固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置，该方法中针对于一架固定翼无人机对多块多边形待探测区域执行作业任务的情况，首先获取执行本次任务的类型、待探测区域信息、固定翼无人机信息、执行任务所需的传感器类型，接着根据这些信息基于预设的模型以及算法获得完成本次多区域探测任务的最短路径，并将该最短路径作为本次探测任务的优化结果。本发明专利技术实施例提供的方法能够根据预设的模型及算法自动获得本次区域探测任务中无人机的区域访问顺序及飞行路径规划，使得无人机可以在没有人工操作的情况下自动地按照最优方式完成区域探测任务，使得执行探测任务的路径长度最短，从而有效地提高探测效率。

Optimization method and device for multi area detection task planning of fixed wing UAV

The embodiment of the invention relates to a device and a method for the optimization of fixed wing UAV mission planning for multi area detection, the method for a fixed wing UAV for multi block detection for polygon regional implementation tasks, first get the type, the implementation of this task to detect regional information, fixed wing UAV the type of sensor information, required to execute the task, then according to the information preset model and algorithm based on the shortest path to complete the multi area detection task, and the shortest path as the optimization results this mission. The method provided by the embodiment of the invention can automatically obtain regional access sequence and flight path planning of UAV mission in this area according to the detection model and algorithm of default, the UAV can in no case of manual operation automatically according to the best way to complete the mission area, the path length of the shortest exploration mission. In order to effectively improve the detection efficiency.

【技术实现步骤摘要】
固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置
本专利技术实施例涉及无人机
，具体涉及一种固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置。
技术介绍
随着农业机械化程度的不断深化，无人机以其作业效率高、劳动强度小、综合成本低等方面的优势，迅速成为农业作业过程中一种重要的方式，已经在精量播种、植被检测、农药喷洒等农业航空作业中有着广泛的应用。例如，可以利用无人机对草本植物的发芽状况和杂草程度进行检测，或使用无人机对稻田进行农药喷洒来控制飞虱等等。目前的无人机大致可以大致分为多旋翼(例如四旋翼、六旋翼或八旋翼无人机等)以及固定翼两大类。其中固定翼无人机以飞行距离长、巡航面积大、飞行速度快、高度高等优点被较为广泛应用于农业作业中。然而，在专利技术创造的过程中，专利技术人发现，现有技术中在利用固定翼无人机进行作业时，主要采用人工遥控的方式，且仅针对单个区域的作业进行航迹规划，而没有综合考虑多块待探测区域之间访问顺序及任务航迹的规划，无法保证总航迹最短。
技术实现思路
本专利技术的一个实施例提供了一种固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法及装置，用于克服现有技术中在利用固定翼无人机进行作业本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法，其特征在于，当一架固定翼无人机对多块多边形待探测区域执行多种探测任务，所述方法包括：获取待探测区域信息以及固定翼无人机信息；采用外接矩形近似计算方法对每块所述多边形待探测区域进行外接矩形近似处理，得到处理后的待探测区域；获取UAV‑MROC模型，其中，UAV‑MROC模型包括目标函数及约束条件，所述UAV‑MROC模型的目标函数为使得固定翼无人机以最短路径完成此次探测任务的目标函数；所述约束条件包括每个所述处理后的待探测区域仅被访问一次；将所述待探测区域信息、固定翼无人机信息以及处理后的待探测区域的信息作为所述UAV‑MROC模型的输入，基于所述U...

【技术特征摘要】
1.一种固定翼无人机多区域探测任务规划的优化方法，其特征在于，当一架固定翼无人机对多块多边形待探测区域执行多种探测任务，所述方法包括：获取待探测区域信息以及固定翼无人机信息；采用外接矩形近似计算方法对每块所述多边形待探测区域进行外接矩形近似处理，得到处理后的待探测区域；获取UAV-MROC模型，其中，UAV-MROC模型包括目标函数及约束条件，所述UAV-MROC模型的目标函数为使得固定翼无人机以最短路径完成此次探测任务的目标函数；所述约束条件包括每个所述处理后的待探测区域仅被访问一次；将所述待探测区域信息、固定翼无人机信息以及处理后的待探测区域的信息作为所述UAV-MROC模型的输入，基于所述UAV-MROC模型得到执行本次探测任务的飞行路径的解集；采用行最小元素迭代算法对所述的UAV-MROC模型输出的飞行路径的解集进行优化得到最优解，并将该最优解作为固定翼无人机对多块探测区域的任务分配结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述外接矩形近似计算方法，包括：获取所述待探测区域所有顶点的x、y坐标，分别选取所有顶点x、y坐标中的最小值xmin和ymin最大值xmax和ymax，通过两两组合生成外接矩形四个顶点的坐标；相应地，将所述待探测区域信息、固定翼无人机信息以及处理后的待探测区域的信息作为所述UAV-MROC模型的输入，基于所述UAV-MROC模型得到执行本次探测任务的飞行路径的解集包括：步骤一、以近似处理后的外接矩形代替待探测区域，生成该区域的八个进入点，从矩形左下角右侧第一个点开始，沿顺时针方向对所述八个进入点进行编号；步骤二、根据无人机最小转弯半径、传感器探测半径、每个区域的八个进入点坐标以及进入点所在边的边长，计算得到每个进入点对应的转弯次数，进而得到无人机在区域内部作业时的转弯半径；步骤三、根据每个进入点的坐标以及对应的转弯次数计算得到其对应的离开点坐标以及在待探测区域内部作业的内部路径长度；步骤四、根据每个进入点对应的离开点坐标，计算得到每个离开点到其它待测区域进入点的无人机在区域外部飞行的外部路径长度；步骤五、将所述内部路径长度和所述外部路径长度之和作为两个进入点之间的距离，将所述长度之和作为所述UAV-MROC模型的输出结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述UAV-MROC模型目标函数为：所述UAV-MROC模型约束条件为：NV＝8×NA+1公式二其中，Dij表示固定翼无人机按预设的路径从vi顶点到vj顶点的飞行路径长度，i,j为顶点的编号；NV表示所有顶点的个数；NA表示待探测区域Ak的个数，k为待探测区域的编号；A0表示固定翼无人机的起始点和终点，即起始点与终点为同一点；wij表示固定翼无人机从vi点进入所述处理后的待探测区域并按照平行扫描策略完成探测任务后飞行到vj点的路径长度；Xij表示固定翼无人机对满足公式三约束的可连通两点vi点和vj点的访问情况，若Xij＝1，则表示固定翼无人机从vi点进入区域Ak按照平行扫描策略完成探测任务后飞行到vj点，否则固定翼无人机没有从vi点进入区域Ak按照平行扫描策略完成探测任务后飞行到vj点；其中，所述平行扫描策略为在所述待探测区域外接矩形内部采用平行于待探测区域外接矩形的长边或短边的方式飞行，且以垂直于待探测区域外接矩形长边或短边的方向从长边或短边上的第一进入点进入待探测区域，所述第一进入点与待探测区域顶点的距离为固定翼无人机探测半径。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用行最小元素迭代算法算法对所述UAV-MROC模型求解得到最优解，包括：步骤一、建立所有飞行路径长度wij值的表，用(NV+1)×(NV+1)的矩阵存储，其中矩阵的第一行为起点A0到所有点Vj(j＝1,…,NV)的飞行路径长度w0j，矩阵的第一列为所有点Vi(i＝1,…,NV)到终点A0的飞行路径长度wi0；矩阵D中的元素dmn与wij的对应关系如下：m＝i+1,n＝j+1，根据公式三和公式六的约束条件，设dmm＝+∞以及步骤二、设置L用以存储无人机的路径长度，设置L的初值为0，同时设置向量θ用以存储无人机的节点访问顺序，因为无人机从起点A0出发，所以θ中的第一个元素为0，即θ＝{0}；步骤三、从D矩阵的第一行中找到数值最小的d1n，将d1n对应的节点编号n-1存入向量θ中，即θ＝{θ,(n-1)}，将d1n存入L，即L＝L+d1n，判断NA是否等于1，如果等于1则转步骤六，否则转步骤四；步骤四、从D矩阵的第n行中找到数值最小的dnx；步骤五、判断dnx对应的节点编号(x-1)是否已在向量θ中，如果(x-1)不在θ中，则将(x-1)存入向量θ中，即θ＝{θ,(x-1)}，同时，将dnx存入L，即L＝L+dnx；如果(x-1)已经在θ中，则将dnx的值修改为无穷大，然后重复步骤四；步骤六、判断是否满足结束条件，即θ中的元素个数等于NA+1，如果不满足结束条件，则用x替代n，重复步骤四；如果满足结束条件则输出θ和L，得到所述最优解。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述固定翼无人机以预设的联合优化飞行方式执行探测任务，所述预设的联合优化飞行方式包括在待探测区域内部的平行扫描飞行方式以及在待探测区域之间的Dubins路径飞行方式；所述平行扫描的飞行方式为：以垂直于待探测区域外接矩形第一边的方向从第一边上的第一进入点进入待探测区域，所述第一进入点与最近的待探测区域顶点的距离为无人机扫描半径，其中所述第一边为待探测区域的任意一边，所述第一进入点为待探测区域的任意一个进入...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨善林，朱默宁，罗贺，胡笑旋，马华伟，雷星，马滢滢，夏维，靳鹏，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34