[发明专利]一种多无人机协同施药的路径规划方法

权利要求书

1.一种多无人机协同施药的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)首先确定无人机航向和无人机的喷施宽度，并据此将施药任务区域划分为多个平行的子区域；

(2)确定优化标准和约束条件，并据此建立多无人机协同施药路径的目标函数；目标函数的约束条件包括无人机机载药箱容量约束，该约束的形式为：

上式中，表示第i个无人机u_i完成第j个子区域施药任务所需的药液容量，task(u_i)表示无人机u_i负责施药的子区域的集合，C为无人机u_i所携带的容器容量；

(3)采用遗传算法和模拟退火算法相结合的优化方法对步骤(2)建立的目标函数进行优化，最终得到最优的无人机飞行路径。

2.根据权利要求1所述多无人机协同施药的路径规划方法，其特征在于：在步骤(2)中，将飞行距离、输入代价和消耗时间作为优化标准，即：和f_t(x)＝min[max[p_t(x_i)]]，其中，f_d(x)、f_I(x)分别代表最短飞行距离、最小输入代价，f_t(x)代表执行飞行任务时间最长的无人机的最短消耗时间，p_d(x_i)、p_I(x_i)、p_t(x_i)分别代表第i个无人机u_i完成其任务所需的飞行距离、输入代价、飞行任务时间，max[p_t(x_i)]代表所有无人机中执行飞行任务时间的最大值，x_i为无人机u_i的飞行路径，U为无人机的数目。

3.根据权利要求2所述多无人机协同施药的路径规划方法，其特征在于：在步骤(2)中，建立的多无人机协同施药路径的目标函数如下：

f(x)＝k₁f_d(x)+k₂f_I(x)+k₃f_t(x)

其中，k₁、k₂、k₃分别为最短飞行距离、最小输入代价、最短消耗时间的权重，且0k₁,k₂,k₃1，k₁+k₂+k₃＝1。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述多无人机协同施药的路径规划方法，其特征在于，步骤(3)的具体过程如下：

A、对遗传算法和模拟退火算法进行数据初始化；

B、通过轮盘赌方法进行种群选择，并进行交叉、变异；

C、对种群进行模拟退火运算，即对产生的飞行序列进行交换、重定位、逆转操作，产生新的飞行序列，并根据接受概率决定接受与否；

D、重复步骤C，当温度值低于初始设定值后，退出模拟退火操作；

E、将当代种群中的最大适应值与上一代种群中的最大适应值比较，选择两者中较大的适应值进行保留；

F、重复步骤B-E，直至达到设定的进化迭代次数；

G、获得各架无人机的最优飞行路径。

5.根据权利要求1-3中任意一项所述多无人机协同施药的路径规划方法，其特征在于：在步骤(1)中，确定无人机航向的方法如下：

设施药任务区域为具有n个顶点的不规则封闭区域，计算施药任务区域的某条边缘与其余所有不在该边缘上的n-2个顶点的距离，将距离最大值记为该条边缘的跨度，以此方法计算施药任务区域每条边缘对应的跨度，取最小跨度作为施药任务区域的宽度，并将最小跨度所对应的边缘的方向作为无人机航向。

6.根据权利要求1-3中任意一项所述多无人机协同施药的路径规划方法，其特征在于：在步骤(2)中，目标函数的约束条件包括无人机最小转弯半径约束，该约束有2种情况：r≤w/2和rw/2，其中，r为无人机最小转弯半径，w为无人机的施药宽度。