不确定条件下的无人机群路径规划方法技术

本发明专利技术公开了不确定条件下的无人机群路径规划方法，具体为无人机群获取环境信息，包括环境中的障碍物坐标，无人机起始点和目标点的位置，同时无人机还要考虑到环境中的不确定因素；提出一种鲁棒评价函数来对无人机群的航路进行评价；通过一种鲁棒粒子群优化算法，对无人机群中每个无人机的初始航路进行优化，使得最终的优化航路具有鲁棒性；本发明专利技术的方法计算复杂度低，效率高，可以产生鲁棒的无人机群规划飞行路径，实现在不确定条件下的安全高效飞行，协同完成任务，达成指定目标。

Path planning method of UAV cluster under uncertainty

【技术实现步骤摘要】
不确定条件下的无人机群路径规划方法
本专利技术属于无人机
，尤其涉及不确定条件下的无人机群路径规划方法。
技术介绍
无人机在近年来的应用十分广泛。与普通飞机相比，无人机轻便灵活、机动性强，并且不需要飞行成本，在一些情况下增加了适应性，比如森林防火监测、灾后救援等。但是在没有人类操作的同时，无人机的飞行风险也会相应增加，比如可能存在的大风或者雷暴天气、无人机在未知环境下自身的定位不准确等都会对无人机的飞行安全形成威胁，可能会造成财产损失，同时如果无人机坠机，也会危及到地面人类生命和财产安全。因此在无人机飞行之前，我们需要进行路径规划，考虑到飞行过程中可能遇到的不确定因素，使得规划路径具有鲁棒性。而无人机群协同完成任务也在近年来成为无人机的发展趋势，无人机群相比单个无人机而言具有协同高效的特点，在执行任务时能够相互配合，实现功能上的互补，提高无人机群工作效率。粒子群优化算法是一种启发式优化算法，是通过模拟鸟群的觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。粒子群优化算法通过初始化多个粒子，然后在每一次迭代中，粒子通过对个体最优和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.不确定条件下的无人机群路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：无人机群获取未知环境信息；/nS2：无人机群在飞行环境和自身不确定条件下对飞行航路进行评价：/n对每个无人机，设整段航路由依次连接的

【技术特征摘要】
1.不确定条件下的无人机群路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：无人机群获取未知环境信息；
S2：无人机群在飞行环境和自身不确定条件下对飞行航路进行评价：
对每个无人机，设整段航路由依次连接的个航路点构成，起始点和目标点的位置坐
标在初始时刻确定；
S2-1：评价无人机飞行航路的总长度；
设第个航路点的三维空间坐标为，理想情况下，无人机按照规划路径飞行到
第个航路点的位置；不确定条件下，无人机实际到达的第个航路点的位置相比于发生偏离，设无人机在第个航路点的偏差为，无人机飞行航路的总长
度代价为：，
其中，的分子为不确定条件下的无人机飞行航路实际长度，分母为起
始点和目标点之间的直线距离，越大，无人机在不确定条件下的实际飞行距离越长；
S2-2：评价无人机航路遇到障碍物碰撞风险；
整段航路的障碍物碰撞风险为，其中，

，越大，整段航路的障碍物碰撞风险
越大；
S2-3：评价无人机航路遇到雷达监测风险；
设第个航路点距离雷达中心的最近距离为，雷达的最大监测半径为，整段航路
的雷达监测以及导弹击落风险为：，其中，，为雷达强度，为雷达监测范围内被导弹击
落的风险概率，是之间的随机数，越小，即无人机距离雷达越近，被雷达监测
的风险越大；
S2-4：评价无人机航路遇到大风和雷暴天气风险；
整段航路的大风和雷暴风险为：，其中，

，为遭受雷暴和大
风天气影响的概率，是之间的随机数，是大风和雷暴区域面积，越大，整段航路遇
到大风和雷暴天气风险越大；
S2-5：定义多目标函数综合评价整段航路的代价，总代价为：，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜文博，曹先彬，徐亮，赵雅昆，郑磊，
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