[发明专利]一种多无人机集群编队协同控制算法

权利要求书

1.一种多无人机集群编队协同控制算法，所采用的步骤是：

步骤1：首先对无人机集群通过k-means算法分簇处理；

步骤2：对每个簇根据簇内所有的无人机位置信息计算虚拟中心点位置；

步骤3：每个簇的虚拟中心点根据多因素Dubins航迹规划算法进行航迹规划；

步骤4：之后各个无人机分簇之间通过位置矢量共享的方式判断是否会发生碰撞，如果发生碰撞则通过多因素Dubins航迹规划算法重新计算并选择路径扩展点，否则集群中无人机选择相应的虚拟集群控制点；

步骤5：分别计算威胁区域的斥力、其它无人机的斥力、虚拟集群控制点的引力，计算无人机受到的合力，并计算下一步的位置；

其中，虚拟集群控制点的选择方法为：

无人机在进行虚拟集群控制点选择时需要知道虚拟集群控制点的状态和位置，在已知无人机位置和虚拟集群控制点位置的情况下，选择距离无人机位置最近的虚拟控制点作为无人机前进的位置，并以此确定无人机的飞行方向，并且虚拟集群控制点在以虚拟中心为圆心的圆环上均匀分布，当集群中存在n个无人机时，若采用循环计算无人机与n个虚拟集群控制点中每一个的距离再从中选择距离最小的那个，将产生较大的计算量，并且当无人机集群的规模达到一定程度时，较大的计算量会导致集群的性能迅速下降，不能应用于实际的作战环境中，因此，为了降低虚拟集群控制点选择的计算量，提出一种基于位置角度的方法；

n个虚拟集群控制点以的角度均匀分布在以虚拟中心点为圆心半径为R_vir的圆上，假设第一个虚拟集群控制点与圆心连线和X正半轴之间的夹角为0，那么无人机必定与距离最近的虚拟集群控制点之间的夹角最小，因此只需要计算无人机与虚拟中心点连线与X轴的夹角就可知得到最近的虚拟集群控制点的位置，计算量会大大减少，无人机i表示为p_i(x_i，y_i，z_i)，虚拟集群控制点表示为p′_i(x′_i，y′_i，z′_i)，虚拟中心点表示为p_o(x_o，y_o，z_o)，无人机i与虚拟中心点之间连线向量表示为X轴正方向单位向量表示为因此无人机与虚拟中心点连线和X正半轴的夹角θ表示为：

其中θ的范围为[-π，π]，当θ＜0时不便于计算选择，因此对θ值进行调整：

因此，令s＝θ·n/2π，则选择的虚拟集群控制点序号m可以由下式计算可得：

其中，[s]表示对s向下取整，确定了对应的虚拟集群控制点后就可以通过人工势场函数计算引力分量；

步骤6：如果每个无人机集群都到达了设定的目标点附近则仿真结束，否则每个集群虚拟中心继续根据多因素Dubins航迹规划算法进行路径规划，重新按照上述算法步骤运行。