【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人機路徑規劃，具體涉及一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法。
技術介紹
1、近年來，隨著精準農業的發展，用于植保的無人機引起了廣泛關注。無人機可以垂直起降，操作簡單，機動性高，不受地形限，為航空植保技術的發展提供了新的方向。
2、在大數量小面積農田作業環境下，多機協同作業系統會根據每臺農機的性能參數和每塊農田的位置、幾何參數進行合理的任務規劃，保證農機機群作業代價最小，可有效縮短作業時間，對于有嚴格作業時間窗口需求的農機作業具有重要意義
3、覆蓋路徑規劃問題(coverage?path?planning，cpp)是無人機中的一個運動規劃子問題，目的是為無人機建立一條路徑，探索給定場景中的所有位置。路徑規劃是一個組合優化問題，基于已知環境和作業信息，根據多種約束規劃條件合理規劃移動路線。在農田環境的路徑規劃研究中，不僅要考慮作業區域的影響，還要結合無人機的飛行特點，規劃出適合田塊無人機植保的作業路線。
4、啟發式算法具有強大的全局搜索能力，通過模擬生物群體的行為特征或者事物發展的結構特征來設計迭代方程，它們適合求解復雜目標優化問題。對于粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法等群集智能算法作為智能有效的規劃算法，在機器人路徑規劃領域得到廣泛應用，但面對復雜的無人機飛行環境時，需要考慮安全性、快速性等多種因素，需要對上述算法進行改進，使得其很好的適用無人機路徑規劃。
5、因此需改進現有路徑規劃算法，開展多無人機的路徑規劃方法研究。
1、為解決現有技術中多植保無人機在噴灑農藥過程中無效路徑長，任務均衡性差等問題，提供一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，包括：
2、建立多無人機協同路徑規劃模型，凹多邊形分解方法進行復雜田塊分解，確立無人機航路點，掃描線法生成全覆蓋作業路徑；
3、初始化改進多種群蟻群算法參數，將螞蟻置于隨機選擇的起點位置；
4、利用所述改進多種群蟻群算法得到多無人機最優路徑集合，找出滿足路徑長度最短均衡性最小的最優路徑。
5、所述凹多邊形分解方法如下：
6、對復雜田塊進行凹點和凸點的判斷，如果與vi相交的邊vi-1vi與vivi+1所夾角不大于π，則將頂點vi叫做凸頂點，否則叫凹頂點，其計算公式為：
7、
8、凹點分解三種方法：
9、若可視區域內有凹點，則將凹頂點與凹點連接；
10、若可視區域內沒有凹點有凸點，則將凹頂點與凸點連接；
11、若可視區域內既沒有凹點也沒有凸點，則將凹頂點可視區域的角平分線形成邊緣對多邊形進行分解。
12、所述改進蟻群算法包括，設計一種新型合作機制，使得多種群螞蟻進行合作，保證多無人機任務均衡性最優，表達式如下：
13、
14、其中，為第m個種群中第k個螞蟻的被選擇概率，為第m個種群中第k個螞蟻當前轉移路徑長度，為所有種群中第k個螞蟻當前轉移路徑長度和。
15、通過共享禁忌可以實現多螞蟻并行，共享禁忌表一次存入一條路徑上的兩個路徑節點編號。
16、構建考慮距離啟發信息和信息素啟發信息的轉移概率函數，表達式如下：
17、
18、其中，α為信息素啟發因子；β為期望度啟發因子；表示第m個蟻群中螞蟻k可達節點集合；和分別為第m個蟻群第t次迭代路徑{i，j}上的信息素數值和第m個蟻群中螞蟻k路線上總路徑長度的倒數；
19、優選的，所述的改進蟻群算法還包括，所述螞蟻每選定一個新的路徑點時，更新所述路徑點上的信息素，更新規則如下：
20、
21、其中，其中m表示螞蟻數量，表示t時刻第m個蟻群在路徑(i，j)上信息素濃度，表示第m個蟻群中第k只螞蟻留在路徑(i，j)上信息素增量，ρ為信息素揮發系數，q為信息素常量，表示第m個蟻群第k只螞蟻在本次循環中所走的路徑長度。
22、在其信息素增量計算時加上任務均衡性指標f2，采用目標加權和的方法將無人機總路徑長度和任務均衡性合為一個指標處理，a為權重系數。
23、本專利技術還采用一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時上述方法的步驟。
24、本專利技術還采用一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述的方法的步驟。
25、經上述的技術方案可知，本專利技術公開提供了一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，本專利技術考慮多無人機的路徑規劃特點，設計一種新型種群合作機制，通過改進轉移概率計算、信息素更新等方法，優化螞蟻路徑選擇，從而使螞蟻選的下一個移動節點實現路徑優化；
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1.一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述凹多邊形分解方法如下：
3.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述新型合作機制方法如下：為了使每個種群每次選擇的路徑節點為最優節點，在種群中螞蟻進行節點轉移時，記錄每個種群中當前螞蟻的路徑長度，求得每個種群的被選擇概率，比較各個種群的被選擇概率大小，被選擇概率大表示該種群當前作業的路徑長度短，應該優先考慮該種群進行節點轉移，選擇概率計算如式為：
4.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述共享禁忌表方法如下：通過共享禁忌可以實現多螞蟻并行，共享禁忌表一次存入一條路徑上的兩個路徑節點編號，以3架無人機為例，3架無人機編號為UAV-1，UAV-2，UAV-3每架無人機蟻群中螞蟻數量為D，當UAV-1蟻群中有螞蟻1選擇了一條路徑Q12，則該條
5.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述轉移概率計算如下式獲得：
6.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述信息素更新計算如下式獲得：
...【技術特征摘要】
1.一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述凹多邊形分解方法如下：
3.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述新型合作機制方法如下：為了使每個種群每次選擇的路徑節點為最優節點，在種群中螞蟻進行節點轉移時，記錄每個種群中當前螞蟻的路徑長度，求得每個種群的被選擇概率，比較各個種群的被選擇概率大小，被選擇概率大表示該種群當前作業的路徑長度短，應該優先考慮該種群進行節點轉移，選擇概率計算如式為：
4.根據權利要求1所述一種基于新型合作機制多種群蟻群算法的多無人機全覆蓋路徑規劃方法，其特征在于，所述共享禁忌表方法如下：通過共享禁忌可以實現多螞蟻并...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳志堅，徐止政，王子奕，田富政，陳寒，
申請(專利權)人：江蘇師范大學，
類型：發明
國別省市：
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