[發明專利]基于貝葉斯和進化算法的無人機協同航跡規劃方法

有效

• 申請號: 202011101297.2
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號: CN112229409B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）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）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G06N5/04;G06N3/12
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 侯瓊;王品華

本發明提出了一種基于貝葉斯和進化算法的無人機協同航跡規劃方法，主要解決現有技術中無人機協同航跡規劃存在優化難度大及優化效率低的問題。其方案為：通過計算兩條航跡節點之間的距離找到一組相同或相近的節點，然后以這些節點為界將兩條航跡劃分為一組可交換的航跡單元對；再通過計算所有航跡單元對交換之后航跡長度的變化強度，從而確定該航跡單元對的交換強度；最后，根據航跡單元對的交換強度使用貝葉斯推理來確定航跡單元的交換概率，得到無人機的協同總代價。本發明在多種威脅代價的無人機協同航跡規劃任務中，可有效避免航跡斷點的產生、提高了優化的收斂性，能夠更加高效的實現無人機航跡尋優，獲取更高的優化性能。

技術領域

本發明屬于信息處理技術領域，涉及無人機的航行軌跡規劃，具體是一種基于貝葉斯和進化算法的無人機協同航跡規劃方法，可用于三維空間的無人機航跡規劃。

背景技術

多無人機協同飛行是未來無人機發展的重要趨勢，而航跡規劃問題是無人機飛行的關鍵環節。多無人機協同飛行對航跡規劃問題提出了更高的要求，它不僅需要考慮無人機飛行時所面對的多種外部威脅以及自身航跡長度的限制，還需要考慮多個無人機的整體協作。

為了更好的解決多無人機航跡的協同規劃問題，Zhonghua Hu等人于2011年在《Journal of InformationComputational Science》上發表了一篇題為“CooperativeAttack Path Planning for Unmanned Air Vehicles Swarm Based on Grid Model andBi-level Programming”的文章，提出了GFACO算法。該算法將無人機的航跡規劃問題劃分為航跡規劃層和協同規劃層，這種方法有效地降低了問題的復雜度，加快了算法的收斂速度。在航跡規劃層，它使用柵格來劃分無人機的飛行空間，然后通過進化過程中信息素的不斷積累來逼近問題的最優解。以GFACO算法為代表的蟻群算法適合在離散的空間進行多點搜索。但是因為在搜索過程中，先驗信息比較少，所以這類方法的前期收斂速度較慢。此外，將無人機的威脅代價和航跡代價簡單相加的方法雖然將多目標優化問題轉化為了單目標問題，但是卻無法很好的應對無人機任務中的偏好變化。在近些年出現了許多多目標優化算法，其中免疫克隆算法就是其中的一種，它的收斂速度快，而且解的多樣性高。這能夠給無人機提供多種候選航跡，且可以很好的應對任務中偏好的變化。

無人機的航跡規劃問題是一類特殊的優化問題，當使用免疫克隆算法對它進行優化時會遇到一些實際問題。使用抗體表示的航跡很難進行交叉操作，因為航跡是三維空間中的一些柵格點連接成的線，如果使用了不合適的交叉操作可能會導致航跡中出現較大的斷點，且這些斷點很難進行處理，會嚴重影響航跡優化的進行；此外，在對航跡進行交叉的過程中，對所有的航跡片段進行無差別對待會使得航跡優化效率降低。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術存在的不足，提供了一種基于貝葉斯和進化算法的無人機協同航跡規劃方法。該方法通過計算兩條航跡節點之間的距離找到一組相同或相近的節點；然后以這些節點為界將兩條航跡劃分為一組可交換的航跡單元對，因為航跡單元對的首尾都是相同或相近的節點，所以交換之后并不會使航跡產生斷點；此外，該方法通過計算所有航跡單元對交換之后航跡長度的變化強度來確定該航跡單元對的交換強度。如果交換后航跡長度變化更大，則給該航跡單元更大的交換強度，這樣有助于航跡向著更加簡單的方向進化。最后，該方法根據航跡單元對的交換強度使用貝葉斯推理來確定航跡單元的交換概率。

根據上述技術思路，實現本發明目的采取的技術方案包括如下步驟：

(1)獲取無人機的航跡節點：

在無人機航行的三維空間中，按照預設空間距離等間隔對每個空間維度進行柵格劃分，得到一組均勻分布在該三維空間中的柵格交點，即無人機的航跡節點；

(2)構建抗原-抗體親和度函數：

(2a)構建惡劣氣候的威脅代價J_c：