[发明专利]基于最小化最大能量消耗的多无人机任务规划方法及装置

说明书

本发明实施例提供基于最小化最大能量消耗的多无人机任务规划方法及装置。其中，方法包括：获得多个任务点；将多个任务点规划为初始路径；按预设遍邻域搜索算法中的优化方式，对初始路径优化，得到M架无人机的待飞行路径；其中，将多个任务点规划为初始路径包括：确定出发点，从多个任务点中选取M个点，作为M条待扩展路径的第一个节点；在确定出M条待扩展路径的第一个节点后，针对每一条待扩展路径的末端节点，计算扩展能耗，将扩展能耗最小的任务点作为候选节点；并返回计算剩余待扩展路径的扩展能耗，直至各任务点均属于M条待扩展路径中的一条，得到M条初始路径。通过本方案可实现多无人机协同工作的飞行路径进一步有效调节。

技术领域

本发明涉及无人机任务规划技术领域，特别是涉及一种基于最小化最大能量消耗的多无人机任务规划方法及装置。

背景技术

随着无人机技术的发展，无人机已经广泛应用于军事、环境监测、精准农业等领域。由于单无人机在计算能力、存储空间、负载能力、电池容量等各方面存在诸多限制，而使用多无人机协同工作则可以体现出高覆盖率、高效率及高鲁棒性等优点。因此，多无人机协同工作变得尤为重要，而多无人机任务规划是多无人机协同工作中的重要部分。无人机任务规划的目的是：根据不同任务对无人机进行合理的分配，最大限度的发挥有效的作用，保证完成任务的时间并且总的油耗等成本代价最小。

多无人机任务规划存在最小化最大路径能量消耗任务规划问题。解决该问题的目的是：面对无人机在任务执行过程中的能量限制，在最小化各无人机在任务执行时的最大路径能量消耗的前提下，针对多无人机任务，规划更合适的优化目标，以保证每一架无人机都能完成所承担的任务。

但是，现有多无人机的任务规划问题经常被建模为多旅行商问题。针对多旅行商问题设计的遍邻域搜索算法在解决最小化最大路径能量消耗问题上具有较好性能。但是该算法的优化方向是最小化总路程数，其优化目标在一定程度上减少了无人机执行任务时的能量消耗，但均没有直接对于无人机的能量消耗进行考虑，使得多无人机协同工作的飞行路径无法进一步有效调节。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于最小化最大能量消耗的多无人机任务规划方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对多无人机协同工作飞行路径的进一步有效调节。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于最小化最大能量消耗的多无人机任务规划方法，包括：

获得待规划路径的多个任务点；

根据预先确定的M架无人机的各个飞行状态的能耗参数，采用启发式算法，将所述多个任务点规划为所述M架无人机的初始路径，每一架无人机对应一条初始路径；

按照预设的遍邻域搜索算法中的优化方式，对所述M架无人机的初始路径进行优化，得到所述M架无人机的待飞行路径；

其中，根据预先确定的M架无人机的各个飞行状态的能耗参数，采用启发式算法，将所述多个任务点规划为所述M架无人机的初始路径，包括：

确定出发点，基于所述出发点与各个任务点的位置关系，从所述多个任务点中选取M个点，分别作为M条待扩展路径的第一个节点，每一条待扩展路径对应一架无人机；

在确定出M条待扩展路径的第一个节点后，针对每一条待扩展路径，基于该待扩展路径所对应无人机的各种飞行状态的能耗参数，计算该待扩展路径对应的无人机，从该待扩展路径当前的末端节点到当前剩余的每一任务点所消耗的扩展能耗，将扩展能耗最小的任务点作为该待扩展路径当前的末端节点对应的候选节点；

针对每一第一类末端节点，将该末端节点对应的候选节点扩展至该末端节点所属的待扩展路径中，得到新的待扩展路径；所述第一类末端节点所对应的候选节点，不同于其他末端节点所对应的候选节点；