一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法.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CN113671985A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110854920.X(22)申请日2021.07.28(71)申请人中国人民解放军32146部队地址454150河南省焦作市解放区学生路115号(72)发明人郑锴郑献民殷少锋林宏旭刘邦向林炜孟庆豪(74)专利代理机构南京鑫之航知识产权代理事务所(特殊普通合伙)32410代理人姚兰兰(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)权利要求书5页说明书13页附图6页(54)发明名称一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法(57)摘要本发明公开了一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法，包括区域设置，任务分配及航迹规划等三个步骤。本发明以异构多无人机疏散配置在多个基地、协同执行多目标探测任务为应用背景，通过区域设置、改进A*算法预估航程矩阵、多基地多无人机任务分配、基地内单无人机时序任务分配、航迹规划等多个阶段，实现多基地多无人机的任务规划。多基地多无人机任务分配阶段，当任务数量多、区域集中分布时，基于改进K‑means算法求解，当任务数量少、疏散分布时，采用深度遍历方法求解；单无人机时序任务分配阶段，基于TSP模型和遗传算法求解；航迹规划阶段，基于改进A*算法和三次B样条曲线法优化航迹。该方法将问题化繁为简、可扩展性好、易于工程实现和应用。CN113671985ACN113671985A权利要求书1/5页1.一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法，其特征在于，所述分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法包括如下步骤：S1，区域设置，首先，在地理信息系统中，依次点击各基地坐标和任务坐标，确定任务规划区域范围；而后，在规划区域内，采用不同几何形状标记出威胁区域；S2，任务分配，首先，在航程估算阶段，改进A*算法，构建各基地、各任务点之间的A*预估航程矩阵；其次，在多基地多无人机任务分配阶段，当任务数量多、区域集中分布时，基于改进K‑means算法，实现目标区域聚类、各阵地聚类目标分配、阵地内无人机任务分配等；当任务数量少、疏散分布时，采用深度遍历方法实现精确任务分配；最后，在单无人机时序任务分配阶段，基于旅行商模型和遗传算法，求解各基地内单无人机的时序任务分配；S3，航迹规划，首先，采用改进A*算法规划并绘制航迹；而后，基于三次B样条曲线进行航迹平滑。2.根据权利要求1所述的一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法，其特征在于，所述S1步骤中，在进行区域设置时，按以下步骤进行：第一步，区域规划，在地理信息系统中，点击选定并标注多基地、多任务的位置，按点击次序为每个基地和任务编号，确定任务规划的区域范围，设各基地和任务的最大位置高斯坐标值分别为Xmax、Ymax，设最小位置高斯坐标值分别Xmin、Ymin，设规划空间的扩展距离值为H，则可确定矩形规划区域的四个顶点分别为(Xmin‑H,Ymin‑H)、(Xmin‑H,Ymax+H)、(Xmax+H,Ymax+H)、(Xmin‑H,Ymax+H)；将二维规划空间离散栅格化，(Xmin‑H,Ymin‑H)为原点，设h为网格边长，则规划空间中任意点(x,y)的网格坐标(xg,yg)表示为：第二步，威胁设置；基于基础地理信息和区域态势信息，在GIS中标绘出地形、雷达探测、防空火力、禁飞区等飞行威胁区域；根据不同威胁模型的特点，在GIS系统中通过手绘或标注等形式，用圆形、矩形、多边形等不同形状标记威胁区域；可计算出威胁区域边界的网格坐标(xgt,ygt)，构建威胁区域矩阵G[x][y]，令G[xgt][ygt]＝1表示该网格为威胁网格，G[xgt][ygt]＝0表示该网格不是威胁网格。3.根据权利要求1所述的一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法，其特征在于，所述S2步骤中，在进行任务分配时，按以下步骤进行：第一步，改进A*算法设计，在设置规划区域和威胁空间的基础上，分别以各基地和任务点为起止点，通过A*算法启发式搜索最优路径，并估算各基地与各个任务点、各个任务点之间的航程距离，结合具体应用背景，主要在约束搜索区域、航迹节点再调整等方面对传统A*算法进行优化；第二步，多基地多无人机任务分配，设基地序列为P＝{P1,P2,P3,…Pn}，基地数量为n；任务目标序列为T＝{T1,T2,T3,…Tm},任务数量为m；构建距离矩阵d[n][m]，用于表示每个基地距离每一目标的A*距离；构建距离矩阵表示为q[m][m]，用于表示任两个目标之间的A*距离；各基地无人机数量序列为U＝{U1,U2,U3,…Un}，用于表示各个基地配置的无人机数量；根据任务数量和分布情况，多无人机任务分配可以区分两种情况求解：①任务数量多、区域