【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，具体为基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群。
技术介绍
1、在目前的情况下，随着技术的进步，无人机的自主性越来越强，它们获得了新的能力。然而，在无人机密度高或任务具有挑战性的情况下，随着无人机相互靠近或靠近障碍物，它们会构成新的威胁。
2、自主多无人机系统(即无人机群)的一个重要问题是路径规划。无人机群路径规划可以看作是一个涉及多个约束的优化问题，其目标是从给定的起点找到可行的最小路径基于各种优化准则和任务约束，点到给定的目的地点，这些约束包括无人机的最小飞行长度、最小飞行时间和状态约束。
3、在无人机密度高或任务具有挑战性的情况下，随着无人机相互靠近或靠近障碍物，它们会构成新的威胁，自主多无人机系统(即无人机群)的一个重要问题是路径规划。近年来，无人机群路径规划的研究受到了广泛关注，因为它可以使无人系统实现自主和智能运行，在过去的几年中，针对无人机和自主机器人提出了多种路径规划方法。基于图的算法，如voronoi图算法、a*算法、probabilistic road maps算法、基于快速探索随机树的算法，都是一些简单的路径规划方法。然而，这些算法很少考虑无人机的运动学和动力学约束，因此无法在实际应用中使用。此外，这些算法都是基于成本图，需要提前创建和存储，这使得成本图的生成非常耗时。另一种有效的路径规划方法是基于潜在场的方法。人工势场算法和干涉流体动力系统算法就是这类算法的两个典型例子。为了生成无人机的可飞路径，这种算法需要全局建立吸引场和排斥场之间的相互作用。因此，它们
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术为了解决这个问题，本专利技术提出改进的正弦余弦算法(isca)来解决这个问题。在isca中，使用基于混沌的种群初始化，以获得更好的一致性,采用非线性递减步长来平衡sca的局部和全局搜索过程,收敛因子用于更快地收敛sca。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机，基于混沌的种群初始化，采用非线性递减步长来平衡sca的局部和全局搜索过程,收敛因子用于更快地收敛sca，其对sca改进具体为：
5、基于混沌的候选解初始化，采用逻辑地图；
6、改进了位置更新机制，为了平衡搜索过程中的探索和利用，进一步修改过渡参数；
7、收敛因子，在搜索机制中引入了收敛因子cf，加快收敛速度。
8、优选的，为了丰富初始种群的多样性，使用了logistic图，公式为：
9、yj+1＝μ×yj×(1-yj)，j＝0，1，2，…
10、其中，其中yj为j th混沌变量，μ为分岔系数；如果μ∈[3.57,4]，则出现混沌状态，当μ＝4,y0∈(0,1)时，系统产生一个均匀形式的混沌信号，该信号将用于候选解的初始化。
11、优选的，实现基于logistic map的初始化的步骤如下：
12、s1、首先，设置y0∈(0,1)，并使用如下公式生成d(总体维数)混沌变量；
13、yj+1＝μ×yj×(1-yj)，j＝0，1，2，…，d
14、其中，其中yj表示jth变量
15、s2、重复步骤1，i＝1，2，…，n(总体大小)，并为每个候选解i生成初始混沌变量；
16、s3、初始化候选解如下；
17、xi，j＝xmin，j+yi，j×(xmax，j-xmin，j)，i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，d
18、其中xmax。j和xmin。j分别是jth变量的上界和下界
19、s4、最后，ith使用logistic map的候选解为：
20、
21、优选的，在sca中，基于控制参数r1，提出提出了r1的修正公式，使其从γ到0呈指数递减，公式为：
22、
23、其中t和maxiteration分别为当前迭代次数和最大迭代次数，γ是用户定义的参数。
24、优选的，在搜索机制中引入了收敛因子cf，该收敛因子cf有助于isca在平衡勘探和开采的同时快速收敛，cf定义如下：
25、
26、其中，收敛因子(cf)与迭代次数成反比，它的值越小，对应着对当前位置的依赖性越小，其值越高，则在决定新位置时更多地发挥当前位置的作用，最初，当cf较大时，搜索过程明显受当前位置的引导，在后期迭代中，当cf较小时，它的作用较小，新位置更多地依赖于全局最优解。
27、优选的，非线性递减的步长有助于很好地平衡搜索过程的探索和利用，而收敛因子有助于快速收敛；因此，在isca中使用以下提出的搜索方程，将两种技术合并，取消绝对值项，从而在求解质量、精度和收敛速度方面获得更好的无人机群路径规划性能，公式如下：
28、
29、(三)有益效果
30、与现有技术相比，本专利技术提供了基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，具备以下有益效果：本专利技术基于混沌的种群初始化，采用非线性递减步长来平衡sca的局部和全局搜索过程，提出了一种3d环境下无人机群路径规划问题的有效方法，正弦余弦算法(sca)。作为改进的一部分，使用混沌映射初始化sca的种群，并使用非线性递减的步长来平衡局部和全局搜索。此外，还增加了收敛因子，提高了原sca的收敛速度，提出的isca算法能够更精确地为无人机生成最优路径，且收敛速度快。
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1.基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，基于混沌的种群初始化，采用非线性递减步长来平衡SCA的局部和全局搜索过程，收敛因子用于更快地收敛SCA，其对SCA改进具体为：
2.根据权利要求1所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，为了丰富初始种群的多样性，使用了logistic图，公式为：
3.根据权利要求1所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，实现基于logistic map的初始化的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，在SCA中，基于控制参数r1，提出提出了r1的修正公式，使其从γ到0呈指数递减，公式为：
5.根据权利要求4所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，在搜索机制中引入了收敛因子CF，该收敛因子CF有助于iSCA在平衡勘探和开采的同时快速收敛，CF定义如下：
6.根据权利要求5所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，非线性递减的步长有助
...【技术特征摘要】
1.基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，基于混沌的种群初始化，采用非线性递减步长来平衡sca的局部和全局搜索过程，收敛因子用于更快地收敛sca，其对sca改进具体为：
2.根据权利要求1所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，为了丰富初始种群的多样性，使用了logistic图，公式为：
3.根据权利要求1所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，实现基于logistic map的初始化的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于改进正弦余弦算法的三维路径规划无人机集群，其特征在于，在sca中，基...
【专利技术属性】
技术研发人员：任雪峰，
申请(专利权)人：北京卓翼智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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