申请/专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117724531A

主分类号：G05D1/695

分类号：G05D1/695;G05D109/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了基于三维维诺图的多无人机协同围捕轨迹规划方法及系统，包括无人机和目标的运动状态信息感知、前端基于三维维诺图计算的点到点轨迹规划、后端的轨迹优化；在点到点轨迹规划中使用GPU加速的三维维诺图对无人机和目标位置及所处空间进行了建模与元胞划分，根据保证收敛的质心策略计算目标点；在后端的轨迹优化中，构建了保证目标可见性的带约束的优化问题，进行重新参数化并将优化问题的约束转化为无约束优化项，并使用数值优化方法求解。本发明能够实现灵活且具有理论依据的多无人机协同目标围捕轨迹规划，使得围捕决策更加高效、轨迹规划更加可靠、求解速度更加迅捷。

主权项：1.基于三维维诺图的多无人机协同围捕轨迹规划方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：获取当前环境无人机与目标运动状态；步骤S2：以无人机和目标位置为种子、以设定的维诺图边界为界，对无人机和目标位置及所处空间进行了建模与元胞划分，计算当前t时刻的三维维诺图；步骤S3：根据三维维诺图，计算无人机向最近目标逼近的下一目标点；步骤S4：基于无人机的执行约束和可见性约束，通过无人机的运动状态和所述下一目标点，构建轨迹优化模型，以最小化控制量和时间；步骤S5：基于几何约束下的最小控制理论，初始轨迹进行重参数化，得到重参数化后的轨迹；步骤S6：将带约束的轨迹优化模型转化为无约束优化模型；步骤S7：将步骤S3得到的目标点与初始点相连的初始轨迹作为数值优化的初值，对无约束优化模型进行求解，得到目标轨迹，无人机根据目标轨迹执行目标协同围捕。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 余姚市机器人研究中心;浙江大学 基于三维维诺图的多无人机协同围捕轨迹规划方法及系统

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