轨迹规划方法、装置及无人机集群制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种轨迹规划方法、装置及无人机集群，涉及无人机领域。通过利用交替方向乘子法对基于MPC构建的无人机集群集中式轨迹规划问题进行分解，得到第一代价函数和第二代价函数，从而在轨迹规划的过程中，基于第一代价函数和第二代价函数来求解起点到终点之间的每个轨迹点，并且在轨迹点求解的过程中会与每个邻域无人机进行数据交换以保证无人机之间的信息协同来避免碰撞。这样，可以有效解决集中式方法带来的计算复杂度高、可靠性性不足等缺点，同时结合交替方向乘子法这样的分布式优化思想进行问题分解，与邻域无人机进行数据交换来避免相互碰撞，可以更高效地生成满足要求的连续光滑轨迹。求的连续光滑轨迹。求的连续光滑轨迹。

【技术实现步骤摘要】
轨迹规划方法、装置及无人机集群


[0001]本专利技术涉及无人机领域，具体而言，涉及一种轨迹规划方法、装置及无人机集群。

技术介绍

[0002]近年来，随着人工智能、网络通信等新一代信息技术的飞速发展，受到生物集群行为启发的智能无人机集群系统备受人们的广泛关注。智能无人机集群系统指一定数量的无人机通过相互协作和信息共享，能够完成复杂任务的整体系统。相比于单一无人机系统，无人机集群系统在时效性、经济性和功能性等方面具有无可比拟的优势。无人机集群技术已成为无人机系统应用的重要发展方向，广泛地应用于搜索救援、农业植保、电力巡线和环境监测等民用领域，同时在涉及到火力打击、电子对抗和雷达诱骗等特殊任务中也扮演着重要角色。因此，发展无人机集群相关技术面向行业所需，极具迫切性，对推动社会发展，以及推动科学技术进步都具有重要的意义。
[0003]作为无人机集群在任务执行中关键组成部分，轨迹规划是感知与控制中间的桥梁，决定着无人机集群协同执行任务的效能，是实现集群自主智能化的一项瓶颈技术。无人机集群协同轨迹规划不是将多架无人机单独规划出的轨迹简单地叠加在一起，在协同轨迹规划的过程涉及众多因素，比如飞行环境的复杂多变性、无人机数量规模扩大导致问题维度的爆发增长以及无人机任务之间的冲突等等，这些因素交织在一起使该问题变得异常复杂。
[0004]而针对集群轨迹规划问题，现有研究工作大多采用集中式架构体系，并结合纯数学优化、启发式智能和生物种群进化的思路来实现无人机集群协同轨迹规划。这些集中式方法需要集群系统中存在一个中心计算单元，中心单元可获得整个系统的状态信息，并将规划结果传递给每架无人机。虽然这些集中式方法可以规划出全局最优的轨迹，但是最大的不足就是计算量大，计算时间长，严重依赖通信系统，且中心节点一旦出现故障则整个系统将会崩溃，难以直接扩展到规模较大的集群系统。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种轨迹规划方法、装置及无人机集群，以有效解决现有技术中集中式方法带来的计算复杂度高、可靠性不足等缺点，同时结合交替方向乘子法这样的分布式优化思想对基于MPC(Model Predictive Control)构建的无人机集群集中式轨迹规划问题进行问题分解，与邻域无人机进行数据交换来避免相互碰撞，可以更高效地生成满足要求的连续光滑轨迹。
[0006]本专利技术的实施例可以这样实现：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供一种轨迹规划方法，应用于无人机集群中的任意一个目标无人机，所述目标无人机对应存在至少一个需要避免碰撞的邻域无人机构成的邻域无人机集合，所述方法包括：
[0008]获取起点和终点，并初始化得到输入参数集合；
[0009]将所述起点作为当前轨迹点；
[0010]根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入；所述第一代价函数和所述第二代价函数是利用交替方向乘子法对基于MPC构建的无人机集群集中式轨迹规划问题进行分解得到的；
[0011]基于所述当前轨迹点的状态信息、所述目标平坦输入，确定所述下一轨迹点的状态信息和输出信息；
[0012]判断所述下一轨迹点是否为所述终点；
[0013]若是，则得到从所述起点至终点的K个轨迹点的状态信息和输出信息，以生成平滑的飞行轨迹；
[0014]若否，则将所述下一轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回执行所述根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入的步骤，直至所述下一轨迹点为所述终点，得到从所述起点至终点的K个轨迹点的状态信息和输出信息以生成平滑的飞行轨迹。
[0015]第二方面，本专利技术实施例还提供一种轨迹规划装置，应用于无人机集群中的任意一个目标无人机，所述目标无人机对应存在至少一个需要避免碰撞的邻域无人机构成的邻域无人机集合，所述装置包括：
[0016]数据获取模块，用于获取起点和终点，并初始化得到输入参数集合；
[0017]轨迹规划模块，用于：
[0018]将所述起点作为当前轨迹点；
[0019]根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入；所述第一代价函数和所述第二代价函数是利用交替方向乘子法对基于MPC构建的无人机集群集中式轨迹规划问题进行分解得到的；
[0020]基于所述当前轨迹点的状态信息、所述目标平坦输入，确定所述下一轨迹点的状态信息和输出信息；
[0021]判断所述下一轨迹点是否为所述终点；
[0022]若是，则得到从所述起点至终点的K个轨迹点的状态信息和输出信息，以生成平滑的飞行轨迹；
[0023]若否，则将所述下一轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回执行所述根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入的步骤，直至所述下一轨迹点为所述终点，得到从所述起点至终点的K个轨迹点的状态信息和输出信息以生成平滑的飞行轨迹。
[0024]第三方面，本专利技术实施例还提供一种无人机集群，所述无人机集群包括N个无人机，每个所述无人机用于按照上述第一方面的轨迹规划方法在预设飞行区域进行轨迹规划，以实现所述无人机集群的飞行任务。
[0025]与现有技术相比，本专利技术实施例提供了一种轨迹规划方法、装置及无人机集群，通过利用交替方向乘子法对基于MPC构建的无人机集群集中式轨迹规划问题进行分解，得到第一代价函数和第二代价函数，从而在轨迹规划的过程中，基于第一代价函数和第二代价
函数来求解起点到终点之间的每个轨迹点，并且在轨迹点求解的过程中会与每个邻域无人机进行数据交换以保证无人机之间的信息协同来避免碰撞。这样可以有效解决集中式方法带来的计算复杂度高、可靠性不足等缺点，同时结合交替方向乘子法这样的分布式优化思想进行问题分解，与邻域无人机进行数据交换来避免相互碰撞，可以更高效地生成满足要求的连续光滑轨迹。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。
[0027]图1为本专利技术实施例提供的一种轨迹规划方法的流程示意图之一。
[0028]图2为本专利技术实施例提供的一种轨迹规划方法的流程示意图之二。
[0029]图3为本专利技术实施例提供的一种轨迹规划方法的流程示意图之三。
[0030]图4为案例一的轨迹规划效果图。
[0031]图5为案例一的无人机间距离示意图。
[0032]图6为案例一的无人机与障碍物间距离的统计结果示意图。
[0033]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨迹规划方法，其特征在于，应用于无人机集群中的任意一个目标无人机，所述目标无人机对应存在至少一个需要避免碰撞的邻域无人机构成的邻域无人机集合，所述方法包括：获取起点和终点，并初始化得到输入参数集合；将所述起点作为当前轨迹点；根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入；所述第一代价函数和所述第二代价函数是利用交替方向乘子法对基于MPC构建的无人机集群集中式轨迹规划问题进行分解得到的；基于所述当前轨迹点的状态信息、所述目标平坦输入，确定所述下一轨迹点的状态信息和输出信息；判断所述下一轨迹点是否为所述终点；若是，则得到从所述起点至终点的K个轨迹点的状态信息和输出信息，以生成平滑的飞行轨迹；若否，则将所述下一轨迹点作为所述当前轨迹点，并返回执行所述根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入的步骤，直至所述下一轨迹点为所述终点，得到从所述起点至终点的K个轨迹点的状态信息和输出信息以生成平滑的飞行轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述输入参数集合、第一代价函数和第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行数据交换以确定下一轨迹点的输入参数集合和目标平坦输入的步骤，包括：基于所述输入参数集合、所述第一代价函数和所述第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行两次数据交换以确定新的输入参数集合和平坦输入离散序列；判断所述新的输入参数集合是否满足停止迭代条件；若是，则将所述新的输入参数集合作为所述下一轨迹点的输入参数集合，并从所述平坦输入离散序列中确定所述下一轨迹点的目标平坦输入；若否，则返回执行所述基于所述输入参数集合、所述第一代价函数和所述第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行两次数据交换以确定新的输入参数集合和平坦输入离散序列的步骤，直至所述新的输入参数集合满足所述停止迭代条件，得到所述下一轨迹点的输入参数集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输入参数集合包括：所述目标无人机的平坦输出离散序列、平坦输出离散序列副本和本端对偶变量、所述目标无人机对每个所述邻域无人机的期望对偶变量、以及每个所述邻域无人机对所述目标无人机的期望对偶变量和期望输出序列；所述基于所述输入参数集合、所述第一代价函数、所述第二代价函数，与每个所述邻域无人机进行两次数据交换以确定新的输入参数集合和平坦输入离散序列的步骤，包括：将所述目标无人机的本端对偶变量和平坦输出离散序列副本、每个所述邻域无人机对所述目标无人机的期望对偶变量和期望输出序列均输入所述第一代价函数，得到更新后的目标无人机的平坦输出离散序列和更新后的目标无人机的所述平坦输入离散序列；
发送所述更新后的目标无人机的平坦输出离散序列至每个所述邻域无人机，并接收每个所述邻域无人机的平坦输出离散序列；将所述本端对偶变量、更新后的目标无人机的平坦输出离散序列、所述目标无人机对每个所述邻域无人机的期望对偶变量均输入所述第二代价函数，协同计算出更新后的目标无人机的平坦输出离散序列副本和所述目标无人机对每个所述邻域无人机的期望输出序列；基于所述本端对偶变量、所述更新后的目标无人机的平坦输出离散序列和所述更新后的目标无人机的平坦输出离散序列副本，确定更新后的本端对偶变量；对于每个所述邻域无人机，基于所述目标无人机对所述邻域无人机的期望对偶变量、所述邻域无人机的平坦输出离散序列、所述目标无人机对所述邻域无人机的期望输出序列，确定更新后的目标无人机对所述邻域无人机的期望对偶变量；对于每个所述邻域无人机，将所述目标无人机对所述邻域无人机的期望输出序列和更新后的目标无人机对所述邻域无人机的期望对偶变量发送至所述邻域无人机，并接收所述邻域无人机对所述目标无人机的期望对偶变量和期望输出序列；其中，新的输入参数集合包括：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：衣鹏，张亚辉，雷金龙，洪奕光，刘大卫，王晓光，方红帏，金戈，
申请(专利权)人：中国兵器科学研究院，
类型：发明
国别省市：