面向极端灾后场景的无人机应急协同路径规划方法及系统与流程

本发明涉及无线测温，具体为面向极端灾后场景的无人机应急协同路径规划方法及系统。

背景技术：

1、无人机作为一种便携式设备，它可以是一种由拥有自动驾驶系统的飞行器，也可以是由远程地面操作员进行控制的无人驾驶飞机，具有操作便利，高性能和强自适应性以及高经济效益等优点。在我国，输电线路大多数在外部空间中，受到自然环境的影响，当输电线路的某一段发生故障，就有可能造成大片区域断电等事故。在实现生活中为了确保输电线路正常运行，需要人为定期巡检，由此产生的人力资源浪费。利用无人机的体积小、不容易受到地形环境影响、操作方便等特点，将其应用在电力线路故障巡检中，可提高巡检效率、减少维护费用和保障员工的生命安全。

2、在极端灾情后，电网可能出现故障的点较多且分散，由于地面交通受到破坏或封闭，传统的人力资源难以快速到达灾区进行救援和评估工作。而无人机的便携性和自主飞行能力使其成为理想的选择。通过使用无人机进行路径规划，可以快速准确地确定灾区的救援需求和优先级。此外，无人机还能够克服地形和环境的限制，轻松飞越受损建筑物、障碍物和复杂地形。它们能够在短时间内覆盖大片区域，大大提高搜索和救援的效率。无人机也可以快速确定封闭道路和救援难点，并提供实时的图像和视频传输，使指挥中心和救援人员能够做出迅速决策。为了提供技术支持并优化电网抢修过程，本发明提出了一种协同方法来开发智能路径规划算法，并使用无人机作为执行工具。

3、在现有专利cn113359831a基于任务逻辑调度的集群四旋翼无人机路径生成方法中提供了一种将协同调度的无人机群分解为各无人机生成各自路径，再考虑邻机的位置与飞行速度，生成各飞机飞行的期望速度，避免无人机间的碰撞。在该方法中没有考虑到总航路长度和无人机状态等影响因素，对路径的质量难以保证，同时现有方法都是采用无人机固定优先级的方式进行，存在死锁，优先级不合理造成整体效率低下。同时现有方法在多任务场景下的分配策略较为有限，缺乏适应多任务需求的灵活性和智能性。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了面向极端灾后场景的无人机应急协同路径规划方法及系统。

2、本发明的技术方案如下：

3、一方面，本发明提出面向极端灾后场景的无人机应急协同路径规划方法，具体步骤包括：

4、根据各无人机的飞行指标和预设规则进行无人机间的优先级实时排序；

5、基于极端灾后场景中各灾害点的受灾等级，通过无人机混合调度策略进行无人机飞行任务的分配，首先根据贪婪策略选择实时优先级最高的无人机与受灾等级最高的灾害点进行匹配，再通过最近邻分配策略来分配剩余的无人机与灾害点；

6、利用a*算法进行各无人机到灾害点的路径规划，并根据各无人机的属性与到灾害点的距离预估无人机到达飞行路径上各路径点的时间，并判断是否存在碰撞风险；

7、对于存在碰撞风险的多无人机飞行规划，根据各无人机飞行任务的紧急程度和无人机的优先级状态进行多无人机飞行路径的动态优先级调整，并更新所有无人机间的优先级排序；

8、对于不存在碰撞风险的多无人机飞行规划，再确认各无人机的飞行任务是否存在动态变化，存在动态变化的重新进行任务分配以及路径规划和碰撞判断，不存在动态变化的确认为最终的多无人机应急协同路径规划方案。

9、作为优选实施方式，所述无人机的飞行指标包括无人机的碰撞风险、无人机的总航路长度、无人机的冲突等待时长、无人机的剩余电量。

10、作为优选实施方式，所述根据各无人机的飞行指标和预设规则进行无人机间的优先级实时排序中的预设规划具体为：

11、当无人机的碰撞风险不同时，无人机的碰撞风险越大，优先级越低；

12、当无人机的碰撞风险相同时，利用无人机的总航路长度、冲突等待时长和剩余电量建立综合多指标的优先级计算模型，具体公式如下：

13、

14、式中，p为优先级综合指标，为无人机的总航路长度的归一化取值，α为无人机的总航路长度指标的权重；为无人机的冲突等待时长的归一化取值，β为无人机的冲突等待时长指标的权重；为无人机的剩余电量归一化取值，γ为无人机的剩余电量指标的权重；

15、根据比较各无人机的优先级综合指标的大小，综合指标越大的无人机，优先级越高。

16、作为优选实施方式，所述根据无人机飞行任务的紧急程度和无人机的优先级状态进行多无人机飞行路径的动态优先级调整步骤具体为：

17、计算无人机飞行任务的紧急程度，具体公式如下：

18、ui＝a·(a*mi+b*d(t))

19、式中，ui表示无人机i的任务紧急程度；a为权重系数；mi为实时任务的重要性；d(t)为受灾等级；a和b为实时任务的重要性和受灾等级的权重系数；

20、再根据无人机的优先级状态计算无人机实时的状态优先级，具体公式如下：

21、

22、式中，si为无人机i的状态优先级，b为权重系数；

23、最后计算无人机的总体动态优先级，具体公式如下：

24、pi＝ui+si

25、式中，pi为无人机i的总体动态优先级；

26、根据各无人机的总体动态优先级进行各无人机间的实时优先级排序。

27、作为优选实施方式，所述并更新所有无人机间的优先级排序步骤具体为：

28、利用各无人机的实时优先级排序，根据以下公式进行无人机优先级状态的更新：

29、pnew,i＝pold,i+γ(pi-pold,i)

30、式中，γ是更新速率，控制调整的步长；pnew,i是更新后的优先级；pold,i是原始的优先级。

31、另一方面，本发明提出面向极端灾后场景的无人机应急协同路径规划系统，包括：

32、无人机优先级排序模块，根据各无人机的飞行指标和预设规则进行无人机间的优先级实时排序；

33、无人机飞行任务分配模块，基于极端灾后场景中各灾害点的受灾等级，通过无人机混合调度策略进行无人机飞行任务的分配，首先根据贪婪策略选择实时优先级最高的无人机与受灾等级最高的灾害点进行匹配，再通过最近邻分配策略来分配剩余的无人机与灾害点；

34、无人机飞行路径规划模块，利用a*算法进行各无人机到灾害点的路径规划，并根据各无人机的属性与到灾害点的距离预估无人机到达飞行路径上各路径点的时间，并判断是否存在碰撞风险；

35、飞行任务动态调整模块，对于存在碰撞风险的多无人机飞行规划，根据各无人机飞行任务的紧急程度和无人机的优先级状态进行多无人机飞行路径的动态优先级调整，并更新所有无人机间的优先级排序；

36、飞行任务重新规划模块，对于不存在碰撞风险的多无人机飞行规划，再确认各无人机的飞行任务是否存在动态变化，存在动态变化的重新进行任务分配以及路径规划和碰撞判断，不存在动态变化的确认为最终的多无人机应急协同路径规划方案。

37、作为优选实施方式，所述无人机的飞行指标包括无人机的碰撞风险、无人机的总航路长度、无人机的冲突等待时长、无人机的剩余电量。

38、作为优选实施方式，所述根据各无人机的飞行指标和预设规则进行无人机间的优先级实时排序中的预设规划具体为：

39、当无人机的碰撞风险不同时，无人机的碰撞风险越大，优先级越低；

40、当无人机的碰撞风险相同时，利用无人机的总航路长度、冲突等待时长和剩余电量建立综合多指标的优先级计算模型，具体公式如下：

41、

42、式中，p为优先级综合指标，为无人机的总航路长度的归一化取值，α为无人机的总航路长度指标的权重；为无人机的冲突等待时长的归一化取值，β为无人机的冲突等待时长指标的权重；为无人机的剩余电量归一化取值，γ为无人机的剩余电量指标的权重；

43、根据比较各无人机的优先级综合指标的大小，综合指标越大的无人机，优先级越高。

44、作为优选实施方式，所述根据无人机飞行任务的紧急程度和无人机的优先级状态进行多无人机飞行路径的动态优先级调整步骤具体为：

45、计算无人机飞行任务的紧急程度，具体公式如下：

46、ui＝a·(a*mi+b*d(t))

47、式中，ui表示无人机i的任务紧急程度；a为权重系数；mi为实时任务的重要性；d(t)为受灾等级；a和b为实时任务的重要性和受灾等级的权重系数；

48、再根据无人机的优先级状态计算无人机实时的状态优先级，具体公式如下：

49、

50、式中，si为无人机i的状态优先级，b为权重系数；

51、最后计算无人机的总体动态优先级，具体公式如下：

52、pi＝ui+si

53、式中，pi为无人机i的总体动态优先级；

54、根据各无人机的总体动态优先级进行各无人机间的实时优先级排序。

55、作为优选实施方式，所述并更新所有无人机间的优先级排序步骤具体为：

56、利用各无人机的实时优先级排序，根据以下公式进行无人机优先级状态的更新：

57、pnew,i＝pold,i+γ(pi-pold,i)

58、式中，γ是更新速率，控制调整的步长；pnew,i是更新后的优先级；pold,i是原始的优先级。

59、本发明具有如下有益效果：

60、1、本发明采用多无人机协同巡检的方式，能够快速对极端灾后出现的灾害点和全域电网进行巡检。通过贪婪策略和最近邻策略，将具有高优先级的任务优先分配给相应无人机，以尽快执行优先级高的任务，以减少潜在的风险和问题。

61、2、本发明通过a*算法，规划出无人机与环境中障碍物无碰撞的全局路径；通过动态优先级更新策略，解决了机间碰撞问题，避免路径反复重规划，提高规划效率和结果质量。

62、3、本发明考虑动态优先级确定的多个指标，包括碰撞风险、总航路长度、无人机等待时间、剩余电量等。通过权重计算确定无人机优先级，使高优先级无人机具有更大的运动权利，避免与低优先级无人机发生碰撞；同时，考虑巡检任务和作业环境，进行路径修正，综合考虑了多个因素，提高路径规划的准确性和实用性。

63、4、本发明基于灾害点灾害等级设置巡检任务优先级，通过贪婪策略和最近邻策略结合的方法，实现多无人机的任务最优分配；根据任务优先级和无人机的可用状态，选择合适的无人机来执行任务，兼顾任务优先级和无人机之间的空间关系，提高任务执行效率。

64、5、本发明设计了动态优先级调整策略，该策略根据实时的任务和无人机状态来动态地调整无人机的优先级，综合考虑规划速度和质量，提高冲突处理的效率。