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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明提供一种多无人机协同三维航迹规划方法，首先用最小外包凸多边形算法计算得到目标作业区域的抽象最小凸包，并使用凸多边形简化算法生成特定边数的多边形区域，然后分割区域，对每个区域实行Z形覆盖，确定各无人机的飞行任务区域，并将其离散化为抽象的图节点，再建立航迹评价函数，并利用此评价函数结合遗传算法求解出最优化航迹。最后根据DSM模型获得三维数据并导出为KML数据。本发明充分利用DSM模型、快速凸包算法、区域分割与覆盖算法和遗传算法，具有规划速度快，成本低，精度高，覆盖效果好的特点，同时也对多无人机协调规划、全航迹覆盖有明显优化作用，为多无人机的航迹规划领域提供了一种有效的航迹规划方法。

主权项：1.一种顾及DSM模型的多无人机协同三维航迹规划方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1、输入多无人机目标作业区域高程地形的高程栅格数据，并转化为数字地表模型DigitalSurfaceModel，DSM；步骤2、利用最小外包凸多边形算法计算得到目标作业区域的抽象最小凸包，并使用凸多边形简化算法生成特定边数的多边形区域；步骤2中的具体实现方式为：对多边形边界组成的散点集S＝{P0，P1，P2，...，Pn}进行计算，首先获取该散点集中分别处于上、下、左、右四个方向的极点Q＝{PN，FS，PE，PW}，从S中删去Q，并将Q中的点两两连接形成边集T＝{E0，E1，E2，E3，...，En}，边集T构成该算法的最初始的最小外包凸多边形，再分别计算散点集S中每个点Pi与边集T中每一条边Ei的距离Di，并加入到距离集合R中；筛选出距离集合R中的最大距离Dmax，找到其对应的边Emax和对应的点Pmax，将Pmax移出散点集S，并添加到集合Q中，将边集T清空，将Q中的点两两连接，重新计算得到新的边集T，反复迭代上述过程，直至最小外包凸多边形边界的组成的散点集S为空时停止计算，得到的边集T即是所求的最小凸包；此时生成的凸包往往边数过多，因此还需对其优化，删去一部分顶点，对点集合Q中的每一个顶点Pi都遍历一次，并应用海伦公式： 式中SDelta为三角形的面积，a，b，c为三角形的边长，p为三角形的半周长；通过上式计算其与其相邻的两个顶点Pj，Pk所构成的三角形之间的面积，形成面积集合A，计算完毕后，筛选出A中面积最小的三角形，并认为其对凸多边形的形状贡献最小，从Q中删去贡献程度最小的点，同时重新计算T，重复上述过程，直到T中的边数小于给定的阈值∈；步骤3、分割步骤2得到的多边形区域，对每个区域实行Z形覆盖，确定各无人机的飞行任务区域，并将其离散化为抽象的图节点；步骤4、建立航迹评价函数，用于步骤5中对每个区域的无人机航迹进行评价和优化；步骤5、利用遗传算法，结合步骤4中建立的航迹评价函数规划和优化飞行任务区域的无人机航迹，直到搜索到最优解；步骤6、根据步骤5中利用遗传算法得到的多个无人机的监测航迹最优解以及作业区域的DSM模型，得到无人机航迹的高程信息；步骤7、将步骤6中得到的具有高程数据的无人机航迹转化为无人机可用的KMLKeyholeMarkupLanguage数据，并导出。

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