[发明专利]一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法

说明书

本发明公开了一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法，包括以下步骤：步骤一、计算可飞行路径长度区间；步骤二、构建协同矩阵M；步骤三、检验是否满足最大补偿率；步骤四、检验是否进防空圈；步骤五、构建决策矩阵D进行分组协同寻优。本发明方法灵巧，通过路径长度区间、最大补偿率、防空圈计算出每架无人机理论可飞行的路径长度，进而基于奖励函数寻优得到无人机分组协同的结果。在保证尽可能多的无人机协同的同时，又兼顾了总路径长度最短，提高了航路规划效率，方法扩展性好。

技术领域

本发明属于无人机协同航迹规划技术领域，具体涉及一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法。

背景技术

无人机因其适应性强、机动性高、隐蔽性好的特点被广泛应用于现代战场和民用领域。多无人机协同编队飞行在拓宽无人机作战范围和提高作战效能方面具有显著优势，因此逐渐成为未来无人机技术发展的重点方向。多无人机编队飞行以单无人机系统为基础，编队无人机技术不仅要具备单无人机所必需的飞行控制、通讯链路、传感器、信息融合、机身与推进系统等技术，还需要解决编队的生成与重生成问题、编队飞行的路径规划问题、碰撞规避问题、编队队形的保持控制问题、多无人机间的信息交问题、编队任务分配问题等。

多无人机协同航迹规划旨在为编队中每架无人机设计一条符合曲率约束的可飞行路径，使得无人机群同时到达指定地点，并保证无人机之间不发生碰撞。多无人机协同航迹规划考虑的主要约束有可飞性约束和安全性约束。其中可飞性约束指规划的路径能够满足各无人机的运动学约束条件，如最大曲率约束，最大挠率约束、路径曲率连续约束等。路径安全性是指无人机组内不发生碰撞，并且无人机规划的路径不与环境中的障碍物发生碰撞。其他的约束还有时间协同约束，即各无人机必须同时到达目标点完成队形重构。路径规划的目标是使得路径整体性能指标最优，包括路径长度、平滑性能和隐身性能等。目前大多数采用的路径规划技术都是从地面机器人领域借鉴而来的，求解路径规划的方法有最优控制法、人工势场法、基于图形学的算法和智能优化方法等。

在多无人机的协同航迹规划中，盲目要求全部无人机时间协同可能会导致个别无人机过度飞行，造成极大的燃油耗费。因此提前进行无人机能否协同飞行的判断，将多无人机合理地分成若干协同组，进而再进行航迹规划，这方面的研究具有极强的工程实用价值。

然而无人机分组协同判断的研究成果很少，判断准则也没有明确的定义。因此需要对多无人机分组协同的考虑因素和判断方法进行探索。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法。其方法灵巧，可以分为两个部分：首先通过路径长度区间、最大补偿率、防空圈计算出每架无人机理论可飞行的路径长度，进而基于奖励函数寻优得到无人机分组协同的结果。在保证尽可能多的无人机协同的同时，又兼顾了总路径长度最短，提高了航路规划效率，方法扩展性好。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、计算可飞行路径长度区间：

步骤101、确定n架无人机的起始位姿p_si和终止位姿p_fi，其中i＝1,2,…,n。分别为每架无人机产生LSL、RSR、LSR、RSL，共4种类型的Dubins路径；

步骤102、对每架无人机，用最小曲率半径r_min求得的路径长度作为4种类型路径的长度下限，记为并计算4种类型路径的长度上限，记为则无人机的4种类型路径的长度区间为其中j＝1表示LSL型、j＝2表示RSR型、j＝3表示LSR型、j＝4表示RSL型；

步骤二、构建协同矩阵M：

步骤201、选取协同长度：选取每架无人机的4种路径类型的长度下限作为协同的长度，则n架无人机共产生4n个协同长度L_p,p＝1,2,…,4n；