[发明专利]无人机山地优先救援路径规划方法

说明书

本发明公开了一种无人机山地优先救援路径规划方法，其包括：对目标位置的可行解筛选出满足安全度约束条件的泰森多边形的边Lsubgt;ij/subgt;；获取需救援的紧急情况类型，包括目标救援点的人数g和目标救援点的山体危险程度h；构建与威胁度usubgt;n/subgt;相关的目标优先系数T，在边Lsubgt;ij/subgt;上，以目标优先系数T最高的目标点为起始点，将起始点作为蚁群的起点，通过改进的蚁群算法求解下一个目标优先系数T最高的第二目标点的移动路径，然后将第二目标点作为新的起始点，重复运行改进的蚁群算法求解下一个目标优先系数T最高的第三目标点的移动路径，直至经历所有目标点，得到总的移动路径为优先救援路径。本发明的路径能够更快找到威胁度高的危急目标优先救援。

技术领域

本发明涉及无人机应用领域。更具体地说，本发明涉及一种无人机山地优先救援路径规划方法。

背景技术

近年来，无人机作为一种新兴的应用平台，无人机因其体积小、机动性强、操作灵活、成本低等特点而在侦察、环境等军用和民用领域得到了广泛地应用，无人机最大的优势在于行驶更远的航程、在动力足够的前提下，大大延长其航行的时间，可以执行更加危险的任务，降低人员危险系数，节约成本；因此无人机在人员搜救任务中的应用前景十分广阔。

现在的无人机在执行人员搜救任务中面临着诸多亟待解决的问题，首当直冲的就是路径规划问题。针对无人机的路径规划问题，现有技术中，唐立等人在交通运输系统工程与信息第19卷第1期中公开了基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法，其通过将泰森多边形所构成的可行路径作为蚁群算法的初始解，将极大降低运算量，提高算法效率，从而提高无人机的救援效率。

虽然唐立等人的无人机路径规划方法，可以通过泰森多边形所构成的可行路径作为蚁群算法的初始解，限制蚂蚁沿着泰森多边形的边进行搜索的路径及方向，蚂蚁k根据路径的代价及信息素浓度决定下一个目标点，具有降低运算量和提高算法收敛速度的优点，但是蚁群留下信息素缺少指引，使得算法收敛方向不能按所需方向收敛，只能按照最短路径的方向搜索救援，不具备救援专家对危险情况的分析，从而不能对危急救援目标执行优先救援。

因此，现在人们致力于研发一种方法让无人机自己具备救援专家的分析水平，在面对救援数据的时候，无需操控人员，自己具有一定的应变能力，本申请文提供一种无人机自身可以更加迅速、精准判断救援目标的危险情况，从而规划按优先级别救援的路线，对优先级别高的目标优先救援，以及提高优先救援的精确度。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种无人机山地优先救援路径规划方法，其针对现有技术的无人机路径规划不能执行优先救援的问题，提出了以目标优先系数T最高的目标点为起始点，寻找下一个目标优先系数T最高的目标点，使救援路径从优先系数T最高的目标开始，通过改进的蚁群算法搜索，能够更快找到威胁度高的危急目标救援。同时通过最优综合指标作为蚁群算法的信息素浓度增量和移动的指引，使蚁群往最优综合指标的方向路径收敛，引导蚁群往最优综合指标的路径上选择，从而能提高对威胁度高的目标的救援效率和精确度。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了无人机山地优先救援路径规划方法，其包括：

获取需救援的目标位置，将目标位置范围基于障碍点生成泰森多边形的线段作为初始飞行路径可行解；

构建路径安全度约束条件，对可行解筛选出满足安全度约束条件的泰森多边形的边L_ij，边L_ij为泰森多边形相邻顶点i和j之间的边，i和j分别为两个位置点；

还包括：

获取需救援的紧急情况类型，所述紧急情况类型包括目标救援点的人数g和目标救援点的山体危险程度h；