一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，它包括如下步骤，步骤1：侦察区域地图环境构建；步骤2：初始搜索区域单元构建；步骤3：搜索区域在线扩张；步骤4：终止条件；步骤5：无人机航线输出；步骤6：目标更新，如果目标链表中所有目标均已规划完毕，则任务完成，结束；否则从目标链表中取出下一目标G，继续步骤7；步骤7：新目标与已搜索区域相交性判断；步骤8：已搜索区域信息更新。其优点是：它针对任务区域内多个移动时敏目标进行侦察任务的路径规划方法，能够满足大范围且较高精度下无人机航路规划的实时性要求，并具备对移动时敏目标的动态追踪和最快抵达，从而提高群体智能无人系统协同任务效率。

A reconnaissance path planning method of UAV group for multiple moving time sensitive targets

【技术实现步骤摘要】
一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法
本专利技术属于航空电子
，具体涉及一种无人机群对多个移动时敏目标进行侦察路径规划方法。
技术介绍
无人机具有的部署快、成本低、隐蔽性强、功能多样灵活、人员伤亡小等诸多优点，无人机将成为未来空中侦察力量的重要组成部分，其承担的侦察任务也愈发重要和复杂。集群侦察是未来无人机的重要发展方向和主要运用方式，在区域侦察任务中，协同侦察的无人机群能够实现对任务区域的全覆盖、多目标、多维度的情报收集，从而大大提高我方信息优势。路径规划是无人机群执行侦察任务的重要环节，直接决定了无人机群在突防抵近目标阶段的安全性、隐蔽性和时效性，对机群侦察任务效果有重要影响。目前已有不少提高路径规划效率的方法，例如在线平衡性消解方法和离线区域分割方法，这些方法在其特定领域取得了较好的效果，但是难以满足无人机群对多个移动时敏目标侦察场景下的路径规划需求，主要体现在：第一，无人机侦察任务通常任务区域范围大且路径精度要求高，这使得大部分在线方法的解空间规模十分庞大，所需的运算/存储/时间资源难以承受，而离线地图处理方法虽然能够大大降低解空间规模，但是动态适应性差，难以解决任务区域快节奏化变化带来的地图环境频繁更新问题；第二，重要的时敏目标通常会具备一定的机动-转移策略，规划问题的属性从一维的空间规划问题变为二维的时间-空间联合规划问题，规划目的不再是“对固定目标的最近路径”而是“对移动时敏目标的最快路径”，问题复杂度大大提高；第三，为提高协同侦察效果，经常需要对任务区域内多个目标一起执行侦察任务，现有路径规划方法大多只能通过多次独立重复规划来应对多目标问题，其规划时间随无人机群和目标群规模线性膨胀，难以满足大规模多目标任务的实时性要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，它针对任务区域内多个移动时敏目标进行侦察任务的路径规划方法，能够满足大范围且较高精度下无人机航路规划的实时性要求，并具备对移动时敏目标的动态追踪和最快抵达，在大规模多目标侦察任务中，能够通过增量式信息重用来提高集群任务规划的总时间，从而提高群体智能无人系统协同任务效率。本专利技术的技术方案如下：一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，它包括如下步骤，步骤1：侦察区域地图环境构建；步骤2：初始搜索区域单元构建；步骤3：搜索区域在线扩张；步骤4：终止条件；步骤5：无人机航线输出；步骤6：目标更新，如果目标链表中所有目标均已规划完毕，则任务完成，结束；否则从目标链表中取出下一目标G，继续步骤7；步骤7：新目标与已搜索区域相交性判断；步骤8：已搜索区域信息更新。所述的步骤1包括如下步骤，(1)工作剖面选取选取无人机任务预定飞行高度为Huav所在的水平面作为无人机集群工作剖面αuav，无人机群工作剖面αuav与任务区域地形障碍或者对方有效防空区域的相交部分为无人机的禁飞区；(2)规划空间栅格化对无人机群工作剖面αuav进行栅格化处理，栅格为正方形，栅格大小LCell取决于侦察任务对无人机航迹精度的要求，Cell(x,y)表示位于第y行第x列的那个栅格区域，0＜x≤colnum，0＜y≤rownum，其中，colnum为任务区域栅格化后的总列数，rownum为总行数，如果Cell(x,y)与无人机的禁飞区有交集，则对整个Cell(x,y)栅格标记为“不可通行”；所述的步骤2包括如下，(1)初始搜索区域确定选取无人机群起始点所在栅格为起始栅格S，以起始栅格S构建初始矩形通行区域单元，起始栅格S沿所在的行进行横向延伸，直到遭遇“不可通行”栅格或者达到地图边界而停止，形成一条横轴；对该横轴在纵向上进行扫描，直到遭遇“不可通行”栅格或者达到任务区域边界而停止，扫描过程所遍历的栅格单元集合在无人机群工作剖面αuav上组成了一个矩形，扫描产生的每个矩形区域单元拥有唯一的ID，该ID数值为该矩形区域单元的诞生次序初始为0，矩形区域单元内部的每个栅格有一个REC_ID属性参数，等于该栅格所在的矩形单元的ID。前述的第一个矩形区域单元(由起始栅格S产生)为REC0，将其作为初始搜索区域，其边界上的栅格REC_ID标记为0，表示这些栅格隶属于初始搜索区域REC0；(2)基于矩形单元节点的移动目标启发式代价计算初始搜索区域REC0的外侧存在若干与其它可通行区域相连接的门户出口，由一行(或者一列)的若干栅格组成，其中，某个门户线段为[Cell1(x1,y1)，Cell2(x2,y2)]，则该段的中点栅格Cellm(xm,ym)计算方法：其中，floor()为取整函数，可采用向下取整或者向上取整；其中，x1，y1为栅格Cell1(x1,y1)所在的列数和行数，x2，y2为栅格Cell2(x2,y2)所在的列数和行数；对于任意两个栅格Cella(xa,ya)和Cellb(xb,yb)，其octile距离计算方法为：octile(Cella,Cellb)＝(1.414×|Δx-Δy|+min{Δx,Δy})×LCell其中，Δx＝|x1-x2|，Δy＝|y1-y2|，栅格Cellm的已估计代价为：Cellm.gval＝octile(S,Cellm)此时，起始栅格S记为Cellm的父代栅格；无人机飞行速度为Vuav，无人机起飞时刻为时间原点(t＝0)，运动目标G在t时刻位于栅格G(t),栅格Cellm的一阶总启发式代价为：Cellm.hval＝octile(Cellm,G(Cellm.gval/Vuav))栅格Cellm的总代价估计值为：Cellm.fval＝Cellm.gval+Cellm.hval初始搜索区域单元REC0共有M0个门户，如果M0为0，则表示REC0为封闭区域，此时目标G必须位于REC0才有可行解，详见“终止条件”，搜索区域单元REC0的总估计代价为：REC0.fval＝min{Cellmi.fval|1≤i≤M0}(3)搜索树更新将REC0作为第一个搜索单元，放入待搜索单元链表Openlist初始为空表，Openlist为有序链表，按照其中搜索单元总估计代价fval值从小到大排列；将REC0作为第一个搜索区域，放入搜索单元数组REC_list初始为空数组，REC_list无需排序，新元素直接添加在尾部，数组每个元素为该矩形搜索区域的位置、大小和门户位置信息；所述的步骤3包括如下，(1)搜索区域扩展对Openlist排序，选取具有最小总估计代价fval值的搜索单元，记为当前最优搜索单元RECopt，RECopt的每个门户向RECopt外侧进行扫描，直到遭遇“不可通行”栅格或者达到地图边界而停止或者遭遇某个已存在区域单元，形成若干新的搜索区域，依次加入搜索区域数组REC_list尾部，并为新搜索区域边界栅格标记REC_ID值；<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，其特征在于：它包括如下步骤，/n步骤1：侦察区域地图环境构建；/n步骤2：初始搜索区域单元构建；/n步骤3：搜索区域在线扩张；/n步骤4：终止条件；/n步骤5：无人机航线输出；/n步骤6：目标更新，如果目标链表中所有目标均已规划完毕，则任务完成，结束；否则从目标链表中取出下一目标G，继续步骤7；/n步骤7：新目标与已搜索区域相交性判断；/n步骤8：已搜索区域信息更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，其特征在于：它包括如下步骤，
步骤1：侦察区域地图环境构建；
步骤2：初始搜索区域单元构建；
步骤3：搜索区域在线扩张；
步骤4：终止条件；
步骤5：无人机航线输出；
步骤6：目标更新，如果目标链表中所有目标均已规划完毕，则任务完成，结束；否则从目标链表中取出下一目标G，继续步骤7；
步骤7：新目标与已搜索区域相交性判断；
步骤8：已搜索区域信息更新。


2.如权利要求1所述的一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，其特征在于：所述的步骤1包括如下步骤，
(1)工作剖面选取
选取无人机任务预定飞行高度为Huav所在的水平面作为无人机集群工作剖面αuav，无人机群工作剖面αuav与任务区域地形障碍或者对方有效防空区域的相交部分为无人机的禁飞区；
(2)规划空间栅格化
对无人机群工作剖面αuav进行栅格化处理，栅格为正方形，栅格大小LCell取决于侦察任务对无人机航迹精度的要求，Cell(x,y)表示位于第y行第x列的那个栅格区域，如果Cell(x,y)与无人机的禁飞区有交集，则对整个Cell(x,y)栅格标记为“不可通行”。


3.如权利要求1所述的一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，其特征在于：所述的步骤2包括如下，
(1)初始搜索区域确定
选取无人机群起始点所在栅格为起始栅格S，以起始栅格S构建初始矩形通行区域单元，起始栅格S沿所在的行进行横向延伸，直到遭遇“不可通行”栅格或者达到地图边界而停止，形成一条横轴；对该横轴在纵向上进行扫描，直到遭遇“不可通行”栅格或者达到任务区域边界而停止，扫描过程所遍历的栅格单元集合在无人机群工作剖面αuav上组成了一个矩形，扫描产生的每个矩形区域单元拥有唯一的ID，该ID数值为该矩形区域单元的诞生次序初始为0，矩形区域单元内部的每个栅格有一个REC_ID属性参数，等于该栅格所在的矩形单元的ID，前述的第一个矩形区域单元(由起始栅格S产生)为REC0，其边界上的栅格REC_ID标记为0，表示这些栅格隶属于初始搜索区域REC0；
(2)基于矩形单元节点的移动目标启发式代价计算
初始搜索区域REC0的外侧存在若干与其它可通行区域相连接的门户出口，由一行(或者一列)的若干栅格组成，其中，某个门户线段为[Cell1(x1,y1)，Cell2(x2,y2)]，则该段的中点栅格Cellm(xm,ym)计算方法：



其中，floor()为取整函数，可采用向下取整或者向上取整；其中，x1，y1为栅格Cell1(x1,y1)所在的列数和行数，x2，y2为栅格Cell2(x2,y2)所在的列数和行数；
对于任意两个栅格Cella(xa,ya)和Cellb(xb,yb)，其octile距离计算方法为：
octile(Cella,Cellb)＝(1.414×|Δx-Δy|+min{Δx,Δy})×LCell
其中，Δx＝|x1-x2|，Δy＝|y1-y2|，栅格Cellm的已估计代价为：
Cellm.gval＝octile(S,Cellm)
此时，起始栅格S记为Cellm的父代栅格；
无人机飞行速度为Vuav，无人机起飞时刻为时间原点(t＝0)，运动目标G在t时刻位于栅格G(t),栅格Cellm的一阶总启发式代价为：
Cellm.hval＝octile(Cellm,G(Cellm.gval/Vuav))
栅格Cellm的总代价估计值为：
Cellm.fval＝Cellm.gval+Cellm.hval
初始搜索区域单元REC0共有M0个门户，如果M0为0，则表示REC0为封闭区域，搜索区域单元REC0的总估计代价为：
REC0.fval＝min{Cellmi.fval|1≤i≤M0}
(3)搜索树更新
将REC0作为第一个搜索单元，放入待搜索单元链表Openlist初始为空表，Openlist为有序链表，按照其中搜索单元总估计代价fval值从小到大排列；
将REC0作为第一个搜索区域，放入搜索单元数组REC_list初始为空数组，REC_list无需排序，新元素直接添加在尾部，数组每个元素为该矩形搜索区域的位置、大小和门户位置信息。


4.如权利要求1所述的一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法，其特征在于：所述的步骤3包括如下，
(1)搜索区域扩展
对Openlist排序，选取具有最小总估计代价fval值的搜索单元，记为当前最优搜索单元RECopt，RECopt的每个门户向RECopt外侧进行扫描，直到遭遇“不可通行”栅格或者达到地图边界而停止或者遭遇某个已存在区域单元，形成若干新的搜索区域，依次加入搜索区域数组REC_list尾部，并为新搜索区域边界栅格标记REC_ID值；
(2)路径信息传播
所有尚未被访问的栅格，其已估计代价gval视为+∞，对任意栅格Cella和Cellb，如果Cella已被访问，且Cella和Cellb之间满足：
Cella.gval+octile(Cella,Cellb)＜Cellb.gval
则令Cellb.gval＝Cella.gval+octile(Cella,Cell...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐智敏，张海林，马贤明，李冲，蔡俊伟，杨鹏飞，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院评估论证研究中心，
类型：发明
国别省市：北京;11