[发明专利]无人机集群的路径规划方法、装置、控制器及存储介质

说明书

本发明公开了一种无人机集群的路径规划方法、装置、控制器及存储介质，其中该方法包括：根据目标区域的扫描方向确定多架异构无人机的飞行方向；根据多架异构无人机的相机参数确定目标区域的覆盖行；基于多架异构无人机的设备参数与覆盖行确定多架异构无人机中每一架无人机的覆盖区域；规划多架异构无人机在对应的覆盖区域内的监测路径。本发明实现异构无人机群在最短的时间内可以完成对指定区域的完全覆盖，实现对目标区域监测的精准识别和定位。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及无人机集群的路径规划方法、无人机集群的路径规划装置、控制器及计算机可读存储介质。

背景技术

传统的病虫害普查监测主要采用人工踏查或遥感影像或载人飞机调查的监测方法。人工踏查方式劳动强度大，耗费时间长，效率低，而且还存在着巡检人员的技术水平或高或低问题，进而导致林业资源的信息获取不够准确。而且随着人工费用的上涨，其成本也随之增大，加之林区地势地貌险峻、松材线虫疫情扩散迅速，人工踏查方式难以胜任当今的病虫害监测任务。高空遥感影像监测方式也是松材线虫的监测方式，高空遥感影像监测方式覆盖范围广，劳动强度低，相较于人工踏查方式需要更少的劳动力，效率更高，但是实施高空遥感监测需要多部门的密切合作，而且成本高，拍摄时间不自由，很难做到因地制宜监测疫情，同时，高空遥感影像极易受自然环境因素等众多原因的影响，因此，高空遥感监测方法还不能完成较高精度的监测任务。

基于深度学习目标检测算法和无人机遥感手段监测松材线虫病树，对促进我国松材线虫病科学研究、森林资源保护和维护生态环境具有重要意义。但是，单架无人机面临算力不足，电池能耗大，飞行时间与范围受限等问题。因此，借助多无人机组成集群通过自主协同的方式解决大规模实时监测问题成为题中应有之义。然而，在实际场景中部署的无人机集群通常是异构的，即每架飞机都具有不同能力（例如动力学、视野、速度或电池充电等）。视场是解决无人机覆盖优化问题时需要考虑的一个重要因素，现有监测方法并未对这个因素给予适当回应。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种无人机集群的路径规划方法、无人机集群的路径规划装置、控制器及计算机可读存储介质，实现异构无人机群在最短的时间内可以完成对指定区域的完全覆盖，实现对目标区域监测的精准识别和定位。

为了解决上述技术问题，根据本发明一方面，提供了一种无人机集群的路径规划方法，包括：

根据目标区域的扫描方向确定所述多架异构无人机的飞行方向；

根据所述多架异构无人机的相机参数确定所述目标区域的覆盖行；

基于所述多架异构无人机的设备参数与所述覆盖行确定所述多架异构无人机中每一架无人机的覆盖区域；

规划所述多架异构无人机在对应的所述覆盖区域内的监测路径。

在一些实施方式中，所述根据所述多架异构无人机的相机参数确定所述目标区域的覆盖行的步骤，包括：

分别计算所述多架异构无人机中每一架无人机的相机航迹宽度，以得到多个所述相机航迹宽度；

选取出多个所述相机航迹宽度中的最小相机航迹宽度；

根据所述目标区域的宽度和所述最小相机航迹宽度确定所述覆盖行的数量和相邻两个所述覆盖行之间的距离；

基于所述覆盖行的数量和所述距离将所述目标区域转换为加权有向图。

在一些实施方式中，所述多架异构无人机的第m架无人机的所述相机航迹宽度L_m为：