[发明专利]车辆与多无人机协同路径规划方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.一种车辆与多无人机协同路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域集合，根据所述目标区域集合中子目标区域相对位置，确定无人机的覆盖路径；

将距离子目标区域最近的真实道路节点确定为该子目标区域的映射点；根据各映射点生成车辆移动路径；对所述车辆移动路径进行初始规划，得到初始车辆路径；对所述初始车辆路径进行交叉路径消除，得到车辆路径；

根据所述车辆路径中的道路节点和所述无人机覆盖路径，构建无人机航路集合；基于所述车辆路径和所述无人机航路集合，对所述无人机航路集合中各子无人机航路分别构建备选起飞点以及备选降落点；根据迭代松弛算法中的选择指标，对所述备选起飞点和所述备选降落起飞点集合分别进行迭代优化，得到所述子无人机航路新起飞点和新降落点；将所述新起飞点和所述新降落点在所述车辆路径中进行更新，得到车辆与多无人机协同最优规划路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域集合中子目标区域相对位置，确定无人机的覆盖路径，包括：

根据所述子目标区域中无人机空中采样点的数量与位置来规划无人机覆盖路径，所述采样点的连线构成一条无人机覆盖路径；根据不同覆盖模式，构建多条无人机覆盖路径，选取最优覆盖模式以及最优覆盖路径；所述采样点为无人机采样区域的中心点，所述采样区域为无人机单次采样在地面上的投影区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述覆盖模式包括：螺旋式覆盖模式和往复式覆盖模式；所述覆盖路径包括螺旋式覆盖路径和往复式覆盖路径。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将距离子目标区域最近的真实道路节点确定为该子目标区域的映射点，包括：

对子目标区域求质心坐标，将距离所述质心坐标最近的真实道路节点确定为该子目标区域的映射点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆移动路径进行初始规划，得到初始车辆路径；对所述初始车辆路径进行交叉路径消除，得到车辆路径，包括：

采用贪婪算法对所述车辆移动路径进行初始规划，得到初始车辆路径；

利用消解交叉法对所述初始车辆路径的交叉路径进行检测并消除，得到车辆路径。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆路径和所述无人机航路集合，对所述无人机航路集合中各子无人机航路分别构建备选起飞点以及备选降落点；根据迭代松弛算法中的选择指标，对所述备选起飞点和所述降落起飞点集合分别进行迭代优化，得到所述子无人机航路新起飞点和新降落点，包括：

初始化所述无人机航路集合，约束子无人机航路中的起飞点和降落点相同；

将所述无人机航路集合中所有无人机按照剩余能量从大到小排列，选取一条子无人机航路，构建所述子无人机航路的备选起飞点和降落起飞点；

从所述备选起飞点中选取一个备选点作为预设起飞点，逐渐松弛该预设起飞点的间距上线，根据迭代松弛算法中的选择指标进行计算，选取符合条件的预设起飞点作为新起飞点，替换原起飞点；

从所述备选降落点中选取一个备选点作为预设降落点，逐渐松弛该预设降落点的间距上线，根据迭代松弛算法中的选择指标进行计算，选取符合条件的预设降落点作为新降落点，替换原降落点；

根据新起飞点和新降落点更新车辆路径，得到车辆与多无人机协同最优规划路径。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述选择指标计算表达式为：

C_α＝θC_1,α+(1-θ)C_2,α

其中，θ为权重系数，C_1,α表示新起飞点与最优车辆规划路径的上一点之间的最短距离，值越小表示新起飞点与最优车辆规划路径上一点之间越近，当C_1,α＝0时车辆可以少经过一个道路节点；C_2,α表示将新起飞点替换为原起飞点时车辆规划路径长度的增量。