CN114911255B - 一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，中继无人机数量充足时，影响任务执行效率的为任务无人机出动方案。因此在中继无人机一对一保障任务无人机前提下优化任务无人机的任务分配，形成基础任务执行方案，再优化中继无人机出动方案实现中继无人机一对多保障，从而降低中继无人机出动数量和飞行航程。中继无人机数量受限时，影响任务执行效率的为中继无人机出动方案。因此在任务分配计算时考虑中继无人机与任务无人机的协调，在中继无人机逐一为多个任务无人机提供一对一中继服务的基础上，优化整体任务执行方案，形成基础任务执行方案，再优化任务无人机出动方案实现中继无人机一对多保障，从而降低总体任务执行时间。

Description

一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法

技术领域

本发明涉及协同航迹规划技术领域，具体是一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法。

背景技术

网络信息体系技术和无人机平台技术的共同进步推动了无人机集群技术快速发展，使其在通信、搜索、侦察、监测以及实时打击等方面扮演了重要的角色。但在实际应用中，受地理条件和复杂电磁环境限制，无人机间、无人机与地面站间往往无法实现通视，严重影响无人机的作战效率。为确保作战任务的有效完成，提升无人机作战效能，延伸无人机作战半径，就需要借助中继平台进行中继通信。

现阶段主要使用的中继平台有两种：卫星中继和无人机中继。与卫星中继模式相比，无人机具有灵活机动、成本低廉、种类多样、便于维修的特点。且随着无人机平台技术的进步，无人机的巡航高度和飞行时间不断提高，能够为通信中继任务提供有力支持和保障。现有的中继无人机在保障任务无人机的时候，往往通过增大通信辐射功率提高通信保障范围，中继无人机与任务机之间缺乏有设计的航迹规划，常见的方式是1对1伴随保障。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，该方法充分考虑中继无人机数量充足或受限的情况下，针对两种情况分别给出了相应的设计方法，在保证通信任务完成的基础上，降低中继无人机的出动数量和整体飞行航程，以及降低任务执行时间。

为实现上述目的，本发明提供一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，根据中继无人机数量的限制进行任务无人机和中继无人机的协同航迹规划。

在其中一个实施例，当中继无人机的数量充足时，首先考虑任务无人机的任务分配及对应的航迹规划，然后计算中继无人机出动方案实现对整体任务的通信保障。

在其中一个实施例，所述当中继无人机的数量充足时，首先考虑任务无人机的任务分配及对应的航迹规划，然后计算中继无人机出动方案实现对整体任务的通信保障，具体为：

在充足数量的中继无人机一对一保障前提下优化任务无人机的任务分配，形成基础任务执行方案，将此时的中继无人机总航程设为初始航程；

在保证中继服务的前提下，分析不同任务无人机所属中继无人机的可行合并方案并计算所节约的航程；

利用边际优化算法思想选择当前航程节约最多的合并方案并更新任务方案，即实现中继无人机一对多保障；

重复以上合并过程直至无法降低中继无人机飞行航程，从而形成新任务执行方案，且新方案降低了中继无人机的总航程。

在其中一个实施例，当中继无人机的数量充足时，任务无人机和中继无人机的协同航迹规划具体包括如下步骤：

步骤A1，根据任务要求，在保证中继无人机一对一保障的前提下优化任务无人机任务分配过程，计算对应任务时间表和任务无人机飞行航迹；

步骤A2，根据预设时间步长和任务无人机时间表，将每架任务无人机的飞行航迹切分为多个连续航路点，生成每个时间步长下任务无人机的航路点集合；

步骤A3，建立待通信列表，记录每个时间步长下任务无人机需要中继服务的航路点；

步骤A4，针对待通信列表中每架任务无人机的航路点，计算其在时间步长的无人机的通信可达区域，判断同一时刻不同任务无人机的通信可达区域是否存在交集，若存在则记录对应任务无人机集合，形成交集列表，其中，允许同一时刻的任务无人机形成不同交集；

步骤A5，计算交集列表中每个合并方案所节约的中继无人机航程：其包含合并无人机所带来的航程缩减，以及合并后任务后续中继无人机缺口所带来的中继无人机航程增加，两者差值作为合并方案所节约的中继无人机航程；

步骤A6，根据交集列表每个合并方案所节约的中继无人机航程进行倒序排列，根据边际收益递减策略，选择当前航程节约最多的方案，将多架中继无人机的工作合并至一架中继无人机执行，并更新任务执行方案，重复步骤A4-步骤A6，直至合并中继无人机对中继无人机航程降低无益；

步骤A7，输出最终任务执行方案。

在其中一个实施例，当中继无人机的数量受限时，在对任务无人机进行任务分配时考虑中继无人机的影响，在保证通信服务的基础上进行任务无人机的指派。

在其中一个实施例，所述当中继无人机的数量受限时，在对任务无人机进行任务分配时考虑中继无人机的影响，在保证通信服务的基础上进行任务无人机的指派，具体为：

根据遗传算法求解常用的多层编码策略，建立任务—任务无人机—中继无人机的映射编码；

按照编码中任务顺序，协调每一任务对应的中继无人机与任务无人机飞行时间和飞行航迹，确保任务无人机处于中继无人机中继范围内，记录此时任务执行时间表和无人机飞行航迹，形成任务执行方案；

利用遗传算法更新策略，在不改变中继无人机一对一保障任务无人机的前提下，优化任务执行方案，降低任务总体任务执行时间，选择遗传算法优化求解获得的完成时间最短的方案，将其作为基础方案进行调整；

在基础方案基础上，不改变中继无人机出动方案，在满足任务执行要求和通信保障需求的基础上，改变部分任务无人机与中继无人机的映射关系，通过中继无人机一对多保障降低总体任务执行时间。

步骤B1，在场景建模基础上，根据遗传算法编码策略生成任务—任务无人机—中继无人机的编码方案，即确定全部任务对应任务无人机和中继无人机，一架中继无人机可逐一保障多架任务无人机；

步骤B2，按照算法编码顺序逐一选择任务进行计算：由中继无人机一对一保障任务无人机，确保任务无人机在其通信范围内，根据任务执行需求、任务无人机和中继无人机的飞行时间计算任务时间表和无人机飞行航迹，获得任务时间表和对应任务无人机、中继无人机的飞行航迹，形成任务执行方案；

步骤B3，采用遗传算法的更新策略，以任务执行时间为优化目标，更新编码方案并获得若干任务—任务无人机—中继无人机的映射编码，并按照B2步骤计算任务执行方案，选择总体任务完成时间最短的任务执行方案，将其作为基础方案进行调整；

步骤B4，计算基础方案所属中继无人机的飞行时间和对应覆盖范围并将基础方案中的全部任务按照任务执行时间表倒序排序，形成待调整任务列表；

步骤B5，对待调整任务列表中每个任务执行如下判断：增加一架新的中继无人机，将该任务所属中继无人机改为新的中继无人机，其余均不变，重新计算任务执行方案，判断计算生成的方案中该任务完成时间是否提前，若无法提前则从待调整任务列表中删除该任务；

步骤B6，对待调整任务列表中每个任务执行如下判断：根据B4步骤计算的中继无人机情况，在任务可执行时间区间内，其任务无人机是否可以由其它中继无人机提供中继服务，若不满足则删除该任务；

步骤B7，选择待调整任务列表中第一个任务，在不改变中继无人机出动方案的前提下，分配多架中继无人机为该改变任务所属任务无人机提供中继服务，并计算新的任务时间表，选择使得任务完成时间最早的中继无人机并更新基础方案；

步骤B8，转至步骤B4，调整任务无人机与中继无人机的映射关系，直至任务无人机无法合并至另外的中继无人机；

步骤B9，输出最终调整完成的任务执行方案。

本发明提供的一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，在中继无人机数量充足与受限的两种情况下分别进行异构多无人机协同航迹规划。当中继无人机的数量充足时，首先考虑任务无人机的任务分配及对应的航迹规划，然后计算中继无人机出动方案实现对整体任务的通信保障，在保证通信任务完成的基础上，降低中继无人机的出动数量和整体飞行航程；当中继无人机的数量受限时，在对任务无人机进行任务分配时考虑中继无人机的影响，在保证通信服务的基础上进行任务无人机的指派，在保证通信任务完成的基础上，降低任务执行时间。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中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示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明实施例中中继无人机保障范围示意图；

图2为本发明实施例中多任务机等效运动中心聚类示意图；

图3为本发明实施例中无人机通信拓扑结构示意图；

图4为本发明实施例中中继无人机数量充足情况下任务执行方案计算过程示意图；

图5为本发明实施例中任务无人机通信可达区域示意图；

图6为本发明实施例中中继无人机数量受限情况下任务执行方案计算过程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接，还可以是物理连接或无线通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

任务无人机在执行任务以及中继无人机在执行中继通信时，无人机之间需要与其它无人机或地面站之间保持联通，以交换任务环境、目标状态和协同控制等信息，但由于无人机的通信距离限制，无人机之间信息交换能力会对无人机航迹设计造成限制。基于此，本实施例公开了一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，在对无人机动力学和通信载荷约束建模的基础上，根据中继无人机(中继无人机)数量的限制设计任务无人机和中继无人机协同航迹规划方法。

无人机的动力学特性影响无人机飞行航迹设置和到达时间计算，对无人动力学约束的合理建模可以提升规划航迹的可行性。无人机动力学约束可简化为以下四种约束：最大飞行速度、最大加速度、最小转弯半径和最大爬升和俯冲角。以上约束在航迹规划过程可以使用六自由度模型进行精确表示，但是在航迹规划层次过分关注无人机飞行姿态会大大扩展问题的搜索空间，增加问题求解时间。为了降低计算复杂度同时体现无人机自身特点，可以将无人机动力学约束简化为二维平面的计算并解耦为速度与航向角设置，因此可以使用Dubins方法进行计算。Dubins模型是一种简化的运动模型，主要包含四个要素：起点，终端，起始航向角和终端航向角。在Dubins模型下，飞行航迹分为两个部分：直线飞行和盘旋转弯。根据起点与终点相对位置，选择进入目标区域的最短路径。该方法适用于在较大任务区域内规划无人机飞行航迹。

在中继无人机进行通信中继的过程中，分为单机通信模型、单中继机多任务机通信模型及多机通信架构。

参考图1，单机通信模型以通信中继半径r_com为基础，同时考虑接入数量限制、通信损耗与距离关系等约束。即在理想情况下，当任务无人机距离中继无人机距离不超过通信半径时，无论是否存在障碍物均可与中继无人机进行通信，可以根据模型精细度要求对无人机接入数量和通信损耗限制进行限制，从而进一步模拟真实通信。

根据通信中继模型，以任务无人机位置为圆心，以中继无人机通信范围为半径形成此时任务无人机的通信可达区域。即中继无人机处于该区域内，即可为任务无人机提供中继服务。

单中继机多任务机通信模型指的是单一中继无人机需要为多架任务无人机提供通信中继服务时，需要满足多架任务无人机的通信可达区域存在交集。如图2所示，多架任务无人机的通信可达区域存在交集，其可由同一中继无人机提供通信服务。

参考图3，多机通信架构采用图4所示的星型网络结构：在一架中继无人机服务多架任务无人机时，任务无人机通过中继无人机与其他无人机或地面站实现联络，任务无人机之间不进行信息传递。

本实施例中，在中继无人机数量充足与受限的两种情况下分别进行异构多无人机协同航迹规划。下面分别对两种情况下的协同航迹规划方法进行说明。

当中继无人机的数量充足时(中继无人机数量大于或等于任务无人机数量)，中继无人机可以充分满足任务无人机通信需求，因此首先考虑任务无人机的任务分配及对应的航迹规划，然后计算中继无人机出动方案实现对整体任务的通信保障，其具体规划过程为：

在充足数量的中继无人机一对一保障前提下优化任务无人机的任务分配，形成基础任务执行方案，将此时的中继无人机总航程设为初始航程；

在基础任务执行方案的基础上，利用边际优化算法对不同任务无人机所属的中继无人机进行优化合并，即实现一架中继无人机保障多架任务无人机，从而降低中继无人机的出动数量和整体飞行航程。

参考图4，在具体实施过程中，当中继无人机的数量充足时，任务无人机和中继无人机的协同航迹规划具体包括如下步骤：

步骤A1，根据任务要求，分配任务无人机执行相应任务并生成任务无人机时间表和对应任务无人机飞行航迹；

步骤A2，根据时间步长和任务无人机时间表，将每架任务无人机的飞行航迹切分为多个连续航路点，生成每个时间步长下任务无人机的航路点集合；

步骤A3，建立待通信列表，记录任务无人机需要通信中继服务的航路点位置及其相应时刻，其具体实施方式为：建立空白的待通信列表，选择某一时刻的任务无人机航路点，判断此时任务无人机航路点是否处于地面站通信范围内，若在通信范围外则将该航路点和对应时刻记录入待通信列表，否则不执行该操作；为全部无人机执行这一操作，建立全部任务无人机在全部时刻的待通信列表；

步骤A4，针对待通信列表中每架任务无人机的航路点，计算其在每个时刻的通信可达区域与其它任务无人机的通信可达区域(图5即为无人机通信可达区域的示意图)，判断同一时刻不同任务无人机的通信可达区域是否存在交集，若存在则记录对应任务无人机集合，形成交集列表，其中，允许同一时刻的单一任务无人机形成不同交集；

步骤A5，根据交集列表中每个交集的存在时长和对应节约中继无人机数量对所有交集进行排序，根据边际收益递减策略，逐一选择当前边际收益最高的合并策略，即将多架中继无人机的工作由一架中继无人机执行，并更新对应的中继无人机出动方案后重复步骤A4-步骤A5，直至合并中继无人机对航程降低无益；

步骤A6，根据最终中继无人机出动方案形成对应的中继无人机飞行航迹。

在步骤A5中，具体以节约的中继无人机航程为标准进行排序，且航程节约更多的交集排序在前。其中，航程节约包含合并无人机所带来的航程缩减，以及合并后任务后续中继无人机缺口所带来的中继无人机航程增加，两者差值作为合并方案所节约的中继无人机航程。例如，第一个集合中两个无人机的通信可达区域存在交集，第二个集合由三个无人机的通信可达区域存在交集，计算将两个合集中中继无人机进行合并所带来的初步节约的航程，即被合并的中继无人机数量及其飞行航程；同时需要计算合并中继无人机后，后续任务执行方案中需要更多的中继无人机时，调配新的中继无人机前往所增加的航程，初步节约航程与增加航程差值作为当前合并所带来的中继无人机的实际节约航程。因此步骤A5具体为：根据交集列表每个合并方案所节约的中继无人机航程进行倒序排列，根据边际收益递减策略，选择当前航程节约最多的方案，将多架中继无人机的工作合并至一架中继无人机执行，并更新任务执行方案。重复步骤A4-步骤A5，直至合并中继无人机对中继无人机航程降低无益。

在步骤A5中，由于在生成集合时允许同一时刻的单一任务无人机形成不同交集，因此当选择某一交集的合并策略后，还需将所属该交集内的任务无人机的其它交集从排序中剔除。

当中继无人机的数量受限时(中继无人机数量小于任务无人机数量)，中继无人机的出动方案限制了任务无人机的任务执行，因此需要在对任务无人机进行任务分配时考虑中继无人机的影响，在保证通信服务的基础上进行任务无人机的指派。其具体规划过程为：

整体求解策略分为方案计算和局部优化两部分：其中在方案计算部分，将首先根据优化算法编码策略建立任务—任务无人机—中继无人机的映射关系，在此基础上协调中继无人机与任务无人机，确保每架任务无人机处于中继无人机服务范围内，对每个任务逐一计算任务执行时间表和无人机飞行航迹，将此时生成的方案作为基础任务执行方案。计算中继无人机航迹时需要在保证任务无人机处于其通信范围，最小化中继无人机飞行距离。局部优化则是在初步方案基础上，调整部分受到中继无人机数量限制影响的任务，在满足任务执行要求和通信保障需求的基础上，改变任务无人机与中继无人机的映射关系，降低任务执行时间。

参考图6，在具体实施过程中，任务无人机和中继无人机的协同航迹规划具体包括如下步骤：

步骤B1，在场景建模基础上，根据遗传算法编码策略生成任务—任务无人机—中继无人机的编码方案，即确定全部任务对应任务无人机和中继无人机，一架中继无人机可逐一保障多架任务无人机；

步骤B2，按照算法编码顺序逐一选择任务进行计算：由中继无人机一对一保障任务无人机，确保任务无人机在其通信范围内，根据任务执行需求、任务无人机和中继无人机的飞行时间计算任务时间表和无人机飞行航迹，获得任务时间表和对应任务无人机、中继无人机的飞行航迹，形成任务执行方案；

步骤B3，采用遗传算法的更新策略，以任务执行时间为优化目标，更新编码方案并获得若干任务—任务无人机—中继无人机的映射编码，并按照B2步骤计算任务执行方案，选择总体任务完成时间最短的任务执行方案，将其作为基础方案进行调整；

步骤B4，计算基础方案所属中继无人机的飞行时间和对应覆盖范围并将基础方案中的全部任务按照任务执行时间表倒序排序，形成待调整任务列表；

步骤B5，待调整任务列表中每个任务执行如下判断：在其它情况不变时若增加一架新的中继无人机，该任务是否能够提前执行，若无法提前则从待调整任务列表中删除；

步骤B6，对待调整任务列表中每个任务执行如下判断：根据B4步骤计算的中继无人机情况，在任务可执行时间区间内，其任务无人机是否可以由其它中继无人机提供中继服务，若不满足则从待调整任务列表中删除该任务，其中，在任务可执行时间区间内，其任务无人机是否可以由其它中继无人机提供中继服务的具体实施方式与步骤A4和A5相同，因此不再赘述：

步骤B7，选择待调整任务列表中第一个任务，在不改变中继无人机出动方案的前提下，分配多架中继无人机为该改变任务所属任务无人机提供中继服务，并计算新的任务时间表，选择使得任务完成时间最早的中继无人机并更新基础方案；

步骤B8，转至步骤B4，调整任务无人机与中继无人机的映射关系，直至任务无人机无法合并至另外的中继无人机；

步骤B9，输出最终调整完成的任务执行方案。

在步骤B5中，在对新增的中继无人机是否能够使任务提前之前的判断依据为：增加一架新的中继无人机，将该任务所属中继无人机改为新的中继无人机，其余映射关系均不变，重新计算任务执行方案，若计算生成的方案中该任务完成时间提前，则说明新增的中继无人机能够使任务提前。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (4)

1.一种面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，其特征在于，根据中继无人机数量的限制进行任务无人机和中继无人机的协同航迹规划；

当中继无人机的数量充足时，首先考虑任务无人机的任务分配及对应的航迹规划，然后计算中继无人机出动方案实现对整体任务的通信保障，具体为：

在充足数量的中继无人机一对一保障前提下优化任务无人机的任务分配，形成基础任务执行方案，将此时的中继无人机总航程设为初始航程；

在保证中继服务的前提下，分析不同任务无人机所属中继无人机的可行合并方案并计算所节约的航程；

利用边际优化算法思想选择当前航程节约最多的合并方案并更新任务方案，即实现中继无人机一对多保障；

重复以上合并过程直至无法降低中继无人机飞行航程，从而形成新任务执行方案，且新方案降低了中继无人机的总航程；

当中继无人机的数量充足时，任务无人机和中继无人机的协同航迹规划具体包括如下步骤：

步骤A1，根据任务要求，在保证中继无人机一对一保障的前提下优化任务无人机任务分配过程，计算对应任务时间表和任务无人机飞行航迹；

步骤A2，根据预设时间步长和任务无人机时间表，将每架任务无人机的飞行航迹切分为多个连续航路点，生成每个时间步长下任务无人机的航路点集合；

步骤A3，建立待通信列表，记录每个时间步长下任务无人机需要中继服务的航路点；

步骤A4，针对待通信列表中每架任务无人机的航路点，计算其在时间步长的无人机的通信可达区域，判断同一时刻不同任务无人机的通信可达区域是否存在交集，若存在则记录对应任务无人机集合，形成交集列表，其中，允许同一时刻的任务无人机形成不同交集；

步骤A5，计算交集列表中每个合并方案所节约的中继无人机航程：其包含合并无人机所带来的航程缩减，以及合并后任务后续中继无人机缺口所带来的中继无人机航程增加，两者差值作为合并方案所节约的中继无人机航程；

步骤A6，根据交集列表每个合并方案所节约的中继无人机航程进行倒序排列，根据边际收益递减策略，选择当前航程节约最多的方案，将多架中继无人机的工作合并至一架中继无人机执行，并更新任务执行方案，重复步骤A4-步骤A6，直至合并中继无人机对中继无人机航程降低无益；

步骤A7，输出最终任务执行方案。

2.根据权利要求1所述面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，其特征在于，当中继无人机的数量受限时，在对任务无人机进行任务分配时考虑中继无人机的影响，在保证通信服务的基础上进行任务无人机的指派。

3.根据权利要求2所述面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，其特征在于，所述当中继无人机的数量受限时，在对任务无人机进行任务分配时考虑中继无人机的影响，在保证通信服务的基础上进行任务无人机的指派，具体为：

根据遗传算法求解常用的多层编码策略，建立任务—任务无人机—中继无人机的映射编码；

按照编码中任务顺序，协调每一任务对应的中继无人机与任务无人机飞行时间和飞行航迹，确保任务无人机处于中继无人机中继范围内，记录此时任务执行时间表和无人机飞行航迹，形成任务执行方案；

利用遗传算法更新策略，在不改变中继无人机一对一保障任务无人机的前提下，优化任务执行方案，降低任务总体任务执行时间，选择遗传算法优化求解获得的完成时间最短的方案，将其作为基础方案进行调整；

在基础方案基础上，不改变中继无人机出动方案，在满足任务执行要求和通信保障需求的基础上，改变部分任务无人机与中继无人机的映射关系，通过中继无人机一对多保障降低总体任务执行时间。

4.根据权利要求3所述面向通信中继保障的异构多无人机协同航迹规划方法，其特征在于，当中继无人机的数量受限时，任务无人机和中继无人机的协同航迹规划具体包括如下步骤：

步骤B1，在场景建模基础上，根据遗传算法编码策略生成任务—任务无人机—中继无人机的编码方案，即确定全部任务对应任务无人机和中继无人机，一架中继无人机可逐一保障多架任务无人机；

步骤B2，按照算法编码顺序逐一选择任务进行计算：由中继无人机一对一保障任务无人机，确保任务无人机在其通信范围内，根据任务执行需求、任务无人机和中继无人机的飞行时间计算任务时间表和无人机飞行航迹，获得任务时间表和对应任务无人机、中继无人机的飞行航迹，形成任务执行方案；

步骤B3，采用遗传算法的更新策略，以任务执行时间为优化目标，更新编码方案并获得若干任务—任务无人机—中继无人机的映射编码，并按照B2步骤计算任务执行方案，选择总体任务完成时间最短的任务执行方案，将其作为基础方案进行调整；

步骤B4，计算基础方案所属中继无人机的飞行时间和对应覆盖范围并将基础方案中的全部任务按照任务执行时间表倒序排序，形成待调整任务列表；

步骤B5，对待调整任务列表中每个任务执行如下判断：增加一架新的中继无人机，将该任务所属中继无人机改为新的中继无人机，其余均不变，重新计算任务执行方案，判断计算生成的方案中该任务完成时间是否提前，若无法提前则从待调整任务列表中删除该任务；

步骤B6，对待调整任务列表中每个任务执行如下判断：根据B4步骤计算的中继无人机情况，在任务可执行时间区间内，其任务无人机是否可以由其它中继无人机提供中继服务，若不满足则删除该任务；

步骤B7，选择待调整任务列表中第一个任务，在不改变中继无人机出动方案的前提下，分配多架中继无人机为该改变任务所属任务无人机提供中继服务，并计算新的任务时间表，选择使得任务完成时间最早的中继无人机并更新基础方案；

步骤B8，转至步骤B4，调整任务无人机与中继无人机的映射关系，直至任务无人机无法合并至另外的中继无人机；

步骤B9，输出最终调整完成的任务执行方案。