[發明專利]一種基于仿生算法異構高密度混合無人機群拓撲控制方法

有效

• 申請號: 202210256932.7
• 申請日: 2022-03-16
• 公開（公告）號: CN114326824B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 周睿;徐利梅;武鑫;張翔引
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 吳姍霖

1.一種基于仿生算法異構高密度混合無人機群拓撲控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1.建立隊形庫，具體過程為：以大型無人機或中型無人機為關鍵節點，小型無人機為普通節點，基于關鍵節點和普通節點的數量以及應用場景類型，多個普通結點組成若干組編隊，關鍵節點和編隊共同構建相應的隊形；

步驟2. 針對步驟1隊形庫中的具體隊形，建立無人機集群的初始通信拓撲，具體構建過程為：以關鍵節點與普通節點之間的連線作為邊，構建通信拓撲的無向圖，并得到拓撲連接的矩陣關系；其中，每個普通節點均與關鍵節點連接，每個編隊內的普通節點之間相互連接；

步驟3.選擇步驟2中的具體隊形進行使用，并在使用過程中基于仿生智能算法對初始通信拓撲進行實時優化調整，具體過程為：隊形中的關鍵節點實時獲取自身在隊形中的相對位置，拓撲中任意兩個需調整位置的無人機根據卡爾曼濾波雁群仿生算法的省力矩陣和省力周期參數進行拓撲調整消息實時交互確認后，調整自身的飛行參數，分別飛行到對方的位置上，從而完成位置調整；

步驟4.根據關鍵節點無人機采集的信息，采用避障拓撲拆分評估算法判斷執行任務中，路線前方障礙是否能夠避過，如果不能，進行步驟5；否則按照當前路線繼續執行任務；路線前方障礙是否能夠避過的具體過程為：

所有關鍵節點首先將自身位置與障礙物位置進行實時連線，實時解算隊形內所有小型無人機位于該連線兩側的數量比例a，a=（N11+ N12+…N1m）/（N21+ N22+…N2m），其中，m為觀測次數；N11、N12、N1m分別為第1次、第2次、第m次觀測到處于連線一側的小型無人機數量；N21、N22、N2m分別為第1次、第2次、第m次觀測到處于連線另一側的小型無人機數量；若a閾值，則不能避過；

步驟5.如果前方不能避開障礙，則進行避障隊形拓撲實時拆分與重構，根據不同的障礙特性，對隊形拓撲進行實時拆分處理，以適配于障礙實時變化情況，安全通過障礙后再按需進行隊形拓撲重構，具體過程為：分布于連線一側的所有普通節點與關鍵節點構成一個新編隊，分布于另一側的所有普通節點與關鍵點構成另一個新編隊；關鍵節點將編隊拆分信息通過網絡維護消息發送給相應的普通節點，每個普通節點根據新編隊分配情況，調整當前的速度和航向，并保持與關鍵節點之間的網絡維護消息交互，從而實現以兩個新編隊的方式繞過障礙物；待繞過障礙物后進行重組成原編隊，繼續執行任務；

重新編隊的拆分過程具體包括速度調整和航向調整，

航向調整具體為：小型無人機航向與連線方向之間的夾角為，當，不需要調整航向；當時，yaw=yaw₀+180；其中，yaw為調整后航向，yaw₀為調整前航向；

速度調整具體為：當，不需要調整速度；當時，；其中，v為調整后速度，v₀為調整前速度；

待繞過障礙物后的重組過程為拆分過程的逆向處理過程。

2.如權利要求1所述的基于仿生算法異構高密度混合無人機群拓撲控制方法，其特征在于，步驟1中應用場景包括協同偵察場景、協同探測場景和目標定位場景；當應用場景為協同偵察場景時，以大型無人機為關鍵節點，小型無人機組成編隊分布于關鍵節點前方兩側；當應用場景為協同探測場景時，以大型無人機或中型無人機為關鍵節點，小型無人機組成編隊均勻分布于關鍵節點前方；當應用場景為目標定位場景時，以大型無人機或中型無人機為關鍵節點，小型無人機組成十字形編隊分布于關鍵節點前方。

3.如權利要求1所述的基于仿生算法異構高密度混合無人機群拓撲控制方法，其特征在于，步驟1中大型無人機或中型無人機的數量不少于1個，小型無人機的數量不少于12個，從而構成異構高密度混合無人機群。

4.如權利要求3所述的基于仿生算法異構高密度混合無人機群拓撲控制方法，其特征在于，若作為關鍵節點的無人機的數量大于或等于2，則不同關鍵節點分布于不同的高度層。