CN107037829A - 一种集群无人机航线规划方法 - Google Patents
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Abstract
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。
Description
技术领域
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。
发明内容
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。
Claims (4)
1.一种集群无人机航线规划方法,其特征在于,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。
2.根据权利要求1所述的集群无人机航线规划方法,其特征在于,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。
3.根据权利要求2所述的集群无人机航线规划方法,其特征在于,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。
4.根据权利要求1所述的集群无人机航线规划方法,其特征在于,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。
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---|---|
CN (1) | CN107037829A (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107807667A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-03-16 | 天津聚飞创新科技有限公司 | 航点获取方法、装置及无人机 |
CN108009679A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-08 | 天津聚飞创新科技有限公司 | 飞行器、航线设置方法及装置 |
CN108445911A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-08-24 | 河北清华发展研究院 | 一种可拼接无人机群控制方法 |
CN109164826A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-08 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种基于改进蚁群算法的大规模无人集群控制方法 |
CN109947136A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-28 | 清华大学 | 一种面向无人机群体快速目标搜索的协同主动感知方法 |
CN110347180A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-18 | 南京邮电大学 | 计算无人机集群重新编队的最短编队距离的方法 |
CN110989690A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于诱导信息的多无人机寻路方法 |
CN111256682A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-06-09 | 北京航空航天大学 | 不确定条件下的无人机群路径规划方法 |
CN111309052A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-19 | 西安爱生无人机技术有限公司 | 一种蜂群无人机组群方法 |
CN111684385A (zh) * | 2019-05-27 | 2020-09-18 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行控制方法、控制终端和无人机 |
CN111984033A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-24 | 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心 | 一种多无人机覆盖任务路径规划方法及装置 |
WO2020237471A1 (zh) * | 2019-05-27 | 2020-12-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行航线生成方法、终端和无人机 |
CN112987794A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-06-18 | 南京南机智农农机科技研究院有限公司 | 一种飞行集群模拟器 |
CN114415697A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-04-29 | 武汉理工大学 | 一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法及系统 |
CN114460961A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-05-10 | 广州极飞科技股份有限公司 | 无人设备作业路线确定方法、装置、设备和存储介质 |
US11915599B2 (en) | 2020-09-08 | 2024-02-27 | City University of Hong Kong; | Grid based path search method for UAV delivery operations in urban environment |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102759357A (zh) * | 2012-05-10 | 2012-10-31 | 西北工业大学 | 通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法 |
CN103592949A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-02-19 | 电子科技大学 | 一种用于无人机编队同时到达目标的分布式控制方法 |
CN104075717A (zh) * | 2014-01-21 | 2014-10-01 | 武汉吉嘉伟业科技发展有限公司 | 一种基于改进a*算法的无人机航线规划算法 |
CN104299168A (zh) * | 2014-09-16 | 2015-01-21 | 华北电力大学 | 一种架空输电杆塔巡检飞行机器人的视点优选方法 |
CN104700165A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 合肥工业大学 | 一种多无人机舰机协同路径规划方法 |
CN104834319A (zh) * | 2015-05-05 | 2015-08-12 | 唐枫一 | 快递无人机多机群安全航线控制方法及控制系统 |
US20160216711A1 (en) * | 2014-05-20 | 2016-07-28 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Scheduling of unmanned aerial vehicles for mission performance |
CN105929848A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-09-07 | 南京邮电大学 | 一种三维环境中的多无人机系统的航迹规划方法 |
CN106020237A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-10-12 | 浙江空行飞行器技术有限公司 | 植保无人机的多机作业航线规划及其喷洒作业方法和系统 |
CN106020230A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-12 | 武汉科技大学 | 一种能耗约束下的多无人机任务分配方法 |
CN106125760A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-11-16 | 零度智控(北京)智能科技有限公司 | 无人机编队路径自动规划方法及装置 |
-
2017
- 2017-05-09 CN CN201710324110.7A patent/CN107037829A/zh active Pending
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102759357A (zh) * | 2012-05-10 | 2012-10-31 | 西北工业大学 | 通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法 |
CN103592949A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-02-19 | 电子科技大学 | 一种用于无人机编队同时到达目标的分布式控制方法 |
CN104075717A (zh) * | 2014-01-21 | 2014-10-01 | 武汉吉嘉伟业科技发展有限公司 | 一种基于改进a*算法的无人机航线规划算法 |
US20160216711A1 (en) * | 2014-05-20 | 2016-07-28 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Scheduling of unmanned aerial vehicles for mission performance |
CN104299168A (zh) * | 2014-09-16 | 2015-01-21 | 华北电力大学 | 一种架空输电杆塔巡检飞行机器人的视点优选方法 |
CN104700165A (zh) * | 2015-03-27 | 2015-06-10 | 合肥工业大学 | 一种多无人机舰机协同路径规划方法 |
CN104834319A (zh) * | 2015-05-05 | 2015-08-12 | 唐枫一 | 快递无人机多机群安全航线控制方法及控制系统 |
CN106020230A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-10-12 | 武汉科技大学 | 一种能耗约束下的多无人机任务分配方法 |
CN105929848A (zh) * | 2016-06-28 | 2016-09-07 | 南京邮电大学 | 一种三维环境中的多无人机系统的航迹规划方法 |
CN106125760A (zh) * | 2016-07-25 | 2016-11-16 | 零度智控(北京)智能科技有限公司 | 无人机编队路径自动规划方法及装置 |
CN106020237A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-10-12 | 浙江空行飞行器技术有限公司 | 植保无人机的多机作业航线规划及其喷洒作业方法和系统 |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108009679A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-08 | 天津聚飞创新科技有限公司 | 飞行器、航线设置方法及装置 |
CN107807667A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-03-16 | 天津聚飞创新科技有限公司 | 航点获取方法、装置及无人机 |
CN108445911A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-08-24 | 河北清华发展研究院 | 一种可拼接无人机群控制方法 |
CN109164826A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-08 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种基于改进蚁群算法的大规模无人集群控制方法 |
CN109164826B (zh) * | 2018-08-15 | 2021-07-16 | 中国电子科技集团公司第二十研究所 | 一种基于改进蚁群算法的大规模无人集群控制方法 |
CN109947136B (zh) * | 2019-02-28 | 2020-07-10 | 清华大学 | 一种面向无人机群体快速目标搜索的协同主动感知方法 |
CN109947136A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-28 | 清华大学 | 一种面向无人机群体快速目标搜索的协同主动感知方法 |
WO2020237471A1 (zh) * | 2019-05-27 | 2020-12-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行航线生成方法、终端和无人机 |
CN111684385A (zh) * | 2019-05-27 | 2020-09-18 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行控制方法、控制终端和无人机 |
CN111684385B (zh) * | 2019-05-27 | 2023-03-28 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 飞行控制方法、控制终端和无人机 |
CN110347180A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-18 | 南京邮电大学 | 计算无人机集群重新编队的最短编队距离的方法 |
CN110989690A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-10 | 北京航空航天大学 | 一种基于诱导信息的多无人机寻路方法 |
CN111309052A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-19 | 西安爱生无人机技术有限公司 | 一种蜂群无人机组群方法 |
CN111256682A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-06-09 | 北京航空航天大学 | 不确定条件下的无人机群路径规划方法 |
CN111984033A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-24 | 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心 | 一种多无人机覆盖任务路径规划方法及装置 |
US11915599B2 (en) | 2020-09-08 | 2024-02-27 | City University of Hong Kong; | Grid based path search method for UAV delivery operations in urban environment |
CN112987794A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-06-18 | 南京南机智农农机科技研究院有限公司 | 一种飞行集群模拟器 |
CN114460961A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-05-10 | 广州极飞科技股份有限公司 | 无人设备作业路线确定方法、装置、设备和存储介质 |
CN114415697A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-04-29 | 武汉理工大学 | 一种多无人海洋运载器协同编队的任务分配方法及系统 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20170811 |