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申请/专利权人：中国人民解放军32146部队

摘要：本发明公开了一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法，包括区域设置，任务分配及航迹规划等三个步骤。本发明以异构多无人机疏散配置在多个基地、协同执行多目标探测任务为应用背景，通过区域设置、改进A*算法预估航程矩阵、多基地多无人机任务分配、基地内单无人机时序任务分配、航迹规划等多个阶段，实现多基地多无人机的任务规划。多基地多无人机任务分配阶段，当任务数量多、区域集中分布时，基于改进K‑means算法求解，当任务数量少、疏散分布时，采用深度遍历方法求解；单无人机时序任务分配阶段，基于TSP模型和遗传算法求解；航迹规划阶段，基于改进A*算法和三次B样条曲线法优化航迹。该方法将问题化繁为简、可扩展性好、易于工程实现和应用。

主权项：1.一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法，其特征在于，所述分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法包括如下步骤：S1，区域设置，首先，在地理信息系统中，依次点击各基地坐标和任务坐标，确定任务规划区域范围；而后，在规划区域内，采用不同几何形状标记出威胁区域；S2，任务分配，首先，在航程估算阶段，改进A*算法，构建各基地、各任务点之间的A*预估航程矩阵；其次，在多基地多无人机任务分配阶段，当任务数量多、区域集中分布时，基于改进K-means算法，实现目标区域聚类、各阵地聚类目标分配、阵地内无人机任务分配；当任务数量少、疏散分布时，采用深度遍历方法实现精确任务分配；最后，在单无人机时序任务分配阶段，基于旅行商模型和遗传算法，求解各基地内单无人机的时序任务分配；第一步，改进A*算法设计，在设置规划区域和威胁空间的基础上，分别以各基地和任务点为起止点，通过A*算法启发式搜索最优路径，并估算各基地与各个任务点、各个任务点之间的航程距离，结合具体应用背景，主要在约束搜索区域、航迹节点再调整方面对传统A*算法进行优化；第二步，多基地多无人机任务分配，设基地序列为P＝{P1,P2,P3,…Pn}，基地数量为n；任务目标序列为T＝{T1,T2,T3,…Tm},任务数量为m；构建距离矩阵d[n][m]，用于表示每个基地距离每一目标的A*距离；构建距离矩阵表示为q[m][m]，用于表示任两个目标之间的A*距离；各基地无人机数量序列为U＝{U1,U2,U3,…Un}，用于表示各个基地配置的无人机数量；根据任务数量和分布情况，多无人机任务分配可以区分两种情况求解：①任务数量多、区域集中分布时，采用基于目标聚类的求解方法；该方法包括目标区域聚类、聚类目标分配、阵地内无人机任务分配多个处理环节，可将较大规模的目标分配问题化繁为简、时效性和可扩展性好；②任务数量少、疏散分布时，采用基于深度遍历的求解方法；该方法适用于计算规模小、目标聚类初始参数难以确定情况，简化了求解过程，直接采用深度遍历方法进行精确任务分配；第三步，基地内单无人机时序任务分配，在多基地无人机任务分配方案中，若单个无人机分配了多项任务，则需进行单无人机时序任务分配，单无人机时序任务分配，基于改进A*算法获得的预估距离矩阵，采用TSP旅行商模型求解；S3，航迹规划，首先，采用改进A*算法规划并绘制航迹；而后，基于三次B样条曲线进行航迹平滑。

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