本發(fā)明涉及無人機路徑規(guī)劃，具體涉及一種基于智能算法的無人機集群管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著無人機技術(shù)的迅猛發(fā)展，無人機集群協(xié)同作業(yè)在多個領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。有效的路徑規(guī)劃與任務(wù)分配對于提高無人機集群的執(zhí)行效率和安全性至關(guān)重要。目前現(xiàn)有的算法大多局限于單無人機路徑規(guī)劃，或者在簡單環(huán)境下表現(xiàn)良好，但在復(fù)雜環(huán)境下效率低下、易出現(xiàn)碰撞等問題。并且傳統(tǒng)的方式是將路徑規(guī)劃和任務(wù)分配分別求解計算，且路徑規(guī)劃與任務(wù)分配的有效性受到多種因素的影響，如任務(wù)優(yōu)先級、路徑長度及無人機的動態(tài)特性。因此，現(xiàn)有的無人機集群路徑規(guī)劃方法存在著未考慮任務(wù)分配和路徑優(yōu)化的耦合關(guān)系，無法滿足實際工程的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于智能算法的無人機集群管理系統(tǒng)及方法，所采用的技術(shù)方案具體如下：

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于智能算法的無人機集群管理方法，包括：

3、獲取無人機集群中每個無人機的運行數(shù)據(jù)以及每個飛行任務(wù)在各個維度的屬性數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)無人機集群中每個無人機的運行數(shù)據(jù)中負載的分布情況以及時間維度的屬性數(shù)據(jù)，結(jié)合無人機飛行路徑，構(gòu)建約束條件和路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；

5、根據(jù)網(wǎng)格地圖構(gòu)建路徑節(jié)點圖，根據(jù)tent混沌映射和蟻群算法更新信息素，結(jié)合所述路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，得到無人機集群的最優(yōu)路徑規(guī)劃方案。

6、優(yōu)選地，所述無人機的運行數(shù)據(jù)包括無人機的最大負載數(shù)據(jù)和最大續(xù)航距離；所述飛行任務(wù)在各個維度的屬性數(shù)據(jù)包括飛行任務(wù)的優(yōu)先級、需求物資重量、飛行任務(wù)的起始時間和終止時間以及不同飛行任務(wù)之間的飛行距離。

7、優(yōu)選地，所述約束條件具體包括：

8、無人機對應(yīng)執(zhí)行的飛行任務(wù)的需求物資重量不大于每個無人機的最大負載數(shù)據(jù)；無人機執(zhí)行的任務(wù)時間在對應(yīng)飛行任務(wù)的起始時間和終止時間之間；無人機執(zhí)行的飛行任務(wù)具備連續(xù)性；無人機的飛行總距離不大于最大續(xù)航距離。

9、優(yōu)選地，所述路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)具體包括：

10、

11、其中，f表示路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，λ1、λ2和λ3均表示預(yù)設(shè)的調(diào)節(jié)系數(shù)，n表示無人機的總數(shù)量，m表示無人機的飛行任務(wù)的總數(shù)量，i表示第i個無人機，j表示第j個飛行任務(wù)，k表示第k個飛行任務(wù)；

12、djk表示無人機的第j個飛行任務(wù)和第k個飛行任務(wù)之間的飛行距離，pj表示第j個飛行任務(wù)的優(yōu)先級，xij表示第i個無人機和第j個飛行任務(wù)之間的第一決策變量，xij∈{0,1}，yijk表示第i個無人機和第j個飛行任務(wù)以及第k個飛行任務(wù)之間的第二決策變量，yijk∈{0,1}；ci表示第i個無人機的最大負載數(shù)據(jù)，lj表示第j個飛行任務(wù)的需求物資重量。

13、優(yōu)選地，所述根據(jù)網(wǎng)格地圖構(gòu)建路徑節(jié)點圖，具體包括：

14、基于無人機集群的工作環(huán)境構(gòu)建網(wǎng)格地圖，所述網(wǎng)格地圖中障礙物的元素值為1，任務(wù)目標(biāo)的元素值為2，自由網(wǎng)格的元素值為0；

15、根據(jù)網(wǎng)格地圖中每個網(wǎng)格的網(wǎng)格號與網(wǎng)格的橫坐標(biāo)比例尺、縱坐標(biāo)比例尺，得到網(wǎng)格地圖中每個網(wǎng)格的標(biāo)簽；

16、在網(wǎng)格地圖中四個相鄰網(wǎng)格組成的正方形為基本單元，若基本單元中只有一個網(wǎng)格標(biāo)記為障礙物，則將該正方形對應(yīng)的基本單元的中心點作為關(guān)鍵特征點，將關(guān)鍵特征點作為路徑規(guī)劃的節(jié)點，構(gòu)建路徑節(jié)點圖。

17、優(yōu)選地，所述根據(jù)網(wǎng)格地圖中每個網(wǎng)格的網(wǎng)格號與網(wǎng)格的橫坐標(biāo)比例尺、縱坐標(biāo)比例尺，得到網(wǎng)格地圖中每個網(wǎng)格的標(biāo)簽，具體包括：

18、

19、其中，xv和yv分別表示網(wǎng)格號為v的網(wǎng)格對應(yīng)的標(biāo)簽，mod為剩余運算符號，nx表示網(wǎng)格的橫坐標(biāo)比例尺，ny表示網(wǎng)格的縱坐標(biāo)比例尺，cell為向上舍入函數(shù)，v為網(wǎng)格號。

20、優(yōu)選地，所述tent混沌映射的公式具體為：

21、

22、其中，x(t+1)表示t+1時刻的混沌序列值，x(t)表示t時刻的混沌序列值，x(t)∈(0,1)，t表示t時刻。

23、優(yōu)選地，所述根據(jù)tent混沌映射和蟻群算法更新信息素，具體包括：

24、

25、τij(t+n)＝(1-ρ)·τij(t)+δτij(t)

26、

27、其中，τij(t)為t時刻節(jié)點i與節(jié)點j之間的信息素濃度；ρ為信息揮發(fā)因子；α為信息啟發(fā)因子；β為期望啟發(fā)式因子；h(dij,cost(ui,tj))為無人機編隊任務(wù)分配和路徑規(guī)劃的綜合代價；,cost(ui,tj)為蟻群根據(jù)任務(wù)執(zhí)行難易程度選擇任務(wù)i的代價，ui表示第i個無人機，tj表示第j個飛行任務(wù)；dij表示無人機的第i個無人機和第j個飛行任務(wù)之間的距離，nml表示螞蟻m在節(jié)點l的鄰域節(jié)點集合，δτijm(t)表示螞蟻m對邊(i，j)信息素的局部增加量，δτij(t)表示所有螞蟻對邊(i，j)信息素的總增加量，pijm表示螞蟻m從節(jié)點i移動到節(jié)點j的選擇概率，τij(t+n)表示t+n時刻節(jié)點i與節(jié)點j之間的信息素濃度。

28、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于智能算法的無人機集群管理系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)一種基于智能算法的無人機集群管理方法的步驟。

29、本發(fā)明實施例至少具有如下有益效果：

30、1、提高任務(wù)執(zhí)行效率：通過設(shè)定聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，能夠綜合考慮任務(wù)分配效率、路徑長度和任務(wù)優(yōu)先級，最大化整體執(zhí)行效率，確保無人機能夠快速、高效地完成分配的任務(wù)。

31、2、保障路徑安全性：改進的路徑規(guī)劃方法確保生成的路徑之間沒有交叉現(xiàn)象，有效避免無人機之間的碰撞，降低了操作風(fēng)險，提高了飛行安全性。

32、3、實現(xiàn)負載均衡：在任務(wù)分配過程中，努力保持各無人機之間的負載均衡，使得每架無人機都能適度參與任務(wù)，防止部分無人機過載而其他無人機閑置的情況，提高整體作業(yè)效率。

33、4、提高路徑選擇多樣性：改進的蟻群算法通過不均勻的信息素分布和雙向并行路徑搜索，增加了路徑選擇的靈活性和多樣性，從而降低了死鎖和路徑選擇困境的發(fā)生概率。

34、5、經(jīng)濟效益：通過提升無人機集群的整體作業(yè)效率和安全性，能夠降低運營成本，提高生產(chǎn)效率，從而帶來顯著的經(jīng)濟效益。

技術(shù)特征：

1.一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述無人機的運行數(shù)據(jù)包括無人機的最大負載數(shù)據(jù)和最大續(xù)航距離；所述飛行任務(wù)在各個維度的屬性數(shù)據(jù)包括飛行任務(wù)的優(yōu)先級、需求物資重量、飛行任務(wù)的起始時間和終止時間以及不同飛行任務(wù)之間的飛行距離。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述約束條件具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述根據(jù)網(wǎng)格地圖構(gòu)建路徑節(jié)點圖，具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述根據(jù)網(wǎng)格地圖中每個網(wǎng)格的網(wǎng)格號與網(wǎng)格的橫坐標(biāo)比例尺、縱坐標(biāo)比例尺，得到網(wǎng)格地圖中每個網(wǎng)格的標(biāo)簽，具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述tent混沌映射的公式具體為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法，其特征在于，所述根據(jù)tent混沌映射和蟻群算法更新信息素，具體包括：

9.一種基于智能算法的無人機集群管理系統(tǒng)，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項所述的一種基于智能算法的無人機集群管理方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及無人機路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能算法的無人機集群管理系統(tǒng)及方法，包括：獲取每個無人機的運行數(shù)據(jù)以及每個飛行任務(wù)在各個維度的屬性數(shù)據(jù)；根據(jù)每個無人機的運行數(shù)據(jù)中負載的分布情況以及時間維度的屬性數(shù)據(jù)，結(jié)合無人機飛行路徑，構(gòu)建約束條件和路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)網(wǎng)格地圖構(gòu)建路徑節(jié)點圖，根據(jù)Tent混沌映射和蟻群算法更新信息素，結(jié)合所述路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，得到無人機集群的最優(yōu)路徑規(guī)劃方案。本發(fā)明通過任務(wù)分配與路徑規(guī)劃的聯(lián)合優(yōu)化，提升了無人機集群的協(xié)同效能。結(jié)合智能算法，在考慮障礙物、飛行區(qū)域限制和任務(wù)優(yōu)先級的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)實時動態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃，確保無人機在復(fù)雜環(huán)境中的高效、安全飛行。

技術(shù)研發(fā)人員：丁寧寧,姜遠,吳弘飛,魏鵬,鄧成龍,潘海靜,陳浩天
受保護的技術(shù)使用者：中國電建集團華東勘測設(shè)計研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8