[发明专利]一种基于多无人机多基站的空地协同全覆盖轨迹规划方法

说明书

本发明提供一种基于多无人机多基站的空地协同全覆盖轨迹规划方法，首先针对于多无人机和多基站视觉覆盖一个三维广域环境的任务，并提出一个基于能量优化与续航策略的空地协同系统视觉覆盖的问题框架；针对步骤1提出的问题建立数字高程模型，优化目标，使得无人机消耗的总能量尽可能的小，并同时定义四个约束条件；设计一个分层协同覆盖轨迹规划算法，第一层利用启发式算法求解步骤2中的数字高程模型，得到多架无人机的飞行轨迹；第二层是基于第一层得到的航点遍历顺序，将总飞行时间作为性能指标，用遗传算法求解每个决策变量，得到一条带时间戳的最优的平滑轨迹。本发明能够在复杂约束下得到平滑轨迹，显著提高无人机的任务执行效率。

技术领域

本发明属于能量优化和续航策略的空地协同系统的轨迹规划技术领域，尤其涉及一种基于多无人机多基站的空地协同全覆盖轨迹规划方法。

背景技术

基于智能无人平台的视觉覆盖是广域动态野外环境监测的有效方式，多旋翼无人机可以在狭窄的森林间隙中自主起飞，降落，悬停和跟踪，非常适合动态监视任务。然而，受限于多旋翼无人机的空中续航能力，需要多台无人机与分布式固定式基站协同以完成大范围遍历覆盖与实时更新任务。

现有的大部分研究规定了每架无人机的起止点，例如，从基地出发的无人机必须返回原来的基地，而在大部分的实际应用中，无人机在完成当前的任务之后，可以从结束任务的位置出发继续执行下一个任务，无需返回基地，此外，在某些特殊情景下的视觉覆盖任务，需要无人机在规定的时间内完成任务并使得总能耗最小。

因此，需要从实际问题出发，定义一个完整的空地协同系统视觉覆盖一个三维广域环境的问题框架，使用多个无人机和多个基站来协同实现区域环境的视觉覆盖任务需要跟踪以下技术挑战。

首先，为了确保系统的完备性和持久性，有必要以无人机的续航能力和飞行至基站充电的距离为代价来研究协同任务决策，其次，根据无人机轨迹规划的动力学原理，要确保运动的连续性，动态性和平稳性。

因此，迫切需要一种在复杂约束下能够显著提高任务执行效率的轨迹规划方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于多无人机多基站的空地协同全覆盖轨迹规划方法，包括如下步骤；

步骤1、针对于多无人机和多基站视觉覆盖一个三维广域环境的任务，并提出一个基于能量优化与续航策略的空地协同系统视觉覆盖的问题框架；

步骤2、针对步骤1提出的问题建立数字高程模型，优化目标，使得无人机消耗的总能量尽可能的小，并同时定义四个约束条件；

步骤3、为得到多架无人机的飞行轨迹，设计一个分层协同覆盖轨迹规划算法，第一层利用启发式算法求解步骤2中的数字高程模型，在不考虑无人机的平滑性和连续性约束的前提下，得到多架无人机的航点遍历顺序，即多架无人机的飞行轨迹；

步骤4、第二层是基于第一层得到的航点遍历顺序，在满足四旋翼无人机速度和加速度连续性以及固有的物理性能约束的前提下，将总飞行时间作为性能指标，用遗传算法求解每个决策变量，得到一条带时间戳的最优的平滑轨迹。

优选的，所述步骤1中提出一个基于能量优化与续航策略的空地协同系统视觉覆盖的问题框架，是对多智能体协同任务进行概括和假设。

优选的，所述步骤2中优化目标是使用数量恰当的无人机。

优选的，所述步骤2中的四个约束条件分别为摄影测量约束、续航约束、资源约束以及时间约束。

优选的，步骤3中第一层负责利用启发式算法求解步骤2中的数字高程模型，将模型约束分为静态约束和动态约束两大类，其中静态约束是问题本身的约束，动态约束是对资源的约束，在不考虑无人机的平滑性和连续性约束的前提下，得到多架无人机的飞行轨迹。

优选的，所述启发式算法为多智能体协同蚁群算法。