[发明专利]多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法

说明书

本发明公开一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，包括如下步骤：步骤1：用传统的匈牙利算法来完成任务分配的优化；步骤2：安全轨迹规划，首先通过定义两架无人机的防撞危险关系和无人机航迹上的危险区段，提出无人机防撞危险区边界点的方法；之后结合最小分离距离法提出基于贪心思想的集群防撞方法来实现无人机的速度分配。本发明方法解决了飞行器跟踪轨迹复杂性的问题，优化了飞行器的任务分配，将飞行器集群执行任务所耗能量降到最低。

技术领域

本发明涉及一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，尤其涉及一种无人机集群同时到达多目标点的时空四维轨迹设计方法。该设计方法主要分任务分配优化和安全轨迹规划两步。任务分配的优化使得无人机群能以最小能量消耗同时到达目标点，安全轨迹的规划确保无人飞行器在飞行中互不相撞，设计方法可应用于无人机，导弹等任意无人飞行器。本发明属于航迹规划领域。

背景技术

随着信息化时代的发展，集群轨迹任务规划在多个方面有着广泛的应用，多飞行器协同飞行任务技术也日渐成熟。飞行器集群飞行任务之一是同时到达多目标点。具体任务可能是多发导弹同时摧毁目标，或多架无人机同时到达战场指定位置进行侦察、攻击等。

目前已有许多算法可求解多无人机目标分配的规划方案，如带有系统进化策略的蚁群算法、分解式规划算法、扩展Voronoi图等。使飞行器同时到达目标点的算法大多是等长轨迹规划法及其衍生算法，即在飞行器的力学特性约束下，将产生的路径进行平滑处理，并假设集群飞行器都以相同的速度匀速飞行，并基于将飞行轨迹看成可伸展的弹簧连接起始点与目标点的链条的思想，规划设计出等长路径，由此满足同时到达的约束和路径的动态优化，衍生算法包括平滑算法与路径缩短算法。然而实际情况中，各飞行器起始点到目标点的距离一般不同，按照等长飞行轨迹的规划方法，设计出的飞行轨迹将是曲线，这增加了飞行器跟踪轨迹的复杂性，限制了飞行器执行任务的时间，更使得飞行器的能量消耗增加。

发明内容

本发明针对现有的无人机多目标任务轨迹规划存在的难点和不足，提出了一种多目标点同时到达约束下的集群四维轨迹规划设计方法，以解决飞行器跟踪轨迹复杂性的问题，优化飞行器的任务分配，将飞行器集群执行任务所耗能量降到最低。该设计方法从全局轨迹规划角度出发，用匈牙利算法完成飞行轨迹任务分配的优化，用最小分离距离法完成了防撞算法的理论推导与实现，最终给出不同无人机在不同时刻下的三维期望航路点。

本发明设计方法是基于以下几点假设完成的：

1、所有无人机从各自起始点位置飞向目标点位置的飞行轨迹是直线。

2、每组目标点群的目标点数和无人机数量一致。

3、所有目标点的位置都是固定的，其位置坐标不随时间变化而变化。

4、无人机在不同段航迹的速度大小是突变的，即不考虑无人机变速的过渡时间。

5、将无人机看作质点模型。

本发明方法具体步骤如下：

步骤1：任务分配优化

在无人机同时到达多目标点的任务中，为各无人机分配不同的飞行任务目标是首要步骤。为使所有无人机能量消耗尽可能的少，执行任务的总代价尽可能的低，我们需将无人机飞行轨迹长度总和尽可能最小。这个问题类似于运筹学领域中的指派问题，其本质上可抽象为给定二分图的最小匹配问题。并且由之前的假设可知，此问题是一个目标平衡分配问题，因此我们用传统的匈牙利算法来完成任务分配的优化；具体如下：

S11、将无人机出发点和目标点的距离关系矩阵进行行规约和列规约的线性变换；

S12、找出变换后的距离矩阵的独立0元素，统计独立0元素的个数；

S13、划最少的线覆盖所有的独立0元素；