[發明專利]一種多無人機監測滑坡易發區的路徑規劃方法及系統

在審

• 申請號: 202211734339.5
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN115793714A
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 房超;王偉;韓宗壘;王明策
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 賀小停

本發明提供的一種多無人機監測滑坡易發區的路徑規劃方法及系統，包括以下步驟：步驟1，根據待測滑坡易發區的綜合穩定性確定該待測滑坡易發區的類型，所述類型包括強制監測滑坡和非強制監測滑坡；步驟2，根據待測滑坡易發區的地理區域特征和無人機單次監測覆蓋范圍確定無人機監測不同待測滑坡易發區的服務時間；步驟3，構建用于規劃待測滑坡易發區的多無人機監測路徑的混合整數線性規劃模型；步驟4，利用嵌入神經網絡大鄰域搜索算法求解混合整數線性規劃模型，得到待測滑坡易發區的多無人機監測路徑；本發明通過采取動態管理、綜合評估、科學防治措施，可避免滑坡易發區的發生或降低其發生幾率，使受威脅的財產得到有效保護或減輕可能造成的經濟損失。

技術領域

本發明屬于無人機路徑規劃領域，具體涉及一種嵌入神經網絡的大鄰域搜索算法的多無人機路徑規劃方法及系統。

背景技術

通常由地震或強降雨引發的滑坡災害會造成財產損失和人員傷亡，目前，應對滑坡災害的基本策略是監測滑坡易發區收集信息以預防滑坡災害，在傳統的實踐中，常用的滑坡易發區監測方法是現場調查員和部署無線傳感器網絡，然而，滑坡易發區通常分散在惡劣的環境中，使得工作人員很難進入這些區域；同時，由于需要部署大量的傳感器來覆蓋所有滑坡易發區，導致高昂的硬件成本。

近年來，民用無人機技術在低成本和高性能方面發展迅速，新型遙感器在有效性和小型化方面不斷改進，無人機可以訪問惡劣環境中的危險現場，以減少現場調查人員的工時和風險。在滑坡易發區監測的任務中，無人機自動沿著預定的路徑進行信息采集，為了提高監測的效率，需要預先規劃出無人機最有效的路徑；此外，由于滑坡易發區的穩定性不同，表現出不同的應急水平，如果沒有足夠的無人機覆蓋所有的滑坡易發區，管理人員更希望監測具有更高應急水平的滑坡易發區以獲得更有價值的信息，具體來說，需要優先強制監測應急水平高的滑坡易發區；同時，無人機在可用電池容量限制下將收集盡可能多的信息，以分析更多滑坡易發區的發展趨勢。

傳統解決無人機路徑規劃的方法包括精確算法和啟發式算法，經典方法往往受手工策略的限制，設計成本高，需要大量的試錯和領域知識，其中，精確算法在解決大規模現實生活中無人機路徑規劃很難在合理的計算時間內實現，為了改善求解規模和速度，啟發式算法被廣泛用于解決這些問題；盡管啟發式算法不保證找到最優解，但能在合理的計算時間內獲得盡可能接近最優解的解。

隨著人工智能技術的最新進展，深度學習和強化學習的結合，已成為一種解決無人機路徑規劃問題的有效方法；大部分現有的深度學習和強化學習算法遵循端到端的方式，直接從零開始構建解決方案，并且已被證明在求解質量相當好的情況下非常快；然而，這些端到端方法在解決方案質量方面并不明顯優于先進的啟發式方法。

最近幾年，將機器學習技術集成到啟發式算法中的研究受到廣大學者青睞，這種集成旨在引導啟發式算法實現高效、有效且穩健的搜索，并在解決方案質量、收斂速度和魯棒性方面做出貢獻。

發明內容

本發明的目的在于提供一種多無人機監測滑坡易發區的路徑規劃方法及系統，解決了現有的無人機監測滑坡易發區的路徑規劃存在成本高、精確率較低的缺陷。

為了達到上述目的，本發明采用的技術方案是：

本發明提供的一種多無人機監測滑坡易發區的路徑規劃方法，包括以下步驟：

步驟1，根據待測滑坡易發區的綜合穩定性確定該待測滑坡易發區的類型，所述類型包括強制監測滑坡和非強制監測滑坡；

步驟2，根據待測滑坡易發區的地理區域特征和無人機單次監測覆蓋范圍確定無人機監測不同待測滑坡易發區的服務時間；

步驟3，構建用于規劃待測滑坡易發區的多無人機監測路徑的混合整數線性規劃模型，同時利用步驟1中得到的待測滑坡易發區類型和步驟2中得到的無人機監測不同待測滑坡易發區的服務時間設定該混合整數線性規劃模型的約束條件；