[发明专利]基于数字地图的无人机静态和动态路径规划方法

摘要

本发明提供一种基于数字地图的无人机静态和动态路径规划方法，涉及无人机路径规划技术领域。该方法包括：构建无人机飞行三维数字地图；设置无人机飞行的起始、终止位置坐标，初始化无人机路径规划约束条件；根据混合粒子群模拟退火算法更新粒子的速度和位置；绘制无人机全局静态最优飞行路径；判断无人机是否遇到突发威胁，若是，则根据混合粒子群模拟退火算法重新规划静态飞行路径；绘制无人机全局动态最优飞行路径。本方法在静态情况下，能够快速规划出精确的全局航行轨迹；在飞行过程中遇到突发威胁，可以快速规避威胁，有效进行路径重规划保障无人机飞行安全。

主权项

1.一种基于数字地图的无人机静态和动态路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用数字地图技术构建无人机飞行三维数字地图；步骤2：导入等效三维数字地图，设置无人机飞行的起始、终止位置坐标，初始化无人机路径规划约束条件，进行全局静态路径规划；所述无人机路径规划约束条件包括最小飞行步长l_min、最大转弯角θ、最大爬升角度β、最低飞行高度H_min；步骤3：初始化混合粒子群模拟退火算法参数，并对第i个粒子的位置x_i和速度v_i进行随机初始化，更新第i个粒子的速度v_i和位置x_i；步骤4：执行退火操作，令温度T＝αT，其中，α为衰减因子；步骤5：判断混合粒子群模拟退火算法的当前迭代次数是否大于最大迭代次数t_max1，若是，则通过样条函数插值处理后绘出无人机全局静态最优飞行路径，若否，则输出粒子个体极值p_best和全局极值g_best，返回步骤3，更新第i个粒子的速度v_i和位置x_i；步骤6：初始化混合粒子群人工鱼群算法参数，包括线性递减惯性权重的最小值ω_min和最大值ω_max、粒子种群N、粒子视野visual、状态改变步长step、粒子群拥挤度因子δ、随机重复尝试次数try_number、最大迭代次数t_max2；步骤7：判断无人机是否遇到突发威胁，若是，则通过公告牌更新信息对下一代粒子进行更新，重新规划无人机飞行路径，若否，则根据无人机全局静态最优飞行路径飞行；步骤8：判断混合粒子群人工鱼群算法的当前迭代次数是否大于最大迭代次数t_max2，若是，则通过样条函数插值处理绘出无人机全局动态最优飞行路径；若否，则返回步骤7。