[发明专利]一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法在审

专利信息
申请号: 201810782341.7 申请日: 2018-07-17
公开(公告)号: CN108958285A 公开(公告)日: 2018-12-07
发明(设计)人: 王祝;龙腾;曹严;刘莉 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G05D1/10 分类号: G05D1/10
代理公司: 北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 代理人: 毛燕
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 协同 航迹规划 分解 规划问题 飞行航迹 快速生成 航迹 三维航迹规划 复杂约束 规划航迹 水平规划 沉降法 铅垂面 单机 算法 稀疏 搜索 改进 规划
【说明书】:

发明涉及一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法,属于航迹规划技术领域。本发明针对协同航迹快速生成问题,建立无人机协同航迹规划模型。基于分解思想,将多无人机协同规划问题分解为单无人机逐次规划问题。对于单机规划问题,将三维航迹规划分解为水平规划和高度规划。提出一种考虑机间碰撞规避约束的稀疏A*搜索(Collision Avoidance Constrained SAS,CAC‑SAS)算法用于解决水平面内多无人机协同航迹规划问题。在铅垂面内,提出一种改进的高度沉降法用于规划航迹点的高度值,从而快速生成满足约束的多无人机协同飞行航迹。本发明要解决的技术问题为:根据实际任务需要,基于分解思想获得满足复杂约束的多无人机协同飞行航迹,具有在短时间内生成可行航迹的优点。

技术领域

本发明涉及一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法,属于航迹规划技术领域。

背景技术

随着无人机技术的快速发展和日趋成熟,无人机在军用和民用领域得到愈发广泛的应用。受限于单架无人机载荷能力和续航能力的不足,通过多无人机协同,能够扩展执行任务功能,提高任务完成效能。

多无人机协同航迹规划需在综合考虑任务环境、机间协同和飞行性能等约束下,为每架无人机快速规划出从起始点至目标点的可行飞行航迹,是成功执行协同任务的基础。协同航迹规划的结果是一系列不含时间信息的离散航迹点,对于时空耦合较弱的无人机协同应用,航迹规划结果可以直接作为无人机底层跟踪控制的输入,而对于时空协同约束严格的应用,协同航迹规划的结果则可作为协同轨迹规划的引导点。

无人机航迹规划方法主要包括两类:基于数值优化的方法和基于图搜索的方法。基于数值优化的航迹规划方法,是将航迹规划描述为非线性约束优化问题,然后使用序列二次规划、遗传算法、粒子群优化等最优化算法进行求解。采用全局优化算法得到的航迹具有良好的最优性,但是全局优化算法需要大量调用规划模型,导致其求解时间较长。基于图搜索的航迹规划方法,根据规划环境、飞行性能等约束,建立包含无人机备选航迹点的显式或隐式空间图,然后利用图搜索算法可快速确定无人机的飞行航迹。常用的图搜索算法包括Dijkstra、A*和快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)。

针对协同航迹规划的时效性需求,一般采用图搜索算法求解协同飞行航迹以提高求解效率。然而,对编队内所有无人机进行航迹规划,需要同时考虑所有无人机间的耦合约束,对于图搜索算法,意味着对所有无人机的航迹同时进行节点扩展和可行航迹搜索,在节点搜索过程需考虑当前无人机与其它无人机间的协同约束。随着无人机个数的增加,处理这些耦合约束的计算量呈指数增长,大大降低了航迹规划求解效率。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有多无人机协同航迹规划耗时长,无法实现实时规划的问题,提供一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法。该方法根据实际任务需要,基于分解思想获得满足复杂约束的多无人机协同飞行航迹,具有在短时间内生成可行航迹的优点。所述的复杂约束包括机间避碰约束、无人机机动能力约束、地形约束和禁飞区约束。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的。

本发明公开的一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法,针对协同航迹快速生成问题,建立无人机协同航迹规划模型。基于分解思想,将多无人机协同规划问题分解为单无人机逐次规划问题。对于单机规划问题,将三维航迹规划分解为水平规划和高度规划。提出一种考虑机间碰撞规避约束的稀疏A*搜索(Collision AvoidanceConstrained SAS,CAC-SAS)算法用于解决水平面内多无人机协同航迹规划问题。在铅垂面内,提出一种改进的高度沉降法用于规划航迹点的高度值,从而快速生成满足约束的多无人机协同飞行航迹。

一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法,包括如下步骤:

步骤一、根据无人机飞行性能参数信息、航迹约束信息和任务环境信息,建立无人机协同航迹规划数学模型。

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