多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法、装置，所述方法包括：控制智能飞行器从起点飞出；设定智能飞行器的约束条件；根据约束条件构造代价函数；更新边界条件，根据边界条件确定搜索范围；根据搜索范围和代价函数寻找最优节点；控制智能飞行器飞至最优节点；判断最优节点与终点的欧式距离是否小于约束距离；如果是则将当前最优节点作为终点，并控制智能飞行器飞至终点；如果否则返回根据约束条件构造代价函数步骤。由此，该方法通可以搜索更加具有目标性计划性，更加节省了由于不断盲目性迭代搜寻最优节点而造成的时间复杂度，使搜索具有更高的有效性和较低的复杂度，可以在寻求最小航迹长度的同时，也寻求尽可能少的校正次数。

【技术实现步骤摘要】
多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法、装置
本专利技术涉及飞行器
，具体涉及一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法和一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划装置。
技术介绍
复杂环境下航迹快速规划是智能飞行器控制的一个重要课题。由于系统结构限制，这类飞行器的定位系统无法对自身进行精准定位，一旦定位误差积累到一定程度可能导致任务失败。因此，在飞行过程中对定位误差进行校正是智能飞行器航迹规划中一项重要任务。在当前研究的航迹规划算法中，A*搜索算法作为一种基于栅格的智能搜索算法，与线性规划法、遗传算法等比较，算法简单易实现，搜索速度快，并且理论上可以保证全局最优解的收敛性。因此，A*搜索算法在飞行轨迹规划问题中的应用较广。而A*算法通过构造代价函数确定搜索范围，会导致搜索范围较大，如果搜索过程发现一条路径到达一个节点的代价比现存的路径代价低，就要重定向指向该节点的指针，已经在封闭数组中的节点子孙的重定向保存了后面的搜索结果，但是可能需要指数级的计算代价，降低搜索具的有效性和提高搜索的复杂度。
技术实现思路
本专利技术为解决上述技术问题，本专利技术的第一个目的提出一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，该方法通过构造满足约束条件的代价函数，并根据代价函数寻找最优节点，即为飞行器下一个飞行至的节点，以此类推，直到最后达到终点，使搜索更加具有目标性计划性，更加节省了由于不断盲目性迭代搜寻最优节点而造成的时间复杂度，使搜索具有更高的有效性和较低的复杂度，可以在寻求最小航迹长度的同时，也寻求尽可能少的校正次数。本专利技术第二个目的提出一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划装置。本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术第一方面的实施例提出了一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，包括以下步骤：控制所述智能飞行器从起点飞出；设定所述智能飞行器的约束条件；根据所述约束条件构造代价函数；更新边界条件，根据所述边界条件确定搜索范围；根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点；控制所述智能飞行器飞至所述最优节点；判断所述最优节点与终点的欧式距离是否小于约束距离；如果所述最优节点与所述终点的欧式距离小于所述约束距离，则将当前最优节点作为终点，并控制所述智能飞行器飞至所述终点；如果所述最优节点与所述终点的欧式距离大于或等于所述约束距离，则返回根据所述约束条件构造代价函数步骤。本专利技术上述提出的多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法还可以具有如下附加技术特征：根据本专利技术的一个实施例，所述约束条件包括：所述智能飞行器每飞行1m，垂直误差和水平误差将各增加δ个专用单位，到达终点时所述垂直误差和所述水平误差均应小于θ个专用单位，且仍能够按照规划路径飞行；所述智能飞行器到达校正点即能够根据该位置的垂直误差和水平误差校进行误差校正；所述智能飞行器在所述起点的垂直误差和水平误差均为0；所述智能飞行器在垂直误差校正点进行垂直误差校正后，其垂直误差将变为0，水平误差保持不变；所述智能飞行器在水平误差校正点进行水平误差校正后，其水平误差将变为0，垂直误差保持不变；所述智能飞行器在垂直误差不大于α1个专用单位且水平误差不大于α2个专用单位时，进行垂直误差校正；所述智能飞行器在的垂直误差不大于β1个专用单位且水平误差不大于β2个专用单位时，进行水平误差校正；其中，α1＝25，α2＝15，β1＝20，β2＝25，θ＝30，δ＝0.001。根据本专利技术的一个实施例，利用以下公式(1)-(3)构造代价函数：f(x)＝g(x)+h(x)(3)；其中，g(x)为智能飞行器当前所处位置到树下一步飞往的节点所需的路径代价，h(x)为启发式函数；f(x)为代价函数，(xdq，ydq，zdq)为智能飞行器当前所处位置坐标，(xo，yo，zo)为智能飞行器下一步飞往的节点坐标，(xB，yB，zB)为终点。根据本专利技术的一个实施例，根据以下公式(4)更新边界条件：dr＝min(min(α1，β1)×1000-u，min(α2，β2)×1000-v)(4)；其中，dr为所述边界条件，α1＝25，α2＝15，β1＝20，β2＝25，搜索范围是以所述智能飞行器所处节点为圆心、以dr为半径所确定的一个球体，u为所述智能飞行器的垂直误差，v为所述智能飞行器在的水平误差。根据本专利技术的一个实施例，根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点，包括：采用A*算法根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点。本专利技术第二方面的实施例提出了一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划装置，包括：第一控制模块，所述第一控制模块用于控制所述智能飞行器从起点飞出；构造模块，所述构造模块用于设定所述智能飞行器的约束条件，并根据所述约束条件构造代价函数；确定模块，所述确定模块用于更新边界条件，根据所述边界条件确定搜索范围；寻找模块，所述寻找模块用于根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点；第二控制模块，所述第二控制模块用于控制所述智能飞行器飞至所述最优节点；判断模块，所述判断模块用于判断所述最优节点与终点的欧式距离是否小于约束距离；所述第二控制模块还用于在所述判断模块判断所述最优节点与所述终点的欧式距离小于所述约束距离时，将当前最优节点作为终点，并控制所述智能飞行器飞至所述终点；所述构造模块还用于在所述判断模块判断所述最优节点与所述终点的欧式距离大于或等于所述约束距离时，再根据所述约束条件构造代价函数。本专利技术上述提出的多约束条件下智能飞行器航迹快速规划装置还可以具有如下附加技术特征：根据本专利技术的一个实施例，所述约束条件包括：所述智能飞行器每飞行1m，垂直误差和水平误差将各增加δ个专用单位，到达终点时所述垂直误差和所述水平误差均应小于θ个专用单位，且仍能够按照规划路径飞行；所述智能飞行器到达校正点即能够根据该位置的垂直误差和水平误差校进行误差校正；所述智能飞行器在所述起点的垂直误差和水平误差均为0；所述智能飞行器在垂直误差校正点进行垂直误差校正后，其垂直误差将变为0，水平误差保持不变；所述智能飞行器在水平误差校正点进行水平误差校正后，其水平误差将变为0，垂直误差保持不变；所述智能飞行器在垂直误差不大于α1个专用单位且水平误差不大于α2个专用单位时，进行垂直误差校正；所述智能飞行器在的垂直误差不大于β1个专用单位且水平误差不大于β2个专用单位时，进行水平误差校正；其中，α1＝25，α2＝15，β1＝20，β2＝25，θ＝30，δ＝0.001。根据本专利技术的一个实施例，所述构造模块利用以下公式(1)-(3)构造代价函数：f(x)＝g(x)+h(x)(3)；其中，g(x)为智能飞行器当前所处位置到树下一步飞往的节点所需的路径代价，h(x)为启发式函数；f(x)为代价函数，(xdq，ydq，zdq)为智能飞行器当前所处位置坐标，(xo，yo，zo)为智能飞行器下一步飞往的节点坐标，(xB，yB，zB)为终点。根据本专利技术的一个实施例，所述确定模块根据以下公式(4)更新边界条件：dr＝min(min(α1，β1)×1000-u，min(α2，β2)×10本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n控制所述智能飞行器从起点飞出；/n设定所述智能飞行器的约束条件；/n根据所述约束条件构造代价函数；/n更新边界条件，根据所述边界条件确定搜索范围；/n根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点；/n控制所述智能飞行器飞至所述最优节点；/n判断所述最优节点与终点的欧式距离是否小于约束距离；/n如果所述最优节点与所述终点的欧式距离小于所述约束距离，则将当前最优节点作为终点，并控制所述智能飞行器飞至所述终点；/n如果所述最优节点与所述终点的欧式距离大于或等于所述约束距离，则返回根据所述约束条件构造代价函数步骤。/n

【技术特征摘要】
1.一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
控制所述智能飞行器从起点飞出；
设定所述智能飞行器的约束条件；
根据所述约束条件构造代价函数；
更新边界条件，根据所述边界条件确定搜索范围；
根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点；
控制所述智能飞行器飞至所述最优节点；
判断所述最优节点与终点的欧式距离是否小于约束距离；
如果所述最优节点与所述终点的欧式距离小于所述约束距离，则将当前最优节点作为终点，并控制所述智能飞行器飞至所述终点；
如果所述最优节点与所述终点的欧式距离大于或等于所述约束距离，则返回根据所述约束条件构造代价函数步骤。


2.根据权利要求1所述的多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，其特征在于，所述约束条件包括：
所述智能飞行器每飞行1m，垂直误差和水平误差将各增加δ个专用单位，到达终点时所述垂直误差和所述水平误差均应小于θ个专用单位，且仍能够按照规划路径飞行；
所述智能飞行器到达校正点即能够根据该位置的垂直误差和水平误差校进行误差校正；
所述智能飞行器在所述起点的垂直误差和水平误差均为0；
所述智能飞行器在垂直误差校正点进行垂直误差校正后，其垂直误差将变为0，水平误差保持不变；
所述智能飞行器在水平误差校正点进行水平误差校正后，其水平误差将变为0，垂直误差保持不变；
所述智能飞行器在垂直误差不大于α1个专用单位且水平误差不大于α2个专用单位时，进行垂直误差校正；
所述智能飞行器在的垂直误差不大于β1个专用单位且水平误差不大于β2个专用单位时，进行水平误差校正；
其中，α1＝25，α2＝15，β1＝20，β2＝25，θ＝30，δ＝0.001。


3.根据权利要求2所述的多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，其特征在于，利用以下公式(1)-(3)构造代价函数：






f(x)＝g(x)+h(x)(3)
其中，g(x)为智能飞行器当前所处位置到树下一步飞往的节点所需的路径代价，h(x)为启发式函数；f(x)为代价函数，(xdq，ydq，zdq)为智能飞行器当前所处位置坐标，(xo，yo，zo)为智能飞行器下一步飞往的节点坐标，(xB，yB，zB)为终点。


4.根据权利要求3所述的多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，其特征在于，根据以下公式(4)更新边界条件：
dr＝min(min(α1，β1)×1000-u，min(α2，β2)×1000-v)(4)
其中，dr为所述边界条件，α1＝25，α2＝15，β1＝20，β2＝25，
所述搜索范围是以所述智能飞行器所处节点为圆心、以dr为半径所确定的一个球体，u为所述智能飞行器的垂直误差，v为所述智能飞行器在的水平误差。


5.根据权利要求1所述的多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法，其特征在于，根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点，包括：
采用A*算法根据所述搜索范围和所述代价函数寻找最优节点。


6.一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划装置，其特征在于，包括：
第一控制模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李泽朋，马元巍，顾徐波，宋怡然，
申请(专利权)人：常州微亿智造科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32