一种通信链路受限下的多无人机自主协同搜索方法技术

本发明专利技术公开了一种通信链路受限下的多无人机自主协同搜索方法，该方法提出了在协同目标搜索的过程中，首先判断当前无人机编队的网络链路，建立局部通信网络，并在网络中共享彼此的位置及目标搜索信息；然后在每个局部通信网络中，建立一个多无人机协同搜索模型，该模型以通信代价和编队收益为优化函数，以运动速度、安全距离来建立约束条件；最后使用改进的麻雀搜索算法对模型求解，得到当前网络条件下的各无人机的最优搜索位置。该方法避免了多无人机之间的碰撞风险，其加入安全距离的约束，提高了搜索模型的可用性，采用新的麻雀方法对优化模型进行求解，避免陷入局部最优的问题，进一步增强了该模型在局部通信条件下协同搜索能力。索能力。索能力。

【技术实现步骤摘要】
一种通信链路受限下的多无人机自主协同搜索方法


[0001]本专利技术属于多无人机协同搜索
，具体是涉及到一种通信链路受限下的多无人机自主协同搜索方法。

技术介绍

[0002]基于无人机的目标搜索是智能交通、公共安全等应用场景中的重要问题之一，然而，单无人机由于视野范围、探测精度等因素的限制，在执行复杂任务时不具备应对突发事件的能力。相比较而言，采用多架无人机协同的方式能够提升复杂坏境下任务执行的适应能力，也是目前目标搜索研究中的主要内容。此外，考虑到多无人机的高动态性，在目标搜索过程中通常采用集中式和分布式两种模式控制无人机编队。传统的集中式在理论上可以得到全局最优解，但由于缺乏一定的灵活性和自主性，当面临关键节点损失时易造成整个系统无法正常工作。对于分布式控制模式而言，无人机之间可以智能地相互协同，通过信息交互感知彼此状态，增强系统的鲁棒性。因此，基于分布式的多无人机协同目标搜索近些年受到了广泛的关注。
[0003]多无人机协同目标搜索的关键取决于对搜索环境的感知以及搜索决策的制定。一般来说，无人机在执行搜索任务前需要了解搜索区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通信链路受限下的多无人机自主协同搜索方法，其特征在于，在协同目标搜索的过程中，首先判断当前无人机编队的网络链路，建立局部通信网络，并在该网络中共享彼此的位置及目标搜索信息；然后，在每个局部通信网络中，建立一个面向网络动态变化和运动目标轨迹未知的多无人机协同搜索模型，该模型以通信代价和编队收益为优化函数，以运动速度、安全距离来建立约束条件；最后，使用改进的麻雀搜索算法对模型求解，得到当前网络条件下的各无人机的最优搜索位置。2.如权利要求1所述的多无人机自主协同搜索方法，其特征在于，无人机编队的各局部通信网络拓扑矩阵通信网络拓扑矩阵为求和操作，A为邻接矩阵，其表达式为：A(G)＝(a
ij
)
N
×
N
,其中G为有向图，表示当前时刻各无人机之间的实时通信网络，d
max
为通信阈值，N为无人机数量，d
ij
表示第i架无人机到第j架的欧氏距离，若a
ij
＝1，则表明此时无人机i与无人机j联通，能够彼此交换信息。3.如权利要求1所述的多无人机自主协同搜索方法，其特征在于，多无人机协同搜索模型的优化函数为：maxJ＝max[λ1JP
t
‑
λ2JS
t
]其中，λ1和λ2为归一化系数，JP
t
为通信代价函数，JS
t
为机间协同收益。4.如权利要求3所述的多无人机自主协同搜索方法，其特征在于，通信代价函数为：JS
t
＝J
col
+J
cluclucluclu
其中，d
ij
为第i架无人机与第j架之间的距离，d
max
、d
min
分别为距离的上限和下限，Δd为缓冲距离，满足0＜Δd＜＜d
min
。5.如权利要求3所述的多无人机自主协同搜索方法，其特征在于，机间协同收益表达式为：其中，N

【专利技术属性】
技术研发人员：费博雯，包卫东，刘大千，朱晓敏，门通，肖振亮，张亮，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：