[发明专利]一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法

权利要求书

1.一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤一：初始化无人机飞行性能参数信息、航迹约束信息和任务环境信息；

获得无人机飞行性能参数信息、航迹约束信息和任务环境信息；所述的无人机飞行性能参数信息包括无人机飞行速度、过载、最大转弯角和最小航迹段长度；所述的航迹约束信息包括无人机的飞行起点位置、目标点位置、无人机与障碍物间的安全距离；所述的任务环境信息包括禁飞区的位置、半径；

步骤二：考虑无人机性能约束、任务环境约束、网络通信时延和无人机局部避障方法，建立通信时延下的无人机航迹规划模型，所述无人机航迹规划模型包括无人机运动学模型、无人机航迹规划问题模型、网络通信时延模型、无人机局部问题模型；

步骤三：面对实际作战环境下无人机集群信息交互的高时延特性，从“全局规划-局部避障”协同航迹规划的框架出发，定制考虑邻机位置概率式分布情形的即时管道稀疏A*航迹规划算法，即将通信时延导致的邻机位置概率式分布情形结合到稀疏A*搜索算法中，得到考虑时延的全局管道稀疏A*算法，再通过所述全局管道稀疏A*算法对无人机集群进行全局协同航迹规划；

步骤四：在全局航迹规划的基础上，通过求解分布式模型预测控制的最优控制问题，实现无人机在管道内的航迹跟踪和调整，实现考虑通信时延下的无人机集群协同航迹可靠机间避碰，确保无人机集群的机间避碰安全性，提升真实场景下无人机集群的协同任务能力。

2.如权利要求1所述的一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法，其特征在于：步骤二具体实现方法如下，

(1)无人机运动学建模

假设无人机集群定高飞行，则无人机集群中第i架无人机的质点运动学模型为

其中(x_i,y_i)，V_i，a_i，χ_i分别为第i架无人机的位置坐标、速度、加速度和航向角；

(2)无人机航迹规划问题建模

无人机在进行航迹规划过程中不仅需要考虑地形和各种威胁的影响，还要考虑自身的性能约束，并且需要寻找一个评价标准，用于评价所规划的航迹是否是最优航迹；无人机航迹规划问题本质上是一个多目标多约束非线性优化问题，其数学模型为

式中，x为无人机航迹；f(x)为代价评估函数；g_j(x)为第j个约束条件；

其中，航迹代价主要包括航程代价和航迹威胁代价，一般的航迹代价评估函数表示为

J＝∑(w₁L_i+w₂D_i) (3)

式中，L_i为第i段航迹的航程代价，D_i为第i段的威胁代价，w₁、w₂为权重系数；

无人机航迹规划约束包括无人机机动能力约束、禁飞区约束；所述机动能力约束包括最小航迹段长度和最大转弯角：

①最小航迹段长度约束：受机动性能限制，无人机每次改变航迹方向前，必须沿原方向飞行一段距离，即要求每一段航迹段不小于最短直飞距离l_min，最小航迹段长度约束的表达式为

其中，l_k为无人机第k段航迹的长度；

②最大转弯角约束：受无人机机动性能的约束，规划的航迹需要避免过大的转弯角，以保证航迹可行；无人机的最大转弯角为Δχ_max，则要求：

其中，Δχ_k为无人机在第k个航迹点处的转弯角；

③禁飞区约束：无人机飞行过程中，需对环境中的禁飞区进行规避，即要求无人机的航迹不与禁飞区相交，表示为

其中，s_j表示无人机的航迹与禁飞区j之间的最小距离，d_safe为无人机与障碍间的安全距离，n_NFZ为禁飞区的数量；

(3)网络通信时延建模

无人机集群协同航迹规划的过程需要通过通信网络实时进行无人机间的信息交互；在实时网络系统中，信息传输不可避免地存在着诱导时延，而且该时延随着通信协议和网络中负载情况的变化而变化，建模为马尔科夫链；

定义k时刻的传输延时为d_k，且m≤d_k≤n，即最小传输延迟为m，最大传输延迟为n，则对于i,j∈S＝{m,m+1,…,n}，有如下无后效性的条件概率性质：

P(d_k+1＝j|d₀,d₁,…,d_k＝i)＝P(d_k+1＝j|d_k＝i) (7)

定义转移概率

P(d_k+1＝j|d_k＝i)＝q_(i-m)(j-m) (8)

则对所有的i,j∈S，有q_(i-m)(j-m)≥0且

引入Markov状态概率分布

π(k)＝[π₀(k),π₁(k),…π_n-m(k)]

则相邻时延状态的概率分布存在如下关系

π(k+1)＝π(k)Q_M (9)

其中π_i(k)＝P(d_k＝i+m)

Q_M＝q_{(i-m)(j-m)|i,j∈S}

无人机集群采用等周期同步采样的方法，在事件驱动的控制模式下，网络中传送信息的延迟概率分布为p_i，其中i∈S，且则转移概率矩阵Q_M的元素求取如下：

(4)无人机局部问题建模

为解决无人机集群协同中可能出现的机间碰撞问题，本发明在全局航迹规划的基础上，使用无人机运动学模型，基于模型预测控制理论，通过求解最优控制问题来获得无人机的局部轨迹，准确达成无人机的动态局部避碰要求；通过无人机在通信时延下的状态信息，设计代价函数，建立分布式模型预测控制模型，并提出机间碰撞的判断准则；

无人机状态方程如下

式中x＝[x y V_x V_y]，其中(x,y)，V，a分别为无人机的位置坐标、速度、加速度，与式(1)对应；

定义无人机飞行控制采样周期为δ，有t_k+1＝t_k+δ；通信延迟时间为离散随机变量τ，满足网络延时的马尔科夫链模型，且(d-1)δ≤τ≤dδ，d为正整数，表示离散通信延迟；无人机i的信息集为xⁱ(t_k)为t_k时刻无人机i的位置，为无人机i的邻域无人机位置信息(考虑通信延迟)；无人机i在时刻t_k的代价函数为：

其中为控制输入，rⁱ为其目标点，T为预测时域，P0、Q0、R0且均为对称矩阵，

分布式模型预测控制模型建立如下

无人机i在t时刻的可达集计算如下：

控制输入满足下列关系：

其中μ^j≥0，称为无人机j的可操纵性参数；

对于输出集如果满足

则由以x₀为中心的椭球边界Γ确定，Γ表示为：

Γ＝{x|(x-x₀)′M(x-x₀)≤β} (19)

其中M是可对角化矩阵且满足

M＝W^-1 (20)

其中，W可控性格拉姆矩阵；

当t∈[t₀,T]，轨迹ξ(t,u₀)上所有点的可达集形成管

其中p为轨迹ξ的维度，为t时刻可达集的半径大小；

最后，要满足避撞约束的条件为