用于社区配送的无人机航迹路径规划方法技术

本发明专利技术公开用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，包括步骤：S100、利用RRT算法生成随机采样点t

Path planning method of UAV for community distribution

The invention discloses a path planning method of UAV for community distribution, which includes steps: S100, generating random sampling point t by RRT algorithm

【技术实现步骤摘要】
用于社区配送的无人机航迹路径规划方法
本专利技术属于无人机
，具体涉及用于社区配送的无人机航迹路径规划方法。
技术介绍
社区配送航线规划要在社区终端的无人柜取货出发，送达目标位置与家装收货栏对接放货。要求在满足无人机自身的机动性能约束、飞行空间的时空约束、无人机携带油料的总量约束等技术约束条件的同时还需满足配送送达时间窗约束、配送速度与安全性约束、单次配送订单个数约束等配送约束条件。基于约束条件，为满足任务要求，性能指标选取配送速度快、准确性高、时效性强。航迹路径规划算法的选取对无人机配送的效率起决定性作用，常用的规划算法可归纳为最优算法与启发式算法两类。最优算法随目标空间的增大计算时间呈指数上升，无法满足社区无人机配送的快速高效的约束，而启发式算法利用启发函数对空间位置评估，找到启发函数的最值点，然后从最值点开始重复搜索过程，此方法能更好的满足社区配送的需求。常用的启发式算法包括A*算法、快速扩展随机树算法(RRT)、Voronoi图算法、概率地图算法(PRM)等，其中A*算法在高维空间容易增加搜索时间；PRM算法在规划本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS100、利用RRT算法生成随机采样点t

【技术特征摘要】
1.用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤：
S100、利用RRT算法生成随机采样点tran，利用RRT算法找到从根节点tini到目标点tgoa的无人机航迹路径；
S200、对随机采样点tran的选取进行优化和对随机采样点tran的生成过程进行优化，得到优化无人机航迹路径。


2.根据权利要求1所述的用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，其特征在于：所述利用RRT算法找到从根节点tini到目标点tgoa的规划路径的具体实施步骤包括如下：
S101、确定与无人机配套的自动化无人柜固定点为随机树根节点tini，从三维地理信息数据库中获得自动化无人柜固定点的三维地理位置信息；
S102、从三维地理信息数据库中获得配送末端含有障碍物三维地理位置信息的三维地理信息模型；
S103、选取目标点tgoa，以一定的偏向概率P在规划区域内随机选取状态空间中的随机采样点tran，以tnea表示距随机采样点tran最近的树节点，并在tran-tnea的连线上以扩展步长D为单位截取新节点tnew；
S104、若无人机从上一节点向新节点tnew行进路径中没有碰到障碍物，则将新节点tnew作为扩展节点加入到扩展树中；否则重新随机选取随机采样点tran，并重复步骤S102-S104直至新节点tnew到达目标区域时终止。


3.根据权利要求2所述的用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，其特征在于：所述对随机采样点tran的选取进行优化包括：通过选取评价指标步长D与父节点向下一随机采样点tran生成的偏转角度α及相应的权重系数并通过评价函数对随机采样点tran进行评价，具体实施步骤包括如下：
选择步长D与偏转角度α为评价指标，x1、x2分别为步长D与偏转角度α的权重系数，评价函数M＝x1·D′+x2·α′；
D′和α′的计算过程为：对步长D和偏转角度α进行无量纲化处理，计算一组k个随机采样点tran，然后利用极大-极小值法求出D′和α′，计算公式如下：



上述Dmax为步长D的最大值，Dmin为步长D的最小值，αmax为偏转角度α的最大值，αmin为偏转角度α的最小值。


4.根据权利要求2所述的用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，其特征在于：所述对随机采样点tran的生成过程进行优化包括：对父节点向下一随机采样点tran生成的偏转角度α加以约束完成随机采样点tran生成方向的优化。


5.根据权利要求4所述的用于社区配送的无人机航迹路径规划方法，其特征在于：所述对父节点向下一随机采样点tran生成的偏转角度α加以约束完成...

【专利技术属性】
技术研发人员：李若愚，王坤，陈豪杰，陈晓锦，窦烨涵，高梦雅，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51