CN110488867A - 一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无人机护航技术领域，公开了一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，通过将个体无人机个体排斥作用力、个体一致性作用力、个体吸引作用力、护航目标吸引作用力、高价值区域吸引作用力以及禁飞区排斥作用力形成的合力作为个体无人机在虚拟力场中的虚拟控制力模型，然后建立无人机集群虚拟力场的受力模型，通过施加于各无人机的虚拟控制力控制其加速度，并生成侦察无人机集群的护航行为，该方法可以自主为每架无人机规划运动方向，以护航目标为中心生成侦察队形，同时可以兼具禁飞区规避、高价值目标重点观察和集群内互相避障的功能。

Description

一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法

技术领域

本发明涉及无人机护航技术领域，具体涉及一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法。

背景技术

在执行车辆穿越复杂地形、船只通过凶险海域、人员通过危险区域等任务的过程中，对所处任务环境综合信息的了解程度对任务的安全性和高效性有着至关重要的作用。

旋翼式小型侦察无人机作为一种低成本、高机动、快速部署的探测手段，可以为护航对象提供实时视野，而数量较多的无人机集群则可以持续提供范围较广、视角多样的环境信息，进一步提供全方位的信息支持。

同时，随着无人机数量的增加，其控制的难度越来越高。一方面，随着无人机数量的增加，如果通过无人机驾驶员控制的方式一一控制，人力和设备成本不断增加，另一方面，由于无人机数量的增加，相互之间的避障、协同、信息传递等要求不断增加。

发明内容

基于以上问题，本发明提供一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，通过改进的虚拟力场，生成侦察无人机集群的护航行为，该方法可以自主为每架无人机规划运动方向，以护航目标为中心生成侦察队形，同时可以兼顾规避禁飞区、重点观察高价值目标和群内互相避障的功能。

为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，包括如下步骤：

S1、建立个体无人机虚拟力场的虚拟控制力模型：将个体无人机个体排斥作用力、个体一致性作用力、个体吸引作用力、护航目标吸引作用力、高价值区域吸引作用力以及禁飞区排斥作用力形成的合力作为个体无人机在虚拟力场中的虚拟控制力模型；

S2、建立无人机集群虚拟力场的受力模型；

S3、通过虚拟控制力控制无人机加速度，生成侦察无人机集群的护航行为。

进一步地，个体排斥作用力计算公式为：

其中F_ri为无人机i在无人机集群中所受到的个体排斥力；r_ij为无人机i与无人机j之间的空间间距；d_r为无人机集群的排斥作用区最大半径，对于无人机i，其排斥区范围R_ri通过R_ri＝{x|||x-x_ij||＜d_r,x∈R²}定义；x_i、x_j分别为无人机i与无人机j的空间位置坐标；c_r为排斥作用权重修正因子。

进一步地，个体一致性作用力计算公式为：

其中F_mi为无人机i在虚拟力场中所受到的个体一致性作用力，该作用力用以使一致性作用区内的无人机产生速度匹配的特性；v_j为无人机j的速度；R_mi为个体一致性作用区，对于无人机i，其个体一致性作用区域通过R_mi＝{x|d_r＜||x-r_ij||＜d_m,x∈R²}定义，d_m为一致性作用区的最大半径；c_m为一致性作用权重修正因子。

进一步地，个体吸引作用力计算公式为：

其中，其中F_ai为无人机i在无人机集群中所受到的个体吸引作用力；对于无人机i，其个体吸引作用区域通过R_ai＝{x|d_m＜||x-r_ij||＜d_a,x∈R²}定义，d_a为无人机集群的吸引作用区最大半径；c_a为吸引力作用权重修正因子。

进一步地，护航目标吸引作用力计算公式为：

其中，F_pi为无人机i在所受到护航目标吸引作用力；护航目标吸引作用区域通过R_pi＝{x|||x-x_ij||＜d_p,x∈R²}，d_p为护航目标与无人机i之间产生吸引作用力的最大边界；r_ip为无人机i与护航目标之间的间距，x_p为护航目标的坐标位置，c_p为护航目标吸引力作用权重修正因子。

进一步地，高价值区域吸引作用力计算公式为：

F_di＝c_d(x_d-x_i)

其中，F_di为高价值区域对无人机i的吸引作用力，x_d为高价值区域的坐标位置，c_d为护航目标吸引力作用权重修正因子。

进一步地，禁飞区排斥作用力的计算公式为：

其中，F_ei为高价值区域对无人机i的吸引作用力，c_e为禁飞区排斥作用权重修正因子，ρ_i为无人机i与禁飞区威胁最短距离，ρ_e为禁飞区威胁最大作用距离。

进一步地，步骤S3中每个无人机运动加速度由虚拟合力控制产生，虚拟力场合力计算公式为：

F_i＝F_ri+F_mi+F_ai+F_pi+F_di+F_ei

其中，F_i为无人机i在虚拟力场中所受控制力合力；加速度计算公式为：

其中，m_i为无人机i的虚拟质量，a_i为无人机i受控加速度，A_i为无人机i可达到的最大加速度数值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过改进的虚拟力场，生成侦察无人机集群的护航行为，该方法可以自主为每架无人机规划运动方向，以护航目标为中心生成侦察队形，同时可以兼顾规避禁飞区、重点观察高价值目标和群内互相避障的功能。

附图说明

图1为实施例中无人机i周边排斥作用区、一致性作用区以及吸引作用区的划分示意图；

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例：

参见图1，一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，包括如下步骤：

S1、建立个体无人机虚拟力场的虚拟控制力模型：将个体无人机个体排斥作用力、个体一致性作用力、个体吸引作用力、护航目标吸引作用力、高价值区域吸引作用力以及禁飞区排斥作用力形成的合力作为个体无人机在虚拟力场中的虚拟控制力模型；

S2、建立无人机集群虚拟力场的受力模型；

S3、通过虚拟控制力控制无人机的加速度，生成侦察无人机集群的护航行为。

在本实施例中，无人机集群视为在巡航高度为h的二维平面中飞行的N个无人机组成的集群集合，记为S＝{X,V,A,C}。其中X表示无人机的空间位置、V为无人机的速度集、A为无人机的加速度集，C为控制参数集。其内容可具体表现为：

X＝(x₁,x₂,...,x_N)

V＝(v₁,v₂,...,v_N)

A＝(a₁,a₂,...,a_N)

C＝(c₁,c₂,...,c_N)

每架无人机运动具有虚拟质量m_i，其运动根据其在虚拟力场中受到的合力F_i作用效果决定。虚拟控制力F_i为集群的个体排斥作用力F_ri、个体一致性作用力F_mi、个体吸引作用力F_ai、护航目标吸引作用力F_pi、高价值区域吸引作用力F_di、禁飞区排斥作用力F_ei组成的合力。

本实施例中个体排斥作用力计算公式为：

其中F_ri为无人机i在无人机集群中所受到的个体排斥力；r_ij为无人机i与无人机j之间的空间间距；d_r为无人机集群的排斥作用区最大半径，对于无人机i，其排斥区范围R_ri通过R_ri＝{x|||x-x_ij||＜d_r,x∈R²}定义；x_i、x_j分别为无人机i与无人机j的空间位置坐标；c_r为排斥作用权重修正因子。

个体一致性作用力计算公式为：

其中F_mi为无人机i在虚拟力场中所受到的个体一致性作用力，该作用力用以使一致性作用区内的无人机产生速度匹配的特性；v_j为无人机j的速度；R_mi为个体一致性作用区，对于无人机i，其个体一致性作用区域通过R_mi＝{x|d_r＜||x-r_ij||＜d_m,x∈R²}定义，d_m为一致性作用区的最大半径；c_m为一致性作用权重修正因子。

个体吸引作用力计算公式为：

其中，其中F_ai为无人机i在无人机集群中所受到的个体吸引作用力；对于无人机i，其个体吸引作用区域通过R_ai＝{x|d_m＜||x-r_ij||＜d_a,x∈R²}定义，d_a为无人机集群的吸引作用区最大半径；c_a为吸引力作用权重修正因子。

护航目标吸引作用力计算公式为：

其中，F_pi为无人机i在所受到护航目标吸引作用力；护航目标吸引作用区域通过R_pi＝{x|||x-x_ij||＜d_p,x∈R²}，d_p为护航目标与无人机i之间产生吸引作用力的最大边界；r_ip为无人机i与护航目标之间的间距，x_p为护航目标的坐标位置，c_p为护航目标吸引力作用权重修正因子。

高价值区域吸引作用力计算公式为：

F_di＝c_d(x_d-x_i)

其中，F_di为高价值区域对无人机i的吸引作用力，x_d为高价值区域的坐标位置，c_d为护航目标吸引力作用权重修正因子。

禁飞区排斥作用力的计算公式为：

其中，F_ei为高价值区域对无人机i的吸引作用力，c_e为禁飞区排斥作用权重修正因子，ρ_i为无人机i与禁飞区威胁最短距离，ρ_e为禁飞区威胁最大作用距离。

每个无人机运动加速度由虚拟合力控制产生，虚拟力场合力计算公式为：

F_i＝F_ri+F_mi+F_ai+F_pi+F_di+F_ei

其中，F_i为无人机i在虚拟力场中所受控制力合力；加速度计算公式为：

其中，m_i为无人机i的虚拟质量，a_i为无人机i受控加速度，A_i为无人机i可达到的最大加速度数值。

如上即为本发明的实施例。上述实施例以及实施例中的具体参数仅是为了清楚表述发明验证过程，并非用以限制本发明的专利保护范围，本发明的专利保护范围仍然以其权利要求书为准，凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立个体无人机虚拟力场的虚拟控制力模型：将个体无人机个体排斥作用力、个体一致性作用力、个体吸引作用力、护航目标吸引作用力、高价值区域吸引作用力以及禁飞区排斥作用力形成的合力作为个体无人机在虚拟力场中的虚拟控制力模型；

S2、建立无人机集群虚拟力场的受力模型；

S3、通过虚拟控制力控制无人机的加速度，生成侦察无人机集群的护航行为。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，个体排斥作用力计算公式为：

其中F_ri为无人机i在无人机集群中所受到的个体排斥力；r_ij为无人机i与无人机j之间的空间间距；d_r为无人机集群的排斥作用区最大半径，对于无人机i，其排斥区范围R_ri通过R_ri＝{x|||x-x_ij||＜d_r,x∈R²}定义；x_i、x_j分别为无人机i与无人机j的空间位置坐标；c_r为排斥作用权重修正因子。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，个体一致性作用力计算公式为：

其中F_mi为无人机i在虚拟力场中所受到的个体一致性作用力，该作用力用以使一致性作用区内的无人机产生速度匹配的特性；v_j为无人机j的速度；R_mi为个体一致性作用区，对于无人机i，其个体一致性作用区域通过R_mi＝{x|d_r＜||x-r_ij||＜d_m,x∈R²}定义，d_m为一致性作用区的最大半径；c_m为一致性作用权重修正因子。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，个体吸引作用力计算公式为：

其中，其中F_ai为无人机i在无人机集群中所受到的个体吸引作用力；对于无人机i，其个体吸引作用区域通过R_ai＝{x|d_m＜||x-r_ij||＜d_a,x∈R²}定义，d_a为无人机集群的吸引作用区最大半径；c_a为吸引力作用权重修正因子。

5.根据权利要求4所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，护航目标吸引作用力计算公式为：

其中，F_pi为无人机i在所受到护航目标吸引作用力；护航目标吸引作用区域通过R_pi＝{x|||x-x_ij||＜d_p,x∈R²}，d_p为护航目标与无人机i之间产生吸引作用力的最大边界；r_ip为无人机i与护航目标之间的间距，x_p为护航目标的坐标位置，c_p为护航目标吸引力作用权重修正因子。

6.根据权利要求5所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，高价值区域吸引作用力计算公式为：

F_di＝c_d(x_d-x_i)

其中，F_di为高价值区域对无人机i的吸引作用力，x_d为高价值区域的坐标位置，c_d为护航目标吸引力作用权重修正因子。

7.根据权利要求6所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于，禁飞区排斥作用力的计算公式为：

其中，F_ei为高价值区域对无人机i的吸引作用力，c_e为禁飞区排斥作用权重修正因子，ρ_i为无人机i与禁飞区威胁最短距离，ρ_e为禁飞区威胁最大作用距离。

8.根据权利要求书7所述的一种基于改进虚拟力场的无人机集群护航行为生成方法，其特征在于：步骤S3中每个无人机运动加速度由虚拟合力控制产生，虚拟力场合力计算公式为：

F_i＝F_ri+F_mi+F_ai+F_pi+F_di+F_ei

其中，F_i为无人机i在虚拟力场中所受控制力合力；加速度计算公式为：

其中，m_i为无人机i的虚拟质量，a_i为无人机i受控加速度，A_i为无人机i可达到的最大加速度数值。