[发明专利]一种栅格尺度自适应的多无人机协同搜索方法

说明书

本发明公开了一种栅格尺度自适应的多无人机协同搜索方法，属于无人机集群协同控制技术领域。该方法根据无人机搜索传感器的幅宽及搜索重复率要求，自适应对任务区域进行栅格化处理，并对每个栅格及所有无人机进行引力场及斥力场计算并进行矢量叠加，生成所有无人机的运动方向，以此驱动每个无人机沿该方向移动至下一栅格位置，更新该栅格的任务属性为已搜索，如此循环往复，直至整个任务区域全部变为已搜索，则任务结束。该方法通过引入栅格尺度自适应机制及可定义的栅格模板，既保证了搜索覆盖率的最大化，同时兼顾搜索效率，对于解决无人机集群协同遍历搜索问题具有较高鲁棒性。

技术领域

本发明属于无人机集群协同控制技术领域，特别是指一种栅格尺度自适应的多无人机协同搜索方法。

背景技术

多无人机协同遍历搜索问题是无人机集群应用的典型场景之一，是无人机在军事察打、应急救援、通信保障等军民领域应用中需要考虑的执行策略问题。该问题近年一直是无人机应用领域的热点研究问题之一，国内外众多专家学者针对多无人机协同搜索以及区域覆盖问题展开了大量研究，提出了基于遗传算法、概率图、信息素、人工势场法在内的多类实现途径，旨在探索如何利用多架无人机以最小的代价协同搜索发现特定任务区域内可能存在的多个目标。

多无人机协同遍历搜索过程中会面临两个主要的约束条件：1)防止无人机之间以及无人机与障碍物之间发生碰撞，行为法、模糊控制法、人工势场法等均是为解决此问题而被提出；2)将重复搜索或者无效搜索的情况降到最低，为此，基于区域分割、概率图、信息素的各类算法被提出。当前诸多关于协同搜索策略的研究均是围绕这两个问题展开，传统解决方案为针对特定任务区域采用子区分治策略，即先对任务区域进行区域分割，形成与无人机数量相同的子区，然后将不同的无人机投放到不同子区内，最后每架无人机在对应子区内按扫描线、螺旋线等方式进行遍历搜索，但该策略对动态目标实用性不强。有学者将遍历搜索问题简化为任务区域内随机分布许多目标点的旅行商问题，将任务区域进行栅格化处理，可以有效提高区域覆盖率，然而旅行商问题的求解复杂度与目标数量正相关，当目标数量较多即栅格化颗粒度较细时，存在难以收敛等问题。基于概率图、信息素等思想的协同搜索算法，可以有效解决多无人机协同搜索优化问题中的组合优化问题，在计算时间、任务分配难度和区域覆盖率等方面有着明显的优势，但也普遍存在计算时间长、很难找到全局最优解等问题。基于人工势场法的协同搜索由于简单快捷的优势被众多研究者青睐，同时许多基于人工势场法的改进算法及与其他算法如遗传算法的结合方法也被提出，但基于人工势场法遇到大目标时的不稳定情况限制了其在多无人机协同搜索中的应用。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种栅格尺度自适应的多无人机协同搜索方法，该方法增加了栅格尺度自适应机制，并通过可定义的栅格模板及机间安全距离作为决策约束，既保证了搜索覆盖率的最大化，同时兼顾了搜索效率提升，对于解决大规模无人机集群协同遍历搜索问题具有较高鲁棒性。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种栅格尺度自适应的多无人机协同搜索方法，包括如下步骤：

步骤1：设定待搜索的任务区域、无人机数量、无人机飞行速度、无人机初始位置、无人机搭载的搜索传感器的覆盖范围，以及搜索任务的搜索重复率△D；所述任务区域为多边形；无人机搭载的搜索传感器的覆盖范围为，以无人机所在位置为中心，以固定长度D为直径的圆形区域；△D＜D/4；

步骤2：以D-2△D为栅格边长，以多边形各顶点的最小x坐标分量和最小y坐标分量所组成的坐标为原点，将任务区域进行栅格化，并为每个栅格赋予任务状态，任务状态的初始值为0，表示该栅格未被搜索，若栅格被搜索过，则该栅格的任务状态变为1；

步骤3：设定无人机之间的安全距离，若两个无人机的间距小于安全距离，则产生相互斥力，斥力方向与两架无人机之间的连线平行；若一无人机与任何其他无人机的间距均大于安全距离，则该无人机所受斥力为0；