CN112578812A - 无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端 - Google Patents

无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端 Download PDF

Info

Publication number
CN112578812A
CN112578812A CN202011399829.5A CN202011399829A CN112578812A CN 112578812 A CN112578812 A CN 112578812A CN 202011399829 A CN202011399829 A CN 202011399829A CN 112578812 A CN112578812 A CN 112578812A
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
aerial vehicle
target
path planning
target point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011399829.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112578812B (zh
Inventor
孙航
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yifei Hainan Technology Co ltd
Original Assignee
Efy Intelligent Control Tianjin Tech Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Efy Intelligent Control Tianjin Tech Co ltd filed Critical Efy Intelligent Control Tianjin Tech Co ltd
Priority to CN202011399829.5A priority Critical patent/CN112578812B/zh
Publication of CN112578812A publication Critical patent/CN112578812A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112578812B publication Critical patent/CN112578812B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/104—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft involving a plurality of aircrafts, e.g. formation flying

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明属于路径规划技术领域，公开了一种无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端，对无人机编队进行路径规划；判定是否进入局部最优；判定是否进行目标交换；执行目标交换算法；继续进行路径求解。本发明应用背景为同构无人机编队，无人机间功能可以相互替换，故当出现此情况时，将被“被遮挡”的无人机与“遮挡”无人机的目标点进行交换，可以实现无人机路径规划的全局最优求解，能够避免无人机编队路径规划局部最优解问题，且不影响编队功能。同时，本发明通过局部最优判定方法和目标交换算法，能够自主判定路径求解是否陷入局部最优，并通过目标交换算法解决局部最优问题，实现全局最优路径规划。

Description

无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端
技术领域
本发明属于路径规划技术领域，尤其涉及一种无人机编队、路径规划目标 点交换方法、系统、介质及终端。
背景技术
目前，使用若干架次的无人机编队，在空中组成特定队形进行飞行，并利 用其搭载的载荷完成特定功能。在无人机编队路径规划的过程中，当前无人机 的目标点周围密集存在其它无人机时，尤其是已经到达各自目标点的无人机时， 受多个斥力和目标引力的影响，有可能形成局部最优解，导致无人机无法到达 目标点，被“遮挡”在多个障碍无人机之间。因此，亟需一种无人机编队路径 规划目标点交换方法。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：当无人机的目标点周围密 集存在其它无人机时，尤其是已经到达各自目标点的无人机时，受多个斥力和 目标引力的影响，有可能形成局部最优解，导致无人机无法到达目标点，被“遮 挡”在多个障碍无人机之间。
解决以上问题及缺陷的难度为：
现有方法规避局部最优问题只能通过固定策略，效果较差。
解决以上问题及缺陷的意义为：
解决该无人机编队路径规划方法的局部最优问题，实现最优规划。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了无人机编队、路径规划目标点交 换方法、系统、介质及终端。
本发明是这样实现的，一种无人机编队路径规划目标点交换方法，所述无 人机编队路径规划目标点交换方法包括以下步骤：
步骤一，对无人机编队进行路径规划；
步骤二，判定是否进入局部最优，判定的条件为，无人机路径规划连续5 次以上未移动；
步骤三，判定是否进行目标交换；
步骤四，执行目标交换算法；
步骤五，继续进行路径求解。
进一步，步骤三中，所述判定是否进行目标交换的条件，包括：
(1)无人机d进入至少两架其它已经到达终点位置的无人机的斥力场范围。 假设其它无人机为a1,a2，L,an，当前路径规划航点数为k，即：
Figure BDA0002811920470000021
(2)至少一架产生斥力的无人机处于无人机d和目标点Ed之间。假设符合 此条件的无人机为b1,b2,L,bn，则：
Figure BDA0002811920470000022
(3)无人机d当前路径点与目标点的距离大于上一路径点与目标点的距离， 则：
||M(k-1)d-Ed||＜||Mkd-Ed||。
同时满足条件(1)至(3)，即可判定触发无人机目标交换。
进一步，步骤四中，所述目标交换的方法，包括：
在符合条件(2)的无人机中，选取距离当前陷入局部最优解的无人机最近 的一个，设此无人机为r，则：
Figure BDA0002811920470000023
将无人机r的目标Er和无人机d的目标Ed交换，破坏当前力场，即可有效解 决当前的局部最优问题，使无人机编队进入终点队形E。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所 述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的无人机编队路径规划目标点 交换方法。
本发明的另一目的在于提供一种无人机编队路径规划目标点交换系统，搭 载在所述无人机上，所述无人机编队路径规划目标点交换系统包括：
路径规划模块，用于对无人机编队进行路径规划；
局部最优分析模块，用于判定是否进入局部最优；
目标交换模块，用于判定是否进行目标交换；
求解模块，用于执行目标交换算法；还用于继续进行路径求解。
本发明的另一目的在于提供一种无人机编队，所述无人机编队用于实施所 述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器 和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行 时，使得所述处理器执行所述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
本发明的另一目的在于提供一种无人机信息数据处理终端，所述无人机信 息数据处理终端用于实现所述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
本发明的另一目的在于提供一种所述无人机编队路径规划目标点交换方法 在公益活动无人机表演上的应用、在商业活动、广告宣传无人机表演上的应用。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提 供的无人机编队路径规划目标点交换方法，应用背景为同构无人机编队，无人 机间功能可以相互替换，故当出现此情况时，将被“被遮挡”的无人机与“遮 挡”无人机的目标点进行交换，可以实现无人机路径规划的全局最优求解，能 够避免无人机编队路径规划局部最优解问题，且不影响编队功能。同时，本发 明通过局部最优判定方法和目标交换算法，能够自主判定路径求解是否陷入局 部最优，并通过目标交换算法解决局部最优问题，实现全局最优路径规划。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所 需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明 的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下 还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的无人机编队路径规划目标点交换方法流程图。
图2是本发明实施例提供的无人机陷入局部最优示意图。
图3是本发明实施例提供的目标交换示意图。
图4是本发明实施例提供的一次目标点交换的计算结果。
图5是本发明实施例提供的多次连续目标点交换的计算结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例， 对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以 解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种无人机编队路径规划目标点 交换方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的无人机编队路径规划目标点交换方法包 括以下步骤：
S101，对无人机编队进行路径规划；
S102，判定是否进入局部最优；
S103，判定是否进行目标交换；
S104，执行目标交换算法；
S105，继续进行路径求解。
下面结合实施例对本发明作进一步描述。
1、发明目的
在无人机编队路径规划的过程中，当前无人机的目标点周围密集存在其它 无人机时，尤其是已经到达各自目标点的无人机时，受多个斥力和目标引力的 影响，有可能形成局部最优解，导致无人机无法到达目标点，被“遮挡”在多个障 碍无人机之间。本发明可以实现无人机路径规划的全局最优求解，解决局部最 优问题。
2、发明内容
本发明实施例提供的无人机编队路径规划目标点交换方法，其包括以下具 体步骤：
步骤1：对无人机编队进行路径规划；
步骤2：判定是否进入局部最优；
步骤3：判定是否进行目标交换；
步骤4：执行目标交换算法；
步骤5：继续进行路径求解。
本发明实施例提供的无人机编队路径规划目标点交换方法，应用背景为同 构无人机编队，无人机间功能可以相互替换，故当出现此情况时，将被“被遮 挡”的无人机与“遮挡”无人机的目标点进行交换，可以有效解决局部最优问 题，且不影响编队功能。
本发明实施例提供的判定无人机目标交换的条件如下：
(1)无人机d进入至少两架其它已经到达终点位置的无人机的斥力场范围。 假设其它无人机为a1,a2，L,an，当前路径规划航点数为k，即：
Figure BDA0002811920470000051
(2)至少一架产生斥力的无人机处于无人机d和目标点Ed之间。假设符合 此条件的无人机为b1,b2,L,bn，则：
Figure BDA0002811920470000061
(3)无人机d当前路径点与目标点的距离大于上一路径点与目标点的距离。
||M(k-1)d-Ed||＜||Mkd-Ed||。
同时满足条件(1-3)，即可判定触发无人机目标交换。
本发明实施例提供的目标交换的方法为：
在符合条件(2)的无人机中，选取距离当前陷入局部最优解的无人机最近 的一个，设此无人机为r。
Figure BDA0002811920470000062
将无人机r的目标Er和无人机d的目标Ed交换，破坏当前力场，如图3所示， 即可有效解决当前的局部最优问题，使无人机编队进入终点队形E。
3、技术关键点和欲保护点
(1)本发明的技术关键点在于，发明能够自主判定路径求解是否陷入局部 最优，并通过目标交换算法解决局部最优问题，实现全局最优路径规划。
(2)本发明的欲保护点在于，保护该发明的局部最优判定方法和目标交换 算法。
4、实验和仿真
无人机陷入局部最优示意图如图2所示，目标交换示意图如图3所示。
图4为实际路径规划中，一次目标点交换的计算结果。
图5为实际路径规划中，多次连续目标点交换的计算结果。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组 合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程 序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指 令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可 以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算 机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向 另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、 计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或 无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据 中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用 介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。 所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、 或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于 此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明 的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的 保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机编队路径规划目标点交换方法，其特征在于，所述无人机编队路径规划目标点交换方法包括：
对无人机编队进行路径规划；
判定是否进入局部最优；
判定是否进行目标交换；
执行目标交换算法；
继续进行路径求解。
2.如权利要求1所述的无人机编队路径规划目标点交换方法，其特征在于，所述判定是否进行目标交换的条件，包括：
(1)无人机d进入至少两架其它已经到达终点位置的无人机的斥力场范围；假设其它无人机为a1,a2，L,an，当前路径规划航点数为k，即：
Figure FDA0002811920460000011
(2)至少一架产生斥力的无人机处于无人机d和目标点Ed之间；假设符合此条件的无人机为b1,b2,L,bn，则：
Figure FDA0002811920460000012
(3)无人机d当前路径点与目标点的距离大于上一路径点与目标点的距离，则：
||M(k-1)d-Ed||＜||Mkd-Ed||；
同时满足条件(1)至(3)，即可判定触发无人机目标交换。
3.如权利要求1所述的无人机编队路径规划目标点交换方法，其特征在于，所述目标交换的方法，包括：
在符合条件(2)的无人机中，选取距离当前陷入局部最优解的无人机最近的一个，设此无人机为r，则：
Figure FDA0002811920460000021
将无人机r的目标Er和无人机d的目标Ed交换，破坏当前力场，即可有效解决当前的局部最优问题，使无人机编队进入终点队形E。
4.一种无人机编队路径规划目标点交换系统，其特征在于，搭载在所述无人机上，所述无人机编队路径规划目标点交换系统包括：
路径规划模块，用于对无人机编队进行路径规划；
局部最优分析模块，用于判定是否进入局部最优；
目标交换模块，用于判定是否进行目标交换；
求解模块，用于执行目标交换算法；还用于继续进行路径求解。
5.一种无人机编队，其特征在于，所述无人机编队用于实施权利要求1～3任意一项所述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～3任意一项所述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
7.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～3任意一项所述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
8.一种无人机信息数据处理终端，其特征在于，所述无人机信息数据处理终端用于实现权利要求1～3任意一项所述的无人机编队路径规划目标点交换方法。
9.一种如权利要求1～3任意一项所述无人机编队路径规划目标点交换方法在公益活动无人机表演上的应用。
10.一种如权利要求1～3任意一项所述无人机编队路径规划目标点交换方法在商业活动、广告宣传无人机表演上的应用。
CN202011399829.5A 2020-12-01 2020-12-01 无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端 Active CN112578812B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011399829.5A CN112578812B (zh) 2020-12-01 2020-12-01 无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011399829.5A CN112578812B (zh) 2020-12-01 2020-12-01 无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112578812A true CN112578812A (zh) 2021-03-30
CN112578812B CN112578812B (zh) 2023-02-03

Family

ID=75128187

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011399829.5A Active CN112578812B (zh) 2020-12-01 2020-12-01 无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112578812B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104406593A (zh) * 2014-12-03 2015-03-11 广西民族大学 一种确定无人机航路最优路径的方法
CN108508916A (zh) * 2018-04-02 2018-09-07 南方科技大学 一种无人机编队的控制方法、装置、设备及存储介质
CN109213200A (zh) * 2018-11-07 2019-01-15 长光卫星技术有限公司 多无人机协同编队飞行管理系统及方法
CN110470301A (zh) * 2019-08-13 2019-11-19 上海交通大学 多动态任务目标点下的无人机路径规划方法
CN111077900A (zh) * 2019-11-29 2020-04-28 西北工业大学 一种基于任务交换的无人机编队控制方法
CN111142567A (zh) * 2019-11-29 2020-05-12 西北工业大学 一种无人机系统中的无人机目标位置交换方法及装置
CN111638725A (zh) * 2020-05-14 2020-09-08 西安电子科技大学 基于蚁群算法与人工势场法的无人机编队重构系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104406593A (zh) * 2014-12-03 2015-03-11 广西民族大学 一种确定无人机航路最优路径的方法
CN108508916A (zh) * 2018-04-02 2018-09-07 南方科技大学 一种无人机编队的控制方法、装置、设备及存储介质
CN109213200A (zh) * 2018-11-07 2019-01-15 长光卫星技术有限公司 多无人机协同编队飞行管理系统及方法
CN110470301A (zh) * 2019-08-13 2019-11-19 上海交通大学 多动态任务目标点下的无人机路径规划方法
CN111077900A (zh) * 2019-11-29 2020-04-28 西北工业大学 一种基于任务交换的无人机编队控制方法
CN111142567A (zh) * 2019-11-29 2020-05-12 西北工业大学 一种无人机系统中的无人机目标位置交换方法及装置
CN111638725A (zh) * 2020-05-14 2020-09-08 西安电子科技大学 基于蚁群算法与人工势场法的无人机编队重构系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
胡超芳等: "多无人机模糊多目标分布式地面目标协同追踪", 《控制理论与应用》, no. 08, 28 June 2018 (2018-06-28), pages 54 - 63 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112578812B (zh) 2023-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Xiao et al. Distributed optimization for energy-efficient fog computing in the tactile internet
US10169529B2 (en) Method and apparatus for determining a road network partitioning border line
US10812371B2 (en) Methods, devices and systems for determining a target path in a network
Mi et al. Restoring connectivity of mobile robotic sensor networks while avoiding obstacles
CN105531970A (zh) 实时考量全局网络拥塞的工作负荷部署
US10983828B2 (en) Method, apparatus and computer program product for scheduling dedicated processing resources
CN112419779B (zh) 无人车停靠点的选取方法及装置、存储介质及电子设备
KR20120045349A (ko) 지연 허용 네트워크에서의 메시지 전송장치 및 방법
CN104348732A (zh) 拓扑结构发现方法及装置
Luo et al. Cost-effective edge server network design in mobile edge computing environment
US11882181B2 (en) Method, device, and computer program product for data storage
CN110324415B (zh) 一种对等网络的路由实现方法、装置、设备和介质
CN107153889B (zh) 水质采样巡航船路径规划最优化方法
CN114513770A (zh) 部署应用的方法、系统和计算机程序产品
CN112578812B (zh) 无人机编队、路径规划目标点交换方法、系统、介质及终端
US11108854B2 (en) Peer-to-peer network for internet of things resource allocation operation
US20230300061A1 (en) Methods, devices and systems for determining a target path
CN115426310B (zh) 最优路径确定方法及装置、可读存储介质、电子设备
CN114422453B (zh) 一种在线规划时间敏感流的方法、装置及存储介质
JP7396504B2 (ja) ゲートウェイ装置、ネットワーク制御装置、方法、プログラム及びシステム
Bousbaa et al. GTSS-UC: A game theoretic approach for services' selection in UAV clouds
CN112731959A (zh) 一种无人机编队圆弧引导切换目标动态规划方法
CN112180909B (zh) 一种用于车辆运行中确定锁点优先级的方法和装置
KR102272501B1 (ko) 분산 강화 학습 장치 및 방법
CN114666263A (zh) 高动态的智能路由确定方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210430

Address after: 572000 area C276, 3rd floor, standard workshop phase II, Sanya yazhouwan science and Technology City, Yazhou District, Sanya City, Hainan Province

Applicant after: Yifei (Hainan) Technology Co.,Ltd.

Address before: 300457 No.24 Tongchang, 156 Nanhai Road, Binhai New Area Economic and Technological Development Zone, Tianjin

Applicant before: EFY INTELLIGENT CONTROL (TIANJIN) TECH Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant