[发明专利]UAV/UGV协同长时多任务作业轨迹规划方法

说明书

本发明公开了一种UAV/UGV协同长时多任务作业轨迹规划方法，将一个图表示为G＝(V，E，c)，其中V为顶点的集合，E为所有边的集合，c为每个边所对应的代价；已知UGV工作点的集合为V_g＝{g₁，g₂，g₃，...，g_M}，充电点的集合为V_l＝{l₁，l₂，l₃，...，l_K}，将顶点集合设为：V＝V_g∪V_l，即为UGV工作点和充电点的集合；将所有的边根据UGV的访问路径分为无充电点路径、单充电点路径和多充电点路；使用全局性与局部性相结合的策略，使得在线规划的解兼具速度快和表现好的特点，与传统的局部修改策略相比，规划速度与解的表现至少提高40％。

技术领域

本发明属于轨迹规划领域。

背景技术

航迹规划技术作为任务规划系统的核心部分之一，受到了广泛专注。在这一领域，国外已经展开了大量的相关研究工作。特别是美国和欧洲等国，美国在这一领域处于绝对的领先地位，其有多个任务规划系统被装备至军队，如空军任务支援系统：MSSII+，该系统曾在海湾战争中被广泛使用，20世纪90年代以来，NASA和美国军方开展了一项名为ANOE(Automated-Nap-of-the-Earth)的计划，该计划旨在为直升机提供贴地飞行的最佳航迹。除了美国，欧洲各国也在开展了相关项目研究，例如英国的“探索者”2000规划系统、法国的MIPSY、CINNA、CIRCE2000三个规划系统，同时，还有欧洲信息社会技术计划资助的异构无人机群实时协同与控制项目(Real-time Coordination and Control of MultipleHeterogeneous UAVs,COMETS)。

欧洲COMETS的主要目标是设计和实现一个分布式控制系统，用于使用异构无人飞行器进行联合检测和监测，特别的是直升机和飞艇都将包括在内。为了实现这一总体目标，该项目设计和实现了一个新的控制体系结构，开发了新的控制技术，并集成分布式传感技术和实时图像处理能力，其研究课题包括协同任务分配、无人机路径规划、多机协同跟踪、编队控制等多个方面。成果在森林火灾抢险中演示。目前，其项目已经完成开发^[1]。

在UAV-UGV协同系统研究方面。2011年，杨百翰大学的Huili Yu等人^[2][3]针对城镇移动目标轨迹追踪问题，提出使用UAV-UGV协同系统，并提出一种基于概率的路径规划方法来解决视障问题，并使用贝叶斯方法估计目标的位置；在2012年，德克萨斯AM大学的Kaarthik Sundar等人^[4]提出使用多个补给点对单个UAV进行补给的策略来克服无人机的续航问题，将该问题描述为旅行商问题(Travelling Salesman Problem，TSP)，并首次提出使用混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming，MILP)来解决这个问题，但是该问题将补给站固定为点，没有解决移动补给站的问题。2015年，Maini和Sujit^[5]提出使用一个UGV向UAV进行充电，从而延长UAV在监视任务中的工作时间；作者提出了一种新的模型FCURP-MRS来描述将补给UGV放在UAV的路网中，该方法先生成UGV的路径，之后生成UAV的路径，并没有解决UAV和UGV的同时规划问题；2018年，弗吉尼亚理工大学的Kevin Yu等人^[6]针对续航受限的UAV访问固定点问题，提出使用移动UGV向UAV进行补给，作者将该问题转换为广义旅行商问题(Generalized Travelling Salesman Problem，GTSP)，并使用整数线性规划(Integer Linear Programming，ILP)方法对其进行最优求解。Wolfgang H¨onig,等人^[14]针对室内异构机器人群(包括不同种类多旋翼无人机和不同种类地面无人车)进行了轨迹规划研究，提出了基于图和基于优化算法相结合的算法策略，使得可以同时对200个机器人同时进行轨迹规划。