面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统，涉及无人机技术领域。本发明专利技术的一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统，通过获取交通非现场执法任务数据；基于交通非现场执法任务数据生成无人机飞行任务池；基于预设的任务优化模型和求解算法对无人机飞行任务池中的任务进行处理，生成每架无人机的飞行任务序列；基于飞行任务序列生成飞行指令，将所述飞行指令下发。该方法将无人机的执法过程融入到整个交通非现场执法管理过程中形成完整的任务闭环，对无人机的执法进行系统性的管理，提升执法效率。法效率。法效率。

【技术实现步骤摘要】
面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统


[0001]本专利技术涉及无人机
，具体涉及一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统。

技术介绍

[0002]城市道路监管存在诸多实际的困难，例如：由于覆盖不足以及角度的限制，难以通过固定的监控摄像头捕捉事故违法细节；道路拥堵等通行能力限制导致执法取证难以快速进行；违法识别设备难以覆盖整个交通网络，存在盲区等。为解决上述问题，无人机逐步融入到交通非现场执法的过程中，无人机作为一种新型的交通非现场执法平台，能够在极短的时间内快速抵达辖区道路，对道路交通情况进行实时监控和对违法行为进行抓拍，同时利用无人机自身的优势对路网上的盲区进行全面覆盖，以高空视角对违法行为进行全方位的抓拍。
[0003]然而，现有的无人机在交通非现场执法上的应用还停留在现场手动摇控的阶段，没有融入到整个交通非现场执法管理过程中，具体过程较为繁琐，导致整个执法效率较低，即现有的无人机在交通非现场执法上的应用没有系统性的管理，导致整个执法效率较低。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统，解决了现有的无人机在交通非现场执法上的应用没有系统性的管理这一技术问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法，所述方法包括：
[0009]获取交通非现场执法任务数据；
[0010]基于交通非现场执法任务数据生成无人机飞行任务池；
[0011]基于预设的任务优化模型和求解算法对无人机飞行任务池中的任务进行处理，生成每架无人机的飞行任务序列；
[0012]基于飞行任务序列生成飞行指令，将所述飞行指令下发。
[0013]优选的，所述预设的任务优化模型，包括：目标函数和约束条件；
[0014]所述目标函数采用公式(1)表示：
[0015][0016]所述约束条件采用公式(2)至(7)表示：
[0017][0018][0019][0020][0021][0022]X
ijk
∈{0，1}
ꢀꢀ
(7)
[0023]其中：公式(2)表示要求每架无人机的飞行时长不可大于其安全飞行时间；公式(3)表示每个任务点仅需被观测一次；公式(4)表示所有无人机的起降位置为某个中心点的位置；公式(5)表示路径网络流守恒约束；公式(6)表示消除子路径；公式(7)表示决策变量取值约束；
[0024]V表示任务点集合V＝{0,1,2,...,n}，n＝|V|；u
i
表示访问节点i在路径中的顺序；E表示任务点间道路集合E＝{(i,j)|i≠j,ij∈V}；q
i
表示任务点i需要被观测的时间，i∈V；C表示中心点的集合；d
ij
表示从任务点i到任务点j的距离，i,j∈V；K表示无人机k的集合K＝{1,2,3,...,m}，m＝|K|；q0表示中心点被观测时间恒为0；v
k
表示第k个无人机的平均飞行速度，k∈K；T
k
表示第k个无人机的最大飞行时间，k∈K；T表示所有无人机的总用时；x
ijk
表示0,1变量，当无人机k从节点V
i
到达节点V
j
时，x
ijk
＝1,i,j∈V,k∈K。
[0025]优选的，所述交通非现场执法任务数据包括：任务数据信息、交通路网历史事故发生数据、无人机数据信息和路段数据信息。
[0026]优选的，所述基于交通非现场执法任务数据生成无人机飞行任务池，包括：
[0027]基于交通非现场执法任务数据获取交通路网历史易发生事故点，根据交通路网历史易发生事故点生成任务点，并将所述任务点放入无人机飞行任务池中。
[0028]优选的，所述方法在将所述飞行指令下发之后，还包括：接收无人机执行任务过程信息，生成违法处置报告。
[0029]优选的，所述接收无人机执行任务过程信息，生成违法处置报告，包括：
[0030]接收无人机执行任务过程信息，无人机执行任务过程信息中包括违法画面时，判断违法画面中车牌信息、交通信号及标线是否清晰、完整，若是，则通过图像分析技术识别画面中的违法信息；通过违法信息获取到对应公安部公开的违法代码，所述违法信息和违法代码形成违法数据，将违法数据叠加到违法画面上，形成违法依据；基于所述违法依据和所述违法数据生成违法处置报告。
[0031]优选的，所述方法在接收无人机执行任务过程信息之前，还包括：
[0032]无人机携带摄像头在任务点悬停并进行拍摄任务，在拍摄的过程中，飞手警员实时查看无人机的拍摄内容，当发现违法车辆时，点击抓拍按钮，系统自动截取点击动作前后3秒时间范围内无人机摄像头对违法车辆进行拍摄的内容，并且抽取这3秒内60帧的图片保存并上传。
[0033]优选的，所述方法还包括：并对所述任务执行信息进行处理，得到统计数据。
[0034]优选的，所述飞行指令包括任务编号、执飞无人机编号、任务点访问顺序、任务点经度、任务点纬度、任务类型和任务开始时间。
[0035]第二方面，本专利技术提供一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划系统，包括：
[0036]数据获取模块，用于获取交通非现场执法任务数据；
[0037]任务池生成模块，用于基于交通非现场执法任务数据生成无人机飞行任务池；
[0038]任务序列生成模块，用于基于预设的任务优化模型和求解算法对无人机飞行任务池中的任务进行处理，生成每架无人机的飞行任务序列；
[0039]指令生成模块，用于基于飞行任务序列生成飞行指令，将所述飞行指令下发。
[0040](三)有益效果
[0041]本专利技术提供了一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：
[0042]本专利技术的一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法和系统，通过获取交通非现场执法任务数据；基于交通非现场执法任务数据生成无人机飞行任务池；基于预设的任务优化模型和求解算法对无人机飞行任务池中的任务进行处理，生成每架无人机的飞行任务序列；基于飞行任务序列生成飞行指令，将所述飞行指令下发。该方法将无人机的执法过程融入到整个交通非现场执法管理过程中形成完整的任务闭环，对无人机的执法进行系统性的管理，提升执法效率。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取交通非现场执法任务数据；基于交通非现场执法任务数据生成无人机飞行任务池；基于预设的任务优化模型和求解算法对无人机飞行任务池中的任务进行处理，生成每架无人机的飞行任务序列；基于飞行任务序列生成飞行指令，将所述飞行指令下发。2.如权利要求1所述的面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法，其特征在于，所述预设的任务优化模型，包括：目标函数和约束条件；所述目标函数采用公式(1)表示：所述约束条件采用公式(2)至(7)表示：所述约束条件采用公式(2)至(7)表示：所述约束条件采用公式(2)至(7)表示：所述约束条件采用公式(2)至(7)表示：所述约束条件采用公式(2)至(7)表示：x
ijk
∈{0,1}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中：公式(2)表示要求每架无人机的飞行时长不可大于其安全飞行时间；公式(3)表示每个任务点仅需被观测一次；公式(4)表示所有无人机的起降位置为某个中心点的位置；公式(5)表示路径网络流守恒约束；公式(6)表示消除子路径；公式(7)表示决策变量取值约束；V表示任务点集合V＝{0,1,2,...,n}，n＝|V|；u
i
表示访问节点i在路径中的顺序；E表示任务点间道路集合E＝{(i,j)|i≠j,ij∈V}；q
i
表示任务点i需要被观测的时间，i∈V；C表示中心点的集合；d
ij
表示从任务点i到任务点j的距离，i,j∈V；K表示无人机k的集合K＝{1,2,3,...,m}，m＝|K|；q0表示中心点被观测时间恒为0；v
k
表示第k个无人机的平均飞行速度，k∈K；T
k
表示第k个无人机的最大飞行时间，k∈K；T表示所有无人机的总用时；x
ijk
表示0,1变量，当无人机k从节点V
i
到达节点V
j
时，x
ijk
＝1,i,j∈V,k∈K。3.如权利要求1所述的面向交通非现场执法的多无人机联合任务规划方法，其特征在于，所述交通非现场执法任务数据包括：任务数据信息、交通路网历史事故发生数据、无人机数据信息和路...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗贺，盛海龙，李晓多，周金龙，金玉宝，谷皓轩，段丽仙，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：