[發明專利]基于改進鴿群算法的無人機路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202310166206.0
• 申請日: 2023-02-24
• 公開（公告）號: CN115951714A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 代才;劉柱
• 申請（專利權）人: 陜西師范大學
• 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: 姚詠華

1.基于改進鴿群算法的無人機路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采用二維平面空間對無人機飛行環境建模，將大小不同的障礙物在笛卡爾坐標系xoy中表示；

S2：連接起始點S和目標點T，然后將ST段分成D+1等份，在每個分段點，作ST段的垂線，在每個垂直線段L_k處取1個離散點，從而產生離散點C的集合，按順序連接起始點S、目標點T和離散點C，從而形成一條完整的無人機飛行路徑；

S3：把ST段作為x軸，對每個離散點進行坐標變換，形成新坐標系以及新的離散點C′集合；

S4：設離散點C′的集合的路徑種群中有N只鴿子飛向鴿巢，每個鴿子的位置是一個候選離散點，基于改進鴿群算法輸出鴿子的速度和位置；

改進鴿群算法的具體方法如下：

S41：初始化鴿群位置和相關參數，定義收斂性檔案和多樣性檔案，隨機生成一組初始鴿群速度；

S42：判斷初始鴿群是否達到停止標準，若滿足則進入S45，若不滿足則進入S43；

S43：根據初始速度生成新的鴿群p，然后對鴿群p同時執行收斂性操作和多樣性操作，確定收斂性檔案和多樣性檔案，取收斂性檔案和多樣性檔案的并集，形成輸出鴿群；

S44：判斷輸出鴿群是否達到停止標準，若滿足則進入S45，若不滿足則進入S43；

S45：輸出鴿子的速度和位置；

S5：根據每個鴿子的速度和位置，在新坐標系內計算每個鴿子的適應度；

S6：將坐標系內計算每個鴿子的適應度結合無人機的飛行航程、飛行高度威脅和碰撞威脅建立無人機飛行軌跡。

2.根據權利要求1所述的基于改進鴿群算法的無人機路徑規劃方法，其特征在于，S3中，坐標轉換公式為：

其中，((x′(k)，y′(k))表示新坐標，k為(1，D)的任意值，θ為原始x軸與平行ST線段相對旋轉的角度，(x_s，y_s)為原坐標，新坐標x通過來獲取，|ST|為起始點S到目標點T的距離。

3.根據權利要求1所述的基于改進鴿群算法的無人機路徑規劃方法，其特征在于，S43中，對種群p進行收斂性操作如下：

將鴿群進行等級劃分，從鴿群p中選擇N個優秀解，然后通過鴿群交叉產生新的后代p1，保留p1中切比雪夫函數值最小的解，存入收斂性檔案中，確定收斂性檔案。

4.根據權利要求3所述的基于改進鴿群算法的無人機路徑規劃方法，其特征在于，等級劃分的具體方式如下：

基于初數種群p與所生成的一組權重向量(γ¹，γ²，...，γ^m)和收斂性檔案，把收斂性檔案中的解集通過下式進行等級劃分，在迭代過程中取得分布均勻和收斂性更好的解：

其中，Z＝(Z₁，Z₂，...，Z_m)是一組理想點，為每個目標中的最小值，m為目標維數，Δ(F(x)，γⁱ)為F(x)-Z和γⁱ之間夾角的余弦值。

5.根據權利要求3所述的基于改進鴿群算法的無人機路徑規劃方法，其特征在于，鴿群交叉方法如下：

隨機生成數值J，J為0～1之間一個均勻分布的隨機數，當J＜0.5時，通過鴿群算法的指南針算子更新鴿子的速度和位置；

否則，通過公式pop1+G*(X_g+P_g)得到新的鴿子的位置速度；

其中，G是縮放因子，pop1是種群中的解，X_g全局最優解，P_g局部最優解。