【技术实现步骤摘要】
一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法
本专利技术涉及无人机路径规划与控制相关
，尤其涉及一种在三维环境下的多无人机同时到达指定地的路径规划方法。
技术介绍
无人机具有灵活性高、成本低、安全性高以及隐蔽性强等特点，这些特有的优越性能使无人机技术快速发展，逐渐成为世界前沿科技的代表性技术，被广泛应用于各种灾后救援、城市快递、地形勘探、环境监测等领域。无人机的航迹规划是影响无人机完成任务效能的重要技术；航迹规划指的是在考虑环境约束、无人机机动性能约束的前提下规划出从起始点至目标点的最优飞行路径，最优的航迹规划能够将无人机在整个航程中的总代价降到最低，权衡各类约束间的重要性，在此基础上最小化航迹长度，降低无人机的燃料代价，以最大程度提高无人机自身的续航能力与任务完成率；单架无人机因其势单力薄，作业范围小，容错率低等缺点，往往难以满足复杂任务的要求，因此，多无人机协同作业被越来越多地应用于现实生活；单架无人机执行任务时，若遇到突发故障将直接导致任务的失败；而多架无人机协同作业时，若某架无人机失去控制，仍有机群内的其...
【技术保护点】
1.一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法，该方法采用遗传算法实现路径规划，其特征在于，包括：/n步骤1、建立种群：种群中每个染色体对应一个解；染色体表示一条综合航迹，所述综合航迹由所有无人机的航迹串接而成；航迹由一系列离散的航迹点组成，所述航迹点的三维坐标构成染色体中的基因编码；/n步骤2、设定遗传算法的适应度由所有无人机总航迹长度L、不同无人机到达时间的差异度T以及航迹对所设定的无人机机动性能约束的违背度W进行综合评价；/n步骤3、采用遗传算法优化染色体；在进行遗传算法的交叉操作时，仅允许属于同一无人机的航迹点进行交叉；完成遗传算法迭代后得到最优染色体；/n...
【技术特征摘要】
1.一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法，该方法采用遗传算法实现路径规划，其特征在于，包括：
步骤1、建立种群：种群中每个染色体对应一个解；染色体表示一条综合航迹，所述综合航迹由所有无人机的航迹串接而成；航迹由一系列离散的航迹点组成，所述航迹点的三维坐标构成染色体中的基因编码；
步骤2、设定遗传算法的适应度由所有无人机总航迹长度L、不同无人机到达时间的差异度T以及航迹对所设定的无人机机动性能约束的违背度W进行综合评价；
步骤3、采用遗传算法优化染色体；在进行遗传算法的交叉操作时，仅允许属于同一无人机的航迹点进行交叉；完成遗传算法迭代后得到最优染色体；
步骤4、采用最优染色体分解得到各个无人机的航迹。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3在执行遗传算法时，种群初始化过程为：
针对每一个无人机i，在二维平面内，以该无人机i对应的起始点Ai与所有无人机共同的目标点B的连线为对称中线画一矩形，该矩形是无人机i的航迹规划区域；根据给无人机i设定的航迹点个数Ni，将起始点Ai与目标点B间的连线等分为Ni份，进而将规划区域等分为Ni个小矩形，每个小矩形是对应的单个航迹点的规划区域；在初始化航迹点时，在可飞行环境的约束下，于航迹点对应的规划区域内随机生成航迹点初始值，得到航迹点在二维平面下的坐标，再在可飞行环境的约束下随机生成航迹点的高度值，从而得到航迹点的初始三维坐标；按照起始点Ai到目标点B的顺序生成Ni个初始三维坐标构成无人机i的初始航迹；所有无人机的初始航迹串联后得到初始染色体；生成多个初始染色体，完成种群的初始化。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3在进行遗传算法的变异操作时，对于需变异的航迹点，在该航迹点对应的所述规划区域内重新随机生成一个新的航迹点。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3在执行遗传算法时，在变异操作之后进一步进行扰动操作；所述扰动操作仅对除起始点与目标点外的每个航迹点有效；
所述扰动操作包括：根据设定的扰动概率确定染色体是否执行扰动操作；如果判定需要执行，则根据扰动比例，从除起始点与目标点外的航迹...
【专利技术属性】
技术研发人员：辛斌，张皓，陈杰，王晴，张昊，王淼，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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