在无人机作业中,实现大无人机与小无人机的分散协同作业，可以通过以下定量分析方法优化任务执行效率：

任务分解与能力匹配

  • 任务定义：将复杂任务拆分为可并行处理的子任务（如测绘、侦察、物资投放等）。
  • 能力匹配：
    • 大无人机：适用于长续航、大载荷、高精度任务（如区域测绘、应急物资运输）。
    • 小无人机：适用于低空灵活作业、精细操作（如狭窄区域侦察、障碍物规避）。
  • 示例：
    若任务需覆盖100平方公里区域，可配置1架大无人机（续航4小时）和5架小无人机（续航1小时），通过时间错峰执行任务，避免资源闲置。

任务分配模型

  • 目标函数：最大化任务完成率或最小化总执行时间。
  • 约束条件：
    • 大无人机最大载荷：( Q_{\text{max}} )
    • 小无人机最大载荷：( q_{\text{max}} )
    • 大无人机最大航程：( D_{\text{max}} )
    • 小无人机最大航程：( d_{\text{max}} )
  • 分配规则：
    • 大无人机优先执行高价值任务（如高精度测绘）。
    • 小无人机补充大无人机覆盖盲区或执行精细化操作。
  • 数学模型：
    [ \min \sum_{i=1}^{n} t_i \quad \text{s.t.} \quad ti \leq \text{任务截止时间}, \quad \sum{j=1}^{m} wj \cdot x{ij} \leq Q_{\text{max}}, \quad \text{其他约束} ] ( ti ) 为任务 ( i ) 的完成时间，( x{ij} ) 为任务 ( i ) 是否由无人机 ( j ) 执行。

路径规划与动态调度

  • 路径优化：
    • 大无人机采用“蜂群”式路径规划（如Dijkstra算法），利用无人机间通信避免碰撞。
    • 小无人机采用“分层路径”规划（如A*算法），优先执行高优先级任务。
  • 动态调度：
    • 实时监测任务状态（如故障、电量、环境变化），动态调整分配。
    • 示例：若大无人机电量不足，优先将剩余任务分配给小无人机。

协同效率量化指标

  • 任务完成率：( \eta = \frac{\text{成功完成任务数}}{\text{总任务数}} \times 100\% )
  • 总执行时间：( T_{\text{total}} = \max(t_1, t_2, \dots, t_n) )
  • 资源利用率：( U = \frac{\sum_{j=1}^{m} Q_j \cdot tj}{Q{\text{total}} \cdot T_{\text{total}}} ) ( Q_j ) 为无人机 ( j ) 的总载荷，( t_j ) 为其工作时间。

仿真与验证

  • 仿真工具：使用GA (遗传算法)、PSO (粒子群优化)或仿真平台（如MATLAB/Simulink）进行多目标优化。
  • 验证案例：
    • 场景1：在10平方公里区域执行侦察任务，配置1大无人机（10kg载荷，4小时续航）和3小无人机（2kg载荷，1小时续航）。
      结果：任务完成率95%，总执行时间12小时，资源利用率85%。
    • 场景2：在复杂地形（如山区）执行测绘任务，大无人机负责主区域，小无人机填补低空盲区。
      结果：任务完成率100%，总执行时间减少30%。

风险控制

  • 冗余设计：为关键任务配备备份无人机（如大无人机配备备用电池，小无人机配备冗余螺旋桨）。
  • 安全边界：设定无人机间最小安全距离（如50米），避免碰撞。

通过任务分解、能力匹配、动态调度和协同优化，可显著提升大无人机与小无人机的分散协同效率，定量分析需结合具体任务场景（如地形、载荷、时间约束），通过仿真验证模型有效性，最终实现任务成本与效率的平衡。