【技术实现步骤摘要】
基于头脑风暴优化算法的无人机巡检路径规划方法
本申请涉及无人机巡检调度
，更具体地，涉及一种基于目标空间聚类离散头脑风暴优化算法的无人机巡检路径规划方法。
技术介绍
随着移动通讯技术和物联网技术的发展，具有近距离传输能力的传感器网络越来越被广泛应用于各种野外电力电缆监测中。电力电缆架设跨度大，分布范围较广，而且往往比较偏僻。为了获取传感器数据，往往需要工作人员到野外的各个地点进行数据采集，耗费人力物力，实时性不高。无人机技术作为一个新兴的技术，具有速度快、使用方便灵活、成本低等特点，比较适合用来对分散的传感器数据采集。在无人机巡检调度中，首先考虑无人机携带电池容量有限，需要优化无人机任务所需的飞行能耗，计算不同转弯角度、飞行速度等条件下较为精确的无人机能耗，基于能耗模型进行了无人机的路径规划。其次考虑在数据采集点较多，且距离较远的情况下，需要在限定的时间内由多台无人机协同完成传感器数据采集工作任务。但是，现有技术的带转角能耗无人机规划路径模型，遍历所有采集点的同时，每台无人机很难在满足能耗约束和总飞行时...
【技术保护点】
1.一种基于头脑风暴优化算法的无人机巡检路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n建立无人机巡检路径规划的三维环境，确定无人机个数、每个无人机的出发点和采集点；/n根据能耗约束参数建立带转角能耗的无人机巡检路径规划模型；/n根据所述无人机巡检路径规划模型，采用目标空间聚类离散头脑风暴优化算法，获取所述无人机巡检路径规划的最佳路径；/n其中，所述出发点为一个，所述采集点为多个，所述能耗约束参数包括无人机加速飞行时间、无人机匀速飞行时间、无人机减速飞行时间、路径节点间的加速飞行能耗、匀速飞行能耗、减速飞行能耗和路径中间节点处的转角能耗；/n所述无人机巡检路径规划模型采用无向图...
【技术特征摘要】
1.一种基于头脑风暴优化算法的无人机巡检路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立无人机巡检路径规划的三维环境，确定无人机个数、每个无人机的出发点和采集点；
根据能耗约束参数建立带转角能耗的无人机巡检路径规划模型；
根据所述无人机巡检路径规划模型，采用目标空间聚类离散头脑风暴优化算法，获取所述无人机巡检路径规划的最佳路径；
其中，所述出发点为一个，所述采集点为多个，所述能耗约束参数包括无人机加速飞行时间、无人机匀速飞行时间、无人机减速飞行时间、路径节点间的加速飞行能耗、匀速飞行能耗、减速飞行能耗和路径中间节点处的转角能耗；
所述无人机巡检路径规划模型采用无向图G＝(V，E)来表示，V＝{0,1,…,n}为顶点集合，其中0为无人机出发点，采集点集合C＝V\{0}，E＝{(i,j)|i,j∈V}为边的集合，所有无人机为同型号，无人机数量为K，无人机电池容量限制为Q；
所述目标空间聚类离散头脑风暴优化算法直接应用于所述无人机巡检路径规划模型，且算法采用个体空间整数编码，采用带2-OPT的分阶段贪婪法解码策略实现个体空间到解空间的转换并对扰动算子和个体更新算子进行离散化定义，得到所述无人机巡检路径规划的最佳路径。
2.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的无人机巡检路径规划方法，其特征在于，在所述无人机巡检路径规划模型中，假定路径节点i、j、l不在一条直线上，其中，ij的延长线与线段jl的夹角为无人机的飞行转角，记为θijl，无人机飞行的所述转角能耗记为EAijl，EAijl为θijl的函数，如式(1)所示：
EAijl＝fEA(θijl)(1)
假设L为无人机完整路径的航程，无人机飞行时间FT和消耗能量EN为航程L的函数，如式(2)和(3)所示：
其中，lAcc为航程L的加速飞行过程的航程，lDec为航程L的减速飞行过程的航程、lConst为航程L的匀速飞行过程的航程。
3.根据权利要求2所述的基于头脑风暴优化算法的无人机巡检路径规划方法，其特征在于，所述无人机巡检路径规划模型如式(4)-式(8)所示：
其中，cij为点i到点j的距离，xijk为决策变量，且当无人机k从节点i行驶到j时为1，否则为0；yik为决策变量，且当无人机k服务节点i时为1，否则为0；式(4)为目标函数，使所有无人机路径飞行时间之和最小；式(5)表示采集点只能由一台无人机执行任务；式(6)表示中心出发的无人机不多于K台；式(7)保证每个节点无人机到达和离开的数量平衡；式(8)为无人机的电池容量大于航程能耗...
【专利技术属性】
技术研发人员：林培斌，戚远航，黄戈文，
申请(专利权)人：广东安恒电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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