[发明专利]一种无人机集群协同搜索方法

权利要求书

1.一种无人机集群协同搜索方法，其特征在于，包括步骤：

S1，集群中每一架无人机对搜索区域的地图进行栅格化，然后对每个栅格根据地理经纬度进行编码；

S2，集群中的每一架无人机根据航线方向确定一相对于航线方向的扫描搜寻角度，该扫描搜寻角度由吊舱转动一定角度实现；

S3，集群中的每一架无人机对扫描搜索区域中的可疑目标进行识别并进行经纬度定位解算获取可疑目标的经纬度样本点，并根据该可疑目标的经纬度样本点对可疑目标进行编码解算，将定位出来的目标信息再编码到栅格中，再利用概率算法对整个栅格的概率分布进行更新；

S4，通过融合算法，获取每一架无人机的融合概率分布图；

S5，按照优先级分配各自侦查的区域，根据权重高的栅格解码出地理信息后，各无人机再进行小范围的探视扫描，若识别置信度超过某个阈值，即确认目标；

步骤S4中通过融合算法，获取每一架无人机的概率分布图的方法包括：

集群中其余的无人机将发现可疑目标的权重最大的n个栅格的概率值以及总样本数传输给某一的无人机，该无人机收到概率值以及总样本数后，将传过来的n个栅格中每个栅格的样本总量与本机在该栅格上的样本总量进行相加后再除以总样本数，得到该栅格最新的概率值，按照此无人机获取新的概率值的方法，其余无人机也获取新的概率值，获得融合概率分布图；

步骤S5的具体方法包括步骤：

S51，将获取的新的融合概率分布中选取权重最大的n个点；

S52，令机号靠前的飞机向权重高的栅格去锁定，根据栅格编号计算出栅格的某一边缘点，然后让该无人机进行悬停扫描完该栅格，集群中所有无人机在该栅格中进行来回飞行确认，更新概率权重；

S53，当其中一个栅格的概率达到某一阈值后，引导其余无人机到该栅格进行确认，锁定该目标；

S54，锁定目标后，将所有无人机对目标物解算的位置做均值处理，获得搜索目标的地理位置。

2.如权利要求1所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于:步骤S1中，编码的方法包括步骤：

S11，获取搜索区域的长和宽及希望每个栅格的边长大小；

S12，根据ceilf函数获取在搜索区域长方向上的栅格数和宽方向的栅格数及整个搜索区域的栅格数。

3.如权利要求1所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于，步骤S3中，根据该可疑目标的经纬度点对可疑目标进行编码解算的方法包括步骤：

S31，以搜索区域的中心点在大地坐标系下的经纬度作为搜索区域坐标系的基准点，将解算的样本点与基准点进行坐标系变换，将样本点转化为搜索区域大地坐标系下的坐标点(body-x，body-y)；

S32，对坐标值(body-x，body-y)进行编码，获取对应AI解算的样本点在区域坐标系中的栅格编码号。

4.如权利要求3所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于，对所述坐标值(body-x，body-y)进行编码时采用ceilf函数进行编码。

5.如权利要求1所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于：n等于无人机数量乘以2。

6.如权利要求1所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于：所述阈值取值＞90％。

7.如权利要求1所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于，当其中一个栅格的概率超过某一阈值后，引导其余无人机到该栅格进行确认的方法包括步骤：

a1，获取当前栅格的编号；

a2，将编号进行反编码，反算出此时区域坐标系下的当前栅格的大地坐标系下的坐标值(body-x,body-y)；

a3，将坐标值(body-x,body-y)进行坐标系的映射，反变换成大地坐标系下的经纬度值(lat,lng)；

a4，输出地理坐标(lat,lng)给到其余无人机进行目标锁定。

8.如权利要求7所述的无人机集群协同搜索方法，其特征在于：所述反编码包括步骤：

a21，获取该栅格编号对应的区域坐标(body-x)的值，具体方法包括将栅格编号除以搜索区域长度，然后乘以栅格的度量后加上矩形区域A点的x方向坐标；获取该栅格编号对应的区域坐标(body-y)的值，具体方法包括将栅格编号除以搜索区域宽度，然后乘以栅格度量值后加上A点的y方向坐标；

a22,根据区域中心的地理坐标及区域坐标系与大地坐标系的偏航夹角，通过坐标系的旋转变换获取该栅格对应的地理坐标系的x,y值。