多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法技术

本发明专利技术公开一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，包括如下步骤：步骤1：用传统的匈牙利算法来完成任务分配的优化；步骤2：安全轨迹规划，首先通过定义两架无人机的防撞危险关系和无人机航迹上的危险区段，提出无人机防撞危险区边界点的方法；之后结合最小分离距离法提出基于贪心思想的集群防撞方法来实现无人机的速度分配。本发明专利技术方法解决了飞行器跟踪轨迹复杂性的问题，优化了飞行器的任务分配，将飞行器集群执行任务所耗能量降到最低。

Four-Dimensional Trajectory Planning and Design Method for Cluster with Multi-objective Points Arriving Constrained at the Same Time

【技术实现步骤摘要】
多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法
本专利技术涉及一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，尤其涉及一种无人机集群同时到达多目标点的时空四维轨迹设计方法。该设计方法主要分任务分配优化和安全轨迹规划两步。任务分配的优化使得无人机群能以最小能量消耗同时到达目标点，安全轨迹的规划确保无人飞行器在飞行中互不相撞，设计方法可应用于无人机，导弹等任意无人飞行器。本专利技术属于航迹规划领域。
技术介绍
随着信息化时代的发展，集群轨迹任务规划在多个方面有着广泛的应用，多飞行器协同飞行任务技术也日渐成熟。飞行器集群飞行任务之一是同时到达多目标点。具体任务可能是多发导弹同时摧毁目标，或多架无人机同时到达战场指定位置进行侦察、攻击等。目前已有许多算法可求解多无人机目标分配的规划方案，如带有系统进化策略的蚁群算法、分解式规划算法、扩展Voronoi图等。使飞行器同时到达目标点的算法大多是等长轨迹规划法及其衍生算法，即在飞行器的力学特性约束下，将产生的路径进行平滑处理，并假设集群飞行器都以相同的速度匀速飞行，并基于将飞行轨迹看成可伸展的弹簧连接起始点与目标点的链条的思想，规划设计出等长路径，由此满足同时到达的约束和路径的动态优化，衍生算法包括平滑算法与路径缩短算法。然而实际情况中，各飞行器起始点到目标点的距离一般不同，按照等长飞行轨迹的规划方法，设计出的飞行轨迹将是曲线，这增加了飞行器跟踪轨迹的复杂性，限制了飞行器执行任务的时间，更使得飞行器的能量消耗增加。
技术实现思路
本专利技术针对现有的无人机多目标任务轨迹规划存在的难点和不足，提出了一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，以解决飞行器跟踪轨迹复杂性的问题，优化飞行器的任务分配，将飞行器集群执行任务所耗能量降到最低。该设计方法从全局轨迹规划角度出发，用匈牙利算法完成飞行轨迹任务分配的优化，用最小分离距离法完成了防撞算法的理论推导与实现，最终给出不同无人机在不同时刻下的三维期望航路点。本专利技术设计方法是基于以下几点假设完成的：1、所有无人机从各自起始点位置飞向目标点位置的飞行轨迹是直线。2、每组目标点群的目标点数和无人机数量一致。3、所有目标点的位置都是固定的，其位置坐标不随时间变化而变化。4、无人机在不同段航迹的速度大小是突变的，即不考虑无人机变速的过渡时间。5、将无人机看作质点模型。本专利技术方法具体步骤如下：步骤1：任务分配优化在无人机同时到达多目标点的任务中，为各无人机分配不同的飞行任务目标是首要步骤。为使所有无人机能量消耗尽可能的少，执行任务的总代价尽可能的低，我们需将无人机飞行轨迹长度总和尽可能最小。这个问题类似于运筹学领域中的指派问题，其本质上可抽象为给定二分图的最小匹配问题。并且由之前的假设可知，此问题是一个目标平衡分配问题，因此我们用传统的匈牙利算法来完成任务分配的优化；具体如下：S11、将无人机出发点和目标点的距离关系矩阵进行行规约和列规约的线性变换；S12、找出变换后的距离矩阵的独立0元素，统计独立0元素的个数；S13、划最少的线覆盖所有的独立0元素；S14、根据独立0元素的个数进行试指派，得到有与无人机数量一致的独立0元素的优化矩阵，独立0元素的行列编号便是优化后的任务分配结果。步骤2：安全轨迹规划步骤1的任务分配能够确定每架无人机飞行的起始点和目标点。步骤2是对无人机的速度进行分配，在时间维度上规划每架无人机的期望航路点，从而避免各无人机在飞行中相撞，并且满足同时到达目标点的约束条件。首先我们通过定义两架无人机的防撞危险关系和无人机航迹上的危险区段，提出无人机防撞危险区边界点的方法；之后我们结合最小分离距离法提出基于贪心思想的集群防撞方法来实现无人机的速度分配。所述集群防撞方法的输入是无人机飞行参考速度、无人机相撞的危险阈值距离、及各无人机飞行轨迹的起止点坐标，输出的是各无人机在各自飞行轨迹上的速度分配结果。所述集群防撞方法的核心思想是优先分配航迹较长的无人机的速度，使得每两架无人机之间都能有足够时间差飞离各自的危险区。输入给定的时刻，结合集群防撞方法输出的速度分配结果，即可规划出无人机四维轨迹上的安全期望航路点。其中，所述的无人机防撞危险区边界点的方法，能够实现两架无人机危险关系的判断和危险区边界点位置的确定，具体步骤如下：Step1计算两架无人机的轨迹直线方向向量和参考速度向量；Step2计算出两架无人机轨迹线间的空间最短距离及相应轨迹上的最短点位置；Step3进行危险关系判断若两架无人机间存在危险关系，则进行Step4；若两架无人机间不存在危险关系，不存在危险区，算法结束；Step4进行危险区临界点验证计算验证计算若两架无人机各自轨迹上靠近起点方向的任意点之间的距离等于危险阈值距离，且各自轨迹上靠近终点方向的任意点之间的距离等于危险阈值距离，则直接将此时各自轨迹上选取的任意点位置输出为危险区临界点位置；若两架无人机各自轨迹上靠近起点方向的任意点之间的距离小于危险阈值距离，或各自轨迹上靠近终点方向的任意点之间的距离小于危险阈值距离，则执行Step5；Step5更新危险区临界点位置根据输入的迭代时间步长和无人机参考速度向量来更新危险区临界点位置，位置更新一步后，执行Step4。其中，所述的集群防撞算法，具体步骤如下：Step1计算各架无人机航迹长度；Step2对各架无人机航迹长度按从长到短进行排序；Step3定参考无人机速度并对算法参数进行初始化；Step4判断无人机i与无人机j的危险关系；Step5对无人机i进行速度分配；Step6更新无人机i编号等参数，对下一架无人机进行速度分配，最终输出速度及相应速度飞行时间分配结果。做为优选的，本专利技术方法进一步包括：步骤3：轨迹修正设计为使无人机能够较好地跟踪已规划好的期望航路点，步骤3将对步骤2规划出的期望航路点再进行修正设计。具体的修正设计和无人机自身的控制器有关。修正设计后的期望轨迹航路点可直接输入进无人机控制器。所述的修正设计主要分为两步，第一步是先将未修正的期望航路点作为指令信号输入进无人机系统中，根据测得的无人机实际的响应位置来计算无人机的跟踪延时误差，并估算出无人机系统的近似延迟时间常数。第二步是根据延迟时间常数对规划好的轨迹航路点进行相应的时间超前修正，使得无人机系统的跟踪延时误差降低。本专利技术的一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，其优点和功效在于：解决了飞行器跟踪轨迹复杂性的问题，优化了飞行器的任务分配，将飞行器集群执行任务所耗能量降到最低。附图说明图1a是5架无人机所有可能的任务轨迹图，图1b是5架无人机优化任务分配后的轨迹图，优化后的轨迹已加粗。图1c是任务分配优化的实现框图图2是两架无人机轨迹上可能相撞的危险区示意图。图3是防撞算法流程图图4a，图4b，图4c和图4d分别是四维轨迹规划的步骤示例图图5是四维轨迹规划设计的流程图图6是仿真初始化图图7是匈牙利算法正确性的验证仿真图图8a是匈牙利算法进行任务分配的仿真结果图，图8b，图8c，图8d是随机任务分配的仿真结果图。图9是防撞算法仿真结果图图10是无人机飞行任务中无人机数量与无人机之间最小距离关系图。图11是四维轨迹规划设计仿真图。图12a、b是轨迹修正仿真结果对比图。图13a、b本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：任务分配优化用传统的匈牙利算法来完成任务分配的优化；具体如下：S11、将无人机出发点和目标点的距离关系矩阵进行行规约和列规约的线性变换；S12、找出变换后的距离矩阵的独立0元素，统计独立0元素的个数；S13、划最少的线覆盖所有的独立0元素；S14、根据独立0元素的个数进行试指派，得到有与无人机数量一致的独立0元素的优化矩阵，独立0元素的行列编号便是优化后的任务分配结果；步骤2：安全轨迹规划首先通过定义两架无人机的防撞危险关系和无人机航迹上的危险区段，提出无人机防撞危险区边界点的方法；之后结合最小分离距离法提出基于贪心思想的集群防撞方法来实现无人机的速度分配；所述集群防撞方法的输入是无人机飞行参考速度、无人机相撞的危险阈值距离、及各无人机飞行轨迹的起止点坐标，输出的是各无人机在各自飞行轨迹上的速度分配结果；输入给定的时刻，结合集群防撞方法输出的速度分配结果，即可规划出无人机四维轨迹上的安全期望航路点。

【技术特征摘要】
1.一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：任务分配优化用传统的匈牙利算法来完成任务分配的优化；具体如下：S11、将无人机出发点和目标点的距离关系矩阵进行行规约和列规约的线性变换；S12、找出变换后的距离矩阵的独立0元素，统计独立0元素的个数；S13、划最少的线覆盖所有的独立0元素；S14、根据独立0元素的个数进行试指派，得到有与无人机数量一致的独立0元素的优化矩阵，独立0元素的行列编号便是优化后的任务分配结果；步骤2：安全轨迹规划首先通过定义两架无人机的防撞危险关系和无人机航迹上的危险区段，提出无人机防撞危险区边界点的方法；之后结合最小分离距离法提出基于贪心思想的集群防撞方法来实现无人机的速度分配；所述集群防撞方法的输入是无人机飞行参考速度、无人机相撞的危险阈值距离、及各无人机飞行轨迹的起止点坐标，输出的是各无人机在各自飞行轨迹上的速度分配结果；输入给定的时刻，结合集群防撞方法输出的速度分配结果，即可规划出无人机四维轨迹上的安全期望航路点。2.根据权利要求1所述的多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，其特征在于：所述的无人机防撞危险区边界点的方法，能够实现两架无人机危险关系的判断和危险区边界点位置的确定，具体步骤如下：Step1计算两架无人机的轨迹直线方向向量和参考速度向量；Step2计算出两架无人机轨迹线间的空间最短距离及相应轨迹上的最短点位置；Step3进行危险关系判断若两架无人机间存在危险关系，则进行Step4；若两架无人机间不存在危险关系，不存在危险区，算法结束；Step4...

【专利技术属性】
技术研发人员：全权，陈恩民，董程博，杨坤，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11