【技术实现步骤摘要】
基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置。
技术介绍
[0002]飞行器在执行复杂任务时，任务划分结果的不同，将影响着任务完成所需的总体时间和飞行器的电量消耗，飞行器的电量消耗也决定着飞行器应对新任务时的响应速度。因此，如何在满足低电量消耗和总体任务完成时间短的前提下，将复杂的多项任务划分为多个任务群是目前的一个研究方向。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法和装置，用以提供一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法，实现在满足低电量消耗和总体任务完成时间短的前提下，将复杂的多项任务划分为多个任务群。
[0004]本专利技术提供一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法，包括：获取蚁群算法的参数、多个目标任务点以及各架飞行器的电量；其中，所述蚁群算法的参数中包括最大迭代次数；所述多个目标任务点为飞行器即将执行的多个目标任务对应的任务点，每个目标任务点对应蚁群算法中的构成路径的每个节...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于飞行器电量消耗的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取蚁群算法的参数、多个目标任务点以及各架飞行器的电量；其中，所述蚁群算法的参数中包括最大迭代次数；所述多个目标任务点为飞行器即将执行的多个目标任务对应的任务点，每个目标任务点对应蚁群算法中的构成路径的每个节点；基于所述蚁群算法的参数、各架飞行器的电量以及改进后的蚁群算法，确定在最大迭代次数内的最优总体路径及其对应的任务群；其中，总体路径表示多个目标任务点及其对应的访问顺序；其中，所述改进后的蚁群算法在每一次的迭代过程中，基于各架飞行器的电量确定当前迭代中的各个总体路径对应的任务群，以及基于各架飞行器完成任务消耗的电量以及多个目标任务完成的总体时间，确定当前迭代中的最优总体路径。2.如权利要求1所述的基于飞行器电量消耗的路径规划方法，其特征在于，所述基于所述蚁群算法的参数、各架飞行器的电量以及改进后的蚁群算法，确定在最大迭代次数内的最优总体路径及其对应的任务群，包括：基于蚁群算法的参数和蚁群算法，按照单旅行商问题确定多条总体路径；基于各架飞行器的电量确定每条总体路径对应的多个任务群；每个任务群中的任务由一架飞行器执行；基于各架飞行器完成对应的任务群中的任务消耗的电量总和以及多个目标任务完成的总体时间，从多条总体路径中确定当前迭代下的最优总体路径；基于影响信息素更新的目标函数更新每条总体路径上的信息素；其中，所述影响信息素更新的目标函数基于各架飞行器完成对应的任务群中的任务消耗的电量总和以及多个目标任务完成的总体时间确定；在迭代次数小于最大迭代次数的情况下，根据更新后的信息素确定当前迭代以及历史迭代中的最优总体路径及其对应的任务群；在迭代次数等于最大迭代次数的情况下，输出当前迭代以及历史迭代中的最优总体路径及其对应的任务群。3.如权利要求2所述的基于飞行器电量消耗的路径规划方法，其特征在于，所述基于各架飞行器的电量确定每条总体路径对应的任务群，包括：基于每条总体路径中多个目标任务点的访问顺序以及第一飞行器的总电量，确定第一飞行器能够完成的目标任务点及其个数，并将第一飞行器能够完成的目标任务点确定为第一飞行器对应的第一任务群；基于每条总体路径中多个目标任务点的访问顺序以及第二飞行器的总电量，依次从多个目标任务点中除第一任务群之外的其他任务点中，确定第二飞行器能够完成的目标任务点及其个数，并将第二飞行器能够完成的目标任务点确定为第二飞行器对应的第二任务群。4.如权利要求2所述的基于飞行器电量消耗的路径规划方法，其特征在于，所述影响信息素更新的目标函数其中，max(T
s
)表示多个目标任务完成的总体时间，基于完成每条总体路径上对应的所有任务点需要的最大时长确定；E
s
表示第s架飞行器完成对应任务群中的任务所消耗的电量，U为完成每条总体路径上对应的所有任务点所调用的飞行器的数量；
基于所述影响信息素更新的目标函数确定的第k只蚂蚁在第i个目标任务点和第j个目标任务点之间的路径的信息素为：其中，ta...
【专利技术属性】
技术研发人员：张立佳，周翔，蔡榕，徐国宁，
申请(专利权)人：周翔蔡榕徐国宁，
类型：发明
国别省市：
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