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摘要：本发明提供了一种分布式无人机集群自主编队飞行方法、装置和存储介质，涉及无人机导航，包括：构建三维地图；通过路径搜索获取初始路径；提取安全飞行走廊；获取其它无人机的轨迹信息，计算本机的最优队形保持轨迹；根据最优队形保持轨迹以及机载传感器数据计算本机的实际飞行轨迹；执行实际飞行轨迹并将实际飞行轨迹发布至无线广播网络，以便其它无人机获取。本发明提出的分布式无人机集群自主编队飞行方法具有编队保持意识，生成了考虑队形尺度缩放的理论最优编队轨迹，并基于此引导无人机实际飞行轨迹的优化，提升了无人机集群的队形保持效果，而且令其在复杂的稠密障碍物环境下也能够快速地规划出一条安全、高效且主动保持队形的飞行轨迹。

主权项：1.一种分布式无人机集群自主编队飞行方法，其特征在于，包括：通过无线广播网络获取无人机集群中的多个无人机机载传感器数据以及飞行轨迹信息，以构建三维占据地图；给定任务起点与任务终点，基于A*路径搜索算法在所述三维占据地图上进行路径搜索，得到无人机单体的初始路径；提取安全飞行走廊：对于每一个无人机单体，按顺序遍历对应的初始路径，通过判断初始路径中的每一个点是否在当前飞行走廊的最后一个凸几何体内来决定是否添加新的凸几何体，并将新生成的凸几何体添加到飞行走廊中，直至遍历完所述初始路径上的每一个点，生成安全飞行走廊；获取本机以外的其余无人机轨迹信息，计算本机的理论最优队形保持轨迹：将最优队形保持问题构建为考虑队形保持效果与队形尺度正则化的无约束凸优化问题，通过求解解析解得到理论上最优的队形保持轨迹；根据所述理论最优队形保持轨迹以及机载传感器数据，实时计算本机的实际飞行轨迹：以飞行平滑性、运动效率、队形保持效果为目标，将轨迹规划问题构建为满足飞行安全性、多机避碰、运动学与动力学可行约束的非线性优化问题，通过求解得到实际飞行轨迹；执行所述实际飞行轨迹，并将本机的实际飞行轨迹发布至无线广播网络，以便其它无人机获得所述实际飞行轨迹；所述考虑队形保持效果与队形尺度正则化的无约束凸优化问题的表达式为：min∫0TJformpt,st+λnormJnormpt,stdt其中，决策变量为pt和st，pt为自身轨迹，st为队形尺度关于时间t的函数，T为轨迹总时间，Jform和Jnorm分别为队形保持程度目标函数和正则项目标函数，λnorm为正则项权重；所述队形保持程度目标函数被设计为最小化队形误差距离： 其中，N是编队中无人机的数量，pot,o≠i是第o架无人机的轨迹，fi,o为队形中第i架无人机的编队目标与第o架无人机的编队目标的相对位置；所述正则项目标函数被设计为自定义的期望队形保持尺度：Jnormpt,st＝st-12对于每一时刻均为无约束的二次凸优化问题，解析求取每一时刻的最优解，获得理论上最优的编队轨迹p*t；实际飞行轨迹对应的优化问题为：minJ＝Js+λtJt+λfJf+λoJo+λcJc+λdJd其中，Js为平滑目标项、Jt为时间目标项、Jf为队形保持目标项，Jo为碰撞惩罚项、Jc为多机冲突惩罚项、Jd为运动学与动力学越界惩罚项，优化问题中的决策变量包括无人机轨迹pt以及轨迹总时间T；通过梯度下降法对优化问题进行求解，获取第i架无人机的实际飞行轨迹pt；所述平滑目标项Js被设计为最小化加加速度：∫0Tp3tdt所述时间目标项Jt被设计为最小化时间：∫0T1dt所述队形保持目标项Jf为轨迹与最优队形保持轨迹的差异： 其中，p*t为最优队形保持轨迹；所述碰撞惩罚项Jo用于惩罚超出安全飞行走廊的部分： 其中，n′为飞行走廊中凸几何体的个数，mj为第j个凸几何体的面数量，Cj,h与dj,h为第j个凸几何体的第h个面的参数；所述多机冲突惩罚项Jc用于惩罚与其他无人机相距不符合安全距离的部分： 其中，dmin为无人机之间的最小安全距离；所述运动学与动力学越界惩罚项Jd用于惩罚超出最大速度或加速度的部分： 其中，vt为速度曲线，at为加速度曲线，vmax与amax分别为最大速度与最大加速度。

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