【技术实现步骤摘要】
一种基于正态分布概率图的警务多无人机目标搜索方法
[0001]本专利技术涉及目标搜索
，特别是涉及一种基于正态分布概率图的警务多无人机目标搜索方法。
技术介绍
[0002]随着科技的快速发展，出现了许多科技产品，譬如无人机，它不仅可以用到救援和拍摄上，还可以运用到警务安防上，因为警务安防用无人机上设有安装有摄像头，进而警务人员可以通过摄像头进行警务防范和目标搜索追踪，进而方便监测可疑人员和抓捕犯罪嫌疑人。
[0003]目前多无人机进行目标搜索时，基于目标存在概率值随机分布的概率图。然而，这种搜索方法，存在随机性和盲目性，尤其是在确定目标可疑位置的情况下，如果仍按照随机分布概率的概率图进行目标搜索，会出现搜索效率低，有时甚至无法搜索到目标的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提出一种基于正态分布概率图的警务多无人机目标搜索方法，将概率图更新为以目标可疑位置为中心的三维正态分布，并结合粒子群算法进行警务多无人机目标搜索，有效提高了警务多无人机目标搜索效率。
[0005]本专...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于正态分布概率图的警务多无人机目标搜索方法，其特征在于，所述多无人机包括一个主无人机和若干个从无人机，所述方法应用于主无人机，所述方法包括：网格化规定区域，并根据包括预定义重点搜索位置的先验信息为各个网格分配概率，得到初始概率图；接收各个从无人机到达当前位置时的信息；所述信息至少包括无人机是否发现目标；基于所述信息更新初始概率图，得到概率图；基于所述概率图和粒子群算法控制各个从无人机进行目标搜索；当接收到目标可疑位置时，将所述概率图按照正态概率分布赋值，将目标可疑位置所在网格设置为正态分布的中心，得到正态分布概率图；基于所述正态分布概率图，按照粒子群算法控制各个从无人机进行目标搜索。2.根据权利要求1所述的基于正态分布概率图的警务多无人机目标搜索方法，其特征在于，所述信息至少包括：空间坐标及航向角。3.根据权利要求1所述的警务多无人机自适应变尺度动态目标搜索方法，其特征在于，将所述概率图按照正态概率分布赋值，包括：按照正态分布联合概率密度公式依次计算各个网格的概率值；其中，正态分布联合概率密度公式如下：其中，x和y分别为网格的横坐标和纵坐标，μ
x
和μ
y
为目标可疑位置的网格坐标(x,y)，σ
x
和σ
y
取2；计算所有网格的概率值之和P
t
；通过P
k
(i,j)＝P
*k
(i,j)/P
t
对各个网格的概率值进行归一化处理，将P
k
(i,j)赋值给网格(i,j)。4.根据权利要求1所述的基于正态分布概率图的警务多无人机目标搜索方法，其特征在于，将所述概率图按照正态概率分布赋值，包括：将二维空间坐标以围绕中心位置分为5层，中心位置为第一层，围绕中心位置的网格为第二层，围绕第二层的网格为第三层，围绕第三层网格的第四层，其余网格为第五层；根据正态分布概率公式对各层进行赋值：其中，x为层数，μ取目标可疑位置所在网格的横坐标值，σ取1；第一层的概率值P1＝P(5)；第二层的概率值P2＝(P(4)+P(6))/n2，n2为围绕中心位置的网格数；第三层的概率值P3＝(P(3)+P(7))/n3，n3为围绕第二层的网格数；第四层的概率值P4＝(P(2)+P(8))/n4，n4为围绕第三层网格的网格数；第四层的概率值P5＝P(1)+P(9)；按照每层的概率值对每层包含的网格进行赋值，得到各个网格的概率值；计算所有网格的概率值之和P
t
；通过P
k
(i,j)＝P
*k
(i,j)/P
t
对各个网格的概率值进行归一化处理，将P
k
(i,j)赋值给网
格(i,j)。5.根据权利要求1所述的警务多无人机自适应变尺度动态目标搜索方法，其特征在于，将所述概率图按照正态概率分布赋值，包括：将二维空间坐标以围绕中心位置分为5层，中心位置为第一层，围绕中心位置的网格为第二...
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