[发明专利]基于仿生的无人机群组实时路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于仿生的无人机群组实时路径规划方法：首先，获取所有无人机的目标点位置，并根据自身携带的传感器装置获取可探测范围内的已知障碍物形成固态地图信息；然后，从第一架开始采用基于吸引度函数‐排斥度函数计算该无人机下一帧的位置，并将该位置加入本帧的固态地图中，作为后续规划无人机在该帧的障碍物；接着，机群中下一架无人机根据更新的固态地图规划自身的路径，以此类推直至最后一架。本发明方法提高了单机路径规划的自主性和实时性。

技术领域

本发明涉及一种无人机群实时航路规划方法，特别是涉及一种基于生物集群行为仿生原理的无人机实时路径规划方法。

背景技术

无人机广泛运用于公安、武警、消防、交通、海洋执法等各个领域。但无人机单机存在难以执行较大型任务、效率低下、携带能力差、抗毁性较差等缺点，因此对于军事侦查、多角度勘测等需要无人机协同配合的应用场景，无人机群表现出了很大的优势。

无人机群面临的主要问题有：1)如何使机群个体在已知目标与障碍信息的条件下，依次安全到达目标位置2)在实现上述问题的前提下，如何尽量减小无人机数目增加所带来的计算量与信息传送量。时下较为热门的长机僚机的控制方法为：在队形中选择一架无人机作为长机，剩下的无人机当作僚机，通过各架僚机对长机位置、方向的跟踪实现整个组群队形的控制。通常地面站先规划好长机的航路，长机沿着航路飞行，其余的僚机根据队形计算与长机的坐标偏移量，跟着长机飞行。这种控制方式的优点是整个组群航迹由主机控制，对僚机的控制实时性好且控制简单，缺点是一旦主机出现故障，整个组群将不能正常飞行。同时各僚机均需与长机进行不断的通信，通信压力较大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于仿生的无人机群组实时路径规划方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：基于仿生的无人机群组实时路径规划方法，包括如下步骤：

基于仿生的无人机群组实时路径规划方法，包括如下步骤：

步骤1、设置虚拟点，虚拟点包括虚拟起始点、虚拟目标点和虚拟障碍点，点的坐标信息用空间三维坐标和时间表示；

步骤2、设置吸引度函数最大影响距离区间、排斥度函数最大影响距离区间、吸引度系数区间、排斥度系数区间和每一个时间帧的固定步长；

步骤3、对吸引度函数影响距离、排斥度函数影响距离、吸引度系数、排斥度系数的每个排列组合，利用吸引度‐排斥度函数规划无人机群组的路径，路径规划的方法为：

步骤3.1、对第一个无人机分别计算吸引度和排斥度：

吸引度计算方法为：当无人机与目标点距离小于吸引度函数最大影响距离时：Q_at＝K_aR，否则Q_at＝K_aR_r0，式中，Q_at表示吸引度大小，吸引度方向由所在点指向目标点，K_a为吸引度系数，R为无人机所处位置到目标点的距离，R_r0为吸引度函数最大影响距离；

排斥度计算方法为：当无人机与障碍点距离小于排斥度函数最大影响距离时，否则Q_re＝0，式中，Q_re表示排斥度大小，排斥度方向由障碍点指向所在点，K_r为排斥度系数，r为无人机所处位置到障碍点的距离，若在以无人机所在位置为圆心的15°扇形范围内有若干个障碍物，则取距离无人机最近的一个计算排斥度，其余的不再计入，R_a0为无人机吸引度最大影响距离，R_a0为排斥度函数最大影响距离；

步骤3.2、对吸引度和排斥度矢量进行正交，确定无人机的运动方向；

步骤3.3、该无人机在确定的运动方向上运动一个时间帧的固定步长，得到下一时刻的位置坐标，并将该位置坐标加入下一待规划无人机的障碍点集合；