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无人机集群协同探测多目标的路径规划方法及系统
申请人信息
- 申请人:南京瀚海伏羲防务科技有限公司; 南京现代综合交通实验室
- 申请人地址:211135 江苏省南京市麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园1号楼501-507室
- 发明人: 南京瀚海伏羲防务科技有限公司; 南京现代综合交通实验室
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 无人机集群协同探测多目标的路径规划方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311573808.4 |
| 申请日 | 2023/11/23 |
| 公告号 | CN117519244A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G05D1/46 |
| 权利人 | 南京瀚海伏羲防务科技有限公司; 南京现代综合交通实验室 |
| 发明人 | 宋钰涛; 吕海洋; 成超; 张益民; 李贞新 |
| 地址 | 江苏省南京市麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园1号楼501-507室; 江苏省南京市江宁区宝善寺路56号 |
摘要文本
南京瀚海伏羲防务科技有限公司; 南京现代综合交通实验室取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明提出了无人机集群协同探测多目标的路径规划方法及系统，属于无人机的技术领域。首先将整个场景建模成为多旅行商为题，后对整个问题进行求解。第一阶段首先利用K均值聚类算法将目标点进行聚类，将多旅行商问题转换成多个单旅行商问题，第二阶段利用改进的遗传算法对单旅行商问题进行求解。相比于传统遗传算法，本方法首先利用贪婪算法生成初始种群，其次设置了遗传参数自适应调节策略，避免遗传进化代数与个体适应陷入局部最优解，同时提高了寻优的速度；并且为保证优秀基因结构的保留，设置了精英个体保留的策略。经试验证明，二阶段的路径规划方法对于传统的分组遗传算法全局收敛效果更好且收敛速度更快。 来自专利查询网
专利主权项内容
1.无人机集群协同探测多目标的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：针对无人机集群协同探测多目标点进行数学建模：定义无人机集群的出发点为坐标原点O，由m架无人机组成的无人机集群表示为U＝{U, U, …, U}，由n个目标点组成的任务集合为T＝{T, T, …, T}；当集群完成探测后，再重新返回至坐标原点O；12m12n将整个无人机集群的任务转换成多旅行商的问题，将n个目标点聚类成为N个集群，将多旅行商问题转换成N个单旅行商问题，其中，N＜n；对每个单旅行商问题进行求解：在任务集合T中生成初始种群，引入遗传参数自适应调节策略，采用适应度函数计算得到初始种群中每个个体的适应度值；引入精英个体保留策略，迭代出适应度值最高的个体，直至最高的适应度值满足条件，得到满意路径：最高的适应度值对应个体的路径。