面向复杂城市环境中的运动目标搜索与打击任务, 单域无人平台受视野范围和运动能力等限制, 易出现目标遗漏和任务完成率低的问题。针对这些问题, 提出一种面向动态目标搜索与打击的空地协同自主任务分配方法, 通过结合无人机视野范围广以及无人车机动性强的特点, 提升空地无人系统的任务执行效率和区域覆盖率。一方面, 针对未知运动目标, 提出一种基于数字信息素的目标搜索模型, 以平台协同收益和区域覆盖率为优化指标, 保证在尽可能短的时间周期内发现区域中的所有目标。另一方面, 面向动态到达的打击任务, 构建基于可行路径规划的任务分配模型, 以平台能耗和任务完成时间为目标函数, 在保证任务完成率的同时, 提高空地协同系统的资源利用率。与现有方法相比, 所提方法能够在最短的时间内发现所有目标, 区域覆盖率达到55%以上, 且资源利用率为84.4%。实验结果表明, 所提方法具备较好的目标搜索和任务执行能力。
