申请/专利权人：四川大学

申请日：2023-09-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117170238B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于协作分布式MPC的异构无人机集群搜索算法，涉及无人机搜索航路规划技术领域，包括：基于侦察态势模型、约束条件和无人机侦察性能指标函数，考虑优化协作无人机集合内的目标函数之和，构建多无人机协同目标侦察控制问题的分布式滚动时域优化模型，基于该分布式滚动时域优化模型得到无人机的控制输入序列，协作无人机集合指的是对于某架无人机，除自身之外的其它无人机的集合；无人机侦察性能指标函数基于敌方目标在未来的预测位置构建得到，敌方目标在未来的预测位置是采用多项式拟合方法得到。本发明具有模型可扩展性，能降低单步计算复杂度和计算时间，提升控制性能、搜索效率和安全性。

主权项：1.一种基于协作分布式MPC的异构无人机集群搜索算法，其特征在于，基于侦察态势模型、约束条件和无人机侦察性能指标函数，考虑优化协作无人机集合内的目标函数之和，构建多无人机协同目标侦察控制问题的分布式滚动时域优化模型，基于该分布式滚动时域优化模型得到无人机的控制输入序列，协作无人机集合指的是对于某架无人机，除自身之外的其它无人机的集合；侦察态势模型包括环境模型、无人机传感器探测模型、无人机平台模型和目标模型，无人机传感器探测模型包括探测概率、识别概率、虚警概率和可探测的区域范围，目标模型是根据搜索目标的速度和预测位置构建；目标模型为： 其中，Vtargett为目标在时刻t的速度，xtargett为目标在时刻t的位置；无人机侦察性能指标函数基于环境侦察收益和任务执行代价构建得到，环境侦察收益基于敌方目标在未来的预测位置构建得到，敌方目标在未来的预测位置是采用多项式拟合方法得到；无人机侦察性能指标函数为： 其中，权重k1，k2满足k1+k2＝1；环境侦察收益 其中，Pilt+q|t,i＝q,…,Tp代表无人机Ai在t时刻预测的第l条路径上第q个航迹点，Φi,t表示当无人机Ai在t时刻，其传感器的探测靶面集合，Φi,t根据无人机传感器探测模型得到，ηi,c,t为网格路径点c内的不确定度，根据敌方目标在未来的预测位置得到ηi,c,t；任务执行代价 其中，uiPilt+q+1|t表示无人机Ai在路径点Pilt+q|t处的航向；获取敌方目标在未来的预测位置的方法具体包括：将敌方目标的位置坐标独立地定义为与时间相关的2个多项式形式： δ＝[t-tp,t]其中，ax0，ax1，ax2为待拟合系数，tp为预测采样时域，即收集目标在过去[t-tp,t]的位置历史信息，将其近似为多项式；设定采样周期tp，对敌方目标历史时间窗口[t-tp,t]的历史轨迹进行采样，对其运动轨迹进行拟合，得到各多项式中的待定系数ax0，ax1，ax2后，由此外推至未来t,t+Tp]时间区间内的位置预测信息，即 δ＝t,t+Tp]。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 基于协作分布式MPC的异构无人机集群搜索算法

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