[发明专利]一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法有效

专利信息
申请号: 201911417161.X 申请日: 2019-12-31
公开(公告)号: CN111077909B 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 杨成伟;王子泉;李杰;唐水源;刘畅;李娟;王守猛;杨宇;熊婧 申请(专利权)人: 北京理工大学;北京大翔航空科技有限公司
主分类号: G05D1/10 分类号: G05D1/10
代理公司: 北京邦创至诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11717 代理人: 张希宇
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 视觉 信息 新型 无人机 优化 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法,其特征在于,无人机群在失去通信联络后,仍将保持先前的分组结构,先前的目标搜索或饱和攻击组群任务仍将继续执行,每架无人机在约束条件下,通过视觉互感理解与预测组内各友机行为,自发性的生成最优控制量,自主运动到合适位置,以实现搜索效率最大化和饱和攻击效能最大化的空间位置分布结果;

该优化控制方法包括:建立失去通信联络的无人机群体行为数学模型,该数学模型将视觉图像作为信息输入条件,形成任务约束、环境约束、无人机平台约束、避碰约束的数学表达式,同时考虑风场影响因素,加入风场影响因子,为自洽控制构造经验规则和构造启发性规则;

通过视觉互感理解与预测组内各友机行为,自发性的生成最优控制量,自主运动到合适位置,其优化控制的目标为形成搜索效率最大化的空间位置排布,包括:将作战区域进行栅格化,每一栅格(i,j)被赋予变量W(i,j)来表示对该栅格的关注程度,空间中各个栅格的关注度可描述为:

其中,(i,j)表示栅格化的作战区域内横纵坐标分别为i和j的栅格,A表示战场环境中信息已知区域,B为战场环境中信息未知但其关注度一般的区域,C表示战场环境中信息未知但其关注度较高的区域;

定义Fg(i,j,t)表示在t时刻对栅格(i,j)的覆盖情况,其中,当t时刻至少一个无人机可覆盖到栅格区域(i,j),则Fg(i,j,t)=1;当t时刻无法覆盖到栅格(i,j),则Fg(i,j,t)=0;定义Fg(i,j,t)∈[0,1]表示t时刻栅格(i,j)内的目标分布的不确定度,其中,Fg(i,j,t)=1表示t时刻对栅格内目标分布完全未知,该区域被探测到则不确定度变为0;为了覆盖整个作战区域,当某区域未被探测到,则该区域的关注度增加,其关注度的增加描述为:

P(i,j,t+1)=P(i,j,t)+w·W(i,j)

其中,w非负常数;

因此,搜索覆盖率的回报函数定义为:

SF=∑IJTFg(i,j,t)·P(i,j,t)

其中,I和J分别为二维栅格化作战区域在两条边上的栅格总数,T为作战总时长。

2.根据权利要求1所述的基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法,其特征在于,加入风场影响因子的所述数学模型的表达式如下:

其中,其中(x,y)为无人机在二维平面的坐标位置,θ为航向角,v和r分别为无人机的飞行速度与最小转弯半径,u为控制输入,(x,y,θ)∈R2×S表示无人机的状态,vw=[vwx,vwy]为风速向量,vwx和vwy分别为风在x轴和y轴的速度分量,和分别为无人机在x轴和y轴的速度分量,为无人机航向角速度。

3.根据权利要求1所述的基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法,其特征在于,通过视觉互感理解与预测组内各友机行为,自发性的生成最优控制量,自主运动到合适位置,包括:

无人机首先获得自身所处的状态,然后无人机依据策略函数,从动作库中选择动作,无人机所处的状态在动作执行后发生改变,与此同时产生一个奖励值和一个惩罚值传递给该无人机,这样无人机通过与周围环境持续不断的交互,不断调整机动动作和幅度值。

4.根据权利要求3所述的基于视觉信息的新型无人机自组群自洽优化控制方法,其特征在于,动作库中无人机的基本动作包括:定常飞行、加速、减速、左转弯、右转弯、拉起、俯冲。

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