【任务分配】基于多智能体计算无人机UAV与无人水面艇USV协同完成任务的综合成本附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在海洋监测、搜救救援、岛礁测绘等复杂任务场景中，单一智能体（如仅用 UAV 或 USV）存在明显能力局限：UAV 虽具备快速机动、广域覆盖优势，但续航短（通常 1~2 小时）、载荷有限；USV 虽续航长（可达数天）、可搭载重型设备，但机动性差（速度通常＜10m/s）、受地形限制大。通过 UAV 与 USV 多智能体协同，可实现 “空中 - 水面” 能力互补，但核心挑战在于综合成本的合理分配—— 需在任务需求（如覆盖范围、精度、时效）约束下，量化 UAV 与 USV 的能耗、时间、资源成本，通过多智能体计算优化成本分配比例，确保协同任务 “高效完成且总成本最低”。

本文基于多智能体系统（MAS）的分布式计算框架，构建 UAV-USV 协同任务的综合成本模型，明确成本构成维度与量化方法，设计 “任务拆解 - 成本评估 - 动态分配” 三步流程，结合贪心优化算法实现成本最优分配，为多智能体协同任务规划提供决策支撑。

一、UAV-USV 协同任务的场景与需求拆解

（一）典型协同任务场景

UAV 与 USV 的协同优势在海洋相关任务中尤为突出，典型场景包括：

1. 海洋搜救任务：USV 作为 “移动基站”，携带搜救设备（如声呐、救生圈）在目标海域巡航；UAV 搭载高清相机与红外传感器，快速扫描大范围海域，发现遇险目标后引导 USV 精准救援；

1. 岛礁测绘任务：USV 沿岛礁周边航行，测量水下地形与海岸线数据；UAV 对岛礁陆域进行航拍，获取地表高程与植被分布数据，二者数据融合生成完整测绘成果；

1. 环境监测任务：USV 搭载水质传感器，采集海水温度、盐度、污染物浓度等数据；UAV 监测海面油膜、赤潮等大范围污染现象，定位污染源头后引导 USV 定点采样。

（二）任务需求拆解与智能体能力匹配

协同任务需按 “能力 - 需求” 匹配原则拆解为子任务，分配给 UAV 或 USV 执行，避免资源浪费与能力错配。以海洋搜救任务为例，任务拆解与分配逻辑如下：

子任务类型	核心需求	能力匹配（UAV/USV）	分配依据
目标区域快速扫描	广域覆盖（＞10km²）、高时效（＜30min）	UAV	UAV 速度快（＞20m/s），可快速覆盖大范围海域
目标精准定位	定位精度（＜10m）、实时通信	UAV+USV 协同	UAV 提供初步定位，USV 通过近距离测量修正
救援物资投放	载荷能力（＞5kg）、续航（＞2h）	USV	USV 续航长、载荷大，可携带多份救援物资
遇险人员转移	稳定平台、抗风浪能力	USV	USV 具备水面航行稳定性，可安全转移人员

（三）协同任务的约束条件

成本分配需在以下约束下进行，确保任务可行性与安全性：

1. 时间约束：总任务时长≤截止时间（如搜救任务需在 2 小时内完成，避免遇险人员失温）；

1. 能耗约束：UAV/USV 的能耗≤最大续航（如 UAV 剩余电量需支持返程，避免失联）；

1. 精度约束：子任务执行精度≥需求阈值（如定位精度≤10m，否则 USV 无法找到目标）；

1. 通信约束：UAV 与 USV 的通信距离≤最大通信半径（如视距通信≤5km，需保持协同距离）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    v = x(6);

    Ts1 = norm(SurSet(1,:) - X1)/us;

    Ts2 = norm(X2 - SurSet(2,:))/us;

    Tss = norm(X1 - X2)/u;

    Ta1 = norm(AirSet(1,:) - X1)/v;

    Ta2 = norm(X2 - AirSet(2,:))/v;

    Ta12 = norm(AirSet(2,:) - AirSet(1,:))/v;

    Taa1 = CostA(1);

    Taa2 = CostA(2);

    lambda1 = 10^(-15);

    lambda2 = 1;

    F = Ts1 + Ts2 + Tss;

    Ta = Ta1 + Ta2 + Taa1 + Ta12 + Taa2;

    F1 = lambda1 * Tss * abs(us-u);

    F2 = lambda2 * abs(Tss-Ta);

    objf = F+F1+F2;

end

🔗 参考文献

[1]丁晓伟.无人水面艇航行控制器的研究与实现[D].大连海事大学,2018.

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