一种集群无人机航线规划方法与流程

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种集群无人机航线规划方法。

背景技术：

近年来，无人机技术广泛应用于军事侦查、抗险救灾、农林植保、电力巡线等领域，单一无人机作业工作效率低，耗时久，对于复杂作业较难满足要求，因此，多台无人机相互配合协同高效作业在各行业得到了广泛的应用。目前多台无人机协同作业的航线规划多采用层次分解策略和多无人机任务分配法。

如申请号cn201610639449.1公开了一种植保无人机多机作业航线规划的方法，根据农地坐标参数规划蛇形航线，将无人机群按照起飞先后顺序排序，根据排序和飞行速度计算航线作业截点，将前一台无人机的作业截点作为下一台无人机的作业起点，这种方法需要精确计算作业截点，根据上一台无人机传回的数据来规划航线，不能预先规划出每一台无人机的航线，具有一定的局限性。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种集群无人机航线规划方法，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：一种集群无人机航线规划方法，包括以下步骤：

(1)对飞行区域进行区域空间建模，将无人机的飞行区域离散化划分，区域划分图上的点为无人机可飞行节点；

(2)从飞行节点中为每一台无人机选出一组节点，连接成飞行航线，得到多条飞行航线(航线a1，a2，a3......an，b1，b2，b3......bn，c1，c2，c3，......cn，......n1，n2，n3，.......nn)；

(3)根据每台无人机的飞行起点选择相应的航线，组成每台无人机的可选飞行航线集合{a1，a2，a3......an}，{b1，b2，b3......bn}，{c1，c2，c3，......cn}，.......{n1，n2，n3，.......nn}；

(4)利用蚁群算法为每一台无人机规划出路径最短的航线，组成无人机群的航线子集合{an，bn，cn，......nn}；

(5)计算每台无人机到达每条航线目标所需要的时间tn，tn介于最短时间tmin和最长时间tmax之间；

(6)设定无人机群同时到达目标的时间为t，根据每条航线路程ln确定每台无人机的飞行速度vn；

(7)根据每台无人机的飞行速度vn确定在任意时间点，每两台无人机之间的距离△s大于他们之间的最小安全距离d；

(8)对航线进行平滑处理。

优选的，所述步骤(1)中的对飞行区域进行区域空间建模，是建立三维空间模型，获得安全飞行区域。

优选的，所述无人机的飞行区域离散化划分是以三维空间模型的局部面片法线与安全飞行区域的交点为依据构建区域划分图。

优选的，所述航线平滑处理的方法包括均值滤波和中值滤波中的至少一种。

采用以上技术方案的有益效果是：本发明的涉及的一种集群无人机航线规划方法，能够提前规划每一台无人机的飞行作业航线，可用于解决多台无人机在同空域同时作业时航线冲突，重复作业或部分区域无作业，飞行混乱的问题，使得航线规划误差小，飞行效果好，作业工作效率高。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明基于蚁群算法的无人机航线集示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。

图1和图2出示本发明的具体实施方式：一种集群无人机航线规划方法，包括以下步骤：

(1)对飞行区域进行区域空间建模，将无人机的飞行区域离散化划分，区域划分图上的点为无人机可飞行节点；

(2)从飞行节点中为每一台无人机选出一组节点，连接成飞行航线，得到多条飞行航线(航线a1，a2，a3......an，b1，b2，b3......bn，c1，c2，c3，......cn，......n1，n2，n3，.......nn)；

(3)根据每台无人机的飞行起点选择相应的航线，组成每台无人机的可选飞行航线集合{a1，a2，a3......an}，{b1，b2，b3......bn}，{c1，c2，c3，......cn}，.......{n1，n2，n3，.......nn}；

(4)利用蚁群算法为每一台无人机规划出路径最短的航线，组成无人机群的航线子集合{an，bn，cn，......nn}；

(5)计算每台无人机到达每条航线目标所需要的时间tn，tn介于最短时间tmin和最长时间tmax之间；

(6)设定无人机群同时到达目标的时间为t，根据每条航线路程ln确定每台无人机的飞行速度vn；

(7)根据每台无人机的飞行速度vn确定在任意时间点，每两台无人机之间的距离△s大于他们之间的最小安全距离d；

(8)对航线进行平滑处理。

本实施例中，所述步骤(1)中的对飞行区域进行区域空间建模，是建立三维空间模型，获得安全飞行区域。

本实施例中，所述无人机的飞行区域离散化划分是以三维空间模型的局部面片法线与安全飞行区域的交点为依据构建区域划分图。

本实施例中，所述航线平滑处理方法包括均值滤波和中值滤波中的至少一种。

本发明中涉及利用蚁群算法为每一台无人机规划出路径最短的航线，组成无人机群的航线子集合{an，bn，cn，......nn}；蚁群算法原理：蚂蚁在巢穴附近随机选择一条路径出发，经过该条路径时会留下生物信息素，其浓度与路径的长度有关，路径越短，留下的信息素浓度越大。当蚂蚁找到食物后原路返回，但蚂蚁第二次再从巢穴出发寻找食物的时候就会根据路径上的信息素浓度选择路径，如此反复多次的寻找食物，最终蚂蚁会选择信息素浓度最大即相对短的路径。让蚂蚁群(即无人机群)从距离无人机飞行起点最近的节点出发，依据设定的蚂蚁状态转移规则选择向前移动，直至到达飞行目标终点，终点设定为距离目标最近的节点。所有的蚂蚁重复这一路径过程直到结束，蚂蚁走过的边的信息素浓度增加，没有走过的边的信息素浓度减少，选择信息素浓度最大的一条路径作为飞行航线最短路径。

基于上述，本发明的涉及的一种集群无人机航线规划方法，能够提前规划每一台无人机的飞行作业航线，可用于解决多台无人机在同空域同时作业时航线冲突，重复作业或部分区域无作业，飞行混乱的问题，使得航线规划误差小，飞行效果好，作业工作效率高。

以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种集群无人机航线规划方法，涉及无人机技术领域，包括以下步骤：(1)对飞行区域空间建模，并离散化划分；(2)从飞行节点中为每一台无人机选出一组节点，连接成飞行航线；(3)根据每台无人机的飞行起点选择相应的航线；(4)利用蚁群算法为每一台无人机规划出路径最短的航线；(5)计算每台无人机到达每条航线目标所需要的时间Tn；(6)设定无人机群同时到达目标的时间为T，根据每条航线路程Ln确定每台无人机的飞行速度Vn；(7)根据每台无人机的飞行速度Vn确定在任意时间点，每两台无人机之间距离△S大于他们之间最小安全距离d；(8)对航线平滑处理，此方法，使得航线规划误差小，飞行效果好，作业工作效率高。

技术研发人员：陈秋婷;叶茂林;陈建伟
受保护的技术使用者：广东容祺智能科技有限公司
技术研发日：2017.05.09
技术公布日：2017.08.11