[發(fā)明專利]基于貝葉斯和進(jìn)化算法的無人機(jī)協(xié)同航跡規(guī)劃方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011101297.2
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號: CN112229409B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 尚榮華;朱松齡;張瑋桐;焦李成;馮婕;李陽陽;張夢璇
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G06N5/04;G06N3/12
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 侯瓊;王品華

1.一種基于貝葉斯和進(jìn)化算法的無人機(jī)協(xié)同航跡規(guī)劃方法，其特征在于，包括步驟如下：

(1)獲取無人機(jī)的航跡節(jié)點(diǎn)：

在無人機(jī)航行的三維空間中，按照預(yù)設(shè)空間距離等間隔對每個空間維度進(jìn)行柵格劃分，得到一組均勻分布在該三維空間中的柵格交點(diǎn)，即無人機(jī)的航跡節(jié)點(diǎn)；

(2)構(gòu)建抗原-抗體親和度函數(shù)：

(2a)構(gòu)建惡劣天氣的威脅代價J_c：

其中，N_L表示航跡節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，N_c表示惡劣天氣威脅源的數(shù)目；表示惡劣天氣的擊毀概率，其表示如下：

其中，表示惡劣天氣最小擊毀范圍，表示惡劣天氣最大擊毀范圍；表示第i個航跡節(jié)點(diǎn)x_i與第g個惡劣天氣威脅源s_g的歐式距離，其表示如下：

其中，||·||₂表示L₂范數(shù)；

(2b)構(gòu)建高度的威脅代價J_H：

其中，h_i表示航跡節(jié)點(diǎn)i距離地面的高度；

(2c)構(gòu)建地形的威脅代價J_T：

其中，N_Te表示地形威脅源的數(shù)目；表示地形影響概率，其表示如下：

其中，表示第i個航跡節(jié)點(diǎn)與第k個山體中軸的距離，表示高度h時山體的截面半徑，表示地形的最小威脅范圍，表示地形的最大威脅范圍；

(2d)構(gòu)建總的威脅代價J_threat；

由步驟(2a)～(2c)中得到的威脅代價按照下式共同組成總的威脅代價J_threat，具體計算公式如下：

J_threat＝w_c*J_c+w_H*J_H+w_T*J_T，

其中，w_c，w_H，w_T分別表示惡劣天氣、高度障礙和地形的威脅等級系數(shù)；

(2e)構(gòu)建燃油消耗代價J_length：

其中，w_L表示比例系數(shù)；

(2f)根據(jù)總的威脅代價和燃油消耗代價得到飛行航跡的抗原-抗體親和度函數(shù)f(x)；

其中，w_threat表示威脅代價的權(quán)重，w_length表示燃油消耗代價的權(quán)重；

(3)根據(jù)無人機(jī)飛行任務(wù)中環(huán)境的復(fù)雜度設(shè)定進(jìn)化算法中飛行航跡的數(shù)目N，即抗體數(shù)；搜索得到N條抗體后組成第t代抗體種群P_t，t∈[0，T]，其中T表示根據(jù)抗體數(shù)預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)；根據(jù)無人機(jī)飛行任務(wù)的初始節(jié)點(diǎn)和終止節(jié)點(diǎn)初始化N條表示飛行航跡的抗體，得到初始化抗體種群P₀；

(4)令t＝1，對抗體種群P_t進(jìn)行克隆選擇和克隆，產(chǎn)生抗體群P_t²：

(4a)對抗體種群P_t使用隨機(jī)聯(lián)賽法進(jìn)行克隆選擇得到抗體種群P_t¹；

(4b)按克隆比例m_c對抗體種群P_t¹進(jìn)行克隆，得到抗體群P_t²，其中0＜m_c＜1；

(5)對抗體群P_t²進(jìn)行重組和變異：

(5a)從抗體群P_t²中選出兩個抗體進(jìn)行重組，并對其劃分航跡單元：

(5a1)從抗體群P_t²中選出第一抗體x¹和第二抗體x²，分別表示第一條航跡和第二條航跡，令其對應(yīng)的航跡長度分別為和根據(jù)歐式距離計算這兩條航跡中航跡節(jié)點(diǎn)之間的距離L_i,j：

其中，表示第一條航跡的第i個航跡節(jié)點(diǎn)，表示第二條航跡的第j個航跡節(jié)點(diǎn)；得到兩個抗體之間除航跡首尾節(jié)點(diǎn)外，其他所有航跡節(jié)點(diǎn)間的距離，構(gòu)成航跡節(jié)點(diǎn)距離集合{L_i,j}；

(5a2)確定航跡節(jié)點(diǎn)距離集合{L_i,j}中的最小距離

(5a3)根據(jù)下式從兩個抗體的航跡節(jié)點(diǎn)中選出距離為最小距離的一組航跡節(jié)點(diǎn)對

其中，表示一組中第l個航跡節(jié)點(diǎn)對，且1≤l≤D，D為一組中所有航跡節(jié)點(diǎn)對的總個數(shù)；

(5a4)將第一抗體x¹和第二抗體x²按照航跡節(jié)點(diǎn)對劃分為D+1個航跡單元其中表示從第一抗體x¹上劃分出的第n個航跡單元，表示從第二抗體x²上劃分出的第n個航跡單元；

(5b)計算相對應(yīng)的兩個路徑單元的重組變化量，經(jīng)過轉(zhuǎn)化得到其對應(yīng)的單元選擇概率：

(5b1)計算兩個對應(yīng)航跡單元重組后原航跡的長度變化強(qiáng)度ΔS_n：

其中，abs(·)表示絕對值函數(shù)，len(·)表示計算航跡單元的長度，ΔS_n表示第n個航跡單元的長度變化強(qiáng)度；

(5b2)根據(jù)下式計算第n個航跡單元的修正長度變化強(qiáng)度ΔS′_n：

(5b3)使用第n個航跡單元的修正長度變化強(qiáng)度ΔS′_n來計算單元選擇概率p_n：

其中，p_n表示第n個航跡單元的單元選擇概率；

(5c)使用貝葉斯公式計算航跡單元的重組概率p′_n；

其中，h_n是第n個航跡單元出現(xiàn)的概率；

(5d)使用輪盤賭的方法選擇需要重組的航跡單元對，并進(jìn)行重組：

根據(jù)航跡單元的重組概率p′_n計算其積累概率，使用積累概率上的均勻采樣得到與之相應(yīng)的航跡單元對，并對該航跡單元對進(jìn)行交換，生成子代抗體

(5e)對子代抗體進(jìn)行變異得到變異后抗體群CM_t；

(6)將抗體種群P_t¹和變異后抗體群CM_t進(jìn)行合并，并根據(jù)合并后種群中抗體的抗原-抗體親和度重新選擇出N個抗體，并將其組成第t+1代抗體種群P_t+1：

(7)判斷t是否達(dá)到最大迭代次數(shù)T，若是，繼續(xù)執(zhí)行步驟(8)，反之，對t加1后返回步驟(4)；

(8)根據(jù)抗原-抗體親和度從抗體種群P_t中選出最優(yōu)抗體，將其作為一個無人機(jī)的一條備選航跡P₁₁；

(9)根據(jù)無人機(jī)的飛行任務(wù)要求，為M個無人機(jī)確定Q條備選航跡{P_m,1,P_m,2,...,P_m,Q}，其中P_m,Q表示第m個無人機(jī)的第Q條備選航跡，1≤m≤M，Q≥1；最終得到M個無人機(jī)的協(xié)同航跡{P_1,q1,P_2,q2,...,P_m,qm,...,P_M,qM}；其中P_m,qm表示第m個無人機(jī)的協(xié)同軌跡，1≤qm≤Q。