[发明专利]基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法

说明书

本发明公开了一种基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法，包括以下步骤：S1、过轨迹预测算法，预测周围节点和本节点下一时刻的位置轨迹；S2、根据预测的位置轨迹，采用基于碰撞危险因子与轨迹预测的速度自适应调整防撞算法，完成异构无人机之间的智能防撞处理；S3、在智能防撞处理的基础上，通过构建改进型动态势场及基于异构队形基准点的编队保持虚拟势场，采用异构无人机集群编队基于改进型动态强化势场的一致性群拓扑控制算法，完成异构无人机之间的编队队形控制。本发明是综合考虑大/小异构无人机集群系统而进行集群协同避障群拓扑控制方法研究。

技术领域

本发明涉及异构无人机集群通信技术领域，具体涉及一种基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法。

背景技术

异构无人机集群编队系统是多个异构无人机（大/小无人机等）通过特定的集群编队组网协议构成多节点集群通信网络，网络节点在预定的各种编队集群拓扑下，通过集群网络交互各类业务消息，完成自主智能防撞，并协同执行指定任务。

异构无人机集群编队系统的编队构型与群拓扑变化情况对整个集群编队的任务执行情况有重要影响，直接影响最终的任务成败。目前传统的无人机群拓扑控制研究主要是针对小无人机群（非异构）拓扑控制，解决编队一致性问题，没有针对异构无人机（大/小无人机等混合集群）的群拓扑控制及自适应防撞研究。针对异构无人机混合集群组网场景，异构无人机集群成员之间的一致性群拓扑优化及自主智能防撞能力还需优化提升。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法解决没有针对异构无人机的群拓扑控制及自适应防撞研究的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于异构队形基准点无人机集群拓扑控制与智能防撞方法，包括以下步骤：

S1、异构无人机节点之间通过交互网络维护消息，获取周围异构节点的位置、速度、航向、安全半径信息，通过轨迹预测算法，预测周围节点和本节点下一时刻的位置轨迹；

S2、根据预测的位置轨迹，采用基于碰撞危险因子与轨迹预测的速度自适应调整防撞算法，完成异构无人机之间的智能防撞处理；

S3、在智能防撞处理的基础上，通过构建改进型动态势场及基于异构队形基准点的编队保持虚拟势场，采用异构无人机集群编队基于改进型动态强化势场的一致性群拓扑控制算法，完成异构无人机之间的编队队形控制。

进一步地：所述步骤S1具体为：异构无人机节点在接收周围其他节点发送的网络维护消息的同时，测量消息达到时间，并通过卡尔曼滤波算法，对周围节点下一时刻的位置、轨迹进行预测，同时预测自身的位置、轨迹，根据所有的预测结果，得到下一时刻本机与周围无人机之间的相对位置、速度及安全距离。

进一步地：所述网络维护消息包括本节点地址、异构类型、发送时间、本机位置、速度、航向、防撞安全半径信息。

进一步地：所述碰撞危险因子的计算方法为：

令，其中为安全距离，d为相对距离，即本机与其他无人机位置之差，r₁为本机安全半径，r₂为其他无人机安全半径；

当时，为“安全”状态，此时碰撞危险因子，其中，为安全系数，取值为0.3；

当时，为“轻度危险”状态，此时碰撞危险因子，其中，为轻度危险系数1，取值为0.4，为轻度危险系数2，取值为0.3；

当时，为“重度危险”状态，此时碰撞危险因子，其中，为重度危险系数1，取值为0.3，为重度危险系数2，取值为0.7。

进一步地：所述自适应调整防撞算法具体为：

当碰撞危险因子取值为“安全”状态时，无需做任何调制；