[发明专利]基于群体智能的无人机集群协同覆盖方法

权利要求书

1.一种基于群体智能的无人机集群协同覆盖方法，其特征在于，包括如下步骤：

将无人机集群建模为菲克定律中的质点群，通过菲克定律将无人机集群中每个无人机的加速度建模为菲克模型；

无人机集群中每个无人机具有感知距离，利用无人机感知距离设计一种规避障碍的加速度弹球模型；

将无人机集群的覆盖效率开始放缓的时间作为时间拐点，利用时间拐点设计分段覆盖的方法，具体为：在时间拐点后利用无人机集群释放的信息素设计一种信息素释放模型和一种信息素反应模型；

其中，无人机集群中当前无人机的总加速度函数为：其中，表示当前无人机在菲克模型下的加速度，表示当前无人机在弹球模型下的加速度，表示信息素浓度产生的加速度；

所述菲克模型下对加速度的描述为：其中，在直角坐标系中，a_x表示当前无人机在x方向加速度的大小，a_y表示当前无人机在y方向加速度的大小，表示当前无人机在x方向的单位矢量，表示当前无人机在y方向的单位矢量，表示当前无人机在菲克模型下的加速度，N_u，N_d，N_l，N_r表示为：当前无人机可以感知以感知距离为半径圆形区域内的其他无人机，被感知的无人机为当前无人机的邻居无人机，在当前无人机以感知距离为半径的圆形区域范围内，以当前无人机位置为中心点，延伸水平、竖直的两条互相垂直虚线，N_l为垂直虚线左侧邻居无人机的数量，N_r为垂直虚线右侧邻居无人机的数量，N_u为水平虚线上侧邻居无人机的数量，N_d为水平虚线下侧邻居无人机的数量；

所述弹球模型下对加速度的描述为：其中，表示当前无人机在弹球模型下的加速度，d表示邻居无人机与当前无人机之间的距离，d_i表示第i个邻居无人机与当前无人机之间的距离，表示第i个邻居无人机对当前无人机作用产生的加速度，a_i(d)表示第i个邻居无人机对当前无人机作用产生的加速度大小，d_s表示弹球模型参考系数；

所述信息素释放模型具体为：

d_(x,y)(t)＝(1-β)·d_(x,y)(t-1)+d_other(x,y)(t)，其中，d_A(r)表

示距离信息素释放地点r的A点处信息素浓度，d_ini表示信息素的初始释放浓度，r_t表示信息素释放的最大半径，r_d表示信息素释放的最小半径，d_(x,y)(t)表示坐标为(x,y)的点在t时刻的信息素浓度，β表示信息素的蒸发速率，d_other(x,y)(t)表示在t时刻除当前无人机以外的其他无人机喷洒信息素浓度叠加在坐标为(x,y)点的浓度之和；

所述信息素反应模型具体为：当前无人机探测具有最大探测半径和最小探测半径，在以当前无人机为圆心，最大探测半径和最小探测半径组成的同心圆内，将圆环区域均分为六块子区域，先选择平均信息素浓度最小的子区域，然后选择该子区域中信息素浓度最低的区域，当前无人机根据信息素浓度最低的区域来确定信息素浓度产生的加速度方向。

2.根据权利要求1所述的无人机集群协同覆盖方法，其特征在于，所述弹球模型参考系数d_s为无人机感知距离。

3.根据权利要求1所述的无人机集群协同覆盖方法，其特征在于，所述时间拐点t_phe的约束为：其中，S表示待覆盖区域的面积，α表示覆盖系数，N表示无人机集群中无人机的数量，r_s表示当前无人机感知距离。