基于多UAV的传感器网络无线充电方法技术

本发明专利技术涉及传感器网络的充电技术，为基于多UAV的传感器网络无线充电方法，包括以下步骤：采用拍卖算法对无人机为传感器节点进行无线充电的任务进行分配；在任务分配的同时，对无人机的飞行路径进行规划，使无人机执行任务时跨越固定障碍物，并避让其他无人机以及移动障碍物；无人机根据任务分配和路径规划的结果，执行飞行任务，为传感器网络节点进行充电。本发明专利技术无线充电方法采用拍卖算法对无人机任务进行分配，同时考虑任务分配和路径规划，进行联合优化求解。

Wireless charging method of sensor network based on multi UAV

【技术实现步骤摘要】
基于多UAV的传感器网络无线充电方法
本专利技术涉及传感器网络的充电技术，具体为基于多UAV(无人机)的传感器网络无线充电方法。
技术介绍
无人机(UAV)在现代的军事、工业、农业和商业等领域上都有非常广泛的应用，而且现在对无人机执行任务的能力也有越来越高要求，因此关于无人机任务分配问题和路径规划问题的研究就变得格外重要。在工农业的应用上，由于无线传感器节点一般处于不方便人为更换电池的地方，而且为了节约成本或者环境受限，大部分无线传感器节点不会配备太阳能、风能或者热能等能量采集的装置，所以利用无人机为分布在各处的无线传感器节点充电是热门应用之一。基于多无人机的传感器网络无线充电策略设计的主要目的，是通过算法为多个无人机规划出飞行的路径和分配好任务，所述任务指的是无人机为传感器网络中的节点进行无线充电。如果有大量的无线传感器节点需要充电，就需要多架无人机协同才能高效地完成任务。那么为了节约无人机的总飞行成本(尤其是巡航消耗时间)，就需要设计算法来为无人机分配任务和规划路径，使得无人机的总飞行成本尽可能小。在利用多个无人机对传感器网络的无线充电策略进行设计的时候，传统的步骤是先分配任务再规划路径，这样的算法找到的解可能收益不高，所以本专利技术提出同时考虑任务分配和路径规划，进行联合优化求解。
技术实现思路
为解决现有技术所存在的技术问题，本专利技术提供基于多UAV的传感器网络无线充电方法，采用拍卖算法对无人机任务进行分配，同时考虑任务分配和路径规划，进行联合优化求解。本专利技术采用以下技术方案来实现：基于多UAV的传感器网络无线充电方法，包括以下步骤：S1、采用拍卖算法对无人机为传感器节点进行无线充电的任务进行分配；S2、在任务分配的同时，对无人机的飞行路径进行规划，使无人机执行任务时跨越固定障碍物，并避让其他无人机以及移动障碍物；S3、无人机根据任务分配和路径规划的结果，执行飞行任务，为传感器网络节点进行充电。本专利技术在拍卖算法的基础原理上加入了各无人机之间、无人机与移动障碍物之间的避让设计和无人机跨越固定障碍物的环节，进行了优化和改进；与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：1、由于充电时间在总消耗时间里的占比不小，况且无人机主要任务是为传感器节点充电，所以不应该忽略充电时间；为此本专利技术改进了拍卖算法，在普通的拍卖算法基础上考虑了无人机为传感器节点充电的充电时间。2、本专利技术加入了无人机跨越固定障碍物的设计，使得系统的模型更贴近真实场景。在算法中，每一次生成新的飞行路径集之后的第一步，是进行跨越固定障碍物的设计，计算出跨越固定障碍物所需的垂直上升和下降时间。3、本专利技术的算法中还加入了无人机之间相互避让和无人机避让移动障碍物的设计，进一步避免发生无人机碰撞的事故。在跨越固定障碍物设计这一步结束后，接着就是无人机之间相互避让和无人机避让移动障碍物的设计，计算无人机为了避让其他无人机或者移动障碍物而产生的停留时间。在这些避让设计中提出了“无人机优先级”这个概念，优先级高的无人机无需避让优先级低的无人机，移动障碍物用一架无人机来表示，它的优先级最高(即所有无人机必须避让移动障碍物)。附图说明图1是一个任务阶段内的时间关系示意图；图2是本专利技术无线充电方法的流程图；图3是无人机跨越固定障碍物示意图(截面图)；图4是不规则障碍物的处理(截面图)；图5是1架UAV充电任务完成后的俯视图；图6是2架UAV充电任务完成后的俯视图；图7是3架UAV充电任务完成后的俯视图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此实施例。参见图1-7，本专利技术基于多UAV的传感器网络无线充电方法，包括以下步骤：S1、采用拍卖算法对无人机为传感器节点进行无线充电的任务进行分配；拍卖算法属于一种协商协议算法，它的原理是无人机通过投标竞标的方式来分配任务，投标价最高的无人机才能得到该任务。拍卖算法的优势之一是它有明确的计算投标价规则，首先所有无人机根据自身的状态(当前的飞行路径、剩余的巡航时间)和感知到的传感器节点信息(坐标位置、剩余能量水平)选择多个节点进行投标，然后与其他无人机交换投标信息，确定中标者只需在单个任务层面上独立并行进行，节省了任务分配的收敛时间；而且路径规划和任务分配是联合考虑的，避免了像传统算法那样(先分配任务，再规划路径)造成性能损失。任务分配的目标是使得无人机的总收益最大化。假设uij是第i个无人机UAVi为第j个传感器节点充电所带来的收益，则uij与UAVi的pi、staytimei、crosstimei直接相关，其中：pi表示第i个无人机UAVi的飞行路径集合，它是按照无人机UAVi执行任务的先后顺序来进行排列的；staytimei表示第i个无人机UAVi在每个任务阶段中(从基站到节点并充电，或从节点到节点并充电，或从节点回基站算作一个任务阶段)，为了避让其他无人机UAV以及移动障碍物而在基站或节点上空额外停留的时间集合，它的目的在于让无人机UAV之间保持安全距离；crosstimei表示第i个无人机UAVi在飞行阶段中(从基站到节点，或从节点到节点，或从节点到基站的飞行过程算作一个飞行阶段)跨越固定障碍物所需要的垂直上升或垂直下降时间汇总的集合。图1是一个任务阶段内的时间关系示意图，无人机的一轮执行任务是由多个任务阶段组成的。其中：停留阶段无人机位于A点(基站或节点)正上方；飞行阶段包括了水平飞行阶段和垂直飞行阶段，t_fly是无人机沿着直线从A点水平飞到B点的时间；充电阶段无人机位于B点(基站或节点，当B点为基站时充电时间t_charge＝0s)正上方，如图3所示。无人机为传感器节点进行无线充电的任务分配问题可以如下表示：其中，I和J分别表示无人机UAV和传感器节点的集合；公式(3a)表示了所有无人机的总收益最大化的情况下的任务分配和路径规划策略；公式(3b)表示xij的取值只能是0或1，xij默认为0，当xij＝1时说明第j个传感器节点任务的中标者是UAVi；公式(3c)表示一个传感器节点只能由一个无人机进行充电；公式(3d)表示无人机单趟飞行执行任务所消耗的资源∑c不能超过无人机所拥有的总资源C，在本专利技术中总资源C指的是续航时间。S2、在任务分配的同时，对无人机的飞行路径进行规划，使无人机执行任务时跨越固定障碍物，并避让其他无人机以及移动障碍物；根据系统模型的数学表达式，可知本算法在无人机资源受限、无人机之间需保持安全距离、无人机需跨越固定障碍物等条件下，寻找一种任务分配不冲突、无人机总收益最大化、同时考虑路径规划的充电策略。在本实施例中，假定有N个具有无线通信和无线充电功能的无人机在基站中待命，基站周围的广泛区域内有M个随机分布的无线传感器节点(基站处于区域的中间位置)，这些传感器节点的剩余电量水平呈异构特性；区域内有随机分布的固定障碍物，这些固定障碍物的高度比无人机的默认飞行高度要高，无人机遇到固定障碍物时需要从固定障碍物上方跨过；有随机的移动障碍物会在区域内出现(算法中将移动障碍物用一架无人机代替)，无人机需要避让移动障碍物，最终无人机到达传感器节点正上方进行无线充电，一个传感器节点只能由一个无人机进行充电。在现在的系统模型之下，无人机执行任务时的飞行状态有四种：垂直上升飞本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多UAV的传感器网络无线充电方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用拍卖算法对无人机为传感器节点进行无线充电的任务进行分配；S2、在任务分配的同时，对无人机的飞行路径进行规划，使无人机执行任务时跨越固定障碍物，并避让其他无人机以及移动障碍物；S3、无人机根据任务分配和路径规划的结果，执行飞行任务，为传感器网络节点进行充电。

【技术特征摘要】
1.基于多UAV的传感器网络无线充电方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用拍卖算法对无人机为传感器节点进行无线充电的任务进行分配；S2、在任务分配的同时，对无人机的飞行路径进行规划，使无人机执行任务时跨越固定障碍物，并避让其他无人机以及移动障碍物；S3、无人机根据任务分配和路径规划的结果，执行飞行任务，为传感器网络节点进行充电。2.根据权利要求1所述的传感器网络无线充电方法，其特征在于，无人机为传感器节点进行无线充电的任务分配，表示如下：其中，I和J分别表示无人机UAV和传感器节点的集合；uij是第i个无人机UAVi为第j个传感器节点充电所带来的收益；pi表示第i个无人机UAVi的飞行路径集合；staytimei表示第i个无人机UAVi在每个任务阶段中，为了避让其他无人机UAV以及移动障碍物而在基站或节点上空额外停留的时间集合；crosstimei表示第i个无人机UAVi在飞行阶段中跨越固定障碍物所需要的垂直上升或垂直下降时间汇总的集合；公式(3a)表示了所有无人机的总收益最大化的情况下的任务分配和路径规划策略；公式(3b)表示xij的取值只能是0或1，xij默认为0，当xij＝1时说明第j个传感器节点任务的中标者是UAVi；公式(3c)表示一个传感器节点只能由一个无人机进行充电；公式(3d)表示无人机单趟飞行执行任务所消耗的资源∑c不能超过无人机所拥有的总资源C，总资源C为续航时间。3.根据权利要求1所述的传感器网络无线充电方法，其特征在于，无人机的一轮执行任务包括停留阶段、飞行阶段和充电阶段，其中停留阶段无人机位于基站或节点正上方；飞行阶段包括水平飞行阶段和垂直飞行阶段；充电阶段无人机位于基站或节点正上方。4.根据权利要求1所述的传感器网络无线充电方法，其特征在于，无人机执行任务时的飞行状态包括四种：垂直上升飞行、垂直下降飞行、保持在默认的飞行高度向着目标点直线飞行、保持在比固定障碍物高的飞行高度向着目标点直线飞行；无人机执行任务时的垂直投影位置始终处在规划的飞行路线上。5.根据权利要求1所述的传感器网络无线充电方法，其特征在于，步骤S3中，无人机在执行飞行任务时判断前方是否有固定障碍物，并跨越固定障碍物飞行的步骤如下：首先，无人机在每个任务阶段中的飞行阶段中，在默认飞行高度上从A点到B点，每隔一个固定时间计算一次当前时刻t无人机的位置坐标xy(t)、上一时刻t-tstep无人机的位置坐标xy(t-tstep)和下一时刻t+tstep无人机的位置坐标xy(t+tstep)；接着，判断无人机在这三个时刻的位置坐标与固定障碍物k之间的位置关系，K是所有固定障碍物的集合；若出现这种情况：当前时刻t无人机的位置坐标xy(t)不在固定障碍物k范围之内，而下一时刻t+tstep无人机的位置坐标xy(t+tstep)在固定障碍物k范围之内，则说明无人机在下一时刻会撞上固定障碍物k；那么从下一时刻开始无人机不能继续向着B点水平飞行，应该垂直向上飞行，直至上一时刻t-tstep无人机的飞行高度z(t-tstep)不大于固定障碍物k的高度，而当前时刻t无人机的飞行高度z(t)大于固定障碍物k的高度；接下来一段时间内无人机保持飞行高度z(t)在固定障碍物k上方向着B点水平直线飞行，直至上一时刻t-tstep无人机的位置坐标xy(t-tstep)在固定障碍物k范围之内，而当前时...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘贵云，黄家俊，蒋文俊，向建化，彭百豪，唐冬，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：广东,44