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申请/专利权人：国网甘肃省电力公司陇南供电公司

摘要：本发明提供了一种多机协同巡检路径规划方法、终端及可读存储介质，包括：建立无人机的基本模型；获取巡检目标信息；进行多机协同巡检建模，多机协同巡检建模包括巡检模型约束、多机协同避障约束、复杂地形飞行约束、多机空间协同和时间协同约束、多机协同路径规划收益函数约束；基于粒子群算法、人工蜂群算法和模拟退火算法进行优化改进，构建新型算法模型；根据新型算法模型、基本模型、多机协同巡检建模和巡检目标信息进行多机巡检路径规划；基于多机巡检路径规划控制无人机进行巡检，并将获取的巡检数据通过区块链技术进行加密保存。本发明通过新型算法对巡检路径规划进行优化，并将巡检数据保存在区块链中，提高了无人机和巡检数据的安全。

主权项：1.一种多机协同巡检路径规划方法，其特征在于，包括：建立无人机的基本模型，所述基本模型包括：动力学模型、动力位置学模型、姿态动力学模型、运动模型与飞行控制刚体模型；获取巡检目标信息，所述巡检目标信息包括巡检目标位置、巡检空间地图、巡检起点与终点以及巡检路径数量；进行无人机的多机协同巡检建模，所述多机协同巡检建模包括巡检模型约束、多机协同避障约束、复杂地形飞行约束、多机空间协同和时间协同约束、多机协同路径规划收益函数约束；将粒子群算法的适应度划分为人工蜂群算法的分组策略，为粒子群算法中的粒子进行角色划分，适应度由高到低分别划分为引领蜂、侦察蜂、跟随蜂，粒子群内部等级变化通过适应度对其进行调整，针对适应度较差的粒子通过模拟退火算法生成裂解来扩大解的范围对新型算法模型的局部搜索能力进行更新，以构建新型算法模型；根据所述新型算法模型、基本模型、多机协同巡检建模和巡检目标信息进行多机巡检路径规划；基于所述多机巡检路径规划控制所述无人机进行巡检，并将获取的巡检数据通过区块链技术进行加密保存；其中，构建所述巡检模型约束：设置无人机从巡检起点至巡检终点的巡检距离和巡检总时长，所述巡检总时长小于无人机续航时长；获取巡检目标未被巡检到与上一次集群巡检后的时间间隔，并根据所述时间间隔确认所述巡检目标的权重和优先级，将所述巡检目标的权重之和最大化作为目标函数；根据所述巡检目标位置获取巡检起点、巡检目标和巡检终点之间的欧式距离；根据所述欧式距离和无人机的飞行速度获取巡检起点、巡检目标和巡检终点之间的飞行时间；获取无人机集群路线所用时间；构建多机协同避障的目标函数约束：构建复杂地形飞行约束：设置无人机的最大飞行高度和最小飞行高度与转半径约束；设置无人机的两个巡检点间的俯仰角约束；设置无人机的两个巡检点之间的转向角约束；构建多机协同路径规划收益函数约束：f＝ω1fvoyage+ω2fheight+ω3finspection；其中，dic为无人机之间的距离，dio1为无人机与树木之间的距离，dio2为无人机与磁场之间的距离，N为高压电塔的总个数，i为当前巡检到第i个高压电塔，ω1、ω2、ω3为权重系数；fvoyage为航程代价，fheight为飞行高度代价，finspection为巡检代价，ω1、ω2和ω3分别航程代价、飞行高度代价、巡检代价作为收益函数中的权重系数。

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