无人机飞行路径分配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了无人机飞行路径分配方法及装置，通过改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min‑max整数规划问题进行求解；再通过优化后的解来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务。本发明专利技术能够帮助用户解决无人机在完成飞行任务且满足约束条件的前提下，保证多架无人机的并行飞行时间最短、实现最优路径分配的问题。

Method and Device of Unmanned Aerial Vehicle Flight Path Assignment

The invention discloses a UAV flight path allocation method and device, solves the min max integer programming problem of path allocation through an improved path allocation algorithm based on the basic idea of branch and bound method, and then obtains and distributes the optimal flight path corresponding to each UAV through the optimized solution to complete the flight task. The invention can help users solve the problem of minimizing the parallel flight time of multiple UAVs and realizing the optimal path assignment on the premise that UAVs complete flight tasks and satisfy constraints.

【技术实现步骤摘要】
无人机飞行路径分配方法及装置
本专利技术属于无人机控制
，特别涉及了无人机飞行路径分配方法及装置。
技术介绍
随着数字通信技术、自动控制技术、人工智能技术等高新技术的迅猛发展，以及航拍、测绘等民用领域和现代战争中侦察打击等军用领域的迫切需求，无人机的相关研究应用已进入了一个突飞猛进的发展阶段。然而，在“陆、海、空、天、电、网”六维一体化的复杂环境限制下，单架无人机往往会因为实时性、完备性、可靠性等不足制约了任务的最优化实现，导致任务不能在规定时限内尽早完成，也造成更多的衍生问题。在对多无人机执行任务所带来的问题展开研究时，任务上的耦合性使得协同问题也应运而生，如何才能实现合理有效的协同控制？其中一个关键的技术挑战是，在无人机种类、任务要求等复杂因素的约束下，在保证所有任务均完成的前提下，如何才能为每架无人机分配出高效的可飞任务路径，使得无人机的任务并行完成时间，即无人机并行飞行时间最短。然而，现有的工作大多使用群智能算法，并没有从确定性优化算法的角度尝试求解此类问题。群智能算法不同于线性规划、凸优化等确定性优化算法，而是一种概率性优化算法，虽然在某些情况下可以寻找到问题的解，但是其存在理论基础薄弱、优化结果不确定、无法证明收敛性等缺点，大大制约算法的应用。因此运用确定性优化算法对无人机飞行路径分配问题进行分析是必不可少的。
技术实现思路
为了解决上述
技术介绍
提出的技术问题，本专利技术旨在提供无人机飞行路径分配方法及装置，运用确定性优化算法，在完成飞行任务且满足约束条件的前提下，现无人机飞行路径的最优分配。为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案为：一种无人机飞行路径分配方法，通过改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min-max整数规划问题进行求解；再通过优化后的解来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务；所述改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法如下：获取当前路径分配的min-max问题的任意可行解，开始迭代；获取可行解中对应任务执行时间最长的被某架已激活无人机所访问的路径，令该路径取消访问；随后依次按照无人机架数、路径种类、无人机种类的次序进行分析，针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”；直到所有分析完成后，更新当前迭代后的解，并进行下次迭代，即重新找出任务执行时间最长的被访问路径，直至满足迭代停止要求；最终获得优化后的解。进一步地，所述路径分配的min-max整数规划问题是以最小化所有无人机的最大任务执行时间为问题目标函数，以多种任务要求、多种无人机飞行性能、优化变量的0-1约束为约束条件。进一步地，所述针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”具体是指，改变当前所分析路径的访问状态，并计算改变前、后两个支路的目标函数值Tbefore和Tafter；若改变后的支路不满足约束条件，则舍弃该支路；若Tbefore≤Tafter，则同样舍弃该支路，否则舍弃原支路。一种无人机飞行路径分配装置，包括：求解模块：根据改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min-max整数规划问题进行求解分配模块：通过优化后的解，来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务；所述求解模块包括：初始化单元：用于获取当前路径分配的min-max问题的任意可行解，同时开始迭代；获取单元：用于获取可行解中对应任务执行时间最长的被某架已激活无人机所访问的路径，令该路径取消访问；分析单元：用于依次按照无人机架数、路径种类、无人机种类的次序进行分析，针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”；迭代单元：用于所有分析完成后，更新当前迭代后的解，并进行下次迭代，即重新返回至获取单元重复上述操作，直至满足迭代停止要求；输出单元：用于获得问题优化后的解，并将优化后的解输出到分配模块。进一步地，所述初始化单元中路径分配的min-max整数问题是以最小化所有无人机的最大任务执行时间为问题目标函数，以多种任务要求、多种无人机飞行性能、优化变量的0-1约束为约束条件。进一步地，所述分析单元中的“分支”和“剪支”具体是指，改变当前所分析路径的访问状态，并计算改变前后两个支路的目标函数值Tbefore和Tafter；若改变后的支路不满足约束条件，则舍弃该支路；若Tbefore≤Tafter，则同样舍弃该支路，否则舍弃原支路。一种无人机飞行路径分配装置，包括：存储器，用于存储指令和数据；处理器，与所述存储器耦合，所述处理器被配置为调用并执行存储在存储器中的指令与数据，具体为：所述处理器，用于根据改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min-max整数规划问题进行求解，其具体过程如下：处理器获取当前路径分配的min-max问题的任意可行解，同时开始进行迭代；获取可行解中对应任务执行时间最长的被某架已激活无人机所访问的路径，令该路径取消访问；依次按照无人机架数、路径种类、无人机种类的次序进行分析，针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”；在所有分析完成后，更新当前迭代后的解，并进行下次迭代，即重新找出任务执行时间最长的被访问路径，直至满足迭代停止要求；最终获得问题优化后的解，并将其存储至存储器；所述处理器，用于通过优化后的解来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务。进一步地，所述处理器中的min-max整数规划最优化问题是以最小化所有无人机的最大任务执行时间为问题目标函数，以多种任务要求、多种无人机飞行性能、优化变量的0-1约束为约束条件。进一步地，所述处理器中具体用于进行“分支”和“剪支”的操作包括：改变当前所分析路径的访问状态，并计算改变前后两个支路的目标函数值Tbefore和Tafter；若改变后的支路不满足约束条件，则舍弃该支路；若Tbefore≤Tafter，则同样舍弃该支路，否则舍弃原支路。采用上述技术方案带来的有益效果：本专利技术通过所述方法或装置中的改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法来求解对应的min-max整数规划问题，从而获取每架无人机对应的最优飞行路径，从而使得无人机完成诸如军事侦察、火力打击、传感器数据收集、农药喷洒、物资抛放等多项任务，并且在满足约束条件的前提下，使其并行飞行时间最短，实现最优路径分配。附图说明图1是本专利技术的适用场景示意图；图2是本专利技术无人机飞行路径分配方法的流程图；图3是本专利技术无人机飞行路径分配方法中路径分配算法的具体流程图；图4是本专利技术分支定界法基本思想的具体流程图；图5是本专利技术无人机飞行路径分配装置的结构示意图；图6为本专利技术另一种无人机飞行路径分配装置的结构示意图。具体实施方式以下将结合附图，对本专利技术的技术方案进行详细说明。图1是本专利技术无人机飞行路径分配方法及装置的场景示意图；即考虑无人机基地中的无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)在需要同时执行多种任务时，进行最优路径分配的场景。图2是本专利技术无人机飞行路径分配方法的流程示意图，包括：S201、通过改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法对路径分配的min-max整数规划问题进行求解；S202、通过优化后的解，来获取和分配每架无人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机飞行路径分配方法，其特征在于，通过改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min‑max整数规划问题进行求解；再通过优化后的解来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务；所述改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法如下：获取当前路径分配的min‑max问题的任意可行解，开始迭代；获取可行解中对应任务执行时间最长的被某架已激活无人机所访问的路径，令该路径取消访问；随后依次按照无人机架数、路径种类、无人机种类的次序进行分析，针对优化变量的0‑1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”；直到所有分析完成后，更新当前迭代后的解，并进行下次迭代，即重新找出任务执行时间最长的被访问路径，直至满足迭代停止要求；最终获得优化后的解。

【技术特征摘要】
1.一种无人机飞行路径分配方法，其特征在于，通过改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min-max整数规划问题进行求解；再通过优化后的解来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务；所述改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法如下：获取当前路径分配的min-max问题的任意可行解，开始迭代；获取可行解中对应任务执行时间最长的被某架已激活无人机所访问的路径，令该路径取消访问；随后依次按照无人机架数、路径种类、无人机种类的次序进行分析，针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”；直到所有分析完成后，更新当前迭代后的解，并进行下次迭代，即重新找出任务执行时间最长的被访问路径，直至满足迭代停止要求；最终获得优化后的解。2.根据权利要求1所述无人机飞行路径分配方法，其特征在于，所述路径分配的min-max整数规划问题是以最小化所有无人机的最大任务执行时间为问题目标函数，以多种任务要求、多种无人机飞行性能、优化变量的0-1约束为约束条件。3.根据权利要求1所述无人机飞行路径分配方法，其特征在于，所述针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”具体是指，改变当前所分析路径的访问状态，并计算改变前、后两个支路的目标函数值Tbefore和Tafter；若改变后的支路不满足约束条件，则舍弃该支路；若Tbefore≤Tafter，则同样舍弃该支路，否则舍弃原支路。4.一种无人机飞行路径分配装置，其特征在于，该装置包括：求解模块：根据改进的基于分支定界法基本思想的路径分配算法，对路径分配的min-max整数规划问题进行求解分配模块：通过优化后的解，来获取和分配每架无人机所对应的最优飞行路径，完成飞行任务；所述求解模块包括：初始化单元：用于获取当前路径分配的min-max问题的任意可行解，同时开始迭代；获取单元：用于获取可行解中对应任务执行时间最长的被某架已激活无人机所访问的路径，令该路径取消访问；分析单元：用于依次按照无人机架数、路径种类、无人机种类的次序进行分析，针对优化变量的0-1特性进行“分支”，并依据最优化问题进行“剪支”；迭代单元：用于所有分析完成后，更新当前迭代后的解，并进行下次迭代，即重新返回至获取单元重复上述操作，直至满足迭代停止要求；输出单元：用于获...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄洋，胡田钰，吴启晖，管鑫，江志炜，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32