[發明專利]基于混沌自適應麻雀搜索算法的無人機三維航跡規劃方法

有效

• 申請號: 202110110630.4
• 申請日: 2021-01-27
• 公開（公告）號: CN112880688B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 劉貴云;舒聰;李君強;彭智敏
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

本發明公開了基于混沌自適應麻雀搜索算法的無人機三維航跡規劃方法，包括以下步驟：根據飛行環境建立飛行環境模型；建立無人機飛行代價函數，對無人機航跡性能進行評價；采用混沌初始化種群策略，自適應權重策略和柯西?高斯混合變異策略對麻雀搜索算法進行改進，提出混沌自適應麻雀搜索算法；采用混沌自適應麻雀搜索算法對三維環境中的無人機航跡進行規劃，得到無人機航跡規劃最優解，得到規劃結果；提出改進麻雀算法在求解質量上有著明顯的優勢，其混沌策略和自適應策略讓算法擁有快速的收斂速度，和優秀的收斂精度，變異策略則讓算法擁有很強的跳出局部最優的能力，進而可快速得到一條優秀的無人機飛行路線。

技術領域

本發明涉及無人機航跡優化的研究領域，特別涉及基于混沌自適應麻雀搜索算法的無人機三維航跡規劃方法。

背景技術

眾所周知，無人機航跡規劃已成為定義無人機任務的重要內容之一。無人機飛行任務所需的三維路徑規劃可以定義為非確定性多項式(NP)問題，其主要目的是對出發點到目標點之間的路徑進行優化。在此過程中需要處理多個約束條件，如無人機自身的性能約束、威脅約束和環境約束等等。為了使得規劃出的航跡滿足實際可飛的要求，還必須對航跡進行平滑處理。綜上所述，無人機三維航跡規化問題可以被認為是一個多約束優化問題。

隨著規劃問題的復雜程度的不斷增加，對應求解的難度和計算量也迅速的增長。根據沒有免費的午餐定理(NFL)可知，一個優化算法可能在一系列問題中表現良好，而在另一系列問題中表現較差。因此現有的算法之中很難找到一種可以有效應對所有復雜環境的無人機航跡規劃方法。

麻雀搜索算法(Sparrow?Search?Algorithm，SSA)是一種新型的群智能優化算法。該算法是通過麻雀的覓食行為和反捕食行為的啟發而提出的。標準SSA算法具有調整參數少，收斂速度快，計算簡單等優點。但在缺點方面，SSA算法在求解復雜工程優化問題時，會開始出現“早熟”現象導致收斂精度不高，易于陷入局部最優，因此以標準SSA算法直接求解航跡規劃問題時得到的航跡可飛性不高。

發明內容

本發明的主要目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供基于混沌自適應麻雀搜索算法的無人機三維航跡規劃方法，首先考慮避障約束與航跡的長度代價，高度代價，威脅代價，路徑平滑代價，建立三維航跡規劃模型，然后提出一種改進的混沌自適應麻雀搜索算法，并應用于求解上述模型，得到規劃結果。

本發明的目的通過以下的技術方案實現：

基于混沌自適應麻雀搜索算法的無人機三維航跡規劃方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據飛行環境建立飛行環境模型；

建立無人機飛行代價函數，對無人機航跡性能進行評價；

采用混沌初始化種群策略，自適應權重策略和柯西-高斯混合變異策略對麻雀搜索算法進行改進，提出混沌自適應麻雀搜索算法；

采用混沌自適應麻雀搜索算法對三維環境中的無人機航跡進行規劃，得到無人機航跡規劃最優解，得到規劃結果。

進一步地，所述根據飛行環境建立飛行環境模型，具體為：采集目標飛行區域的數字高程模型，通過MATLAB處理，得到三維地圖模型。

進一步地，所述三維地圖模型包括威脅區域，在三維地圖模型中設定飛行起始點和目標坐標點以及威脅分布坐標。

進一步地，所述建立三維航跡規劃模型，即建立無人機飛行代價函數，對無人機航跡性能進行評價，具體為：

設定無人機三維航跡規劃的性能指標：航跡長度，飛行高度，最大轉角；

通過航跡長度代價函數獲取航跡長度；通過飛行高度模型獲取飛行高度；通過轉角代價模型獲取最大轉角；

通過航跡長度代價函數、飛行高度模型、轉角代價模型，得到航跡代價函數：