一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法技术

本发明专利技术适用于多无人机分布式搜索技术领域，提供了一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法,包括：S1、根据PKNN算法将栅格地图单元进行合并划分到不同区域；S2、根据模型预测控制得到每个无人机需要搜索区域集合并将集合中的区域分配给无人机；S3、无人机根据自己分配到的区域设计搜索路线对区域进行覆盖搜索。该方法能够在更短时间完成搜索任务；相比于直接使用多旅行商问题进行求解，利用栅格区域化减少了求解难度，简化了求解的时间复杂度；能够有效应对搜索过程中出现的突发情况；分别针对已知环境和未知环境提供了对应的路径规划方案，能适应更多的应用场景。

A distributed coverage search method for multiple UAVs based on area allocation

【技术实现步骤摘要】
一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法
本专利技术属于多无人机分布式搜索
，尤其涉及一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法。
技术介绍
无人机与有人飞机相比，无人机和具有重量很轻、体积非常小、操作简单和更强的机动性能等优势。特别是在极端恶劣场景中，无人机可以利用本身优势，代替人完成指定任务。近年来，材料技术、传感器技术特别是深度学习和人工智能的不断进步，无人机已经越来越多地被用于执行各种任务，特别是侦察和搜索任务。无人机在执行侦查搜寻过程中，由于自身灵活的机动性能和较小的体积能够近距离侦察搜索目标，借助实时通信系统，能够返回目标高清图像；无人机经过一定的改装，不需要考虑飞行员疲劳伤亡，在传感器的帮助下能够在夜间完成任务。日前，无人机在搜寻侦查范畴内的利用已相当普遍。但是，不同的搜索任务的环境差别很大，例如城市和丛林，不同的地物分布导致搜索任务的安排存在较大差异。搜索目标的种类不同，如静止目标和移动目标，目标还有可能会故意躲避，甚至攻击无人机。无人机搜索区域一般较大，要求无人机短时间内找到目标具有一定难度。除了环境本身的难度，无人机自身也存在一些问题，如负载受限，探测精度不高，通信距离有限对无人机搜寻任务必然造成影响。同时，在震后救灾的搜索任务中，无人机需要尽快对受灾区域进行应急测绘，了解受灾的整体状况，合理安排资源对重灾区进行搜救，此时，无人机的搜索任务目的是最短时间内完成搜索侦察任务，给后续救灾争取时间。这类任务需要无人机快速完成搜索区域的覆盖搜索，需要合理设计搜索路线，减少每架无人机搜索消耗的时间，从而使完成任务的时间最短。现有的主流解决方案主要为：1)基于“S”型路径的区域搜索方法。这是一种传统区域覆盖搜索方法，这种方法以“S”型路线对区域进行覆盖搜索，这种方法能够合理设计搜索路径，减少搜索时间。但是这种方法中无人机集群在任务开始前就制定好路线，一旦任务中出现突发情况如某架无人机发生故障，剩余无人机无法有效替代故障无人机，导致搜索任务无法继续可靠完成。2)基于模型预测控制的搜索方法。这种方法适用于动态未知环境，能够通过预测未来决策收益来设计搜索路径。它通过动态过程：获取环境信息、滚动预测未来的决策收益和根据预测做出最优策略，不同重复直到任务结束。这种方法能够有效找到目标，但是它是一个完全动态的过程，导致无人机在搜索过程的时间消耗很大，搜索效率并不高。传统的“S”型搜索方法，这种方法无法应对突发情况，只能按照既定路线进行搜索，没有利用无人机灵活的特点。(2)基于模型预测控制的方法能够很好应对目标搜索。但是单单使用模型预测控制的方法，由于其每一次搜索决策都要进行动态计算，需要大量的时间，同时无法合理设计搜索路线，导致实际的搜索效率不好。针对以上缺点，我们设计了一种基于区域分配的分布式搜索策略，既能通过合理设计路线达到快速搜索的目的，同时还能应对突发情况，增加了完成搜索的可靠性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，旨在解决上述的技术问题。本专利技术是这样实现的，一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法,所述基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法包括以下步骤：S1、根据PKNN算法将栅格地图单元进行合并划分到不同区域；S2、根据模型预测控制得到每个无人机需要搜索区域集合并将集合中的区域分配给无人机；S3、无人机根据自己分配到的区域设计搜索路线对区域进行覆盖搜索。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S1中包括以下步骤：S11、根据生成区域的个数NC，随机产生区域的中心栅格单元；S12、根据欧氏距离将中心附近距离最近的K个邻居划分到本区域中，并不断循环直至剩余搜索区域剩余栅格数量少于1/3；S13、利用KNN算法将剩余的1/3栅格单元分别给相应的区域。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S2中包括以下步骤：S21、进过栅格单元区域化得到区域集合：S22、对区域集合进行B-MTSP求解得到每架无人机需要搜索的区域集合：Pi＝{ai(1),ai(2),...,ai(Ni)}；S23、利用模型预测控制的思想通过预测未来k个离散时刻的状态，得到最优的决策集合并将最优决策集合的第一项作为下一离散时刻的决策。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S2中还包括以下步骤：S24、对未搜索的区域集合A'进行多旅行商问题求解，得到的P'i为将来的最优决策集合；S25、模型预测控制的思想将第一项a'i(1)分配给第i架无人机作为下一个搜索的区域。本专利技术的进一步技术方案是：所述步骤S3中每架无人机得到分配区域a'i(1)后，需对该区域的栅格单元进行路径规划设计一条耗时最短的路径。本专利技术的进一步技术方案是：所述每架无人机根据分配到的a'i(1)，根据实际应用场景利用TSP搜索或设计搜索路径或MPC动态搜索。本专利技术的进一步技术方案是：所述无人机对ai(1)区域进行搜索时，通过通信系统进行信息交流，对剩余未搜索的区域进行全局分配，得到新的区域集合P'i＝{a'i(1),a'i(2)，...，a'i(Ni)}，并将a'i(1)分配给第i架无人机作为下一个搜索区域。本专利技术的进一步技术方案是：所述基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法还包括以下步骤：S4、在无人机搜索中利用心跳机制和Leader机制统筹无人机进行搜索。本专利技术的进一步技术方案是：所述Leader机制的选举包括以下步骤：S41、初始化集群，每架无人机在执行任务时均有唯一编号Uid，选举轮次Times和表明Leader的朝代信息EpochID；S42、初始投票时，每架无人机都将选票投给自己；S43、无人机之间进行通信，更新当前轮次无人机的选票信息，如果发现另一架无人机的编号Uid比自己的Uid大，则将选票投给Uid大的，每一轮次只能投一次；S44、兑票，如果有某架无人机的选票数量大于NU/2，将它选举为Leader，如果没有，则进行下一轮，直到选出Leader；S45、一旦有无人机被选举为Leader，EpochID+1，更新朝代信息，同时向其他无人机发送消息，告知其被选举为Leader。本专利技术的进一步技术方案是：在搜索过程中，Leader短时间挂掉了，然后重新连接上无人机集群，如果此时无人机集群已经选举出新Leader，则按照新Leader进行管理，并从新Leader那里同步搜索地图信息；如果此时还未选举出新Leader，Leader将广播告知自己回来，并要求无人机集群将上次心跳时间到此刻的搜索地图信息进行重新发送。本专利技术的有益效果是：该方法能够在更短时间完成搜索任务；相比于直接使用多旅行商问题进行求解，利用栅格区域化减少了求解难度，简化了求解的时间复杂度；能够有效应对搜索过程中出现的突发情况；分别针对已知环境和未知环境提供了对应的路径规划方案，能适应更多的应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法包括以下步骤：/nS1、根据PKNN算法将栅格地图单元进行合并划分到不同区域；/nS2、根据模型预测控制得到每个无人机需要搜索区域集合并将集合中的区域分配给无人机；/nS3、无人机根据自己分配到的区域设计搜索路线对区域进行覆盖搜索。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法包括以下步骤：
S1、根据PKNN算法将栅格地图单元进行合并划分到不同区域；
S2、根据模型预测控制得到每个无人机需要搜索区域集合并将集合中的区域分配给无人机；
S3、无人机根据自己分配到的区域设计搜索路线对区域进行覆盖搜索。


2.根据权利要求1所述的基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述步骤S1中包括以下步骤：
S11、根据生成区域的个数NC，随机产生区域的中心栅格单元；
S12、根据欧氏距离将中心附近距离最近的K个邻居划分到本区域中，并不断循环直至剩余搜索区域剩余栅格数量少于1/3；
S13、利用KNN算法将剩余的1/3栅格单元分别给相应的区域。


3.根据权利要求2所述的基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述步骤S2中包括以下步骤：
S21、进过栅格单元区域化得到区域集合：
S22、对区域集合进行B-MTSP求解得到每架无人机需要搜索的区域集合：Pi＝{ai(1),ai(2),...,ai(Ni)}；
S23、利用模型预测控制的思想通过预测未来k个离散时刻的状态，得到最优的决策集合并将最优决策集合的第一项作为下一离散时刻的决策。


4.根据权利要求32所述的基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述步骤S2中还包括以下步骤：
S24、对未搜索的区域集合A'进行多旅行商问题求解，得到的P'i为将来的最优决策集合；
S25、模型预测控制的思想将第一项a'i(1)分配给第i架无人机作为下一个搜索的区域。


5.根据权利要求4所述的基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述步骤S3中每架无人机得到分配区域a'i(1)后，需对该区域的栅格单元进行路径规划设计一条耗时最短的路径。


6.根据权利要求5所述的基于区域分配面向多无人机的分布式覆盖搜索方法，其特征在于，所述每架无人...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钦宇，韩继泽，韩啸，陈修，方原，殷豪，刘颖，李银，程程，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44