[发明专利]一种无人机群动态回收方法

权利要求书

1.一种无人机群动态回收方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、在复杂环境下，无人机群获取自身的性能信息和任务信息；

步骤二、根据各无人机的性能信息和任务信息，建立无人机群动态回收的总代价函数F；

总代价函数的计算公式如下：

其中O_i是N个无人机的一个排列，Q_i为无人机i回收后等待完成的任务数量；α₁表示待完成的任务数量Q_i对代价影响的强度参数；为无人机i回收后等待完成任务的时间；α₂表示待完成的任务时间对代价影响的强度参数；L_i为无人机i当前位置到回收点的距离；α₃表示距离L_i对代价影响的强度参数；C_i为无人机i飞行中可能遇到的障碍物数量；α₄表示障碍物数量C_i对代价影响的强度参数；D_i为无人机i当前所受到的损伤；α₅表示损伤D_i对代价影响的强度参数；为无人机i剩余的飞行时间；α₆表示剩余飞行时间对代价影响的强度参数；

步骤三、利用改进的粒子群优化算法优化总代价函数F，得到无人机群的最优回收排序；

粒子群优化算法的第s个粒子的第q个位置在(t+1)代的速度和位置更新公式如下：

v_sq(t+1)＝v_sq(t)+c₁×rand()×(pbest_sq(t)-x_sq(t))+c₂×rand()×(gbest_sq(t)-x_sq(t))

x_sq(t+1)＝x_sq(t)+v_sq(t+1)

其中s＝1,2,…,n,n为粒子的数量，每一个粒子都是一个(1,2,…,N)的排列，每个排序分别对应代价函数F的一个值；

v_sq(t)表示第s个粒子的第q个位置在第t代的速度，c₁和c₂是两个常数，rand()表示[0,1]内的均匀随机数，pbest_sq(t)表示所有粒子在第t代中的最优解的第q个位置，x_sq(t)表示第s个粒子的第q个位置在第t代的位置，gbest_sq(t)表示所有粒子在第t代排名前三的最优解，从最优解中随机选择一个解对应的第q个位置；

步骤四、按照优先级排序序列挨个回收各个无人机，判断无人机群在集群动态回收过程中是否遇到冲突，如果是，进行冲突解脱处理，并按顺序飞回，否则，直接按顺序飞回；

无人机i的冲突解脱计算公式为：

其中为无人机i遇到冲突时在下一个时间步的飞行速度，w为优先方向的影响权重，为无人机i优先飞行的方向向量；为无人机i遇到冲突时下一个时间步的调整速度；

调整速度的计算公式为：

n_D为t时刻无人机探测半径R_D内的障碍物以及其它无人机的个数，表示无人机i与障碍物以及其它无人机j在t时刻的相对位置；

步骤五、部分无人机到达特定回收区域后排队盘旋等待，判断是否存在撞线回收失败的无人机，如果是，对回收失败的部分无人机进行重新排序，否则，按照排序依次回收，直至回收完成。

2.如权利要求1所述的一种无人机群动态回收方法，其特征在于，步骤一中所述的任务信息包括：每个无人机的当前所在位置，回收点位置，以及无人机探测半径范围内的障碍物坐标和其它无人机的坐标位置；

自身的性能包括：无人机在回收前的最大飞行时间、无人机下一步还需执行的任务数量以及自身是否受损。

3.如权利要求1所述的一种无人机群动态回收方法，其特征在于，所述的步骤五中重新排序的代价公式F_f如下：

O‘_i是N_f个盘旋等待的无人机的一个排列；

并重新用改进粒子群优化算法进行求解，得到的最优解为无人机群盘旋等待的最优排序。