的无人系统类型符合任务预分配的数量要求；
29、开放时间约束，任务开始时间应该在任务最早开始时间与最晚开始时间之间；
30、电能约束，无人系统所消耗的电能不能超过其最大电能储备；
31、任务顺序约束，任务执行的顺序要求；
32、载荷约束，任务所需和所消耗的载荷数量满足需要；
33、编队运动约束，如果两个无人系统都需要从一个点运动至另一个点，则需要编队运动，编队运动中的速度一致；
34、子回路消除约束，避免路径出现不从起点出发的路径子回路，同时避免两个无人系统在同一点位互相等待的死锁现象；
35、冻结约束，对于子成员编队得到的任务优化解y·k*，在规划中冻结不做修改；
36、s43、如果编队包含子成员编队，利用先计算得到的子成员编队任务规划的优化解作为本编队规划模型的初始解，求解开始阶段检查初始解是否可行和完整，如果可行且完整则直接返回为最终优化解而不必进一步模型求解；
37、s44、如果编队任务规划模型求解过程中无可行解，则将分配给本编队递交给它的上级编队，此时不返回优化解作为上级编队的初始解。
38、一个编队的任务规划混合整数模型目标函数包括：总任务运动距离、最大运动距离、总等待时间、最大等待时间、最大完成时间与加权目标，优化方向为最小化；且采用上述任意一个目标函数或加权目标函数；
39、所述总任务运动距离目标的表达式为：
40、
41、最大运动距离的表达式为：
42、
43、总等待时间的表达式为：
44、totalwait_time＝∑i,ksti-artik；
45、其中artik表示第k个无人系统到达任务i的时间，sti表示任务i的开始时间，其计算方式为
46、
47、
48、
49、
50、
51、最大等待时间的表达式为：
52、
53、最大完成时间的表达式为：
54、
55、加权目标的表达式为：
56、
57、w1至w5表示每一个子目标的权重。
58、包含的约束表达式如下；
59、完整性约束：
60、
61、
62、
63、
64、
65、速度约束：
66、
67、类型约束：
68、
69、开放时间约束：
70、
71、
72、电能约束：
73、
74、任务顺序约束：
75、
76、
77、载荷约束：
78、
79、
80、
81、表示可消耗载荷的序号；
82、编队运动约束：
83、
84、
85、子回路消除约束：
86、
87、
88、其中xij表示执行完任务i后执行任务j，ui为连续型辅助决策变量，可以理解为第i个任务的势，无人系统都是从势较小的任务出发运动至势较大的任务；
89、冻结约束：
90、属于子成员编队,属于分配给子成员编队的任务,
91、其中yik*为子成员编队任务规划时得到的优化解。
92、一个编队的任务规划混合整数模型建模用到的变量如下：
93、优化模型目标的表达式为其中，
94、表示第k个无人系统在执行完任务i后执行任务j，x0ik表示第k个无人系统从起点运动至任务点i，xi0k表示第k个无人系统从任务点i返回至终点(0-1决策变量)；
95、yik表示第k个无人系统分配执行任务i(0-1决策变量)；
96、vijk表示第k个无人系统从任务i到任务j之间的运动的速度，v0ik表示第k个无人系统从起点运动至任务点i的速度，vi0k表示第k个无人系统从任务点i返回至终点的速度(连续决策变量)；
97、sikt表示第k个无人系统在任务i中消耗的载荷t的数量(整数决策变量)；
98、表示第k1和k2个无人系统在从任务i到任务j之间编队运动(0-1决策变量)；
99、用到的变量信息如下：
100、dij表示第i个任务点到第j个任务点之间的距离，d0i表示从起点到第i个任务点的距离，di0表示从第i个任务点到终点的距离，为了区分任务点i与包括起始点的地点集合，后者用表示；
101、fti表示任务i的完成时间；
102、rik表示第k个无人系统完成任务i所需的时间；
103、vk_min，vk_max表示第k个无人系统的最小和最大速度；
104、bkz表示第k个无人系统是否属于类型z；
105、piz表示第i个任务需要类型z无人系统的数量；
106、eoti表示第i个任务最早的开始时间；
107、loti表示第i个任务最晚的开始时间；
108、ek表示第k个无人系统的最大电能储备；
109、eik第k个无人系统执行任务i需要的电能；
110、ck表示第k个无人系统在运动中每单位时间单位速度所消耗的电能；
111、qij表示第i个任务应该在第j个任务开始之前完成；
112、tqij表示完成第i个任务后应立即执行第j个任务；
113、skt表示第k个无人系统携带载荷t的数量；
114、dit表示第i个任务所需载荷t的数量；
115、cit表示第i个任务所消耗载荷t的数量。
116、预分配整数规划模型、成员关系辅助决策模型和任务规划混合整数模型，具体求解方法包括使用商用混合整数规划软件进行求解，自行开发或调用各类启发式、元启发式求解算法。
117、所述载荷能力为无人系统能携带指定类型的载荷的数量；载荷例如视觉传感器、喷洒设备等作业负载，任务执行能力为无人系统能搭载载荷执行飞行任务所需的航程、速度与电能。
118、与现有技术相比，本发明可以获得包括以下技术效果：
119、本发明将无人集群分解化简为多层级编队，每个底层编队只负责规划小部分任务，减少了问题的规模，对于上层编队可以重复利用子成员编队的规划结果作为约束与初始方案，加快了计算速度，减少计算所需存储空间，满足无人机群大规模任务规划的需求。
1.基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：
2.如权利要求1所述基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，所述任务分配整数规划模型的优化目标为最小化完成任务所需的无人系统数量，所考虑的约束条件为任务载荷约束，优化结果为完成每个任务所需无人系统的类型与数量；如果该优化模型无解，则说明资源不足以完成任务，直接返回报错；所述预分配整数规划模型的表达式为：
3.如权利要求1所述基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，根据无人系统相似性与任务需求构建无人集群成员关系，包括采用手动或自动方式创建成员关系：
4.如权利要求2所述基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，一个编队的任务规划混合整数模型建模原则包括：
5.如权利要求4所述的基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，一个编队的任务规划混合整数模型目标函数包括：总任务运动距离、最大运动距离、总等待时间、最大等待时间、最大完成时间与加权目标，优化方向为最小化；且采用上述任意一个目标函数或加权目标函数；
6.如权利要求4所述的基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，包含的约束表达式如下；
7.如权利要求4-6任意一项所述的基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，一个编队的任务规划混合整数模型建模用到的变量如下：
8.根据权利要求2、3、4任意一项所述的基于成员关系的无人系统集群分层任务规划方法，其特征在于，预分配整数规划模型、成员关系辅助决策模型和任务规划混合整数模型，具体求解方法包括使用商用混合整数规划软件进行求解，自行开发或调用各类启发式、元启发式求解算法。
