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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种车辆与多无人机会合路线快速规划方法，属于多机器人系统规划和控制领域，包含一种多时间窗约束下的多无人机‑车辆会合路线规划问题模型和一种两层结构的启发式规划模型。两层结构启发式规划模型具有以下特征：1包含两层迭代，其中第一层优化“会合顺序‑会合位置”的组合，第二层分别优化会合顺序、会合位置；2包含跳出局部最优状态的启发式策略，可通过设置会合顺序尝试使求解过程跳出局部最优；3包含生成“会合顺序‑会合位置”初始解的启发式方法。针对车辆和无人机的实时配置车辆和无人机的初始位置、无人机的剩余续航能量和可行动时间窗等，本发明方法能迅速求取一组能使无人机安全返回车辆的会合路线解。

主权项：1.一种车辆与多无人机会合路线快速规划方法，其特征在于，采用两层迭代的结构，在第一层迭代中，求取“会合顺序Q-会合位置Pr”的优化组合，在第二层迭代中，分别对Q与Pr进行各自单独优化，其包括如下步骤：1初始化第一层迭代次数记录器i为0，并采用启发式的初始解生成方法生成初始的“会合顺序-会合位置”解Q0和Pr0；2开始第i+1次的第一层迭代，更新第一层迭代次数记录器i＝i+1；检查第一层迭代求解过程是否陷入局部最优，若陷入局部最优，则执行步骤3，否则执行步骤4；3采用跳出局部最优状态的启发式策略设置第i次第一层迭代的会合顺序解Qi，并相应地采用启发式的初始解生成方法中设置会合位置的方法，修改第i-1次第一层迭代的会合位置解Pri-1，然后跳转至步骤5；4优化求取第i次第一层迭代的会合顺序解Qi的第二层迭代，采用启发式的初始解生成方法生成会合顺序解Q′ri-1，随机生成会合顺序解Q″ri-1，其与第i-1次第一层迭代的会合顺序解Qri-1一起构成混合粒子群优化算法的初始粒子位置，采用HPSO算法，根据第i-1次第一层迭代的会合位置解Pri-1，优化求取会合顺序解Qi；5优化求取第i次第一层迭代的会合位置解Pi的第二层迭代，采用启发式的初始解生成方法生成会合位置解P′ri-1，随机生成会合位置解P″ri-1，其与第i-1次第一层迭代的会合位置解Pri-1一起构成粒子群优化算法的初始粒子位置，采用PSO算法，根据第i次第一层迭代的会合顺序解Qi，优化求取会合位置解Pri；6更新以上求解过程的最优“会合顺序-会合位置”解Qb和Prb，并将此次第一层迭代的Qi和Pi，Qb和Prb保持至求解结果记录器；7检查求解过程是否满足退出迭代条件，若不满足，则返回步骤2，将开始第i+1次第一层迭代；若满足，则输出Qb和Prb，作为多时间窗约束下车辆与多无人机会合路线规划问题的规划解。

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