[发明专利]无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法

权利要求书

1.一种无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，包括生成无人机动态转移路径步骤，所述无人机动态转移路径中，无人机自当前集结点，经至少一个任务点，前往下一集结点。

2.如权利要求1所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述生成无人机动态转移路径步骤，采用混合遗传算法以路径长度最小值为优化目标确定所述最优解种群，所述最优解种群为当前遗传迭代过程中无人机路径的集合。

3.如权利要求2所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，在所述混合遗传算法的遗传迭代过程中，引入不可行解并通过自适应大邻域搜索算法更新所述最优解种群。

4.如权利要求2所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，在所述混合遗传算法过程中，对所述无人机路径中的每一个任务点位置的无人机前进状态做分别编码，所述前进状态集合组成为：无人机前往下一任务点状态，无人机返回原集结点状态和无人机前往下一集结点状态。

5.如权利要求2所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，在所述混合遗传算法过程中，还包括对所述无人机路径的交叉变异操作，所述交叉变异操作包括：

将所述最优解种群的所有所述无人机路径拆分为三个子路径段，分别为转移路径段，返回第一集结点段，返回第二集结点段；

按所述子路径段划分路径组，将所有所述转移路径段分为转移路径组，将所有返回第一集结点段分为返回第一集结点组，将所有返回第二集结点段分为返回第二集结点组；

进行组间的交叉变异操作和/或组内的交叉变异操作。

6.如权利要求5所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述组间的交叉变异操作为对属于不同所述路径组的所述子路径段进行遗传算子的随机互换操作；所述组内的交叉变异操作为对属于同一所述路径组的所述子路径段进行遗传算子的随机互换操作，所述遗传算子为所述子路径段中的所述任务点。

7.如权利要求5所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，采用A*算法确定所述混合遗传算法的初始种群。

8.如权利要求1所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法还包括以无人机的能量限制为约束条件以无人车的路径最短为优化目标生成集结点步骤。

9.如权利要求8所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述生成集结点步骤包括通过维诺图划分方法确定集结点候选集的步骤。

10.如权利要求9所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述生成集结点步骤还包括在所述集结点候选集中通过最小集合覆盖方法确定集结点优选集的步骤。

11.如权利要求10所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述生成集结点步骤还包括在所述集结点优选集中通过梯度向量优化方法确定集结点集合的步骤。

12.如权利要求8所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法还包括以无人车的路径最短为优化目标，通过LKH算法确定无人车遍历无人车任务点和集结点的无人车工作路径的步骤。

13.如权利要求8所述的无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法，其特征在于，所述无人机与无人车异构协同系统的路径规划方法还包括以无人机在子任务区域内的组合路径最短为优化目标，通过A*算法确定无人机遍历子任务区域内无人机任务点的无人机工作路径的步骤。