[发明专利]基于Voronoi图的多无人机编队队形可靠变换方法

说明书

本发明属于多无人机航迹规划及动态避障领域，特别是涉及基于Voronoi图的多无人机编队队形可靠变换方法,其特征是：包括以下步骤：步骤1)确定初始队形中每架无人机抵达目标队形中的位置，以整体路径最短为目标，确定对应关系；步骤2)以初始队形中每架无人机的位置为离散点，用Voronoi图对无人机的路径规划空间进行建模，构造Voronoi图结构；步骤3)在Voronoi图中，根据步骤1)每架无人机的确定的目标，判断起始点和目标点的位置；步骤4)在每架无人机完成第一次飞行之后，以当前飞机所在位置，重新构建Voronoi图。它提供一种基于Voronoi图的多无人机编队队形可靠变换方法,以便提高无人机航迹规划效率。

技术领域

本发明属于多无人机航迹规划及动态避障领域，特别是涉及基于Voronoi图的多无人机编队队形可靠变换方法。

背景技术

随着无人机的广泛应用，相比于单架无人机，无人机的编队飞行在完成多样化任务和能够充分收集环境信息、提高任务执行的安全性及可靠性，以及增强系统鲁棒性等方面表现出明显的优势，已成为广大学者的研究热潮。无人机编队协同飞行的过程中，会面临一些未知的因素，比如编队任务发生变化、环境突发改变，面对这种情况，无人机的编队就需要实时调整其队形，调整的过程就需要涉及到实时的航迹规划问题。多架无人机为适应任务要求就需要进行某种队形排列和任务分配，其中编队飞行的队形产生、保持和变化以及飞行任务的规划和组织都是需要考虑的因素。

无人机编队飞行在展现出众多优势的同时，也有不可忽略的局限性。相比单机控制，多机编队飞行队形控制的要求更高，在单机通信、姿态以及控制等方面的基本要求都符合的条件下，还需重点考虑多机之间的协调问题，如任务协同、队形变换以及多机与地面控制中心的通信等。另外，因扰动而可能引起的编队内部碰撞也是限制无人机编队安全飞行的一个主要因素。在多无人机协同飞行的过程中，当编队因外界因素要进行队形调整时，就需要对航迹重新规划。多无人机航迹规划不同于单机，它不仅需要满足多类约束条件，而且规划系统根据实时的状态信息与各无人机的具体任务，为每一架无人机规划出从当前状态到局部目标点的可行航迹，使其在保证安全可靠的基础上完成协同飞行，在指定的性能指标下达到最优或较优。多无人机规划出的航迹对个体无人机来说，可能不是最优的，但将多机视为一个整体系统时，该轨迹就是整体的最优轨迹。另外，多机航迹规划的过程受许多因素的影响，各因素之间并不相互独立，而是存在相互作用的关系，这就增加了多机航迹规划的难度和复杂性。其中，多无人机的航迹规划对实时性的要求较高，由于多机轨迹规划过程相比单机轨迹的规划需要考虑的约束更多，变量更多，因此易受环境等其他因素的影响，从而导致航迹跟踪精度下降，甚至会出现碰撞的危险。因此多机轨迹规划应具备在线实时解算的能力，以应对重构过程中可能遇到的危险。特别是当编队飞行的无人机数量较多时，航迹规划的效率是制约多机轨迹规划的一个重要因素。

针对无人机轨迹规划问题，国内外学者提出了许多具体的解决方案，主要包括：势场法、基于图论的算法、智能优化算法和最优控制法等。其中航迹搜索算法，是无人机能否安全迅速地实现轨迹变换的重要因素。常用的航迹搜索算法有：A*搜索算法、进化算法、遗传算法和粒子群算法等。

TimothyW.McLain提出了一种时间协同多无人机航迹规划方法。它以Voronoi图为理论，通过离散化和光滑处理，使无人机在遇到障碍物时自动寻找安全航迹，从而使编队完成队形变换。

西工大肖自兵等利用A*定长航迹搜索算法，以代价函数确定最优航路节点，构成固定长度的理想航迹，通过约束提高航迹的可跟踪性，从而可以实现协同飞行的目标，确保编队完成队形变换。

Sriram Venkataramanan设计了一种非线性控制器来实现无人机紧密队形的重构。它是利用虚拟长机的控制模式，考虑风场以及涡流的影响，提出了一种可以生成安全重构航迹的算法，解决了紧密队形重构的问题。