一种无人机群动态回收方法技术

本发明专利技术公开了一种无人机群动态回收方法，属于无人机技术领域；具体为：在获取到无人机群所处环境信息的基础上，结合每个无人机自身接下来所要完成的任务数量、离回收点的距离、当前性能等不同因素，构造总代价函数，并通过改进的粒子群优化算法进行优化，在回收代价最低的前提下得到各无人机的优先级排序，对于排序后的无人机制定飞往回收点的路线，同时还需考虑无人机群在飞行过程中遇到障碍，进行冲突解脱，以及在撞线回收时可能失败，此时需要对盘旋等待的部分无人机进行重新排序，保障无人机群的飞行安全以及算法的鲁棒性。本发明专利技术算法复杂度低，计算精度高，可以有效解决复杂环境下的无人机群动态回收问题。

A dynamic recovery method of UAV group

【技术实现步骤摘要】
一种无人机群动态回收方法
本专利技术属于无人机
，涉及一种无人机群动态回收方法。
技术介绍
无人机具有低成本、低损耗和高生存率等诸多优点，目前已经应用在军事侦察、灾情监测、农药喷洒以及快递运输等诸多领域。随着飞行环境日益复杂和多变，单个无人机的执行能力越来越无法满足实际任务需求，多无人机集群编队共同完成任务成为未来无人机集群的主要模式。无人机集群能够控制更大的范围，实现功能互补和任务分担等。因此无人机集群能够执行复杂任务，缩短执行任务的时间，提高出勤效率，对无人机编队协作完成给定任务具有重大意义。无人机集群协同完成任务涉及集群控制技术、集群通信网络设计、任务规划技术以及集群发射与回收等多项关键技术。其中，集群发射与回收技术是集群执行任务的关键一步。提高集群无人机发射效率，意味着快速形成大数量、多波次的集群飞行。同时，集群回收技术作为无人机集群的简易后方支援，不仅可以提高集群获取信息的质量，还可以重复使用，大幅度降低集群成本。传统的无人机回收技术包括降落伞回收技术、撞网回收技术、撞线回收技术和机械臂回收技术等，它们大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机群动态回收方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一、在复杂环境下，无人机群获取自身的性能信息和任务信息；/n步骤二、根据各无人机的性能信息和任务信息，建立无人机群动态回收的总代价函数F；/n总代价函数的计算公式如下：/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机群动态回收方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、在复杂环境下，无人机群获取自身的性能信息和任务信息；
步骤二、根据各无人机的性能信息和任务信息，建立无人机群动态回收的总代价函数F；
总代价函数的计算公式如下：



其中Oi是N个无人机的一个排列，Qi为无人机i回收后等待完成的任务数量；α1表示待完成的任务数量Qi对代价影响的强度参数；为无人机i回收后等待完成任务的时间；α2表示待完成的任务时间对代价影响的强度参数；Li为无人机i当前位置到回收点的距离；α3表示距离Li对代价影响的强度参数；Ci为无人机i飞行中可能遇到的障碍物数量；α4表示障碍物数量Ci对代价影响的强度参数；Di为无人机i当前所受到的损伤；α5表示损伤Di对代价影响的强度参数；为无人机i剩余的飞行时间；α6表示剩余飞行时间对代价影响的强度参数；
步骤三、利用改进的粒子群优化算法优化总代价函数F，得到无人机群的最优回收排序；
粒子群优化算法的第s个粒子的第q个位置在(t+1)代的速度和位置更新公式如下：
vsq(t+1)＝vsq(t)+c1×rand()×(pbestsq(t)-xsq(t))+c2×rand()×(gbestsq(t)-xsq(t))
xsq(t+1)＝xsq(t)+vsq(t+1)
其中s＝1,2,…,n,n为粒子的数量，每一个粒子都是一个(1,2,…,N)的排列，每个排序分别对应代价函数F的一个值；
vsq(t)表示第s个粒子的第q个位置在第t代的速度，c1和c2是两个常数，rand()表示[0,1]内的均匀随机数，pbestsq(t)表示所有粒子在第t代中的最优解的第q个位置，xsq(t)表示第s个粒子的第q个位置在第t代...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹先彬，杜文博，郑磊，徐亮，赵雅昆，
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