[发明专利]一种基于改进羊群算法的多无人机协同航路规划方法

说明书

本发明提出了一种基于改进羊群算法的多无人机协同航路规划方法，所述方法在使用多个无人机对已知目标进行协同攻击情况下，首先对多无人机的协同航路规划进行数学建模；然后提出了一种改进羊群优化算法，并将其用于解决航路规划问题，得到了满足规划要求的三维协作航路；最后，通过与其它几种算法进行比较，进行了基准函数测试和仿真实验，验证了该方法的有效性。本发明可以显著提升最优解质量和收敛速度，原理简单，且不受空间尺寸和潜在的并行性限制。

技术领域

本发明涉及无人机航路规划领域，尤其涉及一种基于改进羊群算法的多无人机协同航路规划方法。

背景技术

随着无人机技术的发展和成熟以及情报水平的不断提高，无人机将成为未来天空的领导者和世界各国武装部队的主要装备，在未来的战场上具有巨大的作战潜力。在信息化、网络化和系统化的现代战争中，面对高速发展，依靠单个无人机执行情报侦察，战场打击和其它任务远远不能满足当前的任务要求，使用多个无人机来执行针对多个目标的作战任务已成为必然趋势。

多无人机协同航路规划是多架无人机实现协同作战的关键技术，多无人机协同航路规划问题具有高维、多约束和时空协调的特点，这是一个非常具有挑战性的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了多种方法，包括一些航路规划算法，避障技术和航路调整策略。当前关于航路规划问题的研究方法可以分为几类：基于势能场的方法，如人工势能场方法(APF)，原理简单，计算速度快，适合解决对实时性要求较高的航路规划问题，但是，在某些情况下很容易陷入停滞状态，从而导致计划失败；基于随机抽样的方法，在具有已知或动态未知的复杂环境中，可以快速搜索出一条航路，但是这种方法的代价较高，计划航路并非始终是最优航路；基于启发式信息的搜索算法，算法简单高效，但是容易陷入死循环，并且有许多计划的航路折叠点。

发明内容

本发明针对传统群智能算法最优解质量不可靠且收敛速度不理想的问题，根据多无人机协同航路规划的特点建立多约束条件的航路规划模型，提出一种基于改进羊群算法的多无人机协同航路规划方法，使其具有算法原理简单、规划速度快、不受空间尺寸和潜在的并行性限制的优点。

本发明为了解决上述问题，现采用如下技术方案：

一种基于改进羊群算法的多无人机协同航路规划方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：建立多无人机航路规划三维环境；

在航迹规划中，必须根据飞行环境和任务要求建立适当的规划空间。在当前以山脉为背景的任务环境中，使用随机函数来建立数字模型，以模拟高峰和其他威胁障碍。山峰模型函数由原始数据和威胁等效地形模型组成。前者表示为：

其中，x和y指的是水平投影平面上的点坐标；z₁是指与水平面上的坐标点相对应的高度坐标；a，b，c，d，e，f，g是系数，可以通过更改参数来获得其它地形的地形模型。

威胁等效地形模型为：

其中x和y指的是水平投影平面上的点坐标；z₂指峰高；h(i)指在基本地形上峰值i的最高点的高度；x_0i and y_0i指峰值i的最高点的坐标；x_si and y_si指与峰值i沿x,y轴的斜率相关的变量。如果x_si and y_si较大，则峰的斜率平坦且陡峭。

通过将原始数字地形模型集成到威胁等效地形模型中来获得最终的山峰威胁模型：

z(x,y)＝max(z₁(x,y),z₂(x,y)) (3)