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申请/专利权人：农业农村部南京农业机械化研究所

摘要：本发明公开了一种多作业区域植保无人机航线规划与任务分配方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、确定最佳航向角；S2、基于最佳航向角进行子任务划分；S3、使用粒子群方法对子任务分配进行优化，输出最终的子任务。本发明针对多作业区域多植保无人机的飞防队作业模式，提出综合考虑无人机植保作业、补给往返、补给过程的时间消耗的航线规划方法。以航线为基本单位，以植保无人机电池容量、最大载药量为约束进行子任务划分。在任务分配方面，以作业总时间最小为优化目标采用粒子群方法对任务进行分配。本发明方法在大面积作业区域和多台无人机的算例中优势最佳，在时间和能量消耗上具备优势。

主权项：1.一种多作业区域植保无人机航线规划与任务分配方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、确定最佳航向角；求解最优函数，获得航向角数组，找到数组中所对应总作业时间最少的角度，作为最佳航向角；以作业时间为优化目标，最优函数：minz＝T约束条件包括： 其中：T表示总作业时间，单位S；leni表示子任务中植保作业路程长度，单位m；dti表示无人机飞行速度，单位ms；C表示无人机上升、下降及更换电池、补充药液时间，单位S；xijk表示决策变量，当路径i,j由无人机k访问的时候取1，否则取0；xi表示子任务返航点到补给点的长度，单位m；en_cons表示无人机电池消耗速度，单位mahm；qi表示无人机植保作业时的农药消耗速，单位LS；Ek表示无人机的最大电池容量，单位mah；Qk表示无人机的最大载药量总量，单位L；K表示无人机集合K＝{k丨1，2，……，m}；V表示被划分的子任务集合；S2、基于最佳航向角进行子任务划分；包括：S2-1、从0-180度，以10为步长输入航线角，采用线扫法获取作业地块的航线条数、作业时间、能量消耗和返航次数；以返航次数最少、时间与能量消耗最小为目标确定航向角；S2-2、基于无人机喷幅大小，采用线扫法获取航线条数；S2-3、基于无人机电池消耗速度en_cons、农药消耗速度dr_cons，无人机的最大电池电量ET、最大载药量DT，求解无人机子任务、子任务能量与时间消耗，再求解子任务分配；具体步骤为：S2-3-1、计算植保无人机从补给点起飞到航线起点的能量消耗Estart，无人机飞行长度Xstart；此时有能量消耗E＝Estart，飞行路程长度X＝Xstart；S2-3-2、从第一条航线开始j＝1，i＝1,依次计算航线i的能量Ei和农药消耗Di和植保作业飞行长度Xi，E＝E+Ei，Ei＝disXi*en_cons；农药喷洒量D＝D+Di，Di＝disXi*dr_cons，X＝X+Xi，j＝j+1；式中，disXi表示航线i的长度；S2-3-3、若E超过最大电池电量ET的80％或D大于无人机的最大载药量DT，则有E＝E-Ei，D＝D-Di,X＝X-Xi；将航线i到航线j-1作为一个子任务；子任务的能量消耗E＝E+disxj-1*en_cons作为子任务的能量消耗，en_cons表示无人机电池消耗速度；D为子任务的农药喷洒量，时间消耗为T＝X+disxj-1dr_cons，dr_cons表示无人机植保作业时的农药消耗速；否则继续进行2；式中，disxj-1表示航线j-1到补给点的距离；S2-3-4、i＝j,j＝j+1；循环此过程至所有的航线都被遍历，返回补给点；S3、使用粒子群方法对子任务分配进行优化，输出最终的子任务；具体步骤为：S3-1、初始化种群，随机初始化粒子的速度和位置，其中，c1，c2为学习因子；S3-2、根据最优函数minz＝Tt计算各个粒子的适应度，根据vi＝vi+c1*rand0,1*pbesti-xi+c2*rand0,1*gbesti-xi进行粒子的速度寻优，式中：vi为粒子现在速度，xi为粒子现在位置，pbesti为单个粒子的最佳位置，gbesti为粒子群中最佳粒子位置；S3-3、根据xi＝xi+vi进行粒子的位置更新；S3-4、反复迭代S3-2、S3-3，直到达到迭代次数或代数之间满足最小值结束循环。

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百度查询： 农业农村部南京农业机械化研究所 多作业区域植保无人机航线规划与任务分配方法