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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明提供了一种基于豆芫菁群机制的多无人机航迹规划方法及系统，属于无人机规划技术领域。为了解决在面对城市防护和调度任务时，现有无人机航迹规划方法复杂、搜索速度慢、威胁代价大、抗干扰和抗噪声能力差，且受不同威胁时判定不明确的问题。本发明仿生于豆芫菁群在捕食途中遇到外部威胁时分泌斑蝥素对后来群体的警示作用，引入分级制度，并结合威胁因子和弥散因子定义转移概率，平衡了最小威胁代价和最短路径条件下的从起点到终点的最优航迹，保证了在多威胁条件下路径规划的安全性和有效性，使得基于豆芫菁群的无人机集群航迹规划更倾向于综合威胁较小，航行代价较低的路径。

主权项：1.一种基于豆芫菁群机制的多无人机航迹规划方法，其特征在于，对威胁进行标记并分级，利用经验信息素和斑蝥素浓度来选择路径，包括以下步骤：S100、建立基于栅格法的二维规划空间模型；S200、建立包含无人机自身约束和飞行综合代价的无人机集群航迹规划模型，并初始化飞行起点和终点，设立Flag向量标记威胁的类型；S300、初始化豆芫菁群并设定相应参数，所述参数包括经验信息素浓度、经验信息素矩阵、经验信息素增加强度、经验信息素重要程度、启发因子重要程度、经验信息素挥发系数、斑蝥素浓度、斑蝥素权重、斑蝥素矩阵、威胁强度因子和斑蝥素弥散因子；初始化后，获得当前节点至下一节点的经验信息素浓度差、斑蝥素浓度差、当前节点的代价及启发因子，包括，初始化第t代当前节点vt到下一节点et的经验信息素浓度其中，1≤vt≤N，1≤et≤N，t为迭代次数，得到经验信息素的N×N矩阵初始化经验信息素增加强度Qτ；经验信息素重要程度ατ；启发因子重要程度β；经验信息素挥发系数ρτ；初始化第t代当前节点vt到下一节点et的斑蝥素浓度斑蝥素权重为λ；得到斑蝥素的N×N矩阵设威胁强度因子为φ＝[φ1,φ2,φ3]；斑蝥素弥散因子为ζ＝[ζ1,ζ2,ζ3]；其中，斑蝥素的威胁因数设斑蝥素因数为初始时设t＝0，初始第t代从当前节点到下一节点经验信息素浓度差得到， 初始第t代从当前节点到下一节点斑蝥素浓度差得到， 计算第i个节点受到的代价其中， 第i个节点的启发因子S400、将豆芫菁群分配到初始节点，标记斑蝥素威胁感知因子和标记向量后，获得豆芫菁群的路径集合，包括，S410、读取起点坐标第t代第g条无人机航迹起点编号为终点编号为第t代豆芫菁当前节点编号记为其相邻结点的集合为S420、将第t代k只豆芫菁置于起点，即使在起点加入第t代k只豆芫菁威胁感知因子θ＝[θhb,θsw,θem]和标记向量Flag＝[Flag1,Flag2,Flag3]，当感知到威胁时进行威胁类型标记，并将起点的编号加入第t代k只豆芫菁的路径集合中；S500、豆芫菁群根据状态转移策略选择下一节点并进行转移，根据Flag向量判断威胁等级并调整下一代转移概率，重复本步骤直至访问节点为航迹中点，获得航迹集合；S600、根据威胁强度因子和弥散因子更新全局经验信息素和斑蝥素，判断是否达到设定的最大迭代次数，若是，则迭代终止，得到无人机数量的从起点到终点的无人机航迹映射在坐标系中作为规划路径输出；若不是，则重复S500-S600至达到最大迭代次数后终止。

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百度查询： 哈尔滨工程大学 基于豆芫菁群机制的多无人机航迹规划方法及系统