一种多区域车机协同侦察路径规划方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111811529A(43)申请公布日2020.10.23(21)申请号202010544496.4(22)申请日2020.06.15(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410073湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人陈超夏阳升石建迈黄魁华刘瑶(74)专利代理机构北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11624代理人郭智(51)Int.Cl.G01C21/34(2006.01)G01C21/20(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称一种多区域车机协同侦察路径规划方法及系统(57)摘要本发明实施例提供一种多区域车机协同侦察路径规划方法与系统，所述方法包括：根据侦察区域的几何特征，确定无人机的候选扫描路径；根据无人机候选扫描路径的基础上，基于节约算法，确定汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点；采用局部搜索算法改进确定的汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点，确定车机协同侦察路径。根据本技术方案，以汽车充当无人机的移动平台，携带无人机完成多个区域的扫描侦察任务。CN111811529ACN111811529A权利要求书1/2页1.一种多区域车机协同侦察路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：根据侦察区域的几何特征，确定无人机的候选扫描路径；根据无人机候选扫描路径的基础上，基于节约算法，确定汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点；采用局部搜索算法改进确定的汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点，确定车机协同侦察路径。2.如权利要求1所述的多区域车机协同侦察路径规划方法，其特征在于，所述根据侦察区域的几何特征，确定无人机的候选扫描路径，包括：根据所述侦察区域的几何形状，若所述侦察区域的几何形状的圆度大于设定阈值时，确定无人机侦察的扫描模式为螺旋式扫描模式；若所述侦察区域的几何形状的圆度不大于设定阈值时，确定无人机侦察的扫描模式为割草式扫描模式；根据确定的扫描模式确定无人机的候选扫描路径以及无人机的最初放飞点和最终回收点。3.如权利要求2所述的多区域车机协同侦察路径规划方法，其特征在于，若无人机侦察的扫描模式为割草式扫描模式，则判断所述侦察区域的几何形状的凹凸性，若所述侦察区域的几何形状为凹多边形，则将所述侦察区域分解为多个凸多边形；根据分解后的多个凸多边形以割草式扫描模式确定无人机的候选扫描路径以及无人机的最初放飞点和最终回收点。4.如权利要求3所述的多区域车机协同侦察路径规划方法，其特征在于，所述根据无人机候选扫描路径的基础上，基于节约算法，确定汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点，包括：通过优化汽车访问侦察区域的顺序和选择每个侦察区域附近的临时停点，一方面配合无人机的扫描路径使无人机的飞行时间较短，一方面优化汽车的行驶距离使得汽车在整个任务过程中的行使时间较短，从而确定汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点。5.如权利要求4所述的多区域车机协同侦察路径规划方法，其特征在于，所述局部搜索算法包括：通过随机交换两个侦察区域的访问顺序，确定改进汽车行驶距离的车机协同侦察路径；以及，随机交换汽车在某个侦察区域附近放飞和回收无人机的临时停点，确定减少无人机飞行距离和/或汽车行驶距离的车机协同侦察路径；所述采用局部搜索算法改进确定的汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点，确定车机协同侦察路径，包括：随机采用所述局部搜索算法中的两种方式进行车机协同侦察路径的确定，直到连续设定次数次没有改进时，以确定的最优车机协同侦察路径作为最终车机协同侦察路径。6.一种多区域车机协同侦察路径规划系统，其特征在于，所述系统包括：扫描路径确定单元：用于根据侦察区域的几何特征，确定无人机的候选扫描路径；初始车机路径单元：用于根据无人机候选扫描路径的基础上，基于节约算法，确定汽车的行驶路径以及无人机在每个区域的放飞点与回收点；车机协同侦察路径确定单元：用于采用局部搜索算法改进确定的汽车的行驶路径以及2CN111811529A权利要求书2/2页无人机在每个区域的放飞点与回收点，确定车机协同侦察路径。7.如权利要求6所述的多区域车机协同侦察路径规划系统，其特征在于，所述扫描路径确定单元具体用于：根据所述侦察区域的几何形状，若所述侦察区域的几何形状的圆度大于设定阈值时，确定无人机侦察的扫描模式为螺旋式扫描模式；若所述侦察区域的几何形状的圆度不大于设定阈值时，确定无人机侦察的扫描模式为割草式扫描模式；根据确定的扫描模式确定无人机的候选扫描路径以及无人机的最初放飞点和最终回收点。8.如权利要求7所述的多区域车机协同侦察路径规划系统，其特征在于，所述扫描路径确定单