申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2020-05-14

公开（公告）日：2020-09-08

公开（公告）号：CN111638725A

主分类号：G05D1/10(20060101)

分类号：G05D1/10(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.08.10#授权;2020.10.02#实质审查的生效;2020.09.08#公开

摘要：基于蚁群算法与人工势场法的无人机编队重构系统及方法，系统包括目标分配模块、路径规划模块、地面站模块；采用群智能优化算法对标准蚁群算法的选择策略进行改进，提高了算法的全局搜索能力以及搜索精度，当无人机群组规模较大时，有更大的概率搜索到全局最优解。在路径规划过程中采用改进的人工势场法，其中对引力场公式的改进解决了无人机移动初期引力场过大可能导致碰撞的问题，对斥力场的改进解决移动无人机在靠近目标点过程中，目标不可达的问题。如果无人机陷入局部最小点，通过给当前无人机额外施加一个逃出力，帮助其摆脱局部最小点，采用局部极小点逃离策略有效解决了人工势场法容易陷入局部最优的问题。本发明具有较快的计算速度。

主权项：1.一种基于蚁群算法与人工势场法的无人机编队重构系统，其特征在于，包括：-目标分配模块；通过地面站获取无人机群的坐标信息，采用群智能优化算法，以无人机群组内所有无人机移动路径总长最短为优化目标，确定初始编队与目标编队内无人机的匹配关系；-路径规划模块；对目标分配模块计算所得的无人机匹配关系，使用路径规划算法计算无人机群组中每一架无人机的移动轨迹，并将计算所得的航点坐标通过地面站发送至无人机群组；-地面站模块；用于接收无人机群组中每一架无人机在原始编队下的坐标数据，运行目标分配模块以及路径规划模块，通过计算得到目标编队的最优匹配关系以及无人机群组内每一架无人机的无碰撞移动轨迹的航点坐标，并将航点坐标发送至相对应的无人机。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 基于蚁群算法与人工势场法的无人机编队重构系统及方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD