[发明专利]一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法

说明书

本发明涉及一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法，该方法首先采用改进的粒子群优化算法，通过设计无人机飞行距离以及爬升高度代价，设置合适的目标函数，在每次迭代中通过求解线性规划求出每个粒子当前位置的最优指派解，计算出粒子群在迭代过程中的适应度，最后通过粒子群适应度的对比得出该问题的优化解；在获得无人机集群队形切换最优方案后，针对无人机需要到达目标点以及避免碰撞的多任务冲突问题，引入基于零空间行为控制算法来对多任务冲突进行合理消解，保证各个无人机在驶向目标点时避免发生碰撞。该方法不仅可以优化多无人机系统编队队形变换的能耗，而且可以确保飞行过程中无人机能无碰的到达目标点，保证编队飞行的安全。

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，具体涉及一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法。

背景技术

近年来，随着无人机应用范围的不断推广，无人机所执行的任务的难度在不断增加，单架无人机已经无法胜任这些任务的变化。相比于单个无人机，无人机集群具有冗余性、鲁棒性和可扩展性等特点，同时具备更加卓越的协调性、智能性和自主能力。因此，在生活、娱乐、军事、运输领域逐渐加深应用。无人机编队控制是多无人机系统的一个重要的研究领域，在自然科学的领域中，学者们受到昆虫、鸟类、鱼类等大规模集群行动的启发，他们通过个体之间的交互使其具有集体行为，并且显示出强大的鲁棒性和成本效益。在此过程中，我们可以利用这些想法来开发自主的无人机控制系统，于是科学家们把这种生物的群体性行为应用到无人机编队的研究中。

无人机编队队形变换是无人机编队控制的重要研究方向，无人机的队形变换主要是指一定数量的无人机根据变换要求移动位置，形成新的队形形状，其中能耗优化问题尤为关键，因而受到日益广泛的关注，并逐渐成为研究中的一个焦点问题。

对此，学者已展开各项相关的研究。现有的匈牙利算法可以解决切换总距离最优解的指派问题。但存在部分无人机分配的飞行路径过长，或者单个无人机分配的爬升高度过大，无人机在飞行过程中电量消耗大于悬停时消耗，导致个别无人机在编队切换中电量下降快速较其它无人机提前降落，整个编队因此问题而飞行时间缩短。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法，该方法不仅可以优化多无人机系统编队队形变换的能耗，而且可以确保飞行过程中无人机能无碰的到达目标点，保证编队飞行的安全。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种面向多无人机系统编队队形变换的能耗优化方法，该方法以多无人机系统为研究对象，针对无人机在编队切换过程中部分无人机分配的路径过长而耗电较快导致整个编队飞行时间缩短的问题，首先，采用改进的粒子群优化算法，通过设计无人机飞行距离以及爬升高度代价，设置合适的目标函数，在每次迭代中通过求解线性规划求出每个粒子当前位置的最优指派解，计算出粒子群在迭代过程中的适应度，最后通过粒子群适应度的对比得出该问题的优化解；在获得无人机集群队形切换最优方案后，为了确保各个无人机在无碰的情况下安全到达各自的目标点，针对无人机需要到达目标点以及避免碰撞的多任务冲突问题，引入基于零空间行为控制算法来对多任务冲突进行合理消解，保证各个无人机在驶向目标点时避免发生碰撞。

进一步地，利用无人机编队切换的距离代价和爬升高度代价，构建指派问题的数学模型，将模型方程做为线性规划问题求解，求出在当前情况下最优指派解X；

将无人机看作是人，无人机目标点看作是工作项目；若分配第i个无人机去往第j个目标点，需花费c_ij单位的代价，指派问题的目的即为求解如何分配能使产生的总代价最小；所述指派问题的数学模型为：

其中，C＝(c_ij)为指派问题的系数矩阵；以无人机编队切换的距离代价和爬升高度代价为考虑目标，做为系数矩阵；

因此，系数矩阵的元素为：