[发明专利]基于原鸽群动态群组学习的无人机集群动态航路规划方法

权利要求书

1.一种基于原鸽群动态群组学习的无人机集群动态航路规划方法，其特征在于：该方法实现步骤如下：

步骤一：搭建无人机集群典型作战场景

步骤二：搭建单无人机运动学模型

步骤三：搭建威胁区域约束模型

对山峰的威胁程度进行建模时，将山峰看作圆台形状，则山峰的威胁代价可以表示为：

其中，表示第n架无人机在第d个航路点受到山峰威胁的代价函数，k_m表示系数，符号||·||表示对向量取2范数，Δp1表示在2维平面上第n架无人机第d个航路点和山峰中心坐标间的距离，p_m_x表示山峰中心x方向的位置，p_m_y表示山峰中心y方向的位置，p_m_z表示山峰的高度，表示第n架无人机在第d个航路点的高度，r_m_a表示上峰顶部的半径，r_m_b表示上峰底部的半径；

对火炮威胁程度进行建模时，将火炮所造成的危险区域看作半球形状，则火炮的威胁代价可以表示为：

其中，表示第n架无人机在第d个航路点受到火炮威胁的代价函数，||Δp2||表示2维平面上，第n架无人机第d个航路点和火炮坐标间的距离，p_f_x表示火炮x方向的位置，p_f_y表示火炮y方向的位置，r_f表示火炮的射程，k_f表示系数；

对雷达威胁程度进行建模时，将雷达所造成的危险区域看作是半球形状，则雷达的威胁代价可以表示为：

其中，表示第n架无人机在第d个航路点受到雷达威胁的代价函数，||Δp3||表示2维平面上，第n架无人机第d个航路点和雷达坐标间的距离，p_r_x表示雷达x方向的位置，p_r_y表示雷达y方向的位置，r_r表示雷达的辐射范围，k_r表示系数；

步骤四：搭建机间约束模型

无人机集群系统执行任务过程中，要求各架无人机之间的距离适中，不能距离太近造成机间碰撞，不能距离太远，影响机间通信；其中机间碰撞的代价存在每架无人机之间，机间通信的代价存在在部分无人机间；

其中，表示第n架无人机在第d个航路点受到机间碰撞影响的代价函数，表示第j架无人机在第d个航路点x方向的位置，表示第j架无人机在第d个航路点y方向的位置，j≠n，表示第n架无人机在第d个航路点受到机间通信影响的代价函数，w_nj用来表示第j架无人机和第n架无人机是否能进行信息交互，值为1表示能进行信息交互，值为0表示不能进行信息交互，表示能和第j架无人机进行信息交互的无人机的数量，ceil(·)符号表示取整；r_o表示两架无人机间的最小机间距离，r_c表示两架无人机间的最大机间距离；表示第n架无人机在第d个航路点的协同代价函数；

步骤五：建立无人机集群动态航路规划代价函数模型；

步骤六：初始化基于动态群组学习和三重变异机制的原鸽群优化；

步骤七：设计基于动态群组学习机制的地图和指南针算子；

步骤八：设计基于三重变异机制的地标算子；

步骤九：B样条算法优化轨迹

步骤十：无人机集群动态航路重规划

经过上述步骤可以得到各架无人机满足任务需求的航路点，各架无人机在实际飞行过程中，将按照规划的航路点进行飞行，飞行过程中通过各种传感器进行探测；探测到威胁区域后，判断该威胁区域是否是预先知道的，如果是则继续按照规划的航路点飞行，如果是新探测到的威胁，则需要获取新威胁的具体信息，并且触发重规划机制；

重规划机制中，首先根据获取的新威胁的信息，计算接下来的航路点是否会受新威胁源的影响，求出剩下航路点中第一个不受新威胁影响的航路点，把它作为临时的终点，以发现新威胁的航路点为临时起点，重复步骤一到七，对这一段进行航路重规划，然后按照重规划的路线继续飞行，重复上述过程；

步骤十一：输出无人机集群航路规划仿真轨迹图。