一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法，涉及无人机航迹规划技术领域，能够优化载体直升机和无人机协作下的选址方式从而降低选址成本。本发明专利技术包括：获取选址条件参数，并根据所述选址条件参数建立协同搜救场景中的无人机起降点选址模型；利用所述无人机起降点选址模型获取所述无人机起降点的选址结果；通过任务分配模型，获取对应所述选址结果的子任务；通过搜救时间模型，确定无人机的任务完成时间。本发明专利技术适用于低空环境的直升机和无人机协同搜救。明适用于低空环境的直升机和无人机协同搜救。明适用于低空环境的直升机和无人机协同搜救。

【技术实现步骤摘要】
一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法


[0001]本专利技术涉及无人机航迹规划
，尤其涉及一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法。

技术介绍

[0002]现有的载体和无人机协作下模式大致可分为两种：载体和单无人机的协作与载体和多无人机的协作。但是，不论是哪种协作方法，都或多或少存在一些缺陷，比如：在以往针对无人机起降点选址的建模中，为了简化问题方便求解，大多将无人机的起飞点和降落点设置为同一位置，没有考虑无人机实际飞行中在执行完搜救任务后可能会就近降落，导致选址成本较高。并且的起飞点和降落点设置为同一位置的方案，也会导致每次无人机执行任务后必须返回起飞点才能进行下次任务，连续任务的执行效率偏低。
[0003]总的来说，针对无人机和载体的协作效率问题的研究，已经得出了一些初步方案，但是都还存在一些问题，比如：现有协作模式下大多仅仅考虑单架无人机或者少数无人机执行任务，而低空搜救模式往往需要更多的无人机参与，实现直升机和无人机协同搜救的选址成本较高；
[0004]因此，如何在低空环境中，并且在执行直升机和无人机协同搜救的过程中，优化载体直升机和无人机协作下的选址方式从而降低选址成本，成为了需要进一步研究问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的实施例提供一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法，能够优化载体直升机和无人机协作下的选址方式从而降低选址成本。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：/>[0007]S1、获取选址条件参数，并根据所述选址条件参数建立协同搜救场景中的无人机起降点选址模型，其中，以选址成本最低为目标建立所述无人机起降点选址模型；
[0008]S2、利用所述无人机起降点选址模型获取所述无人机起降点的选址结果；
[0009]S3、通过任务分配模型，获取对应所述选址结果的子任务；
[0010]S4、通过搜救时间模型，确定无人机的任务完成时间。
[0011]本专利技术实施例提供的用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法，针对直升机和无人机协同搜救中选址成本较高的问题，建立协同搜救的无人机起降点选址模型，在模型中考虑了环境温度变化、无人机的负载以及无人机飞行状态对无人机续航能力的影响，并且在约束上可以不要求无人机的起飞和降落在同一点。改进后的模型相对于以往的研究在选址成本上有所降低。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的
附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0013]图1为协同搜救的无人机本地起降模式的示意图；
[0014]图2为协同搜救的无人机异地起降模式的示意图；
[0015]图3为温度
‑
电池实际容量拟合曲线(实测散点图与三类拟合曲线)的示意图；
[0016]图4为设置带权距离分配结果的示意图；
[0017]图5为未设置带权距离分配结果的示意图；
[0018]图6为带权距离计算示意图；
[0019]图7为情况1的示意图；
[0020]图8为情况2的示意图；
[0021]图9为情况3的示意图；
[0022]图10为两染色体交叉示意图；
[0023]图11为染色体变异示意图；
[0024]图12a为一种实例中的30个待搜救点选址成本对比的示意图；
[0025]图12b为一种实例中的50个待搜救点选址成本对比的示意图；
[0026]图12c为一种实例中的80个待搜救点选址成本对比的示意图；
[0027]图12d为一种实例中的100个待搜救选址成本对比的示意图；
[0028]图13为一种实例中的100待搜救点第六组子任务分配结果示意图；
[0029]图14为一种实例中的100待搜救点规模大小下协同搜救示意图；
[0030]图15、16为本实施例提供的方法流程示意图。
具体实施方式
[0031]为使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。下文中将详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0032]本专利技术实施例提供一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法，该方法用于低空环境下的直升机和无人机协同搜救场景，在这个场景中，搜救的过程大致为：直升机携带无人机从起点出发，每当直升机飞行到提前规划好的无人机起降点时，直
升机释放无人机来执行该组子任务下的搜救任务，在无人机执行搜救任务时，直升机将继续按照规划好的航迹飞行，这样交替释放回收无人机直至任务完成。而这个搜救过程中的时间规划，则是本实施例中所要设计和改进的主要方向。而其中主要的改进思路，主要是对无人机起降点选址模型进行优化，在模型中引入环境温度、无人机的负载、飞行状态等与无人机的续航能力和飞行时间相关的参数，以便于选址模型能够更加准确且贴合实际。次要的则是在选址完成后对无人机集群的任务规划进行改进，尤其是实现集群可以同时执行多个任务，并且估算相邻两个子任务的执行时间。具体的，所述方法如图15、16所示，包括：
[0033]S1、获取选址条件参数，并根据所述选址条件参数建立协同搜救场景中的无人机起降点选址模型。
[0034]其中，以选址成本最低为目标建立所述无人机起降点选址模型。
[0035]S2、利用所述无人机起降点选址模型获取所述无人机起降点的选址结果。
[0036]S3、通过任务分配模型，获取对应所述选址结果的子任务。
[0037]S4、通过搜救时间模型，确定无人机的任务完成时间。
[0038]在本实施例中，需要考虑无人机飞行状态对无人机续航能力的影响，例如：在利用无人机进行低空搜救本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于低空环境的直升机和无人机协同搜救的时间规划方法，其特征在于，包括：S1、获取选址条件参数，并根据所述选址条件参数建立协同搜救场景中的无人机起降点选址模型，其中，以选址成本最低为目标建立所述无人机起降点选址模型；S2、利用所述无人机起降点选址模型获取所述无人机起降点的选址结果；S3、通过任务分配模型，获取对应所述选址结果的子任务；S4、通过搜救时间模型，确定无人机的任务完成时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1中，所获取的选址条件参数包括：用于表示无人机的负载情况和无人机的飞行状态的参数；所述无人机起降点选址模型中的所述选址目标函数表示为：M表示待搜救点集合，备选成为无人机的起飞点和降落点的备选点集合M
′
，b表示起飞点，k表示待搜救点，l表示降落点，c表示无人机飞行成本，x
′
b,k
表示搜救点k是否由备选无人机起降点b服务，是则为1，否则为0，p
′
k,l
表示搜救点k是否由备选无人机起降点l服务，是则为1，否则为0，S
b,k,l
表示无人机从b点起飞搜救第k个待搜救点降落到l点所需要消耗的总航程。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，总航程的基础模型为S
b,k,l
＝(d
b,k
+d
k,l
)σ1+t
k
vσ2，b,l∈M',k∈M，d
b,k
表示无人机从点b到点k的三维距离，d
k,l
表示无人机从点k到点l的三维距离，σ1为无人机携带负载悬停的时的功率与无人机空载水平飞行时功率的比值，σ2表示无人机携带负载水平飞行时的功率与无人机空载水平飞行时功率的比值，t
k
表示无人机在待搜救点k的悬停时间，v表示无人机匀速飞行的速度；在S1中，还包括：根据所述总航程的基础模型和无人机的运行环境温度，建立与温度相关的总航程模型：S
b,k,l
≤Sδ
x
(1
‑
β),b,l∈M
′
,k∈M，其中，所获取的选址条件参数还包括：无人机的运行环境温度，S表示无人机的最大行驶里程，β表示能耗预留系数，x表示无人机运行环境温度，δ
x
表示电池容量随温度变化的关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述电池容量随温度变化的关系表示为在环境温度为x时电池的实际容量与理论容量的比值：δ
x
＝0.98+6.72
×
10
‑4x+3.11
×
10
‑5x2‑
8.27
×
10
‑7x3ꢀ‑
20≤x≤25，最大续航时间S
x”＝vt'δ
x
，t'表示最大飞行时间。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在S2中，利用所述无人机起降点选址模型进行无人机起降点的选址过程中，包括：选出的无人机起飞点数量和无人机降落点数量相等，表示为：并且x'
b,k
≤x
b
,b∈M',k∈M p'
k,l
≤p
l
,l∈M',k∈M，x
b
表示备选无人机起降点b是否被选中，是则为1，否则为0；pl表示备选无人机起降点l是否被选中，是则为1，否则为0；根据服务模式设定条件，其中，若每个待搜救点只由一个无人机起降点为其服务，则设定条件：或者，若每个待搜救点只由一个无人机降落点为其服务，则设定条件：
或者，若一组无人机起降点服务多个待搜救点，且每个待搜救点只由一组无人机起降点为其服务，则设定条件：6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S3中获取对应所述选址结果的子任务之前，还包括：获取待搜救点间的带权距离，并利用带权距离对所有的待搜救点进行分类，其中，分类方式包括：待搜救点位于直升机飞行方向右侧，和，待搜救点位于直升机飞行方向左侧；在完成分类后，将不同类别的待搜救之间的距离置为无穷大，并建立每一个类别的带权距离矩阵，所述带权距离矩阵中记录了同一类别的待搜救点的两点之间的三维距离。7.根据权利要求1或6所述的方法，其特征在于，在S3中，包括：建立所述任务分配模型中的任务目标函数，所述任务目标函数为：Z2＝max(T
k
′
)
‑
min(T
k'
),max(T
k'
),min(T
k'
)∈T，max(T
k'
)表示无人机完成搜救任务最长的时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张明，孙丽超，刘旭，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：