基于多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作任務(wù)規(guī)劃的區(qū)域搜索與目標(biāo)圍捕問題研究

趙發(fā) 綦秀利 余曉晗 張所娟 李本凌

（陸軍工程大學(xué)指揮控制工程學(xué)院 江蘇省南京市 210000）

近年來(lái)無(wú)人機(jī)技術(shù)蓬勃發(fā)展，無(wú)論是在軍事領(lǐng)域還是在民用領(lǐng)域，都有著更加廣泛的應(yīng)用。在軍事上無(wú)人機(jī)成為執(zhí)行枯燥、惡劣和危險(xiǎn)任務(wù)的最佳選擇，是未來(lái)智能化、無(wú)人化作戰(zhàn)的重要手段之一。比如無(wú)人機(jī)應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng)偵察監(jiān)視、對(duì)地打擊、城市反恐以及戰(zhàn)場(chǎng)搜救等很多方面。在民用上，無(wú)人機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展逐漸改變了人們的生活方式以及工作方式。除了傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)電力巡檢、植保等領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)在搶險(xiǎn)救災(zāi)、人員搜救等方面也表現(xiàn)出色。

不論是在軍用還是民用領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)能夠執(zhí)行的各種任務(wù)中，搜索任務(wù)是目前無(wú)人機(jī)系統(tǒng)最具有優(yōu)勢(shì)的任務(wù)選擇。但是由于無(wú)人機(jī)的探測(cè)能力、機(jī)器載荷、續(xù)航時(shí)間等一些因素的限制,單架無(wú)人機(jī)難以完成復(fù)雜環(huán)境中的搜索、追蹤等任務(wù),越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景要求多無(wú)人機(jī)協(xié)同合作。為此本文針對(duì)未知區(qū)域搜索與目標(biāo)圍捕的復(fù)雜任務(wù)，提出一種基于“事件觸發(fā)—事件處理”機(jī)制的模型來(lái)解決多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作執(zhí)行任務(wù)的難題。

1 問題描述

多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作執(zhí)行任務(wù)是無(wú)人機(jī)未來(lái)發(fā)展的一個(gè)重要方向，本文通過構(gòu)建一個(gè)具體的“未知區(qū)域搜索與目標(biāo)圍捕”復(fù)雜任務(wù)來(lái)體現(xiàn)多無(wú)人機(jī)協(xié)作，并提出一種合理的解決方案、探索可行的多機(jī)自主協(xié)作實(shí)現(xiàn)方式。

假定如圖1所示的不規(guī)則區(qū)域?yàn)榇阉鲄^(qū)域，由于預(yù)先不知道未知區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)數(shù)量和目標(biāo)分布位置，所以需要讓多無(wú)人機(jī)執(zhí)行搜索任務(wù)時(shí)務(wù)必可以完全覆蓋整個(gè)未知區(qū)域。多架無(wú)人機(jī)需要對(duì)該區(qū)域進(jìn)行偵察搜索，確認(rèn)區(qū)域內(nèi)是否存在我們需要處理的目標(biāo)。未知區(qū)域存在目標(biāo)包括靜止目標(biāo)和移動(dòng)目標(biāo)兩類，對(duì)靜止目標(biāo)的處理需要獲取其信息（包括位置和性質(zhì)），對(duì)于移動(dòng)目標(biāo)處理需要多架無(wú)人機(jī)對(duì)其進(jìn)行圍捕（圍捕完成后目標(biāo)消失無(wú)人機(jī)可以繼續(xù)執(zhí)行其他任務(wù)）。無(wú)人機(jī)完成對(duì)未知區(qū)域的偵察搜索以及對(duì)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的正確處理，所有無(wú)人機(jī)返回出發(fā)點(diǎn)完成任務(wù)。本文主要的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作執(zhí)行任務(wù)，因此地形區(qū)域?qū)儆诶硐霠顟B(tài)，不會(huì)涉及復(fù)雜區(qū)域。同時(shí)，也不涉及無(wú)人機(jī)的避障及路徑規(guī)劃算法。

圖1：搜索、圍捕問題示意圖

2 構(gòu)建模型

基于多無(wú)人機(jī)協(xié)作的要求，以具體的未知區(qū)域搜索和目標(biāo)圍捕任務(wù)為背景，提出一種可以復(fù)用的多機(jī)自主協(xié)作解決方案。構(gòu)建基于“事件觸發(fā)—事件處理”機(jī)制的多機(jī)自主協(xié)作模型如圖2所示，提出這種模型框架的目的是為了簡(jiǎn)化無(wú)人機(jī)具體的執(zhí)行動(dòng)作代碼實(shí)現(xiàn)難度，以及提高多機(jī)自主協(xié)作的擴(kuò)展性、可以用于執(zhí)行更多類型的任務(wù)。

圖2：“事件觸發(fā)—事件處理”機(jī)制

首先初始狀態(tài)下，多無(wú)人機(jī)搜索和目標(biāo)圍捕任務(wù)觸發(fā)“搜索”事件，事件處理后無(wú)人機(jī)進(jìn)行未知區(qū)域搜索來(lái)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，或者無(wú)人機(jī)執(zhí)行其它任務(wù)時(shí)會(huì)有一個(gè)不同的“初始事件”。事件觸發(fā)機(jī)制，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是在所有無(wú)人機(jī)進(jìn)行動(dòng)作時(shí)，動(dòng)態(tài)獲取全局態(tài)勢(shì)，并且實(shí)時(shí)判斷是否觸發(fā)事件，如果觸發(fā)了事件，激活事件處理環(huán)節(jié)對(duì)事件進(jìn)行處理；如果沒有觸發(fā)事件，無(wú)人機(jī)就繼續(xù)執(zhí)行目前的動(dòng)作。事件觸發(fā)機(jī)制，重要的就是態(tài)勢(shì)獲取以及更新、觸發(fā)事件判斷條件的設(shè)置，這些保證了無(wú)人機(jī)需要執(zhí)行什么動(dòng)作來(lái)完成任務(wù)。

當(dāng)有一個(gè)事件輸入時(shí)，事件處理環(huán)節(jié)對(duì)該事件進(jìn)行處理。任務(wù)分配是處理事件的第一步，根據(jù)提前制定的規(guī)則池，給無(wú)人機(jī)分配任務(wù)來(lái)應(yīng)對(duì)這個(gè)事件；第二步是任務(wù)分解，基于SHOP 任務(wù)規(guī)劃方法，對(duì)無(wú)人機(jī)分配的任務(wù)進(jìn)行分解，達(dá)到簡(jiǎn)化執(zhí)行函數(shù)的目的；最后一步是任務(wù)執(zhí)行，每架無(wú)人機(jī)根據(jù)任務(wù)分解產(chǎn)生的原子任務(wù)序列，調(diào)用執(zhí)行函數(shù)庫(kù)中的執(zhí)行函數(shù)，無(wú)人機(jī)進(jìn)行相應(yīng)的動(dòng)作。

3 事件觸發(fā)機(jī)制

事件觸發(fā)機(jī)制是無(wú)人機(jī)處理特定情況的方法，而這些特定情況一般是由未知信息和不確定環(huán)境引起的，因此需要構(gòu)建全局態(tài)勢(shì)信息?；谔幚聿淮_定信息的這個(gè)大要求，態(tài)勢(shì)的更新有可能會(huì)導(dǎo)致事件觸發(fā)。因此設(shè)置合適的全局態(tài)勢(shì)信息就會(huì)顯得尤為重要，態(tài)勢(shì)信息不僅僅是觸發(fā)事件的前提條件，同時(shí)態(tài)勢(shì)信息也是后續(xù)進(jìn)行事件處理的必要前提條件。

在初始狀態(tài)下，觸發(fā)“搜索”事件，事件處理后無(wú)人機(jī)都進(jìn)行動(dòng)作。態(tài)勢(shì)信息在無(wú)人機(jī)執(zhí)行具體動(dòng)作過程中不斷進(jìn)行更新，實(shí)時(shí)判斷是否觸發(fā)了一個(gè)事件。事件觸發(fā)前提條件設(shè)置的要求就是出現(xiàn)一種特定的情況觸發(fā)一個(gè)事件，否則不觸發(fā)事件。例如，當(dāng)有無(wú)人機(jī)發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)時(shí)（也就是態(tài)勢(shì)信息中發(fā)現(xiàn)目標(biāo)信息變化時(shí)），觸發(fā)一個(gè)“圍捕”的事件；移動(dòng)目標(biāo)被圍捕后，觸發(fā)“搜索”事件。其余的幾種事件觸發(fā)情況如圖3所示，事件觸發(fā)機(jī)制的作用是保證無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)過程中觸發(fā)事件就會(huì)重新進(jìn)行一次規(guī)劃，給無(wú)人機(jī)重新制定需要執(zhí)行的具體動(dòng)作，這種任務(wù)重規(guī)劃就是“事件觸發(fā)—事件處理”機(jī)制。這樣就可以正確處理無(wú)人機(jī)發(fā)現(xiàn)的各種情況，同樣可以實(shí)時(shí)處理隨著態(tài)勢(shì)不斷變化的情況，用來(lái)實(shí)現(xiàn)自主協(xié)同。

圖3：事件觸發(fā)機(jī)制

同時(shí)事件觸發(fā)機(jī)制還可以提供優(yōu)秀的可擴(kuò)展性，目前定義了可能出現(xiàn)的比較常見的情況以及會(huì)觸發(fā)的事件，用來(lái)驗(yàn)證方法的可行性。如果有更加復(fù)雜的情況發(fā)生，可以添加相應(yīng)的事件，后續(xù)寫好事件處理的相關(guān)內(nèi)容就可以了。由于模塊相對(duì)比較獨(dú)立，事件的觸發(fā)以及處理對(duì)前面的內(nèi)容是沒有較大影響的，添加事件就會(huì)比較方便。

4 事件處理環(huán)節(jié)

當(dāng)滿足條件觸發(fā)一個(gè)事件后，就需要對(duì)該事件進(jìn)行處理，事件處理的目的是使無(wú)人機(jī)具備重新規(guī)劃任務(wù)的能力，并且規(guī)劃任務(wù)后可以繼續(xù)正確進(jìn)行行動(dòng)來(lái)完成任務(wù)。事件處理的過程可以分為三步：首先是任務(wù)分配，目的是通過給幾架無(wú)人機(jī)分配固定的一些任務(wù)，來(lái)處理引起態(tài)勢(shì)變化觸發(fā)事件的情況，消除這種情況，使其不能繼續(xù)觸發(fā)事件；第二步是任務(wù)分解，通過把每架無(wú)人機(jī)分配的任務(wù)進(jìn)行分解，來(lái)減低無(wú)人機(jī)具體任務(wù)執(zhí)行函數(shù)的編寫復(fù)雜度，同時(shí)也是提高代碼復(fù)用性；最后就是任務(wù)執(zhí)行，無(wú)人機(jī)執(zhí)行具體的動(dòng)作的過程，通過對(duì)無(wú)人機(jī)動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)庫(kù)的調(diào)用來(lái)實(shí)現(xiàn)具體的無(wú)人機(jī)動(dòng)作。

4.1 任務(wù)分配

任務(wù)分配本質(zhì)上就是通過制定任務(wù)分配的規(guī)則，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)觸發(fā)的事件處理。任務(wù)分配是事件處理最重要的一環(huán)，后續(xù)兩步都是在任務(wù)分配的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。針對(duì)觸發(fā)的不同事件來(lái)制定任務(wù)分配規(guī)則，以“圍捕”事件為例來(lái)說(shuō)明如何制定規(guī)則池：

無(wú)人機(jī)搜索過程中發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)觸發(fā)“圍捕”事件，需要多架無(wú)人機(jī)協(xié)作才能實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的圍捕，對(duì)無(wú)人機(jī)任務(wù)分配的原則是：發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)的無(wú)人機(jī)負(fù)責(zé)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤（track）；判斷目標(biāo)距離其余無(wú)人機(jī)的距離，距離近的兩架（假定圍捕一個(gè)移動(dòng)目標(biāo)需要三架無(wú)人機(jī)配合才能實(shí)現(xiàn)）無(wú)人機(jī)來(lái)協(xié)助圍捕（round）；其余的無(wú)人機(jī)執(zhí)行的任務(wù)不變。

總體來(lái)說(shuō)，事件處理實(shí)質(zhì)上就是輸入一個(gè)事件，通過規(guī)則池中制定的任務(wù)分配規(guī)則給無(wú)人機(jī)分配任務(wù)，輸出任務(wù)列表。對(duì)應(yīng)觸發(fā)的5 個(gè)事件，整體的框架和規(guī)則池如圖4所示，因?yàn)槿蝿?wù)分配規(guī)則的不一樣，輸出的任務(wù)列表任務(wù)數(shù)量也不一定，但為了使得任務(wù)分配的結(jié)果有序并且合理，最終分配給每架無(wú)人機(jī)的任務(wù)都只會(huì)有5 種，包括：搜索（search）、跟蹤（track）、圍捕（round）、等待（wait）、返回（return_land）。

圖4：任務(wù)分配實(shí)現(xiàn)過程

當(dāng)事件比較少、規(guī)則不太復(fù)雜的情況下，這種構(gòu)建規(guī)則池進(jìn)行任務(wù)分配的方法就會(huì)比較適用；但如果問題比較復(fù)雜、無(wú)人機(jī)數(shù)量增加，并且任務(wù)也不僅僅只有5 個(gè)的時(shí)候，使用規(guī)則池的方法就不適用了，需要用到更好的任務(wù)分配方法。目前有一些學(xué)者對(duì)該問題進(jìn)行了研究，如文獻(xiàn)中韓慶田提出的基于改進(jìn)PSO 的多UAV 協(xié)同任務(wù)分配方案；文獻(xiàn)中吳玲、張朱峰和吳威提出的基于分布式約束優(yōu)化的多UAV 協(xié)同任務(wù)分配方式。

4.2 任務(wù)分解

事件處理的第二步就是任務(wù)分解，任務(wù)分配階段給每架無(wú)人機(jī)分配的任務(wù)不僅有原子任務(wù)還會(huì)有復(fù)合任務(wù)。對(duì)于無(wú)人機(jī)動(dòng)作執(zhí)行來(lái)說(shuō)，原子任務(wù)就對(duì)應(yīng)一個(gè)無(wú)人機(jī)的簡(jiǎn)單動(dòng)作，可以直接寫無(wú)人機(jī)的動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)，而復(fù)合任務(wù)就是比較復(fù)雜的、無(wú)法編寫執(zhí)行函數(shù)的任務(wù)，無(wú)人機(jī)不能直接執(zhí)行這樣的任務(wù)，對(duì)于這樣的任務(wù)就需要通過智能規(guī)劃方法進(jìn)行任務(wù)分解。

圖5：領(lǐng)域知識(shí)的內(nèi)部關(guān)系示意圖

SHOP（Simple Hierarchical Ordered Planner，簡(jiǎn)單層次順序規(guī)劃）是一種可用的HTN 智能規(guī)劃方法，由于本文代碼實(shí)現(xiàn)以Python 語(yǔ)言為主并且SHOP 也提供了基于Python 語(yǔ)言的Pyhop 版本，因此本文利用SHOP 規(guī)劃方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)每架無(wú)人機(jī)分配的任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃分解?；赟HOP規(guī)劃方法，根據(jù)原始任務(wù)和領(lǐng)域知識(shí)，可以生成一個(gè)由原子任務(wù)組成的計(jì)劃序列。原始任務(wù)就是無(wú)人機(jī)需要執(zhí)行的一個(gè)或一組任務(wù)（本文就是任務(wù)分配的結(jié)果）。領(lǐng)域知識(shí)是用來(lái)描述整個(gè)任務(wù)層次結(jié)構(gòu)的，是原子任務(wù)、復(fù)合任務(wù)分解方法以及其他信息組成的集合，也是人對(duì)一個(gè)任務(wù)分解方式的理解的算法表達(dá)。

圖6是本文構(gòu)建的領(lǐng)域知識(shí)中原子任務(wù)和復(fù)合任務(wù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系示意圖。其中包括6 個(gè)原子任務(wù)（矩形表示），另外單獨(dú)還有原子任務(wù)等待；5 個(gè)復(fù)合任務(wù)（圓角矩形表示）；橢圓代表復(fù)合任務(wù)分解使用的方法。其他各種信息，常用的如輔助函數(shù)的定義，用于推斷世界狀態(tài)中沒有明確提到的條件，本文中主要用輔助函數(shù)推理無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)任務(wù)的目標(biāo)點(diǎn)這些信息。任務(wù)分解實(shí)質(zhì)上就是分別輸入給每架無(wú)人機(jī)分配任務(wù)產(chǎn)生的任務(wù)列表，通過SHOP 規(guī)劃方法將任務(wù)進(jìn)行分解，輸出原子任務(wù)序列。

圖6：Gazebo 搭建的仿真環(huán)境

4.3 任務(wù)執(zhí)行

任務(wù)的完成是在任務(wù)執(zhí)行階段實(shí)現(xiàn)的，事件處理的結(jié)果就是產(chǎn)生對(duì)應(yīng)每架無(wú)人機(jī)的原子任務(wù)序列后，無(wú)人機(jī)執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作的過程。動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)對(duì)應(yīng)任務(wù)分解階段領(lǐng)域知識(shí)中的原子任務(wù)，因此對(duì)應(yīng)7 個(gè)原子任務(wù)，動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)庫(kù)就會(huì)包括解鎖起飛（arm_takeoff）、降落（land_disarm）、移動(dòng)（move）、搜索目標(biāo)（search_target）、跟蹤目標(biāo)（track_target）、圍捕目標(biāo)（track_target）、等待（wait）這7 個(gè)無(wú)人機(jī)動(dòng)作的動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)。建立原子任務(wù)對(duì)應(yīng)的通用動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)庫(kù)，動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)對(duì)于每架無(wú)人機(jī)都是一樣的，可以進(jìn)行復(fù)用，調(diào)用過程中，獲取對(duì)應(yīng)的參數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)不同無(wú)人機(jī)執(zhí)行需要的具體動(dòng)作。

動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是在一定的前提條件下，無(wú)人機(jī)機(jī)載電腦通過ROS（Robot Operating System，機(jī)器人操作系統(tǒng)）發(fā)布話題信息，比如解鎖起飛就是發(fā)布解鎖的話題和起飛的話題，無(wú)人機(jī)飛行控制器訂閱到該話題后，無(wú)人機(jī)就會(huì)執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。每一個(gè)動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)，都會(huì)有一個(gè)無(wú)人機(jī)的判斷過程，滿足條件后才會(huì)執(zhí)行該函數(shù)。并且為保證無(wú)人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)過程中的安全，無(wú)人機(jī)判斷不具備執(zhí)行下一個(gè)動(dòng)作的條件，會(huì)繼續(xù)保持上一個(gè)動(dòng)作的執(zhí)行，并且在丟失信號(hào)的情況下執(zhí)行返回的動(dòng)作。

5 實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

采用用阿木實(shí)驗(yàn)室的無(wú)人機(jī)開源項(xiàng)目Prometheus作為多無(wú)人機(jī)的基礎(chǔ)控制程序框架，通過Gazebo 搭建需要的仿真環(huán)境如圖6所示，構(gòu)建的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ桶ㄋ募軒z像頭的無(wú)人機(jī)、無(wú)人機(jī)起飛點(diǎn)、未知區(qū)域等要素。為方便描述未知區(qū)域，假定未知區(qū)域?yàn)榫匦螀^(qū)域開展實(shí)驗(yàn)，以無(wú)人機(jī)起飛點(diǎn)作為三維坐標(biāo)原點(diǎn)，構(gòu)建三維坐標(biāo)系。用(Xmin,Xmax,Ymin,Ymax)表示矩形區(qū)域范圍，則未知區(qū)域坐標(biāo)為(10,50,10,50)。未知區(qū)域內(nèi)存在1 個(gè)移動(dòng)目標(biāo)和3 個(gè)靜止目標(biāo)。由于本文的研究重點(diǎn)是多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作執(zhí)行任務(wù)模型的實(shí)現(xiàn)，但無(wú)人機(jī)動(dòng)作的執(zhí)行過程會(huì)影響測(cè)試結(jié)果，故簡(jiǎn)化動(dòng)作執(zhí)行函數(shù)。采用無(wú)人機(jī)識(shí)別二維碼來(lái)代替目標(biāo)識(shí)別，無(wú)人機(jī)識(shí)別到指定二維碼就認(rèn)為搜索到了特定目標(biāo)。其中代表移動(dòng)目標(biāo)的二維碼編號(hào)11，坐標(biāo)為(13,22,0.01)，移動(dòng)二維碼移動(dòng)軌跡為圓形，并且添加了圍捕成功后該移動(dòng)二維碼消失的設(shè)置；代表3個(gè)靜止目標(biāo)的二維碼，編號(hào)1 坐標(biāo)為(13,37,0.01)、編號(hào)2 坐標(biāo)(37,28,0.01)、編號(hào)3 坐標(biāo)(47,47,0.01)。

因此多無(wú)人機(jī)未知區(qū)域自主協(xié)作搜索和目標(biāo)圍捕任務(wù)，可以簡(jiǎn)化為四架無(wú)人機(jī)在未知區(qū)域內(nèi)搜索識(shí)別11號(hào)二維碼，無(wú)人機(jī)在搜索到區(qū)域內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)（即11 號(hào)二維碼）后會(huì)有三架無(wú)人機(jī)協(xié)同執(zhí)行圍捕任務(wù)，并且無(wú)人機(jī)要快速搜索完成所有的未知區(qū)域，找到區(qū)域內(nèi)所有靜止目標(biāo)，并回傳靜止目標(biāo)的二維碼編號(hào)和坐標(biāo)位置。搜索完成未知區(qū)域后，就返回降落點(diǎn)，完成此次任務(wù)。

5.2 仿真結(jié)果

仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，任務(wù)執(zhí)行過程中無(wú)人機(jī)能夠正確發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)并且三架無(wú)人機(jī)對(duì)其進(jìn)行圍捕直到移動(dòng)目標(biāo)消失；發(fā)現(xiàn)所有靜止目標(biāo)并且回傳目標(biāo)信息；并且能夠?qū)崿F(xiàn)快速搜索未知區(qū)域的目標(biāo)（未知區(qū)域大于特定值時(shí)，先完成搜索的無(wú)人機(jī)幫助搜索）。下面展示無(wú)人機(jī)完成任務(wù)的結(jié)果，以及所有無(wú)人機(jī)動(dòng)作和終端打印的信息：

搜索發(fā)現(xiàn)靜止目標(biāo)處理：無(wú)人機(jī)在搜索過程中，1 號(hào)、2號(hào)、4號(hào)無(wú)人機(jī)均搜索發(fā)現(xiàn)了1個(gè)靜止目標(biāo)并且回傳了信息。圖7是無(wú)人機(jī)1 號(hào)發(fā)現(xiàn)靜止目標(biāo)，終端打印二維碼的具體信息。通過終端打印的消息可以看出，無(wú)人機(jī)1 號(hào)發(fā)現(xiàn)了靜止目標(biāo)，并且回傳了二維碼信息。對(duì)比仿真環(huán)境中靜止目標(biāo)的二維碼編號(hào)和真實(shí)位置坐標(biāo)（編號(hào)1 坐標(biāo)為(13,37,0.01)），無(wú)人機(jī)正確識(shí)別并回傳了靜止目標(biāo)二維碼編號(hào)和坐標(biāo)。同樣，無(wú)人機(jī)2號(hào)、4號(hào)都可以正確發(fā)現(xiàn)目標(biāo)二維碼，在此不做展示。

圖7：無(wú)人機(jī)1 號(hào)發(fā)現(xiàn)靜止目標(biāo)

搜索發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)處理：無(wú)人機(jī)3 號(hào)在搜索過程中發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)，事件處理結(jié)果是：發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo)的無(wú)人機(jī)3 號(hào)負(fù)責(zé)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤（track）；經(jīng)過判斷移動(dòng)目標(biāo)距離其余無(wú)人機(jī)的距離，無(wú)人機(jī)1 號(hào)、無(wú)人機(jī)2 號(hào)距離比較近，執(zhí)行圍捕（round）任務(wù)。動(dòng)作執(zhí)行過程中，三架無(wú)人機(jī)對(duì)移動(dòng)二維碼進(jìn)行圍捕，圍捕成功后發(fā)現(xiàn)移動(dòng)二維碼消失。圖8顯示的是三架無(wú)人機(jī)正在圍捕目標(biāo)。

圖8：無(wú)人機(jī)正在圍捕目標(biāo)

多機(jī)協(xié)作實(shí)現(xiàn)：多無(wú)人機(jī)的協(xié)作主要體現(xiàn)在空間域的多機(jī)協(xié)作和多實(shí)體之間的協(xié)作。空間域的多機(jī)協(xié)作，主要就是初始事件規(guī)劃搜索路徑以及搜索區(qū)域。圖9展示的是給四架無(wú)人機(jī)規(guī)劃的搜索區(qū)域。

圖9：四架無(wú)人機(jī)正在搜索

對(duì)于多實(shí)體協(xié)作來(lái)說(shuō)，移動(dòng)目標(biāo)可以正確發(fā)現(xiàn)處理；還有幫助搜索方面，無(wú)人機(jī)4 號(hào)首先完成區(qū)域搜索，進(jìn)行等待。判斷無(wú)人機(jī)1 號(hào)剩余搜索面積最大，并且大于8（需要幫助），無(wú)人機(jī)4 號(hào)飛到無(wú)人機(jī)1 號(hào)的搜索區(qū)域幫助搜索，搜索區(qū)域是1 號(hào)無(wú)人機(jī)剩余區(qū)域的后面一半。圖10顯示的是無(wú)人機(jī)4 號(hào)在無(wú)人機(jī)1 號(hào)的搜索區(qū)域進(jìn)行搜索。

圖10：無(wú)人機(jī)4 號(hào)幫助搜索

6 總結(jié)

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的不斷成熟，無(wú)人機(jī)在軍事偵察和打擊，災(zāi)難搜救現(xiàn)場(chǎng)，地質(zhì)勘探等領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用。采用多無(wú)人機(jī)對(duì)未知區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)搜索是目前無(wú)人機(jī)發(fā)展的主要方向之一。因此，本文提出一種多無(wú)人機(jī)自主協(xié)同執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的解決方案，主要工作包括：描述了未知區(qū)域搜索與目標(biāo)圍捕復(fù)雜任務(wù)的具體要求，進(jìn)而根據(jù)無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)過程構(gòu)建了基于“事件觸發(fā)—事件處理”機(jī)制的模型框架；詳細(xì)闡述了事件觸發(fā)機(jī)制運(yùn)行過程和事件處理環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)方式；通過在仿真環(huán)境中測(cè)試，驗(yàn)證了本文提出的“事件觸發(fā)—事件處理”模型可以有效解決多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作執(zhí)行任務(wù)的問題。

同時(shí)利用本文方法實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)自主協(xié)作執(zhí)行任務(wù)也體現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢(shì)，具體表現(xiàn)為：對(duì)比一架無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)，節(jié)省時(shí)間成本；利用事件觸發(fā)機(jī)制，協(xié)作搜索節(jié)約資源和時(shí)間，不會(huì)出現(xiàn)一次規(guī)劃一架無(wú)人機(jī)搜索完成浪費(fèi)資源的情況發(fā)生；“事件觸發(fā)—事件處理”機(jī)制提供了優(yōu)秀的可擴(kuò)展性，目前僅定義了可能出現(xiàn)的比較常見的情況以及會(huì)觸發(fā)的事件，擴(kuò)展性可以在后續(xù)應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的情況。