[发明专利]一种基于降维解耦机制的无人机集群实时航迹生成方法

说明书

本发明公开的一种基于降维解耦机制的无人机集群实时航迹生成方法，属于航迹规划技术领域。本发明首先完成参数信息初始化，并建立航迹离散化模型、无人机飞行约束模型和无人机集群航迹规划问题模型；其次在滚动规划框架下，采用优先级解耦机制将无人机集群规划问题分解为多个短时域单机航迹规划问题，使用稀疏A*算法对单机航迹规划问题进行求解；在当前滚动时域内判断优先级规划循环是否结束，更新无人机航迹规划任务信息；判断滚动规划时域循环是否满足终止条件，完成无人机集群航迹快速生成。本发明能够在有限时间内生成安全的集群航迹，引导无人机集群在复杂环境中飞行，实现大规模无人机集群协同飞行，解决大规模无人机集群规划领域相应问题。

技术领域

本发明公开的一种基于降维解耦机制的无人机集群实时航迹生成方法，属于航迹规划技术领域。

背景技术

得益于机器人、自动化和通信领域的最新成就，受蚁群、鸟群、鱼群和狼群启发的群体合作已经成为无人系统的一个重要发展趋势。群体的天然数量优势克服了单个智能体执行任务能力有限、智能体损失抵抗能力低等缺点。无人机(UAV)群体凭借其低成本、可操作性和灵活性的优势，可以有效地执行包括搜救、快递、航拍等各种任务。

航迹规划是无人机执行任务的关键技术之一。现有成熟航迹生成方法如快速扩展随机树、序列凸规划法、混合整数线性规划(MILP)等解决了传统单机、小规模航迹规划问题，但由于集群规划高维、强耦合的特点，大规模无人集群航迹规划仍然是实时应用技术瓶颈之一。为了提高规划时效性，通常采用协调技术进行有效求解，主要包括反应策略和解耦机制。反应策略为每架无人机生成局部航迹，消减无人机之间的潜在冲突，但在有障碍物的受限环境中可能陷入死锁状态。相比之下，解耦机制可以通过优先级计算与序列规划的方式，解决更复杂的航迹规划问题，生成最优/次优无碰撞协同航迹。作为常见的解耦机制，优先级规划被广泛应用在多智能体路径规划领域，显著提高了集群路径规划的计算效率和可扩展性。然而，现有研究主要针对地面机器人的路径规划，未考虑特定的飞行性能约束，无法直接应用于飞行器集群的航迹规划问题。

除解耦机制外，还可以从减少规划时域的角度，基于滚动时域控制(RHC)的思想来提高计算效率。RHC将航迹规划问题划分为若干短时域规划问题。在每个短时域规划中，通过建立并求解低维航迹规划问题，以快速获得可行的航迹序列。RHC以其高效、鲁棒性强的优点，被广泛应用于航天器编队、火箭着陆制导、车辆协同等多种路径规划问题中。其中，应用RHC解决飞行器航迹规划问题即是利用MILP最优求解方法来进行飞行器短时域的航迹规划，然而随着飞行器数量的增加，短时域规划仍然存在高计算复杂度的情形。因此，需要使用更有效的航迹生成方法来实时地规划无人机集群的飞行航迹。

发明内容

本发明公开的一种基于降维解耦机制的无人机集群实时航迹生成方法要解决的技术问题为：针对大规模无人机集群的航迹生成问题，根据实际任务需要，在滚动规划框架下，结合优先级解耦机制将集群航迹规划问题转化为一系列单航迹规划问题，从而降低集群规划问题维度，提高集群航迹规划效率。此外，通过障碍物/避碰检测方法消除非主动威胁规避/机间避碰约束，降低航迹规划问题的复杂度，进一步提高集群航迹规划效率。本发明能够在有限时间内生成安全的集群航迹，引导无人机集群在复杂环境中飞行，进而实现大规模无人机集群协同飞行，解决大规模无人机集群规划领域相应问题。

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降维解耦机制的无人机集群实时航迹生成方法，针对无人机集群实时航迹规划问题，首先完成参数信息初始化，并建立航迹离散化模型、无人机飞行约束模型和无人机集群航迹规划问题模型；其次在滚动规划框架下，采用优先级解耦机制将无人机集群规划问题分解为多个短时域单机航迹规划问题，并使用稀疏A*算法(SAS)对单机航迹规划问题进行求解；在当前滚动时域内判断优先级规划循环是否结束，并更新无人机航迹规划任务信息；最后判断滚动规划时域循环是否满足终止条件，完成无人机集群航迹的快速生成。