一种多无人机舰机协同路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种多无人机舰机协同路径规划方法，其特征是，包括如下步骤：1、根据目标节点和战术节点之间的欧氏距离计算路径成本矩阵；2、运用求得的路径成本矩阵对多无人机舰机协同路径规划问题进行建模；3、建立编码规则，使得所建模型的解与粒子群中粒子的位置向量相对应，并初始化模型的解；4、运用改进的粒子群算法对初始解进行迭代获得最优解；5、以上述最优解所对应的方案作为多无人机舰机协同路径规划问题的最优方案。本发明专利技术能对多无人机舰机协同路径优化问题进行结构化决策，快速给出多无人机与舰艇协同路径规划的方案，提高制定提高协同路径规划方案的效率、合理性和准确性，从而提高舰队作战能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于粒子群算法的(Particle Swarm Optimization，PSO)的多无人机与单舰艇协同路径规划方法，属于机器人

技术介绍
无人机(UnmannedAerial Vehicle，UAV)对于未来海上作战中完成复杂、危险任务，减少人员伤亡具有不可替代的重要作用。而无人机作战效能的发挥，与其所依靠的母舰的辅助密不可分。因此，在舰队的任务规划中，实现无人机与舰艇的协同任务规划显得尤为重要。在现有的无人机与舰艇协同任务规划的方法当中，主要以解决协同的通信、指挥、导航等问题为主。而在对多目标进行作战部署的现实问题中，如何充分发挥舰艇和无人机的各自特点，进行舰艇与无人机的协同作战路径的规划，是一类亟需解决的作战路径规划问题，而现有方法中没有涉及相关内容的解决方案。多无人机与单舰艇协同路径规划问题通常可以描述如下：令舰艇搭载无人机遂行对多个敌方地面目标的侦察/打击任务，首先由舰艇从基地出发搭载无人机抵达事先指定的作战位置，然后无人机由作战位置起飞实施侦察/打击任务后返回舰艇，舰艇及无人机编队执行完任务后需返回基地。问题旨在通过构造合适的舰艇及无人机编队的路径，使得完成全部作战任务的总成本最小。
技术实现思路
本专利技术是为了克服现有技术存在的不足之处，提供了一种基于粒子群算法的协同路径规划方法，以期能对多无人机舰机协同路径优化问题进行结构化决策，快速给出多无人机与舰艇协同路径规划的方案，提高制定提高协同路径规划方案的效率、合理性和准确性，从而提高舰队作战能力。本专利技术为解决技术问题采用如下技术方案：本专利技术一种多无人机舰机协同路径规划方法的特点是：将多无人机舰机编队记为K；所述多无人机舰机编队K中包含一艘舰艇记为S，所述舰艇S上搭载有U架无人机KU，即；K＝{S,KU本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多无人机舰机协同路径规划方法，其特征是：将多无人机舰机编队记为K；所述多无人机舰机编队K中包含一艘舰艇记为S，所述舰艇S上搭载有U架无人机KU，即；K＝{S,KU}所述多无人机舰机编队K在指定作战区域内协同执行任务，将所述指定作战区域的外接正方形的一个顶点设为原点O，将所述原点O的两条邻边分别设置为U轴和Y轴构成坐标系1≤p≤U，在所述坐标系XOY中，将所述U架无人机记为1≤k≤U，表示所述U架无人机KU中第k架无人机，所述U架无人机KU的最大航程记为D＝{D1,D2,…Dk,…,DU}，Dk表示所述第k架无人机的最大航程；以所述舰艇S停靠的节点作为战术节点，以所述U架无人机KU所需执行任务的节点作为目标节点；假设所述指定作战区域内共有N个战术节点和M个目标节点，所述N个战术节点记为TF={TF(1),TF(2),···,TF(N)},]]>M个目标节点记为TU={TU(1),TU(2),···,TU(M)};]]>记所述舰艇S出发的基地为B，令点集T＝{B,TF,TU}表示所述N个战术节点、M个目标节点和基地B的集合；边集E＝{＜i,j＞|i,j∈T,i≠j}表示所述点集T中任意两节点直线路径的集合，＜i,j＞表示任意节点i与节点j之间的直线路径；记所述点集T中任意两节点坐标的欧式距离矩阵为C′，C′＝{cij′|i,j∈T,i≠j}，cij′为所述任意节点i坐标与节点j坐标的欧式距离；记所述点集T中任意两节点的路径成本矩阵为C，C＝{cij|i,j∈T,i≠j}，cij表示所述任意节点i与节点j之间的路径成本；记λ为舰艇S航行的单位距离成本相对于任意一架无人机飞行的单位距离成本的倍数；所述多无人机舰机协同路径规划方法按如下步骤进行：步骤一、计算所述路径成本矩阵C：步骤1.1、将所述欧式距离矩阵C′赋值给初始路径成本矩阵C0；步骤1.2、将所述初始路径成本矩阵C0的前N+1行中的前N+1列元素与λ相乘，从而获得所述路径成本矩阵C；步骤二、根据所述路径成本矩阵C建立多无人机舰机协同路径规划的模型；步骤三、建立编码规则；根据所述编码规则初始化所述模型的初始解集X(0)，1≤e≤P，表示所述初始解集X(0)中第e个初始解；以所述初始解集X(0)作为所述协同路径规划的初始方案集；步骤四、对所述协同路径规划的初始解集X(0)利用改进的粒子群算法进行迭代求解，获得粒子群的最优解；步骤五、以所述改进的粒子群的最优解所对应的方案作为所述多无人机舰机协同路径规划的最优方案。...

【技术特征摘要】
1.一种多无人机舰机协同路径规划方法，其特征是：
将多无人机舰机编队记为K；所述多无人...

【专利技术属性】
技术研发人员：马华伟，朱益民，胡笑旋，罗贺，靳鹏，夏维，王国强，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34