[发明专利]基于动态优先级解耦的无人机集群轨迹序列凸规划方法

说明书

本发明涉及一种基于动态优先级解耦的无人机集群轨迹序列凸规划方法，属于无人机控制技术领域。本发明设计了一种动态优先级解耦机制，将无人机集群轨迹规划问题建模为一系列单机凸规划问题，然后对凸规划问题进行迭代求解，直至满足无人机动力学、碰撞规避与时间一致约束，生成无人机集群的可行飞行轨迹。本方法对比现有技术，首次将无人机集群轨迹生成问题转化为凸规划问题，利用动态优先级机制与序列凸规划方法迭代求解，最终得到无人机集群飞行轨迹结果，有效提高了无人机集群的轨迹生成效率。

技术领域

本发明涉及一种基于动态优先级解耦的无人机集群轨迹序列凸规划方法，属于无人机控制技术领域。

背景技术

随着机器人、网络通信、自动控制、人工智能等领域技术的跨代发展，无人机集群智能技术在军事与民用领域得到了愈来愈广泛的研究。美国宾夕法尼亚大学Vijay Kumar教授提出了无人机5S趋势理论：Small(小型)，Safe(安全)，Smart(智能)，Speed(敏捷)和Swarm(集群)，其中，集群与智能作为关键要素，受到越来越广泛的关注。

集群智能是受生物群体所涌现出的智能现象启发而来的一种人工智能模式，其天然的数量优势，能够克服单智能体执行任务类型有限、抗损耗能力差、任务耗时长、作业效能低等缺陷，是无人化作战、制造、管理的突破口，具备执行监视侦察、联合干扰、协同跟踪、诱骗突袭等作战任务的潜能，同时也适合农业植保、物流快递、环境监测、应急救援、艺术表演等民用领域。

无人机集群快速轨迹规划，是实现集群智能化的一项瓶颈技术。无人机集群轨迹规划，是指在有限空间维度下为大量无人机规划出连续平滑的协同轨迹，满足机间避碰、威胁规避及无人机动力学等约束，实现无人机之间高效的任务协作。然而，严格的威胁规避约束、耦合的机间避碰约束以及非线性无人机动力学导致了集群轨迹规划难以快速求解，无法满足集群在线轨迹规划要求。因此，如何通过处理机间耦合关系来提升求解效率，是实现无人机集群快速轨迹规划的关键。

考虑数十架无人机组成的集群，若使用集中式规划架构建立整体轨迹规划问题，直接探索集群轨迹的耦合规划空间，则耦合问题的变量高维度和约束复杂性将导致求解方法难以快速获得集群轨迹。因此，有必要探索解耦协同规划架构，将集群轨迹拆分到单无人机的规划空间进行独立计算，降低问题维度与耦合度，充分挖掘无人机并行计算能力。其中，处理机间避碰与时间一致等耦合约束的机制是解耦协同规划的关键，其对方法的收敛能力和规划效率至关重要。目前，解耦协同规划主要采用优先级协调方式，如串行优先级和并行优先级。无人机优先级的确定主要包括经验设定、随机生成、启发规则等方式，尽管这些方式一般可生成协同轨迹，但也存在规避冲突导致无法收敛的问题。有待进一步探索优先级协同规划机制，从理论上分析解耦协同规划的时间一致性，避免规划陷入不可行或反复而无法获得可行的轨迹结果，以满足集群在线规划需求。针对解耦规划架构下无人机轨迹规划问题，考虑非线性动力学、非凸威胁规避与机间避碰等约束，现有优化算法的求解性能难以满足在线规划需求。

当前，发展出了一种序列凸规划方法，具备高效求解集群轨迹规划问题的潜力，其思想是将原非线性规划问题转化为一簇简单的凸规划问题，通过逐次迭代获得原问题的解。序列凸规划的效率优势已在实时轨迹规划和协同轨迹规划中得到了仿真及试验验证。然而，凸规划问题的变量维度和约束数量随集群规模的增大而增长，导致问题的计算复杂度变高。另外，构建的近似凸规划问题难以保证本身的可行性，这将极大增加迭代次数，同时集群规模增大会增加问题不可行的概率。因此，针对基于迭代优化方法的无人机轨迹规划问题，亟需根据集群轨迹规划特性，深入研究凸规划问题迭代方法，进一步提升序列凸规划方法的求解效率，降低集群轨迹规划耗时，缓解集群轨迹规划计算复杂性难题。

发明内容

本发明的目的是针对基于迭代优化方法的无人机轨迹规划的技术问题，为了满足无人机集群飞行中的复杂约束，快速获得实际任务中可用的飞行轨迹，提出了一种基于动态优先级解耦的无人机集群轨迹序列凸规划方法。