基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法技术

本发明专利技术提出了一种基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法，针对区域Ω的数据采集任务，假设UGV根据需要访问的路点，规划出最短行驶路径。然后派遣一定数量的能耗受限的无人机访问簇头，由于无人机需要与无人车在某一位置进行充电，即需要考虑无人机和无人车的协同路径规划。为UGV找到一条路径之后，在这条路径上分配足够数量的顶点作为UAVs‑UGV交会的充电位置。通过假设k个UAVs和UGV都从相同位置基站出发，构造了一个具有能量约束的车辆路由问题，以考虑能量限制、允许会面的时间窗口以及允许UAVs访问UGV路径顶点中的某些顶点。通过将问题表述为具有带有能量约束、时间窗口和丢弃访问的VRP问题来求解。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机导航，尤其涉及一种基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法。

技术介绍

1、在无人系统进行信息采集作业时，传统的无人机集群信息采集由于受到无人机能耗的限制，续航能力有限，导致信息采集回传时延过长。通过提供可充电的无人车（ugv）为无人机（uav）续航，无人机群可以快速在预定区域提供可靠、经济的无线通信以及更短时延内完成既定区域的信息采集任务。为了使无人车与无人机交会进行充电，无人机与无人车需协同作业，即规划无人机合理的飞行路线，在合适的位置与无人车交会充电，使得无人机信息采集的时间最小化。

2、目前路径规划算法种类繁多，大体上可分为基于图的算法、基于数学规划的算法、基于智能启发式算法。具体地，有a*算法(a* algorithm)、快速随即扩展树(rapidlyexploring random tree, rrt)、概率路标图(probabilistic roadmap, prm)、动态规划(dynamic programming)，以及遗传算法 (genetic algorithm, ga)、粒子群算法(partic本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法，其特征在于，步骤8中，反馈路径规划的优化建议包括：

3.一种基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划系统，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划系统，其特征在于，任务完成与路径优化反馈模块中，反馈路径规划的优化建议包括：

5.一种计算机设备，其特征在于，包括：

6.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被...

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划方法，其特征在于，步骤8中，反馈路径规划的优化建议包括：

3.一种基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划系统，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的无人机与无人车协同路径规划系统，其特征在于，任务完成与路径优化反馈模块中，反馈路径...

【专利技术属性】
技术研发人员：李轩冉，刘国超，张博，李明哲，姚隆鑫，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：