[发明专利]无人机航空作业任务分配与航迹规划联合优化方法及装置有效
申请号: | 201710245797.5 | 申请日: | 2017-04-14 |
公开(公告)号: | CN107037827B | 公开(公告)日: | 2020-02-21 |
发明(设计)人: | 罗贺;牛艳秋;胡笑旋;朱默宁;王国强;马华伟;靳鹏;夏维;梁峥峥;方向 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10;G06N3/12 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 汤财宝 |
地址: | 230009 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 无人机 航空 作业 任务 分配 航迹 规划 联合 优化 方法 装置 | ||
1.一种无人机航空作业任务分配与航迹规划联合优化方法,其特征在于,当多架固定翼无人机对多块矩形农田执行一种任务时,所述方法包括:
获取执行本次任务的两个时间窗、固定翼无人机信息以及多块候选农田的农田信息;
对所述时间窗信息、无人机的信息以及所述农田信息进行编码,随机生成多条染色体;在所述随机生成的多条染色体中,筛选出满足预设的MUAV-MTW-DTOP模型所定义的预设约束条件的染色体,构建所述MUAV-MTW-DTOP模型的初始解集;其中,所述MUAV-MTW-DTOP模型为使得按预设的飞行方式飞行的所述多架固定翼无人机在此次作业任务中获得最大总收益的目标函数;所述预设约束包括每架固定翼无人机所飞行时长约束以及两个时间窗约束;
基于预设的遗传算法对所述初始解集进行不断交叉和变异,直至满足迭代次数的约束后结束交叉和变异,并在经过变异后的解集中选择使得所述模型获得最大总收益的最优解,并将所述最优解作为本次作业的任务分配和航迹规划结果;
其中,所述MUAV-MTW-DTOP模型的目标函数为:
所述MUAV-MTW-DTOP模型的约束条件为:
其中,NU为无人机Uu个数;NA为农田Ai个数;w为第w个时间窗,为1或者2;第N0,NA+1块农田表示无人机的起始点和终点;SQi表示农田Ai的面积;Piw表示在第w个时间窗内完成农田Ai任务的收益;siwu是指无人机Uu在第w个时间窗内对农田Ai开始喷洒农药的时间;tijwu是指无人机Uu在第w个时间窗内对农田Ai,Aj之间按照预设的飞行方式飞行的时间;sjwu是指无人机Uu在第w个时间窗内对农田Aj开始喷洒农药的时间;M为预设值;Oiwu,Ciwu分别为无人机Uu在第w个时间窗内对农田Ai执行任务的开始时间和结束时间;tiwu是指无人机Uu在第w个时间窗内对农田Ai按照预设的飞行方式执行任务的时间;Ewu表示无人机最大飞行时长;若xiwu=1,则表示无人机Uu第w个时间窗内对农田Ai完成药物喷洒任务,否则该无人机没有对农田Ai执行任务;若yijwu=1,则表示无人机Uu经过农田Ai,Aj,否则该无人机没有经过农田Ai,Aj。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设的飞行方式为:
在农田内部飞行按照平行扫描的飞行方式,所述平行扫描的飞行方式为:以垂直于农田第一边的方向从第一边上的第一进入点进入农田,所述第一进入点与最近的农田顶点的距离为无人机扫描半径,其中所述第一边为待探测区域的任意一边;在需要进行转弯时,以大于或等于无人机的最小转弯半径进行转弯飞行;
在农田之间飞行按照Dubins路径飞行方式,所述Dubins路径飞行方式为按弧段路径和直线段路径组合而成的路径进行飞行,所述按弧段路径和直线段路径组合而成的路径包括{LSL,RSR,RSL,LSR,RLR,LRL};其中,L表示无人机向左转弯的弧段路径,R表示无人机向右转弯的弧段路径,S表示无人机以直线方式飞行。
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