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申请/专利权人：中国电子信息产业集团有限公司第六研究所

摘要：本申请提供了一种基于合作博弈的无人机路径规划方法、装置、设备及介质，涉及无人机控制技术领域，无人机路径规划方法包括：利用飞行路径的约束条件，构建目标函数；将球矢量粒子群种群作为第一参与者，基于球矢量粒子群算法以及目标函数，确定第一参与者的全局最优解，同时，将差分进化种群作为第二参与者，基于差分进化算法以及目标函数，确定第二参与者的目标最优解；基于全局最优解以及目标最优解，采用纳什谈判理论对第一参与者与第二参与者进行合作博弈，得到无人机飞行路径中的最优飞行路径。采用本申请提供的技术方案能够避免局部最优造成的早熟收敛问题，提升算法搜索能力和多样性，提高无人机路径规划的准确性以及效率。

主权项：1.一种基于合作博弈的无人机路径规划方法，其特征在于，所述无人机路径规划方法包括：获取无人机的飞行路径，利用所述飞行路径的约束条件，构建无人机飞行路径的目标函数；其中，所述约束条件包括：路径长度约束条件、高度约束条件、安全性约束条件以及平滑性约束条件；获取球矢量粒子群种群以及差分进化种群，将球矢量粒子群种群作为第一参与者，基于球矢量粒子群算法以及所述目标函数，得到所述第一参与者的全局最优解，同时，将差分进化种群作为第二参与者，基于差分进化算法以及所述目标函数，得到所述第二参与者的目标最优解；基于所述第一参与者的全局最优解以及所述第二参与者的目标最优解，采用纳什谈判理论对所述第一参与者与所述第二参与者进行合作博弈，得到所述无人机飞行路径中的最优飞行路径；所述基于所述第一参与者的全局最优解以及所述第二参与者的目标最优解，采用纳什谈判理论对所述第一参与者与所述第二参与者进行合作博弈，得到所述无人机飞行路径中的最优飞行路径的步骤，包括：基于所述第一参与者的全局最优解以及所述第二参与者的目标最优解，将当前迭代得到的所述第一参与者的全局最优解存储在所述第一参与者的精英集中，同时，将当前迭代得到的所述第二参与者的目标最优解存储在所述第二参与者的精英集中；将迭代次数加一，更新所述迭代次数，确定更新后的迭代次数是否大于预设迭代次数；若否，则继续进行迭代；若是，则将所述第一参与者的精英集与所述第二参与者的精英集进行笛卡尔乘积，得到可行集；获取第一参与者与第二参与者的分歧点，基于所述分歧点对所述可行集采用纳什谈判理论进行合作博弈，得到所述无人机飞行路径中的最优飞行路径。

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权利要求：

百度查询： 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 基于合作博弈的无人机路径规划方法、装置、设备及介质