【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机导航领域，具体而言，涉及一种分布式无人机集群自主编队飞行方法、装置和存储介质。
技术介绍
1、多旋翼无人机常被应用于环境巡检、低空巡逻等任务中，辅助完成一系列复杂工作，通过多架无人机之间相互协同，无人机集群可以帮助人们完成更加复杂的任务。截至目前，已经有诸多无人机编队运动规划方法被提出并得到实际应用，但现有方法的灵活度和环境应变能力依然较低，难以直接应用于复杂环境中的多无人机编队飞行任务。在实现本申请的过程中申请人发现：现有的多无人机编队飞行规划方法主要可分为领航-跟随、虚拟结构以及基于行为的方法：领航-跟随法将编队中的一架或几架飞机指定为负责航迹规划的领航者，而其他无人机作为跟随者按一定控制率跟踪领航者，此类方法虽然扩展性强，但集中式的规划框架对领航者有较高要求，导致系统的鲁棒性差；不同于领航-跟随法，虚拟结构法将整个编队视为一个刚性的虚拟结构，通过为虚拟结构的中心规划轨迹并令无人机跟踪结构上对应点的方式实现无人机编队飞行，此类方法依然属于集中式的规划框架，而且刚性的编队结构使得其难以应用于障碍物密集的复杂环境；基于行为的队形保持方法通过设计如队形保持、避障等多种基本行为，并依据行为协调准则与感知信息融合基本行为来维持编队，从而完成含有多竞争性目标的编队任务；不足的是，这种分布式的规划框架严重依赖行为协调准则的设计，而且难以对编队稳定性进行定量评估。
2、因此，如何提升在复杂环境下编队飞行的运算实时性与队形保持效果，从而保障飞行效率以及飞行安全成为有待解决的技术问题。
1、本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一，公开了一种分布式无人机集群自主编队飞行方法、装置和存储介质，具有编队保持意识，有利于大规模无人机集群在结构复杂且具有稠密障碍物的环境中进行安全高效的自主编队飞行。
2、本专利技术的第一方面公开了一种分布式无人机集群自主编队飞行方法，包括：通过无线广播网络获取无人机集群中的多个无人机机载传感器数据以及飞行轨迹信息，以构建三维占据地图；给定任务起点与任务终点，基于a*路径搜索算法在三维占据地图上进行路径搜索，得到无人机单体的初始路径；提取安全飞行走廊：对于每一个无人机单体，按顺序遍历对应的初始路径，通过判断初始路径中的每一个点是否在当前飞行走廊的最后一个凸几何体内来决定是否添加新的凸几何体，并将新生成的凸几何体添加到飞行走廊中，直至遍历完初始路径上的每一个点，生成安全飞行走廊；获取本机以外的其余无人机轨迹信息，计算本机的理论最优队形保持轨迹：将最优队形保持问题构建为考虑队形保持效果与队形尺度正则化的无约束凸优化问题，通过求解解析解得到理论上最优的队形保持轨迹；根据理论最优队形保持轨迹以及机载传感器数据，实时计算本机的实际飞行轨迹：以飞行平滑性、运动效率、队形保持效果为目标，将轨迹规划问题构建为满足飞行安全性、多机避碰、运动学与动力学可行约束的非线性优化问题，通过求解得到实际飞行轨迹；执行实际飞行轨迹，并将本机的实际飞行轨迹发布至无线广播网络，以便其它无人机获得实际飞行轨迹。
3、在该技术方案中，针对现有复杂环境下编队飞行难以兼顾运算实时性与队形保持效果的问题，本专利技术提出了一种具有编队保持意识的分布式无人机集群自主飞行方法。所提方法属于分布式规划算法，各无人机之间仅需传输自身轨迹信息即可实现编队飞行过程中的编队保持，对多机间通信负载要求较低。对于每一架无人机，该方法首先利用已知的周围其他无人机的轨迹信息计算出不考虑障碍物情形下的最优编队保持轨迹，即理论最优编队轨迹。所提规划算法首先生成了考虑队形尺度缩放的最优编队轨迹，并基于此引导轨迹优化，不仅提升了无人机集群的队形保持效果，而且令其在复杂的稠密障碍物环境下也能够快速地规划出一条安全、高效且主动保持队形的轨迹。基于上述理论最优编队轨迹来引导每架无人机的自身轨迹规划。此外，每一架无人机根据机载传感器实时感知环境障碍物，并结合最优编队轨迹引导，从而快速地规划出一条安全、高效且能主动保持队形的飞行轨迹。
4、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，任务起点为无人机当前位置，任务终点为任务目标点或局部目标点的位置，初始路径为无碰撞的安全路径。
5、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，考虑队形保持效果与队形尺度正则化的无约束凸优化问题的表达式为：
6、
7、其中，决策变量为和，为自身轨迹，为队形尺度关于时间的函数，为轨迹总时间，和分别为队形保持程度目标函数和正则项目标函数，为正则项权重。
8、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，队形保持程度目标函数被设计为最小化队形误差距离：
9、
10、其中，是编队中无人机的数量，是第架无人机的轨迹，为队形中第架无人机的编队目标与第架无人机的编队目标的相对位置。
11、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，正则项目标函数被设计为自定义的期望队形保持尺度：
12、
13、对于每一时刻均为无约束的二次凸优化问题，解析求取每一时刻的最优解，获得理论上最优的编队轨迹。
14、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，实际飞行轨迹对应的优化问题为：
15、
16、其中，为平滑目标项、为时间目标项、为队形保持目标项，为碰撞惩罚项、为多机冲突惩罚项、为运动学与动力学越界惩罚项，优化问题中的决策变量包括无人机轨迹以及轨迹总时间；通过梯度下降法对优化问题进行求解，获取第架无人机的实际飞行轨迹。
17、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，平滑目标项被设计为最小化加加速度：
18、时间目标项被设计为最小化时间：
19、
20、队形保持目标项为轨迹与最优队形保持轨迹的差异：
21、
22、其中，为最优队形保持轨迹。
23、根据本专利技术公开的分布式无人机集群自主编队飞行方法，优选地，碰撞惩罚项用于惩罚超出安全飞行走廊的部分：
24、
25、其中，为飞行走廊中凸几何体的个数，为第个凸几何体的面数量，与为第个凸几何体的第个面的参数；
26、多机冲突惩罚项用于惩罚与其他无人机相距不符合安全距离的部分：
27、
28、其中，为无人机之间的最小安全距离；
29、运动学与动力学越界惩罚项用于惩罚超出最大速度或加速度的部分：
30、
31、其中，为速度曲线，为加速度曲线，与分别为最大速度与最大加速度。
32、本专利技术的第二方面公开了一种分布式无人机集群自主编队飞行装置，包括：存储器，用于存储程序指令；处理器，用于调用存储器中存储的程序指令以实现如上述任一技术方案的分布式无人机集群自主编队飞行方法。
33、本专利技术的第三方面公开本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述任务起点为无人机当前位置，所述任务终点为任务目标点或局部目标点的位置，所述初始路径为无碰撞的安全路径。
3.根据权利要求1所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述考虑队形保持效果与队形尺度正则化的无约束凸优化问题的表达式为：
4.根据权利要求3所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述队形保持程度目标函数被设计为最小化队形误差距离：
5.根据权利要求3所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述正则项目标函数被设计为自定义的期望队形保持尺度：
6.根据权利要求1所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，实际飞行轨迹对应的优化问题为：
7.根据权利要求6所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，
8.根据权利要求6所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，
9.一种分布式无人机集群自
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码用于实现如权利要求1至8中任一项所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述任务起点为无人机当前位置，所述任务终点为任务目标点或局部目标点的位置，所述初始路径为无碰撞的安全路径。
3.根据权利要求1所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述考虑队形保持效果与队形尺度正则化的无约束凸优化问题的表达式为：
4.根据权利要求3所述的分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，所述队形保持程度目标函数被设计为最小化队形误差距离：
5.根据权利要求3所述的分布式无人机集群自主编队飞行方...
【专利技术属性】
技术研发人员：张世勇，李天奕，张雪波，董千里，奚浩博，王子玉，
申请(专利权)人：南开大学，
类型：发明
国别省市：
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