[发明专利]一种基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法有效
申请号: | 202110207901.8 | 申请日: | 2021-02-25 |
公开(公告)号: | CN113031647B | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
发明(设计)人: | 王涌;鲍明月 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 模糊 综合 评判 供电 无人机 最优 路径 规划 方法 | ||
1.一种基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:建立三维空间模型,并获取非均匀分布的节点获得对应坐标信息;
步骤2:对非均匀无线传感器网络节点进行离群因子分析,对非离群的节点进行粗分簇,根据离群点的特征,获得稳定簇群并标记簇头信息;
步骤3:利用步骤1和步骤2所准备的簇群信息和节点信息,确定紧急充电节点,规划无人机当前位置到紧急充电节点间的路径;
步骤4:利用步骤2和步骤3获得的节点信息和路径信息,采用模糊综合评判的方法在可视区域内确定自适应充电集合,局部动态规划充电路径;包括如下步骤:
步骤4.1:在bestpath(Pstart,Pend)三维点集合路径可视区域内遍历节点,
其中,可视区域坐标为搜索可视区间内所有节点信息;
步骤4.2:对遍历的节点依据权重进行模糊综合评判,具体判断参数如下:
根据步骤2遍历可视区域内节点相关信息:节点的电量、节点耗电量、邻近节点数、邻近节点剩余电量、是否为簇头、是否为离群点,根据步骤3获得最优路径bestpath(Pstart,Pend)的长度、Pend剩余电量、紧急充电集合S中节点数量,无人机剩余电量确定因素集合:U=[u1,u2,…un];
归一化第i个节点的第m个指标
确定评价指标体系因素集合U上的指标权重:
其中,指标比重获得模糊综合评判值
若则加入自适应充电集合S′;
若未创建自适应充电集合S′,则无人机按照步骤3.3获得的最优路径bestpath(Pstart,Pend) 执行充电任务;
步骤4.3:依据步骤4.2中自适应充电集合S′动态更新充电路径,具体步骤如下三步:
步骤4.3.1:遍历自适应充电集合S′,依据步骤3.3规划点到点的三维路径:
(a)若新增待充电节点仅为一个,最佳路径为:
bestpath(Pstart,Pnew)+bestpath(Pnew,Pend);
(b)若新增节点超过一个,则通过改良圈迭代优化充电顺序,满足:
bestpath(Pi,Pj)+bestpath(Pi+1,Pj+1)<bestpath(Pi,Pi+1)+bestpath(Pj,Pj+1),则替换有效;
步骤4.3.2:若无新增充电节点,执行充电任务;若有新增充电节点,根据新充电路径执行充电任务,直至Pend节点充电完成;
步骤4.3.3:若无人机电量未为低电返航电量,则继续循环执行步骤3.1;
若无人机电量仅为低电返航电量,则无人机返航充电。
2.根据权利要求1所述的基于模糊综合评判的供电式无人机最优路径规划方法,其特征在于,所述步骤1中,搭建三维环境采用等分法沿x,y,z轴将三维地图离散化为一个三维点集合,集合中任意一点对应着两个坐标,即位置序号和位置坐标;在三维点集合中获得节点的序号Pi,坐标P(x,y,z),这也关系到步骤2非均匀无线传感器网络节点的分簇及节点电量E={e1,e2,…,ei}的消耗。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江工业大学,未经浙江工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110207901.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。