[发明专利]基于多分辨率态势建图的改进标签实时航路重规划方法

说明书

本发明属于无人机系统技术领域，公开了一种基于多分辨率态势建图的改进标签实时航路重规划方法，通过分析无人机(或其他机器人)任务区域的态势分布特征和强弱对抗程度，以若干临界距离为依据将全局态势进行多分辨率划分为高分辨率态势建图及低分辨率态势建图。该态势建图方法在低功耗嵌入式计算平台下统计平均运算时间约305毫秒。在建图的基础上，提出一种改进标签设置法用于在线生成油耗、航时等多约束下的最低探测/毁伤风险航路。在低功耗嵌入式计算平台下统计平均运算时间约25毫秒，表明该发明具备在计算资源受限的航电系统中很好的应用前景。

技术领域

本发明面向无人机系统技术领域，亦可适用于其他机器人领域。具体采用多分辨率小波压缩进行全局态势图的在线建图，并通过改进标签设置法进行在线的航路实时重规划，该方法可在无人机机载系统低计算资源和低存储资源条件下实现自主地、实时地生成具有低风险、低油耗等性能的飞行航路。

背景技术

无人机(或机器人)自主能力的提升是智能机器人领域不断追求的目标。目前，广泛使用的无人机系统大多通过地面站操作员或地面站计算机系统来制定其飞行航路，再上传至飞机进行执行。近期，自主系统支撑技术的发展使得无人系统具备了基本的自主避障、自动规划能力。但是，技术水平仍需不断提升，需要系统能够自主利用机载传感器信息、机载计算单元来自动生成飞行航路，提升动态环境下任务响应能力。高自主的无人机系统能够利用所有机载可用信息，自主规划飞行航路，提高环境响应能力同时降低地面站操作员负担。系统应在特定的时间窗内规避障碍或威胁，到达指定的目标位置执行任务。

飞行航路规划作为自主无人机飞行管理系统的基本能力，既是无人机系统的基础能力，其性能高低又是衡量无人机系统自主水平的重要标准。高水平的无人机航路规划技术需要飞机能够根据全局态势和飞机感知的周遭态势作出在线实时的航路规划。航路既需要考虑全局的任务目标，又要考虑局部的避开障碍和规避威胁能力，从而最大限度地降低被威胁/目标探测概率或杀伤概率的同时，仍能引导飞机趋向于最终目标。与此同时，机载航电系统分配给自主系统组件的计算资源和存储资源是有限的，如何在计算性能约束条件下实时高效地动态生成航路，是制约系统可用性的关键。全局态势的大范围和局部态势的高精度都会对存储和计算带来不可回避的负担，需要解决两者之间的矛盾，这也是该领域亟待解决的关键技术。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于：在无人机机载系统低计算资源和低存储资源条件下，能够自主地、实时地生成具有低风险、低油耗等性能的飞行航路。

针对现有技术存在的问题，本发明内容主要包括两个部分：

一是采用多分辨率压缩进行态势建图：通过分析无人机(或其他机器人)任务区域的态势分布特征和强弱对抗程度，以若干临界距离为依据将全局态势进行多分辨率划分，更靠近飞机的区域进行高分辨率态势建图，飞机能够进行更精细的飞行控制；更远离飞机的区域进行低分辨率态势建图，飞机能够进行更粗略的方向引导。这种态势建图方法既能够确保后续航路规划的全局特性，克服了经典滚动时域控制思想无法满足收敛性的缺点，又能够确保飞机能够进行精确的避障和规避飞行控制。该态势建图方法能够满足机载实时性应用要求，在低功耗嵌入式计算平台下统计平均运算时间约305毫秒。

二是多约束最低风险航路优化：在第一部分多分辨率态势栅格化建图的基础上，提出一种改进标签设置法用于在线生成油耗、航时等多约束下的最低探测/毁伤风险航路，方法回避了无法变分法求解规划问题解析解的缺点，通过离散优化途径来优化飞行航路。在对手部署多部雷达情况下，采用离散优化方法得到满足油耗、航时等多种约束的最低风险航路。我们在多分辨率态势建图基础上，将带多约束的最低风险航路优化问题描述为权值约束最短路径问题，并提出了改进标签设置法，该算法通过一系列标准算例集测试，在低功耗嵌入式计算平台下统计平均运算时间约25毫秒，表明改进标签设置法具备在计算资源受限的航电系统中很好的应用前景。

附图说明

图1为快速提升小波分解示意图；