[发明专利]一种基于多重优化的集群无人机协同定位方法

摘要

本发明公布了一种基于多重优化的集群无人机协同定位方法，属于定位与导航技术领域。对基准无人机之间、待定位无人机和基准无人机之间的归一化距离测量值进行了优化，使得无人机之间的归一化距离测量值更加合理；同时优化了待定位无人机的距离归一化单位，使得待定位无人机到基准无人机的距离估计能够更准确反映集群的整体特性；考虑到基准无人机的构型对定位结果的影响，综合利用集群定位信息优化提高了定位精度。和未采用优化的集群无人机定位算法相比，本发明在不规则分布的集群中也能取得较好的定位精度，适合实际应用。

主权项

1.一种基于多重优化的集群无人机协同定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)，获取无人机集群定位所需的测量数据；步骤(2)，计算各基准无人机之间的归一化距离优化系数；步骤(3)，计算各基准无人机之间归一化距离优化值；步骤(4)，计算待定位无人机与各基准无人机之间的归一化距离优化值；步骤(5)，计算待定位无人机的距离归一化单位优化值；步骤(6)，计算待定位无人机的位置；由多架无人机组成无人机集群，包含基准无人机和待定位无人机；其中基准无人机可自主定位，架数为n；所述步骤(1)包括如下具体步骤：步骤(1‑1)，基准无人机通过自身导航系统测量所在位置的纬度和经度；步骤(1‑2)，通过基准无人机i和基准无人机j导航系统差分测得相对距离d_ij，其表达式为：其中，R_M为地球卯酉圈曲率半径，R_N为地球子午圈曲率半径，(L_i,λ_i)和(L_j,λ_j)分别为基准无人机i和基准无人机j的纬度和经度；步骤(1‑3)，在无人机集群中通过相对探测系统感知周围的无人机，建立基准无人机i和基准无人机j之间的间接感知通路，进而获得归一化距离测量值其表达式为：其中，m_ij为建立的基准无人机i和基准无人机j之间的间接感知通路数量，为基准无人机i和基准无人机j之间第k个间接感知通路上无人机的架数；步骤(1‑4)，在无人机集群中通过相对探测系统感知周围的无人机，建立待定位无人机p与基准无人机i之间的归一化距离测量值其表达式为：其中，m_pi为建立的待定位无人机p和基准无人机i之间的间接感知通路数量，为待定位无人机p和基准无人机i之间第k个间接感知通路上待定位无人机的架数；所述步骤(2)包括如下具体步骤：步骤(2‑1)，根据步骤(1‑2)获得的相对距离d_ij，计算基准无人机i和基准无人机j之间的归一化距离实际值D_ij，其表达式为：其中，l为无人机相对探测系统的感知距离；步骤(2‑2)，由步骤(1‑3)获得的基准无人机i和基准无人机j之间归一化距离测量值根据步骤(2‑1)获得的归一化距离实际值D_ij，计算归一化距离误差率γ_ij，其表达式为：步骤(2‑3)，根据步骤(2‑2)获得的归一化距离误差率γ_ij，计算基准无人机i和基准无人机j之间的归一化距离优化系数η_ij，其表达式为：所述步骤(3)中，根据基准无人机i和基准无人机j之间归一化距离测量值以及步骤(2)获得的基准无人机i和基准无人机j之间的归一化距离优化系数η_ij，计算基准无人机i和基准无人机j之间归一化距离优化值其表达式为：所述步骤(4)中，根据步骤(1‑4)获得的待定位无人机p与基准无人机i之间的归一化距离测量值以及步骤(2)获得的归一化距离优化系数η_ij，计算待定位无人机p与基准无人机i之间的归一化距离优化值其表达式为：所述步骤(5)包括如下具体步骤：步骤(5‑1)，根据步骤(3)获得的基准无人机之间归一化距离优化值计算基准无人机i的距离归一化单位u_i，其表达式为：步骤(5‑2)，根据步骤(5‑1)获得的基准无人机i的距离归一化单位u_i，计算基准无人机i的距离归一化误差e_i，其表达式为：其中，u_j为按照步骤(5‑1)得到的基准无人机j的距离归一化单位；步骤(5‑3)，根据步骤(5‑2)获得的基准无人机i的距离归一化误差e_i，计算基准无人机i的定位信息权值ω_i，其表达式为：其中，e_j为按照步骤(5‑2)得到的基准无人机j的距离归一化误差；步骤(5‑4)，根据步骤(5‑1)获得的基准无人机i的距离归一化单位u_i以及步骤(5‑3)获得的基准无人机i的定位信息权值ω_i，计算待定位无人机p的距离归一化单位优化值u_p，其表达式为：所述步骤(6)包括如下具体步骤：步骤(6‑1)，任意选取3架基准无人机a,b,c，记这3架基准无人机的位置坐标分别为(x_a,y_a)、(x_b,y_b)、(x_c,y_c)，以这3个基准无人机的位置构成三角形m；步骤(6‑2)，判断步骤(6‑1)获得的三角形m是否与已选取过；若选取过，则返回步骤(6‑1)，否则执行步骤(6‑3)；步骤(6‑3)，根据步骤(6‑1)获得的三角形m中3个顶点的位置坐标，以及步骤(4)获得的待定位无人机p与基准无人机a,b,c之间的归一化距离优化值以及步骤(5)获得的待定位无人机p的距离归一化单位优化值u_p，利用几何关系计算待定位无人机的位置坐标测量值(x_m,y_m)，其表达式为：其中，步骤(6‑4)，令步骤(6‑1)获得的三角形中最大的角为α_max，最小的角为α_min，计算三角形对应的权值ξ_m，其表达式为：步骤(6‑5)，记录步骤(6‑3)获得的待定位无人机的位置坐标测量值(x_m,y_m)以及步骤(6‑4)获得的三角形对应的权值ξ_m，并判断已选取过的三角形个数是否达到若达到，则执行步骤(6‑6)，否则令m＝m+1并执行步骤(6‑1)；步骤(6‑6)，根据步骤(6‑5)记录的获得的待定位无人机的位置坐标测量值(x_m,y_m)以及三角形m对应的权值计算待定位无人机坐标优化值其表达式为：其中，