1.一种面向多无人机数据采集时间最小化的V型轨迹规划方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:根据无人机飞行轨迹长度和采集轨迹长度,构建多无人机任务平等分配模型;
S2:利用V型轨迹采集,构建使无人机数据采集时间最短的采集轨迹;
S3:联合优化无人机飞行轨迹和采集轨迹,最小化单个无人机的任务完成时间;
在步骤S1中,无人机的数据采集范围设置为以地面节点为圆心,半径为D的圆内,根据无人机飞行轨迹长度和采集轨迹长度,地面节点位置和待上传数据包大小,构建多无人机分配任务模型,单无人机j服务单个地面节点i的任务量设为Γij上式表示把单个节点飞行任务和采集任务的任务量视为采集范围外的轨迹和采集范围内的轨迹长度的权重之和,a,b分别为飞行轨迹长度和采集轨迹长度的权重,视采集任务量和飞行轨迹长度大小而变化, 为地面节点i的坐标, 为地面节点i+1的坐标;由于无人机采集地面节点的顺序将影响飞行轨迹的长度,因此无人机j的总任务量TQj由所需服务的节点数目pj和采集顺序Sj决定:把N个地面节点的飞行任务和采集任务公平地分配给M个无人机,则需使得多无人机中获得最大任务量的无人机的任务量最小化,通过优化每台无人机的采集顺序S,和所服务的节点数目n,将其转化为最小化最大值问题:求解式(3)是一个n‑p难题,将其转换为多旅行商问题(MTSP)并通过遗传算法求解,此目标函数的求解得,地面节点按照顺序S依次链接得到无人机初始轨迹;
步骤S2中,在飞行采集模式下,无人机在采集范围内以最大速度vmax采集数据,无人机的采集轨迹经过采集半径D的圆上驶入点FIP和驶出点FOP的中垂线,采集轨迹最终呈现对称的V字型,无人机在两边获得的吞吐量相同,飞行采集模式最小采集时间为约束条件为:
0≤d≤L (4.2)其中d是V型轨迹顶点OH到Q水平距离,Q是FIP与FOP中点,L是Q到节点上空的水平距离,2
σ 是高斯白噪声,Pt是发射功率, 是信噪比阈值,lin(d)是FIP到V型顶点的水平距离R(t,d)为无人机和地面节点之间实时传输速率,Ci是待上传的吞吐量, 是无人机在距节点水平距离D的路径损耗,单一变量求解可采用二分法;当V型顶点位于地面节点上空时,飞行采集模式可采集到最大吞吐量步骤S2中,当地面节点待发送的数据包大于 时,无人机采用悬停采集模式,V型顶点固定在地面节点正上空,无人机从FIP以vmax飞向顶点,在所述顶点静止悬空,悬停采集一定数据后,再从所述顶点以vmax飞向FOP完成数据采集任务,整个过程无人机均处于接收地面节点信息状态,最小的采集时间为约束条件为:
其中ε为无人机从vmax减速至0相比于vmax飞行速度的时间增量,即 thh为悬停时间 R(L)为无人机在地面节点上空的传输速率;
步骤S3中,采用贪婪算法把单个无人机最小任务完成时间的轨迹优化分散为单个无人机服务单个地面节点的服务时间的轨迹优化,服务时间为起点到驶入点的飞行时间与驶入点到驶出点的采集时间之和,构建对飞行轨迹和采集轨迹的联合优化算法对单个地面节点的最小服务时间进行轨迹规划,方案分为代价函数构建、途经点的范围构建、循环体构建和最优解寻找四个部分:
1)代价函数构建:
其中,飞行时间被重新定义为 di1和di2分别是为地面节点i从起点到驶入点和驶出点到终点的两段飞行轨迹的长度,所述起点为地面节点i‑1的驶出点,所述终点为地面节点i+1的驶入点;单个地面节点的服务时间由飞行时间和采集时间共同影响,采集时间与驶入点和驶出点的位置有关,驶入驶出点又会影响飞行时间,两者强耦合,采用迭代求出最优解;无人机依次经过起点、驶入点、顶点、驶出点和终点;
2)途径点的范围构建:
L1min≤di1≤L1max,L2min≤di2≤L2max (7)其中 是起点到驶入点的最小距离,为与
地面节点的连线交半径D的圆上的距离,
是起点与地面节点为圆心D为半径的圆相切点的距离;
3)循环体构建:
把无人机服务地面节点i的飞行轨迹的取值范围划分成k份,采用迭代算法把每一组Δ1,Δ2的值带入式(6)中求出所述驶入点和驶出点以及对应的V型轨迹顶点和服务时间存入一个k×k的二维数组中;
4)最优解寻找:
在k×k的二维数组中找到最小值,得到无人机服务地面节点的驶出点、驶入点和顶点的坐标;下一个地面节点的驶入点覆盖上一个节点终点,依次得到每个无人机的最小化任务完成时间的飞行轨迹。
2.根据权利要求1所述的面向多无人机数据采集时间最小化的V型轨迹规划方法,其特2
征在于:步骤S2中,无人机与地面节点的通信信道为可视链路,在高斯白噪声σ和发射功率Pt固定的情况下,传输速率受距离的限制,由可视链路信道模型和信噪比阈值γ确定地面节点的传输范围半径D,无人机的采集轨迹为以某一条半径为对称轴,半径上的某一点为顶点的V型轨迹,再据待上传数据包的大小,把采集模式分为飞行采集模式和悬停采集模式,分别规划两种采集模式下最小采集时间的V型轨迹。