CN115373426A - 一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法 - Google Patents

一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115373426A
CN115373426A CN202211315426.7A CN202211315426A CN115373426A CN 115373426 A CN115373426 A CN 115373426A CN 202211315426 A CN202211315426 A CN 202211315426A CN 115373426 A CN115373426 A CN 115373426A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fixed
unmanned aerial
wing
path planning
aerial vehicle
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
CN202211315426.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115373426B (zh
Inventor
于欢
宁文辉
刘紫微
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.)
Sichuan Tengdun Technology Co Ltd
Original Assignee
Sichuan Tengdun Technology 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 Sichuan Tengdun Technology Co Ltd filed Critical Sichuan Tengdun Technology Co Ltd
Priority to CN202211315426.7A priority Critical patent/CN115373426B/zh
Publication of CN115373426A publication Critical patent/CN115373426A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115373426B publication Critical patent/CN115373426B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/0202Control of position or course in two dimensions specially adapted to aircraft
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/104Simultaneous 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)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明提供一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,包括:S1,获取需要二次路径规划的原因,确定二次路径规划类型;S2,基于二次路径规划类型选择不同的方式进行局部固定翼无人机二次路径规划;S3,如果局部固定翼无人机二次路径规划没有成功,进行全部固定翼无人机协同二次路径规划;S4,如果全部固定翼无人机协同二次路径规划没有成功,增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔,再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划。本发明中固定翼无人机在执行任务时,能有效地利用集群固定翼无人机的优势,协同解决由于部分固定翼无人机由于系统故障或者环境改变原因导致无法完成规划路径需要进行区域覆盖路径在线二次规划的问题。

Description

一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法
技术领域
本发明涉及无人机路径规划技术领域,具体而言,涉及一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法。
背景技术
无人机具有行动灵活,方便快捷等特点,被广泛地应用于民用和军事领域。无人机在执行任务的过程中,路径规划是一个重要的环节,需要无人机在躲避障碍物的前提下,沿着某一路径由起点飞向终点。区域覆盖就是其中一类经典的路径规划问题,主要是从起点开始遍历目标区域内所有节点并且避开障碍物的规划路径。
随着无人机技术的持续发展和不断降低的成本,无人机解决区域覆盖问题的实际应用十分广泛,例如在农业中使用无人机执行农药的喷洒,使得耕地内的农作物可以全覆盖农药;在地理测绘中在高寒或高海拔区域使用无人机替代人力完成全景测绘工作;在地震灾后救援中在受灾区域使用无人机搜救被困人员等。
当目标区域范围过大时,单架无人机区域覆盖耗时过长,电池能耗大,剩余飞行时间不足,飞行范围受限等问题,无法独自完成任务。因此,需要借助多无人机组成集群通过自主协同的方式来解决实际问题。然而,在实际场景中部署的无人机集群在执行任务时,部分无人机可能由于系统故障或者环境信息改变无法完成任务。集群无人机在部分无人机无法完成规划路径时,对规划路径进行二次在线规划是一个需要考虑的问题,现有方法并未对这个问题给予适当回应。
发明内容
本发明旨在提供一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,以解决固定翼无人机在执行任务时,由于部分固定翼无人机因系统故障或者环境改变原因导致无法完成规划路径需要进行在线二次路径规划的问题。
本发明提供的一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,包括以下步骤:
S1,获取需要二次路径规划的原因,确定二次路径规划类型;
S2,基于二次路径规划类型选择不同的方式进行局部固定翼无人机二次路径规划;
S3,如果局部固定翼无人机二次路径规划没有成功,进行全部固定翼无人机协同二次路径规划;
S4,如果全部固定翼无人机协同二次路径规划没有成功,增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔,再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划。
进一步的,步骤S1中二次路径规划类型包括:
由于个别固定翼无人机系统故障导致的二次路径规划;
以及由于环境信息改变导致的二次路径规划。
进一步的,由于个别固定翼无人机系统故障导致的二次路径规划,需要获取系统故障固定翼无人机个数和各自固定翼无人机已完成的规划路径和未完成的规划路径。
进一步的,步骤S2中,由于个别固定翼无人机系统故障需要进行局部固定翼无人机二次路径规划时,对故障固定翼无人机距离最近的一架或多架固定翼无人机进行二次路径规划,在完成各自任务的条件下,协同完成故障固定翼无人机剩余航路任务。
进一步的,步骤S3中,由于个别固定翼无人机系统故障需要进行全部固定翼无人机二次路径规划时,将会基于还未完成区域覆盖任务的区域,以现有固定翼无人机数量,重新进行全局的区域覆盖路径规划。
进一步的,由于环境信息改变导致的二次路径规划,需要获取避障区范围,并计算得到需要进行二次路径规划的固定翼无人机。
进一步的,步骤S2中,由于环境信息改变需要进行局部固定翼无人机二次路径规划时,对每个需要二次路径规划的固定翼无人机,以避障区前最后一个节点为起点,避障区后第一个节点为终点基于改进的快速随机树进行路径规划;在路径规划过程中,固定翼无人机需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。
进一步的,步骤S3中,由于环境信息改变需要进行全部固定翼无人机二次路径规划时,基于未完成区域覆盖的区域和避障区的情况,对现有固定翼无人机重新进行全局的区域覆盖路径规划;其中,统筹考虑各个固定翼无人机目前的位置和剩余航时;重新规划的航路需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。
进一步的,步骤S4中,在现有固定翼无人机数量情况下,无法完成全部固定翼无人机协同二次路径规划时,将会发出请求指令,并根据反馈,选择增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔的方式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划。
进一步的,路径间隔与无人机所需完成的实际任务和固定翼无人机转弯半径有关,增大路径间隔会降低新规划路径区域覆盖率;在路径规划过程中,固定翼无人机需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
本发明设计合理、高效,固定翼无人机在执行任务时,能有效地利用集群固定翼无人机的优势,协同解决由于部分固定翼无人机由于系统故障或者环境改变原因导致无法完成规划路径需要进行区域覆盖路径在线二次规划的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本发明实施例中由于个别固定翼无人机系统故障,固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法的流程图。
图2为本发明实施例中由于环境信息改变,固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法的流程图。
图3为本发明实施例中由于个别固定翼无人机系统故障需要进行局部固定翼无人机二次路径规划示意图。
图4为本发明实施例中由于环境信息改变需要进行局部固定翼无人机二次路径规划示意图。
图5为本发明实施例中由于个别固定翼无人机系统故障需要进行全部固定翼无人机二次路径规划示意图。
图6为本发明实施例中由于环境信息改变需要进行全部固定翼无人机二次路径规划示意图。
图7为本发明实施例中增加固定翼无人机数量,个别固定翼无人机系统故障模式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划示意图。
图8为本发明实施例中增大路径间隔,个别固定翼无人机系统故障模式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划示意图。
图9为本发明实施例中增加固定翼无人机数量,环境信息改变模式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划示意图。
图10为本发明实施例中增大路径间隔,环境信息改变模式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划示意图。
图3~图10中,横轴和纵轴分别为任务区域所在平面的坐标轴,单位为米。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。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。
实施例
如图1、图2所示,本实施例提出一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,包括以下步骤:
S1,获取需要二次路径规划的原因,确定二次路径规划类型;
步骤S1中二次路径规划类型包括:
由于个别固定翼无人机系统故障导致的二次路径规划;如图1所示,由于个别固定翼无人机系统故障导致的二次路径规划,需要获取系统故障固定翼无人机个数和各自固定翼无人机已完成的规划路径和未完成的规划路径
以及由于环境信息改变导致的二次路径规划;如图2所示,由于环境信息改变导致的二次路径规划,需要获取避障区范围,并计算得到需要进行二次路径规划的固定翼无人机。
S2,基于二次路径规划类型选择不同的方式进行局部固定翼无人机二次路径规划:
如图3所示,由于个别固定翼无人机系统故障需要进行局部固定翼无人机二次路径规划时,对故障固定翼无人机距离最近的一架或多架固定翼无人机进行二次路径规划,在完成各自任务的条件下,协同完成故障固定翼无人机剩余航路任务。
如图4所示,由于环境信息改变需要进行局部固定翼无人机二次路径规划时,对每个需要二次路径规划的固定翼无人机,以避障区前最后一个节点为起点,避障区后第一个节点为终点基于改进的快速随机树(如RRT*算法)进行路径规划;在路径规划过程中,固定翼无人机需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。本实施例以新规划路径区域覆盖率85%为迭代终止条件。
S3,如果局部固定翼无人机二次路径规划没有成功,进行全部固定翼无人机协同二次路径规划:
如图5所示,由于个别固定翼无人机系统故障需要进行全部固定翼无人机二次路径规划时,将会基于还未完成区域覆盖任务的区域,以现有固定翼无人机数量,重新进行全局的区域覆盖路径规划。
如图6所示,由于环境信息改变需要进行全部固定翼无人机二次路径规划时,基于未完成区域覆盖的区域和避障区的情况,对现有固定翼无人机重新进行全局的区域覆盖路径规划;其中,统筹考虑各个固定翼无人机目前的位置和剩余航时;重新规划的航路需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。本实施例以新规划路径区域覆盖率85%为迭代终止条件。
S4,如果全部固定翼无人机协同二次路径规划没有成功,增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔,再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划:
如图7、图8、图9、图10所示,在现有固定翼无人机数量情况下,无法完成全部固定翼无人机协同二次路径规划时,将会发出请求指令,并根据反馈,选择增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔的方式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划。
具体地,路径间隔与无人机所需完成的实际任务和固定翼无人机转弯半径有关,增大路径间隔会降低新规划路径区域覆盖率;在路径规划过程中,固定翼无人机需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。本实施例以新规划路径区域覆盖率85%为迭代终止条件。
本发明设计合理、高效,固定翼无人机在执行任务时,能有效地利用集群固定翼无人机的优势,协同解决由于部分固定翼无人机由于系统故障或者环境改变原因导致无法完成规划路径需要进行区域覆盖路径在线二次规划的问题。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,获取需要二次路径规划的原因,确定二次路径规划类型;
S2,基于二次路径规划类型选择不同的方式进行局部固定翼无人机二次路径规划;
S3,如果局部固定翼无人机二次路径规划没有成功,进行全部固定翼无人机协同二次路径规划;
S4,如果全部固定翼无人机协同二次路径规划没有成功,增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔,再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划。
2.根据权利要求1所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,步骤S1中二次路径规划类型包括:
由于个别固定翼无人机系统故障导致的二次路径规划;
以及由于环境信息改变导致的二次路径规划。
3.根据权利要求2所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,由于个别固定翼无人机系统故障导致的二次路径规划,需要获取系统故障固定翼无人机个数和各自固定翼无人机已完成的规划路径和未完成的规划路径。
4.根据权利要求3所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,步骤S2中,由于个别固定翼无人机系统故障需要进行局部固定翼无人机二次路径规划时,对故障固定翼无人机距离最近的一架或多架固定翼无人机进行二次路径规划,在完成各自任务的条件下,协同完成故障固定翼无人机剩余航路任务。
5.根据权利要求4所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,步骤S3中,由于个别固定翼无人机系统故障需要进行全部固定翼无人机二次路径规划时,将会基于还未完成区域覆盖任务的区域,以现有固定翼无人机数量,重新进行全局的区域覆盖路径规划。
6.根据权利要求2所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,由于环境信息改变导致的二次路径规划,需要获取避障区范围,并计算得到需要进行二次路径规划的固定翼无人机。
7.根据权利要求6所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,步骤S2中,由于环境信息改变需要进行局部固定翼无人机二次路径规划时,对每个需要二次路径规划的固定翼无人机,以避障区前最后一个节点为起点,避障区后第一个节点为终点基于改进的快速随机树进行路径规划;在路径规划过程中,固定翼无人机需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。
8.根据权利要求7所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,步骤S3中,由于环境信息改变需要进行全部固定翼无人机二次路径规划时,基于未完成区域覆盖的区域和避障区的情况,对现有固定翼无人机重新进行全局的区域覆盖路径规划;其中,统筹考虑各个固定翼无人机目前的位置和剩余航时;重新规划的航路需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。
9.根据权利要求1所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,步骤S4中,在现有固定翼无人机数量情况下,无法完成全部固定翼无人机协同二次路径规划时,将会发出请求指令,并根据反馈,选择增加固定翼无人机数量或者增大路径间隔的方式再次进行全部固定翼无人机协同二次路径规划。
10.根据权利要求9所述的固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法,其特征在于,路径间隔与无人机所需完成的实际任务和固定翼无人机转弯半径有关,增大路径间隔会降低新规划路径区域覆盖率;在路径规划过程中,固定翼无人机需要尽可能完成区域覆盖的任务要求,以新规划路径区域覆盖率来判断是否终止迭代。
CN202211315426.7A 2022-10-26 2022-10-26 一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法 Active CN115373426B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211315426.7A CN115373426B (zh) 2022-10-26 2022-10-26 一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211315426.7A CN115373426B (zh) 2022-10-26 2022-10-26 一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115373426A true CN115373426A (zh) 2022-11-22
CN115373426B CN115373426B (zh) 2023-02-17

Family

ID=84074278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211315426.7A Active CN115373426B (zh) 2022-10-26 2022-10-26 一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115373426B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116430908A (zh) * 2023-06-15 2023-07-14 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机集群的离群路径规划方法
WO2023160698A1 (zh) * 2022-02-28 2023-08-31 北京智行者科技股份有限公司 动态全覆盖路径规划方法及装置、清洁设备、存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109002056A (zh) * 2018-07-19 2018-12-14 四川腾盾科技有限公司 一种大型固定翼无人机编队方法
CN109582032A (zh) * 2018-10-11 2019-04-05 天津大学 多旋翼无人机在复杂环境下的快速实时避障路径选择方法
CN110231833A (zh) * 2019-06-14 2019-09-13 渤海大学 一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统及方法
CN112629539A (zh) * 2020-12-15 2021-04-09 西安电子科技大学 一种多无人机路径规划方法
CN112817331A (zh) * 2021-01-05 2021-05-18 北京林业大学 一种基于多机协同的林业信息智能监测系统
US11016491B1 (en) * 2018-01-26 2021-05-25 X Development Llc Trajectory planning for mobile robots
CN113238579A (zh) * 2021-05-18 2021-08-10 西安电子科技大学 一种基于Oc-ACO算法的多无人机集群编队避障方法
CN113238583A (zh) * 2021-07-14 2021-08-10 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机密集编队飞行与防撞控制方法
CN113825142A (zh) * 2021-09-27 2021-12-21 南京航空航天大学 一种无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法
CN114610066A (zh) * 2022-03-15 2022-06-10 浙江大学湖州研究院 复杂未知环境下分布式集群无人机编队飞行轨迹生成方法
CN114779827A (zh) * 2022-06-21 2022-07-22 四川腾盾科技有限公司 一种基于异构无人机编队虚拟势场协同避障拓扑控制方法
CN114967744A (zh) * 2022-05-31 2022-08-30 哈尔滨工业大学 一种多无人机协同避障的规划方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11016491B1 (en) * 2018-01-26 2021-05-25 X Development Llc Trajectory planning for mobile robots
CN109002056A (zh) * 2018-07-19 2018-12-14 四川腾盾科技有限公司 一种大型固定翼无人机编队方法
CN109582032A (zh) * 2018-10-11 2019-04-05 天津大学 多旋翼无人机在复杂环境下的快速实时避障路径选择方法
CN110231833A (zh) * 2019-06-14 2019-09-13 渤海大学 一种基于多无人机的油田巡检定点数据采集系统及方法
CN112629539A (zh) * 2020-12-15 2021-04-09 西安电子科技大学 一种多无人机路径规划方法
CN112817331A (zh) * 2021-01-05 2021-05-18 北京林业大学 一种基于多机协同的林业信息智能监测系统
CN113238579A (zh) * 2021-05-18 2021-08-10 西安电子科技大学 一种基于Oc-ACO算法的多无人机集群编队避障方法
CN113238583A (zh) * 2021-07-14 2021-08-10 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机密集编队飞行与防撞控制方法
CN113825142A (zh) * 2021-09-27 2021-12-21 南京航空航天大学 一种无人集群系统协同任务区域覆盖智能优化方法
CN114610066A (zh) * 2022-03-15 2022-06-10 浙江大学湖州研究院 复杂未知环境下分布式集群无人机编队飞行轨迹生成方法
CN114967744A (zh) * 2022-05-31 2022-08-30 哈尔滨工业大学 一种多无人机协同避障的规划方法
CN114779827A (zh) * 2022-06-21 2022-07-22 四川腾盾科技有限公司 一种基于异构无人机编队虚拟势场协同避障拓扑控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
于欢 等: "无人机遥感影像自动无缝拼接技术研究", 《遥感技术与应用》 *
居阳: "不确定环境下无人机机群路径规划", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 *
阚平: "基于路径规划的多植保无人机协同精准作业方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023160698A1 (zh) * 2022-02-28 2023-08-31 北京智行者科技股份有限公司 动态全覆盖路径规划方法及装置、清洁设备、存储介质
CN116430908A (zh) * 2023-06-15 2023-07-14 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机集群的离群路径规划方法
CN116430908B (zh) * 2023-06-15 2023-08-29 四川腾盾科技有限公司 一种固定翼无人机集群的离群路径规划方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115373426B (zh) 2023-02-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115373426B (zh) 一种固定翼集群无人机区域覆盖在线路径协同规划方法
CN110308740B (zh) 一种面向移动目标追踪的无人机群动态任务分配方法
CN108897312A (zh) 多无人飞行器对大规模环境的持续监控路径规划方法
CN115454148B (zh) 固定翼集群无人机区域覆盖路径规划方法、介质及装置
CN110597286B (zh) 一种利用智慧机库实现输电线路无人机自主巡检的方法
CN110032209A (zh) 一种多无人机任务区集结分布式控制方法
CN113950063B (zh) 无线通信网络组网方法、装置、计算机设备和存储介质
De Benedetti et al. UAV-based aerial monitoring: a performance evaluation of a self-organising flocking algorithm
CN116430908B (zh) 一种固定翼无人机集群的离群路径规划方法
CN112817331A (zh) 一种基于多机协同的林业信息智能监测系统
CN113701742A (zh) 一种基于云端与边端融合计算的移动机器人slam方法
de Freitas et al. Design, implementation and validation of a multipurpose localization service for cooperative multi-uav systems
Perez-Leon et al. Integration of a 4D-trajectory follower to improve multi-UAV conflict management within the U-space context
Lakas et al. An adaptive multi-clustered scheme for autonomous UAV swarms
De Benedetti et al. Self-Organising UAVs for Wide Area Fault-tolerant Aerial Monitoring.
Rigas et al. Extending the multiple traveling salesman problem for scheduling a fleet of drones performing monitoring missions
CN111024081B (zh) 一种无人机群对单移动时敏目标侦察路径规划方法
Sastre et al. Collision-free swarm take-off based on trajectory analysis and UAV grouping
CN116880561A (zh) 基于改进粒子群无人机路径规划安全增强的优化方法及系统
Chakrabarty et al. Wildfire monitoring using unmanned aerial vehicles operating under UTM (STEReO)
Blom et al. Agent-based modelling and simulation of trajectory based operations under very high traffic demand
CN113138609B (zh) 一种反低慢小目标的多无人机协同目标搜索方法
CN113962015A (zh) 一种采用规则控制的空域使用过程仿真模拟系统及方法
CN114594790A (zh) 一种配电网多无人机巡线路径规划方法及系统
CN114115342A (zh) 一种基于冲突处理的无人集群多域协同系统及方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant