[发明专利]一种无人机集群协同搜索方法

说明书

本发明提供了一种无人机集群协同搜索方法，包括步骤：集群中每一架无人机对搜索区域的地图进行栅格化并编码；确定扫描搜寻角度；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点，并根据该可疑目标的经纬度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，对整个栅格的概率分布进行更新；获取每一架无人机的融合概率分布图；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阀值，即确认目标。本方法可以精准定位目标的地理位置。

技术领域

本发明涉及无人机目标搜寻技术领域，具体涉及一种无人机集群协同搜索方法。

背景技术

目前，无人机在搜寻目标时，往往都是靠一架机子去搜寻目标，一架机子搜寻时，若目标太小，会出现搜寻误差，往往会导致搜寻不到目标，或目标定位不精准。而用集群进行区域搜索的方法中，大部分方法的计算比较复杂，这样当集群数量比较庞大，那么计算会呈爆炸式增长，复杂主要体现在融合以及更新各机的概率密度算法上，其次大多数方法并没有考虑实现过程中各机子通过集群数据链传输时出现的数据限制等问题，实际上现在大多数方法在更新概率密度上需要交互的信息和数据比较多，往往会占满数据链带宽。

发明内容

基于现有技术存在的问题和不足，本申请提供了一种无人机集群协同搜索方法，更新和融合方法简单，而且传输量极其小，具有高效实用的特性。

具体技术方案如下：

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阀值，即确认目标。

进一步地，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。

进一步地，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：

S11，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)；

S12，对所述坐标值(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。

进一步地，对所述坐标值(body-x，body-y)进行编码时采用ceilf函数进行编码。

进一步地，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：