[发明专利]一种基于两阶段随机优化的无人机蜂群队形重构方法

权利要求书

1.一种基于两阶段随机优化的无人机蜂群队形重构方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

S1：构造无人机蜂群队形重构的代价函数，该代价函数可以量化队形重构的代价；

S2：设计两阶段随机优化的第一阶段，计算无人机蜂群躲避环境中固定障碍物的最佳队形参数并使队形重构的代价最小；

S3：设计两阶段随机优化的第二阶段，从样本中获取移动障碍物分布的事件集，计算无人机蜂群躲避可能出现的移动障碍物所额外付出的代价并使这个代价最小；

S4：将第二阶段躲避不确定的移动障碍物所额外付出的代价加入到第一阶段中，使得无人机蜂群在复杂空间中通过队形重构避免与障碍物碰撞所付出的代价最小。

2.根据权利要求1所述的一种基于两阶段随机优化的无人机蜂群队形重构方法，其特征在于，所述的步骤S1具体为：

S101：预先定义蜂群的队形集合f∈N，此集合包含所有的队形，其中表示第i个队形，队形中每架无人机的位置表示为队形的边界节点为ni为边界节点数量，为了降低计算队形时的复杂度，使用无人机蜂群的边界节点来表示无人机蜂群的队形；

S102：无人机蜂群的队形参数通过x_i＝[t，s，q]表示，其中为蜂群移动后的位置，是伸缩系数，q为一个四元数用其来表示蜂群的旋转，则蜂群内部的无人机节点和边界节点可以表示为：

S103：使用表示t时刻蜂群的中心位置，无人机蜂群每隔时间τ计算一次目标队形，当前时刻为t₀，令t_f＝t₀+τ，则t_f时刻蜂群的目标位置为d(t_f)。我们的目标是让蜂群蜂群飞往目标点d(t_f)时为躲避障碍物所付出的队形重构的代价最小。所以可以将队形的重构代价表示为：

C(x_j，x_i)＝w_t||t_j-t_i||²+w_s||s_j-s_i||²+w_q||q_j-q_i||²，

其中x_i＝[t_i，s_i，q_i]，x_j＝[t_j，s_j，q_j]，w_t，w_s，w_q代表计算队形重构代价时每一项队形参数的权值，C(x_i，x_j)表示由队形i变换到队形j的代价。

3.根据权利要求1所述的一种基于两阶段随机优化的无人机蜂群队形重构方法，其特征在于，所述的步骤S2具体为：

S201：在定义了队形重构代价后，可以得到第一阶段的目标函数：

其中x_init＝[d(t_f)，s_init，q_init]为初始的队形参数，x_f1＝[t_f1，s_f1，q_f1]为第一阶段求出的目标队形参数；

S202：无人机蜂群队形重构时无人机与障碍物间不能发生碰撞；每架无人机之间不可以发生碰撞，所以可以得到如下约束：

其中第一个约束为：通过让无人机蜂群的每个顶点位置处的无人机都在无障碍物区域内，从而使整个蜂群的每架无人机都不会与障碍物发生碰撞；第二个约束为：相邻无人机间的距离约束，通过让两架相邻无人机的距离应该大于l₀，保证了蜂群内部的无人机之间不会发生碰撞。