[发明专利]空地协同交通巡检的路径优化方法和装置

权利要求书

1.一种空地协同交通巡检的路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取多无人机与车辆协同的巡检任务数据；

S2、基于所述巡检任务数据，以使整个巡检任务完成时间最小为目标构建可从多个站点出发、无需返回出发站点、可多次访问同一巡检点的空地协同路径模型；

S3、基于所述巡检任务数据、空地协同路径模型和模因算法，获取车辆与无人机协同巡检点目标的最优路径规划方案，包括：

S301、采用不等长的染色体编码方式的染色体对空地协同交通巡检路径初始规划方案进行编码；

S302、生成车辆和无人机协同交通巡检的初始巡检路径规划方案集合，包括：

S302a、巡检目标点的编号进行随机排列生成染色体的第2行，再将该排列分成|K|每段的前面和后面各加1个站点编号，其中第k段染色体对应于第k辆车的路径，其中|K|为空地协同联合体数量；

S302b、对第k段染色体从前向后每次依次取出2个节点编号，以这2个编号对应的点目标作为椭圆的2个焦点，以无人机的续航能力为长轴，构造“最大续航范围”；

S302c、如果“最大续航范围”中只有1个目标点，则在前一个目标点编号的下面写上该目标点的编号；如果“最大续航范围”中不只1个目标点，则随机选择1个目标编号写在前一个目标编号的下面；如果“最大续航范围”中没有目标，则在前一个目标编号的下面写上“-1”，重复上述操作直到该段染色体的倒数第2位，在最后1位的下面写上“-1”；

S302d、对|K|段染色体依据车辆编号，在染色体的第一行加入车辆编号；

S302e、重复步骤S302b～S302d共|K|次，得到每个车辆和无人机协同交通巡检路径方案；每个车辆和无人机协同交通巡检路径方案组成初始巡检路径规划方案集合；

S303、采用模因算法对初始巡检路径规划方案集合进行优化，获取车辆与无人机协同巡检点目标的最优路径规划方案。

2.如权利要求1所述的空地协同交通巡检的路径优化方法，其特征在于，所述巡检任务数据包括：

巡检点目标的坐标；

车辆与无人机出发的站点数量、站点编号和站点坐标；

无人机编号、无人机飞行速度、无人机续航时长；

车辆编号和车辆行驶速度。

3.如权利要求1所述的空地协同交通巡检的路径优化方法，其特征在于，所述空地协同路径模型包括：

空地协同路径模型的目标函数采用公式(1)来表示：

其中，l和m为巡检点目标编号，N为节点集合；k为车辆编号，K为车辆集合；为编号为k的车辆从节点l到节点m的行驶时长；为决策变量，编号为k的车辆是否选择从节点l到节点m的路径；该目标函数表示负载均衡，使最后一辆车的返回时间最小，使整个任务完成时间最小。