[发明专利]空地协同交通巡检的路径优化方法和装置

说明书

本发明提供空地协同交通巡检的路径优化方法和装置，涉及路径规划技术领域。本发明首先通过获取多无人机与车辆协同的巡检任务数据；然后基于巡检任务数据，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；最后基于巡检任务数据、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。本发明通过多无人机与车辆协同进行交通巡检，在面临远距离要求的交通巡检工作时，实现由车辆搭载无人机协同完成交通巡检任务，提高工作效率。

技术领域

本发明涉及路径规划技术领域，具体涉及一种空地协同交通巡检的路径优化方法和装置。

背景技术

采用无人机进行交通巡检作业已逐渐代替传统的人工巡检方式，随着科技的发展图像采集技术日趋成熟，逐渐解决使用固定摄像机导致存在监视盲区的问题。

但无人机的续航里程并非足够大，因此面临远距离要求的交通巡检工作时，由于续航里程约束，无人机编队进行巡检需多次往返或需多架无人机配合，导致巡检效率较低。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种空地协同交通巡检的路径优化方法和装置，解决了无人机巡检方法在面临远距离要求的交通巡检工作时，巡检效率低的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，本发明提供一种空地协同交通巡检的路径优化方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，所述空地协同路径模型的约束条件采用公式(2)至(10)来表示：

其中，

公式(2)表示每个节点至少被访问一次；

公式(3)表示确保每辆车必须从仓库出发；