[发明专利]基于无人机群的人群疏散方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于无人机群的人群疏散方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的人群视频，并每经过一定帧数间隔后从所述人群视频中获取一关键帧；

依据所述关键帧获取所述目标区域的人群密度；

若所述人群密度在一定时间内的波动超过预设阈值，则判断为突发事件；

依据所述人群密度和K-中心点算法对人群进行分组；

根据任务分配策略分配用于执行疏散引导的第一无人机以及用于疏散人群动态密度估计的第二无人机，设定多架所述第一无人机的位置和初始状态，以所述第一无人机的出发点为疏散目标点；

所述第一无人机运用行动更新策略，在Q价值表中选择移动方向；

所述第一无人机移动到下一个栅格，使得状态发生变化，获得环境的奖励，并对所述Q价值表进行更新；

控制多架所述第二无人机用于估计疏散人群动态密度；

所述第二无人机依据疏散人群的初始行人数量与到达出口行人数量，检查组内的行人是否全部到达出口点，若全部到达，则将当前路径序列添加到候选路径中；

奖励函数用R表示，用于描述无人机执行动作Z后环境对该动作的奖励，若无人机z引导疏散引导的人群到达目标出口点，则奖励值最大，为100；如果在疏散路径中无人机z遇到障碍或者是拥塞的路况，则奖励值最小，为-100；当表征无人机z到目标出口点的距离和拥塞程度适应度函数r0时，奖励值为1；r0时，奖励值为-1；在此，i表示导航点的数量，j表示出口的数量，d_i表示从无人机当前位置到目标点的距离，无人机z当前位置是(x_i,y_i)，目标点是(x_n,y_n)，由p_j表示在目标出口点i记录的人数，拥塞区域的阈值b_j被设置为c₀，c_j表示出口j的拥塞程度，r是一个距离函数和拥塞函数组成的构造函数，并且R由构造函数r确定，那么无人机z到目标点的距离是：

拥塞函数定义为：

c_j＝p_j/b_j

适应度函数：

r＝w₁*(d_i-d_i+1)+w₂*(c′-c_j+1)

其中w₁和w₂是正权重值，且w₁+w₂＝1；

奖励函数设置如下：

2.根据权利要求1所述的基于无人机群的人群疏散方法，其特征在于，所述依据所述关键帧获取所述目标区域的人群密度，包括：

对所述关键帧进行双线性插值预处理；

采用人群动态估计网络模型对所述关键帧进行预测分析，生成人群动态密度分布图，从而获取所述目标区域的人群密度。

3.根据权利要求1所述的基于无人机群的人群疏散方法，其特征在于，还包括：

若两架所述第一无人机即将发生碰撞，根据优先级采用避让策略进行避让操作。

4.一种地面站控制装置，其特征在于，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1至3任一项所述的基于无人机群的人群疏散方法。

5.一种人群疏散系统，其特征在于，包括无人机平台、终端和如权利要求4所述的地面站控制装置，所述无人机平台包括飞行控制模块、摄像机模块和扩音模块，所述地面站控制装置与所述飞行控制模块、所述摄像机模块和所述扩音模块通信连接。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至3任一项所述的基于无人机群的人群疏散方法。