[发明专利]一种基于椭圆拟合的无人机长僚协同覆盖寻优方法

说明书

本发明公开了一种基于椭圆拟合的无人机长僚协同覆盖寻优方法，属于无人机控制领域。该方法包括无人机覆盖范围设置及目标参数获取、对所有目标点位置点集合进行椭圆拟合、长僚无人机的位置部署、目标位置更新及实时在线调整等步骤。该方法与传统栅格法或聚类法相比，在覆盖目标数量问题上采用次优策略，从而大大减少了时间代价，其次采用椭圆拟合而不是传统聚类加权，有效解决了目标在栅格边界附近引起的最优位置波动，当目标运动时，无人机的路径均无太大波动，更符合无人机实际飞行需求。该方法对探索无人机在各类场景中的实际应用模式，具有非常重要的现实意义。

技术领域

本发明属于无人机协同控制领域，具体涉及一种基于椭圆拟合的双无人机长僚模式下的协同覆盖寻优的解决方法，其应用场景主要为目标数量远多于无人机数量的协同目标覆盖。

技术背景

无人机在各行各业得到广泛应用，民用领域的航拍、测绘、灯光表演、农业作业、物流配送、应急救援等，军用领域的侦察、打击、编队、空中格斗、中继通信等。其中，很多无人机应用场景均可总结为区域覆盖问题，比如在卫星通信覆盖盲区的无人机通信中继任务中，需要无人机覆盖尽量多的地面通信用户；在群体目标监视任务中，需要无人机搭载监视载荷在空中尽量可以监视到尽量多的目标；在电磁干扰任务中，需要无人机针对尽量多的地面通信设备进行电磁干扰等。这类应用场景的共同点是目标(通信用户、监视目标、电磁目标)数量远大于无人机数量，而且目标并不是完全静止，而是在不断运动，且运动规律并不容易分析，这大大提升了无人机实时对目标进行最优覆盖的难度。

针对无人机目标的最优覆盖问题，国内外有较多研究，常见的覆盖策略有聚类分析、质心提取、密度估计等。但是受传感器探测范围、无人机飞行时间等限制，在许多情况下难以实现有效覆盖，考虑到无人机覆盖问题的本质也是一种寻优问题，其重点在数学建模和规划算法。传统上是将目标所处的任务区域进行栅格化分，并统计每个栅格中目标数量，以无人机的覆盖范围为窗口，对所有栅格化区域进行移动遍历，若无人机处于某栅格处所覆盖的目标最多，则认为该处是无人机的最优覆盖位置。然而，该方法存在两个问题：1)寻优效率低，需要对整个目标区域采用滑动窗口的形式进行遍历，时间代价较大；2)当目标在运动时，处理栅格边界问题容易使无人机的最优位置出现非线性的波动，从而难以实际操作无人机具体飞行。为解决时间代价大的问题，大多考虑通过增加无人机数量对任务区域分块进行覆盖，但无人机数量的增多，机间各类约束关系也复杂，将在覆盖问题基础上又考虑多机协同问题，同时栅格边界问题导致最优结果的非线性波动问题依然存在。因此，研究无人机协同关键技术和应用局限，对探索无人机在各类场景中的实际应用模式，具有非常重要的现实意义。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种基于椭圆拟合的无人机长僚协同覆盖寻优方法，该方法建立在执行搜索任务的双无人机是同构的基础上，即执行覆盖任务的两架次无人机具有同样的性能、同样覆盖传感器以及覆盖范围；目标数量远大于2；此外，目标的移动必须为连续运动模式，即目标不可随机的出现及消失，仅在任务区域内随机连续运动，且运动速度小于无人机飞行速度，确保无人机可随时对目标进行跟踪覆盖。

本发明采用的技术方案为：

一种基于椭圆拟合的无人机长僚协同覆盖寻优方法，包括如下步骤：

步骤1：无人机覆盖范围设置及目标参数获取

1.1获取待覆盖的任务区域，所述任务区域由多边形组成，用于限定多机协同覆盖任务的执行范围，并且约定目标仅在任务区域内运动；

1.2获取两架无人机的初始位置，设为U₁(m₁,n₁)以及U₂(m₂,n₂)，每架无人机的初始位置不局限于任务区域内；