一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法技术

本发明专利技术涉及一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，包括以下步骤：S1：建立单无人机、多用户、多禁飞区的包裹收集场景模型以及单无人机飞行路径模型；S2：建立单无人机包裹收集模型、无人机

【技术实现步骤摘要】
一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法


[0001]本专利技术涉及无线通讯
，特别是涉及一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法。

技术介绍

[0002]最近十年来，无人机广泛应用于各种民用领域，包括航空摄影，物流，农业，基础设施检查等，随着技术的进一步发展，无人机的成本进一步降低，再加上无人机不受传统基础设施的限制，它们可以被用于“最后一公里”的配送、城市和农村配送和内部物流等以降低成本。在无人机的各种应用中，安全高效的飞行路径优化是一个非常关键的问题；城市中存在一些禁飞区，禁飞区中禁止无人机飞行，以避免环境威胁、国家安全敏感因素或政策因素，如高压电力设施、军事设施、机场、政府大楼等。
[0003]安全高效的无人机路径优化问题涉及无人机写成预定任务的同时，优化时间、距离、能耗或其他目标，还要考虑其它限制比如包裹重量、禁飞区、电池或燃料限制以及需要访问的节点。后面的这些问题取决于进一步的物流应用，因为它将决定所使用的无人机的种类以及需要考虑的参数或附加约束，如时间窗口、取货和送货约束以及电池或燃料限制等。
[0004]当前的相关研究一般只考虑了优化时间、距离或能耗，这不太适合于实际中的应用，因为不同的货物一般情况下具有不同的单位价值，优化目标应该增加对于货物价值的衡量以提高一次飞行任务的收益。并且，现有研究一般没有考虑无人机飞行任务区域中的禁飞区限制，这可能不适用于实际中的无人机飞行路径规划。无人机飞行路径应该尽量远离禁飞区，但这会造成飞行时间的增加，有可能导致无法在指定时间内完成飞行任务。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术的不足，本专利申请所要解决的技术问题是如何提供一种能最大化收集包裹的总价值的禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
[0007]一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，包括以下步骤：
[0008]S1：建立单无人机、多用户、多禁飞区的包裹收集场景模型以及单无人机飞行路径模型；S2：建立单无人机包裹收集模型、无人机
‑
用户通信连接模型和禁飞区模型；S3：在约束条件下，以无人机飞行路径和包裹收集策略为优化变量，构建最大化总价值的无人机路径优化问题；S4：在步骤S3中引入新的变量将问题约束重写，将复杂的优化问题转化为等价的标准凸差问题；S5：通过使用惩罚凹凸算法求解问题，获得一定飞行时间内，收集包裹总价值最大的飞行路径。
[0009]进一步的，步骤S3中的约束条件为任务时间、起点目标点、地面用户位置、最大负载、包裹收集点最小信噪比和禁飞区。
[0010]进一步的，步骤S1中建立的单无人机、多用户、多禁飞区的包裹收集场景模型，包
括一下流程；包括一个无人机，假设信号能被无人机的最小接受信噪比为θ，K个用户，用表示，其中每个用户有发送信号的设备，假设用户在T个时隙内是静止的，分别用u
k
∈R2×1表示用户k的二维坐标，N个禁飞区，用表示，用o
n
∈R2×1表示禁飞区中心的二维坐标，用R
n
表示禁飞区的半径，用h表示禁飞区的高度，其中禁飞区为高压电力设施、军事设施、机场、政府大楼。
[0011]进一步的，步骤S1中建立单个无人机飞行路径模型，包括一下流程；用表示无人机执行包裹收集任务所需要的T个时隙的集合，用 q[t]∈R2×1表示无人机在时隙t∈T的水平位置，定义D
max
为一个时隙内无人机的最大飞行距离，q[t]满足||q[t]‑
q[t
‑
1]||≤D
max
，其中t∈T\{1}，用q
start
＝q[1]表示起点位置，用q
end
＝q[T]表示终点位置，用表示无人机的飞行路径，用D(Q)表示无人机在T个时隙内总共飞行的距离，其中无人机的任务是在T个时隙内从q
start
飞往q
end
并在有N个禁飞区的情况下收集K个用户的包裹。
[0012]进一步的，步骤S2中建立单无人机包裹收集模型包括以下步骤：
[0013]A1：描述单无人机包裹收集策略；无人机的最大负载为W千克，用户k有一个重量和价值分别为w
k
千克和v
k
的包裹，假设无人机不能一次收集全部包裹，即∑
k∈K
w
k
＞＞W，用指示函数变量c
k
∈{0,1}表示用户k的包裹的收集情况，其中c
k
＝1 表示用户k的包裹被无人机收集，c
k
＝0表示用户k的包裹未被无人机收集，无人机收集的包裹的总重量∑
k∈K
c
k
w
k
≤W；
[0014]A2：计算收集包裹的总价值，用C表示无人机收集的包裹的策略，其中用V(C)表示无人机收集的包裹的总价值，即
[0015]进一步的，步骤S2中，建立无人机
‑
用户通信连接模型，包括以下流程：
[0016]B1：计算无人机与用户的物理距离d
k
[t]，用计算无人机与用户的物理距离，其中h＞0表示无人机的飞行高度；
[0017]B2：计算第t时隙无人机收到用户k信号的信噪比γ
k
[t]，用表示无人机的信道增益，其中ρ0表示距离为一米的参考信道增益，用表示第t时隙无人机收到用户k上行信号的信噪比，其中p
k
表示用户k的发送功率， N0表示噪声功率；
[0018]B3：判断无人机是否到达用户包裹收集区域，判断γ
k
[t]是否比无人机的最小接收信噪比θ大，γ
k
[t]比θ大表示飞行中的无人机可以找到用户k，无人机可以飞到用户k附近的包裹收集区域才能收集包裹，即用户k的包裹的收集情况 c
k
≤∑
t∈T
I[γ
k
≥θ]，其中k∈K，I[
·
]表示指示函数。
[0019]进一步的，步骤S2中建立建立禁飞区约束采用如下公式：
[0020][0021]其中n∈N,t∈T，o
n
为禁飞区n∈N的中心，R
n
为禁飞区的半径。
[0022]进一步的，步骤S3中构建最大化总价值的无人机路径优化问题包括计算无人机收
集到的包裹的总价值，在无人机包裹收集任务时间、无人机飞行起点和目标点、地面用户位置、无人机最大有效负载、包裹收集点无人机最小接收信噪比和禁飞区的约束下，联合优化无人机飞行路径和无人机包裹收集策略，构建最大化单次任务总价值的无人机路径优化问题P1。
[0023]进一步的，步骤S4具体包括通过大M法引入新的二进制变量代替优化问题 P1中的指示函数，将原有二进制变量和新引入的二进制变量转化为等价的连续约束，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立单无人机、多用户、多禁飞区的包裹收集场景模型以及单无人机飞行路径模型；S2：建立单无人机包裹收集模型、无人机
‑
用户通信连接模型和禁飞区模型；S3：在约束条件下，以无人机飞行路径和包裹收集策略为优化变量，构建最大化总价值的无人机路径优化问题；S4：在步骤S3中引入新的变量将问题约束重写，将复杂的优化问题转化为等价的标准凸差问题；S5：通过使用惩罚凹凸算法求解问题，获得一定飞行时间内，收集包裹总价值最大的飞行路径。2.根据权利要求1所述的一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，其特征在于，步骤S3中的约束条件为任务时间、起点目标点、地面用户位置、最大负载、包裹收集点最小信噪比和禁飞区。3.根据权利要求2所述的一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，其特征在于，步骤S1中建立的单无人机、多用户、多禁飞区的包裹收集场景模型，包括一下流程；包括一个无人机，假设信号能被无人机的最小接受信噪比为θ，K个用户，用表示，其中每个用户有发送信号的设备，假设用户在T个时隙内是静止的，分别用u
k
∈R2×1表示用户k的二维坐标，N个禁飞区，用表示，用o
n
∈R2×1表示禁飞区中心的二维坐标，用R
n
表示禁飞区的半径，用h表示禁飞区的高度，其中禁飞区为高压电力设施、军事设施、机场、政府大楼。4.根据权利要求3所述的一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，其特征在于，步骤S1中建立单个无人机飞行路径模型，包括一下流程；用表示无人机执行包裹收集任务所需要的T个时隙的集合，用q[t]∈R2×1表示无人机在时隙t∈T的水平位置，定义D
max
为一个时隙内无人机的最大飞行距离，q[t]满足||q[t]
‑
q[t
‑
1]||≤D
max
，其中t∈T\{1}，用q
start
＝q[1]表示起点位置，用q
end
＝q[T]表示终点位置，用表示无人机的飞行路径，用D(Q)表示无人机在T个时隙内总共飞行的距离，其中无人机的任务是在T个时隙内从q
start
飞往q
end
并在有N个禁飞区的情况下收集K个用户的包裹。5.根据权利要求4所述的一种禁飞区约束下的无人机包裹收集路径优化方法，其特征在于，步骤S2中建立单无人机包裹收集模型包括以下步骤：A1：描述单无人机包裹收集策略；无人机的最大负载为W千克，用户k有一个重量和价值分别为w
k
千克和v
k
的包裹，假设无人机不能一次收集全部包裹，即∑
k∈K
w
k
＞＞W，用指示函数变量c
k
∈{0,1}表示用户k的包裹的收集情况，其中c
k

【专利技术属性】
技术研发人员：方能炜，张辉，胡小林，郑屹，蒋文英，侯伯，高信波，朱林全，龙萍，温万里，贾云建，罗坤，
申请(专利权)人：重庆工业大数据创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：