一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法，按照定义的双无人机协同代价函数计算每个无人机当前节点到所有可扩展节点的协同代价，选取协同代价最小的可扩展节点作为扩展航迹节点，得到双无人机当前航迹段。本发明专利技术的双无人机协同代价函数弥补了现有方法中代价函数仅考虑单个无人机航迹规划约束条件的不足，使得航迹点生成过程加入了双无人机的同步，更接近真实过程。本发明专利技术将双无人机各自的航迹划分为航迹段，将时间协同转化为航迹代价嵌入到单个无人机航迹段规划的代价函数中，实现了双无人机到达航迹段节点的时间偏差和航迹冲突消解，解决了现有技术中航迹规划与任务协同相分离，不考虑时空同步对航迹规划的影响等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法
本专利技术涉及无人系统领域，具体描述的是一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法。
技术介绍
无人机作为一种新兴的侦察手段，为有人侦察机和侦察卫星提供了重要补充，在执行侦察任务过程中，无人机具有独特的优势：(1)无人机可以在指定区域上空滞留，进行长期的持续盘旋侦察。(2)无人机飞行轨道多变，不易被跟踪，生存能力强。(3)高空飞行无人机受自然环境等的影响较小，探测精度高、信息传输时延小。(4)无人机任务执行成本相对较低，而且能获取较高的情报信息，效费比高。因此，采用单架以及多架无人机搭载不同任务载荷执行侦察、监视以及对地观测等任务的需求不断增加。在越来越高的任务需求下，多无人机任务规划的作用也日益凸现。多无人机任务规划的目的是根据无人机载荷性能及任务要求，对无人机进行合理的分配，最大限度地发挥有效载荷的作用，保证完成任务的总体效能最优。针对多无人机任务规划问题，国内外已经展开了很多相关的研究。美国国防部高级研究计划局(DARPA)的自治编队混合主动控制项目探索新的监视和控制手段以便实现相对较少的操作人员对大规模无人作战平台编队的控制，重点解决多任务分解和分配问题。Ryan等人在文献中将多无人机协同侦察任务规划问题视为带有时间窗的多旅行商问题，并给出了禁忌搜索算法的求解方法。国防科技大学、西北工业大学等高校的研究人员分别建立了无人机协同任务规划模型，并提出了相应的优化方法。但是，上述研究中对无人机实际飞行的约束条件和规划任务目标均进行了简约化处理，回避了真实问题的复杂性，造成方法的适用性和有效性下降，另外从理论上对协作任务进行建模和分析，缺少对协同任务中不确定性的分析。在无人机实际的任务执行中，受到气象条件、无人机飞行控制条件等因素影响，多架无人机的时空协同存在不确定性，即很难做到多架无人机的时间与空间完全同步，因此给多架无人机编队控制以及紧耦合任务执行带来非常大的难度，也成为多无人机任务协同的难点问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法，能够消解双无人机到达航迹段节点的时间偏差和航迹冲突，在尽可能短的时间间隔内同时到达目标点，为双无人机编队控制和具有强空间约束要求的双无人机紧耦合任务执行提供时空同步手段。本专利技术的技术方案是：一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法，所述双无人机包括无人机UAV-A和无人机UAV-B，其特征在于，定义无人机航迹段(Ti,Ti+1)对应的双无人机协同代价函数：cost(Ti,Ti+1)为协同代价，Ti为当前节点，Ti+1为扩展节点；Cp,p＝1,2,…,7为当前航迹段(Ti,Ti+1)的最小航迹代价函数，λp,p＝1,2,…,7为各最小航迹代价函数对应的代价系数，L(Ti,Ti+1)为当前航迹段(Ti,Ti+1)的协同航程代价函数，α为协同航程代价的代价系数；用于双无人机协同的时空同步匹配方法的具体步骤如下：(1)获取无人机UAV-A的航迹段起点A1、终点AK以及航迹规划所需约束条件，获取无人机UAV-B的航迹段起点B1、终点BK及航迹规划所需约束条件，令循环变量i＝1；(2)计算无人机UAV-A当前航迹节点Ai的可扩展节点(X1,X2,…,Xn)；计算无人机UAV-B当前航迹节点Bi的可扩展节点(Y1,Y2,…,Ym)；(3)按照定义的双无人机协同代价函数计算无人机UAV-A当前航迹节点Ai到所有可扩展节点(X1,X2,…,Xn)的协同代价cost(Ai,X1),cost(Ai,X2),......,cost(Ai,Xn)；选取协同代价最小的可扩展节点作为无人机UAV-A当前航迹节点Ai的扩展航迹节点Ai+1；对应的协同代价为cost(Ai,Ai+1)，得到无人机UAV-A当前航迹段为(Ai,Ai+1)；按照定义的双无人机协同代价函数计算计算无人机UAV-B当前航迹节点Bi到所有可扩展节点(Y1,Y2,…,Ym)的协同代价cost(Bi,Y1),cost(Bi,Y2),......,cost(Bi,Ym)；选取协同代价最小的可扩展节点作为无人机UAV-B当前航迹节点Bi的扩展航迹节点Bi+1，对应的协同代价为cost(Bi,Bi+1)，得到无人机UAV-B当前航迹段为(Bi,Bi+1)；(4)判断无人机UAV-A和无人机UAV-B当前航迹段是否满足安全距离与非交叉约束条件，如不满足安全距离与非交叉约束条件，转入步骤(5)；如果满足安全距离与非交叉约束条件，转入步骤(6)；(5)比较无人机UAV-A当前航迹段(Ai,Ai+1)与无人机UAV-B当前航迹段(Bi,Bi+1)的协同代价大小；若无人机UAV-B当前航迹段(Bi,Bi+1)的协同代价较大，保留无人机UAV-A当前航迹节点Ai的扩展航迹节点Ai+1，加入无人机UAV-A航迹列表；重新选择协同代价次小的无人机UAV-B的可扩展节点作为扩展航迹节点Bi+1，得到无人机UAV-B当前航迹段为(Bi,Bi+1)，然后转入步骤(4)；若无人机UAV-A当前航迹(Ai,Ai+1)的协同代价较大，保留无人机UAV-B当前航迹节点Bi的扩展航迹点Bi+1，加入无人机UAV-B航迹列表；重新选择协同代价次小的无人机UAV-A的可扩展节点作为扩展航迹节点Ai+1，得到无人机UAV-A当前航迹段为(Ai,Ai+1)，转入步骤(4)；(6)保留UAV-A当前的扩展航迹节点Ai+1，加入UAV-A航迹列表；保留UAV-B当前的扩展航迹节点Bi+1，加入UAV-B航迹列表；将扩展航迹节点更新为当前航迹节点，即令i增加1；(7)判断是否满足航迹规划结束条件，如不满足，转入步骤(2)；若满足，则结束。所述步骤(4)判断无人机UAV-A和无人机UAV-B当前航迹段是否满足安全距离与非交叉约束条件的方法如下：计算航迹交叉性参数R，计算航迹安全距离参数Q，若R·Q<0，则认为满足安全距离与非交叉约束条件，若R·Q≥0，则认为不满足安全距离与非交叉约束条件。该航迹规划结束条件为到达航迹段终点。C1为最小航迹段长度代价：C1＝min(lj)lj，j＝1,…,N1为第j个可选航迹段长度，N1为可选航迹段个数；lj≥lmin，lmin为最小航迹段长度；C2为最大转弯角代价：ai＝(Txi+1-Txi,Tyi+1-Tyi)T，(Txi,Tyi)为当前节点Ti投影位置坐标，(Txi+1,Tyi+1)为扩展节点投影位置坐标，||ai||为矢量ai的模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法，所述双无人机包括无人机UAV‑A和无人机UAV‑B，其特征在于，定义无人机航迹段(Ti,Ti+1)对应的双无人机协同代价函数：cost(Ti,Ti+1)为协同代价，Ti为当前节点，Ti+1为扩展节点；Cp,p＝1,2,…,7为当前航迹段(Ti,Ti+1)的最小航迹代价函数，λp,p＝1,2,…,7为各最小航迹代价函数对应的代价系数，L(Ti,Ti+1)为当前航迹段(Ti,Ti+1)的协同航程代价函数，α为协同航程代价的代价系数；用于双无人机协同的时空同步匹配方法的具体步骤如下：(1)获取无人机UAV‑A的航迹段起点A1、终点AK以及航迹规划所需约束条件，获取无人机UAV‑B的航迹段起点B1、终点BK及航迹规划所需约束条件，令循环变量i＝1；(2)计算无人机UAV‑A当前航迹节点Ai的可扩展节点(X1,X2,…,Xn)；计算无人机UAV‑B当前航迹节点Bi的可扩展节点(Y1,Y2,…,Ym)；(3)按照定义的双无人机协同代价函数计算无人机UAV‑A当前航迹节点Ai到所有可扩展节点(X1,X2,…,Xn)的协同代价cost(Ai,X1),cost(Ai,X2),……,cost(Ai,Xn)；选取协同代价最小的可扩展节点作为无人机UAV‑A当前航迹节点Ai的扩展航迹节点Ai+1；对应的协同代价为cost(Ai,Ai+1)，得到无人机UAV‑A当前航迹段为(Ai,Ai+1)；按照定义的双无人机协同代价函数计算计算无人机UAV‑B当前航迹节点Bi到所有可扩展节点(Y1,Y2,…,Ym)的协同代价cost(Bi,Y1),cost(Bi,Y2),……,cost(Bi,Ym)；选取协同代价最小的可扩展节点作为无人机UAV‑B当前航迹节点Bi的扩展航迹节点Bi+1，对应的协同代价为cost(Bi,Bi+1)，得到无人机UAV‑B当前航迹段为(Bi,Bi+1)；(4)判断无人机UAV‑A和无人机UAV‑B当前航迹段是否满足安全距离与非交叉约束条件，如不满足安全距离与非交叉约束条件，转入步骤(5)；如果满足安全距离与非交叉约束条件，转入步骤(6)；(5)比较无人机UAV‑A当前航迹段(Ai,Ai+1)与无人机UAV‑B当前航迹段(Bi,Bi+1)的协同代价大小；若无人机UAV‑B当前航迹段(Bi,Bi+1)的协同代价较大，保留无人机UAV‑A当前航迹节点Ai的扩展航迹节点Ai+1，加入无人机UAV‑A航迹列表；重新选择协同代价次小的无人机UAV‑B的可扩展节点作为扩展航迹节点Bi+1，得到无人机UAV‑B当前航迹段为(Bi,Bi+1)，然后转入步骤(4)；若无人机UAV‑A当前航迹(Ai,Ai+1)的协同代价较大，保留无人机UAV‑B当前航迹节点Bi的扩展航迹点Bi+1，加入无人机UAV‑B航迹列表；重新选择协同代价次小的无人机UAV‑A的可扩展节点作为扩展航迹节点Ai+1，得到无人机UAV‑A当前航迹段为(Ai,Ai+1)，转入步骤(4)；(6)保留UAV‑A当前的扩展航迹节点Ai+1，加入UAV‑A航迹列表；保留UAV‑B当前的扩展航迹节点Bi+1，加入UAV‑B航迹列表；将扩展航迹节点更新为当前航迹节点，即令i增加1；(7)判断是否满足航迹规划结束条件，如不满足，转入步骤(2)；若满足，则结束。...

【技术特征摘要】
1.一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法，所述双无人机包括无人机UAV-A和无人机UAV-B，其特征在于，定义无人机航迹段(Ti,Ti+1)对应的双无人机协同代价函数：cost(Ti,Ti+1)为协同代价，Ti为当前节点，Ti+1为扩展节点；Cp为当前航迹段(Ti,Ti+1)的最小航迹代价函数，λp为各最小航迹代价函数对应的代价系数，L(Ti,Ti+1)为当前航迹段(Ti,Ti+1)的协同航程代价函数，α为协同航程代价的代价系数；其中p＝1,2,…,7；用于双无人机协同的时空同步匹配方法的具体步骤如下：(1)获取无人机UAV-A的航迹段起点A1、终点AK以及航迹规划所需约束条件，获取无人机UAV-B的航迹段起点B1、终点BK及航迹规划所需约束条件，令循环变量i＝1；(2)计算无人机UAV-A当前航迹节点Ai的可扩展节点(X1,X2,…,Xn)；计算无人机UAV-B当前航迹节点Bi的可扩展节点(Y1,Y2,…,Ym)；(3)按照定义的双无人机协同代价函数计算无人机UAV-A当前航迹节点Ai到所有可扩展节点(X1,X2,…,Xn)的协同代价cost(Ai,X1),cost(Ai,X2),……,cost(Ai,Xn)；选取协同代价最小的可扩展节点作为无人机UAV-A当前航迹节点Ai的扩展航迹节点Ai+1；对应的协同代价为cost(Ai,Ai+1)，得到无人机UAV-A当前航迹段为(Ai,Ai+1)；按照定义的双无人机协同代价函数计算计算无人机UAV-B当前航迹节点Bi到所有可扩展节点(Y1,Y2,…,Ym)的协同代价cost(Bi,Y1),cost(Bi,Y2),……,cost(Bi,Ym)；选取协同代价最小的可扩展节点作为无人机UAV-B当前航迹节点Bi的扩展航迹节点Bi+1，对应的协同代价为cost(Bi,Bi+1)，得到无人机UAV-B当前航迹段为(Bi,Bi+1)；(4)判断无人机UAV-A和无人机UAV-B当前航迹段是否满足安全距离与非交叉约束条件，如不满足安全距离与非交叉约束条件，转入步骤(5)；如果满足安全距离与非交叉约束条件，转入步骤(6)；(5)比较无人机UAV-A当前航迹段(Ai,Ai+1)与无人机UAV-B当前航迹段(Bi,Bi+1)的协同代价大小；若无人机UAV-B当前航迹段(Bi,Bi+1)的协同代价较大，保留无人机UAV-A当前航迹节点Ai的扩展航迹节点Ai+1，加入无人机UAV-A航迹列表；重新选择协同代价次小的无人机UAV-B的可扩展节点作为扩展航迹节点Bi+1，得到无人机UAV-B当前航迹段为(Bi,Bi+1)，然后转入步骤(4)；若无人机UAV-A当前航迹(Ai,Ai+1)的协同代价较大，保留无人机UAV-B当前航迹节点Bi的扩展航迹点Bi+1，加入无人机UAV-B航迹列表；重新选择协同代价次小的无人机UAV-A的可扩展节点作为扩展航迹节点Ai+1，得到无人机UAV-A当前航迹段为(Ai,Ai+1)，转入步骤(4)；(6)保留UAV-A当前的扩展航迹节点Ai+1，加入UAV-A航迹列表；保留UAV-B当前的扩展航迹节点Bi+1，加入UAV-B航迹列表；将扩展航迹节点更新为当前航迹节点，即令i增加1；(7)判断是否满足航迹规划结束条件，如不满足，转入步骤(2)；若满足，则结束；所述步骤(4)判断无人机UAV-A和无人机UAV-B当前航迹段是否满足安全距离与非交叉约束条件的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：阎岩，孙峥皓，张尧，杨玉生，朱长明，杨利民，岑小锋，邓志均，李一帆，
申请(专利权)人：中国运载火箭技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11