【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人機航跡規劃，尤其涉及一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法及系統。
技術介紹
1、多旋翼無人機具備廣泛的應用前景，尤其適用于如輸電線路巡檢、事故現場搜救和環境偵察等缺乏有效先驗信息的高風險應用場景，在這些環境中，人工作業流程往往繁瑣且耗時，同時經常面臨突如其來的危險，不僅給信息采集帶來了障礙，更對工作人員的生命安全構成了潛在威脅，多旋翼無人機以出色的三維空間運動能力，突破了復雜環境對工作的限制，展現出巨大的應用潛力。
2、隨著飛行任務的復雜度和戰場環境的多元化，單無人機任務執行的效率受到自身硬性條件的約束。多無人機協同技術是基于單無人機的基礎上，為無人機增加協同目標以及時空約束，使多架無人機協同完成一個復雜的任務。多無人機航跡規劃的研究對未來指導無人機執行察打、巡檢等任務，以及對實現無人機自主飛行技術的發展有著深遠的意義。隨著數量的增長，無人機路徑規劃的難度呈指數增長，路徑規劃算法的優劣在很大程度上影響著無人機工作的安全和效率。
3、粒子群算法是受鳥群覓食行為啟發而提出的一種基于群體智能的隨機優化方法，盡管粒子群算法具有易實現和并行性強等優勢，但也存在著潛在的問題，包括收斂速度較慢以及易陷入局部最優解等。在應對這些問題的研究中，一些學者在參數優化的層面提出了一種慣性權重線性遞減的規則，試圖在探索和開發之間達到平衡，然而，這種方法在解決易陷入局部最優解的問題上并不十分有效。另一方面，有研究團隊嘗試將遺傳算法、狼群算法與粒子群算法融合，以期提高算法的性能，但普遍存在參數調整繁瑣和算法耦
技術實現思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術的范圍。
2、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
3、因此，本專利技術提供了一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法及系統，能夠解決
技術介紹
中提到的問題。
4、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
5、第一方面，本專利技術提供了一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，包括：
6、建立基于目標約束條件下的無人機路徑規劃聚合適應度函數模型，所述目標約束條件包括無人機路徑長度約束、無人機軌跡平滑度約束、無人機安全性約束以及無人機時空協同約束；
7、改進多種群粒子群算法，將無人機路徑規劃聚合適應度函數模型進行多種群動態劃分，所述多種群包括優勢種群、局部粒子群以及劣勢種群；
8、采用預設萊維飛行貪婪尋優策略和預設自適應參數更新策略，對優勢種群以及局部粒子群進行尋優，采用預設概率性混合變異策略，對劣勢種群進行尋優；
9、根據尋優結果，進行分布式多無人機協同航跡規劃。
10、作為本專利技術所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法的一種優選方案，其中：所述無人機路徑長度約束包括：
11、所述無人機路徑長度約束包括不同段路徑長度代價之和，計算某段路徑xi的長度代價函數如下：
12、
13、其中，pij＝(xij,yij,zij)為路徑節點坐標，表示兩個相鄰路徑節點之間的距離，i以及j為路徑節點，n表示總節點數。
14、作為本專利技術所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法的一種優選方案，其中：所述無人機軌跡平滑度約束包括：
15、所述無人機軌跡平滑度約束包括計算偏航角和爬升角，分別為和在oxy平面上的投影，形成的夾角即為偏航角ψij，令為z軸的單位矢量，則投影矢量計算如下：
16、
17、偏航角的計算公式為：
18、
19、其中，爬升角是無人機的上升軌跡與水平線之間的夾角，與其在水平面上的投影形成的夾角即為爬升角γij；
20、
21、無人機軌跡平滑度約束表示為：
22、
23、其中，ψij表示偏航角，γij表示爬升角。
24、作為本專利技術所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法的一種優選方案，其中：所述無人機安全性約束包括：
25、所述無人機安全性約束包括給定一個航段考慮無人機的半徑r和危險區域到碰撞區域的危險距離s，則該航段的無人機安全性約束為：
26、
27、其中，令k為所有障礙物的集合，設障礙投影的中心為ck，半徑為rk，無人機半徑為r，碰撞區域的半徑為rc，無人機與投影中心之間的距離為dk。
28、作為本專利技術所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法的一種優選方案，其中：所述無人機時空協同約束包括：
29、假設無人機的飛行速度區間為第m條航跡的航跡長度為lm，則無人機到達目標點的時間區間范圍為為了確保多無人機能夠同時到達指定目標點，需要保證任意兩架無人機到達目標點的時間區間tm與tj有交集，則航跡m違背時間約束的計算公式如下：
30、
31、當任意兩架無人機之間的飛行時間的交集為空時，則表示兩架無人機無法滿足同時到達的約束條件，則時間約束違背次數加1，相反若飛行時間的交集為非空子集時，則表示兩架無人機能夠實現同時到達的條件，此時時間違背次數加0。
32、作為本專利技術所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法的一種優選方案，其中：所述無人機時空協同約束還包括：
33、若任意兩架無人機之間的最小距離為dm,j，為確保無人機之間滿足空間約束條件，則航跡m違背空間約束的計算公式如下：
34、
35、從上式可知，當任意兩架無人機的航跡之間的最小距離小于所允許的最小安全距離dmin，則表明兩條航跡之間能夠確保無碰撞，此時違背空間約束的次數加0，相反則違背空間約束的次數加一；
36、根據計算航跡違背時間約束與空間約束的次數后，則航跡m違背時空約束的總違背次數為：
37、wm＝wtm+wpm。
38、作為本專利技術所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法的一種優選方案，其中：所述建立基于目標約束條件下的無人機路徑規劃聚合適應度函數模型包括：
39、所述無人機路徑規劃聚合適應度函數模型表示為：
40、
41、其中，λk為權重系數并且λ1+λ2+λ3＝1，μ為時空協同懲罰系數。
42、第二方面，本專利技術提供了一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃系統，包括：
43、模型建立模塊，用于建立基于目標約束條件下的無人機路徑規劃聚合適應度函數模型，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機路徑長度約束包括：
3.如權利要求2所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機軌跡平滑度約束包括：
4.如權利要求3所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機安全性約束包括：
5.如權利要求4所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機時空協同約束包括：
6.如權利要求5所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機時空協同約束還包括：
7.如權利要求6所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述建立基于目標約束條件下的無人機路徑規劃聚合適應度函數模型包括：
8.一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機路徑長度約束包括：
3.如權利要求2所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機軌跡平滑度約束包括：
4.如權利要求3所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機安全性約束包括：
5.如權利要求4所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡規劃方法，其特征在于，所述無人機時空協同約束包括：
6.如權利要求5所述的復雜環境下分布式多無人機協同航跡...
【專利技術屬性】
技術研發人員：覃歆然，張煒，張磊，俸波，陳梁遠，潘紹明，蔣文彬，
申請(專利權)人：廣西電網有限責任公司電力科學研究院，
類型：發明
國別省市：
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