[發明專利]基于文化蟻群搜索機制的多無人機航跡規劃方法

有效

• 申請號: 201710833308.8
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107622327B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 高洪元;蘇雪;侯陽陽;刁鳴;張世鉑;蘇雨萌;王宇;池鵬飛;劉子奇
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/00;G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供的是一種基于文化蟻群搜索機制的多無人機航跡規劃方法。1、根據柵格法對規范空間進行網格劃分。2、建立多無人機航跡規劃模型，包括無人機個數、起點終點和威脅模型。3、初始化起點和終點。4、初始化蟻群算法，包括初始化蟻群，計算啟發因子和引導因子。5、將所有螞蟻分配到初始節點，更新禁忌知識。根據禁忌知識和狀態轉移概率選擇下一個節點進行轉移直到可選節點為空或達到目的節點，更新歷史知識，根據歷史知識更新信息素。若達到最大迭代數輸出最短路徑，知道得到U條多無人機最優多路徑航跡。本發明解決了搜索速度慢且計算量大，很難找到無人機的最優飛行航跡的問題，且能實現多無人機航跡規劃。

技術領域

本發明涉及的是一種無人機航跡規劃方法，具體地說是一種多無人機航跡規劃方法。

背景技術

無人機是指不載乘任何操作人員，利用空氣動力進行飛行，能夠自主或遠程領航控制，可擴展和回收并可攜帶有效載荷的無人飛行平臺。隨著科技的發展及控制技術的進步。

無人機航跡規劃是無人機實現自主飛行和自主作業的關鍵技術，指無人機根據飛行任務的需要，設計出從起點到目標點的最優航跡，要求符合無人機機動性能約束并使綜合代價最小。無人機的航跡規劃是為圓滿完成任務而作的飛行計劃，是任務規劃的關鍵技術之一，任務規劃的實現均由航跡規劃來完成。合理的規劃使無人機能有效地規避威脅，提高作業精度及效率。具體而言，無人機航跡規劃需根據數字地圖及威脅分布，在允許的時間內計算出最優航跡。

經對現有技術文獻的檢索發現，占偉偉等在《武漢大學學報》(2015,Vol.40,No.3,pp.315–320)上發表的“一種利用改進A*算法的無人機航跡規劃”將A*算法應用于無人機的航跡規劃，但A*算法搜索速度慢，計算量大，很難在保證一定的威脅代價前提下找到無人機的最優航跡。劉平等在《現代導航》(2011,Vol.2,No.6,pp.412–416)上發表的“基于Voronoi圖和離散粒子群優化的無人機航跡規劃”利用Voronoi圖進行航跡生成，在利用離散粒子群優化算法尋求最優航跡。Voronoi圖方法需首先根據一定的規則將飛行環境表示成由一系列航跡組成的可選路徑集，然后根據特定的評價規則對網絡圖進行航跡搜索，但是規劃空間劃分較粗糙、難以滿足飛行約束條件，不能在可選路徑集之外的空間搜索，且粒子群算法精確度不夠高，不能在滿足一定威脅代價的情況下找到最優航跡。柳長安等在《空軍工程大學學報》(2004,Vol.5,No.2,pp.9–12)上發表的“基于蟻群算法的無人機航路規劃”利用蟻群算法進行無人機航跡規劃，基本實現了使無人機以最小威脅代價及最優航跡到達目的點，但是模型簡單，僅為單個無人機航跡規劃。

綜上所述，現有的對無人機航跡規劃的研究中，傳統啟發算法搜索速度慢且計算量大，很難找到無人機的最優航跡。而且現有的基于智能算法的無人機航跡規劃多為單個的無人機航跡規劃。由此看來，設計適合的多無人機航跡規劃模型，尋找新的方法來找到多無人機的從起點到終點的最優多路徑航跡具有非常大的現實意義。

發明內容

本發明的目的在于提供一種收斂速度快，收斂精度高，適用性廣的基于文化蟻群搜索機制的多無人機航跡規劃方法。

本發明的目的是這樣實現的：

步驟一：采用柵格法對規劃空間進行網格劃分

設規劃空間橫坐標范圍為[x_min,x_max]，其中x_min為橫坐標最小值，x_max為橫坐標最大值，規劃空間縱坐標范圍為[y_min,y_max]，其中y_min為縱坐標最小值，y_max為縱坐標最大值，設網格大小為N_grid，規劃空間中共有網格列數為：共有網格行數為共有節點數N＝h×q，按照從下到上，從左到右的順序對所有節點編號，若第i個節點p_i的坐標為(x_i,y_i)，其節點編號計算公式為：