(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局地址210003江蘇省南京市鼓樓區(qū)新模范(72)發(fā)明人岳東王禹程張博王海文公司32224專利代理師蔡志慶一種支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制本發(fā)明公開了一種支撐電力應(yīng)急通信的無飛行高度不確定性并以路徑長(zhǎng)度、高度變化成維環(huán)境，獲取無人機(jī)的最優(yōu)部署點(diǎn)位和飛行軌步驟S1、確定電力應(yīng)急通信的目標(biāo)區(qū)域，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行部署優(yōu)化步驟S2、以部署優(yōu)化得到的部署位置為終點(diǎn)，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以路徑長(zhǎng)度、高度變化成本、路徑平滑性成本以及碰撞懲罰為約束條件，采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行路徑優(yōu)化步驟S3、對(duì)路徑優(yōu)化得到的路徑，采用三次樣條插值方法進(jìn)行平滑處理23根據(jù)第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)的部署位置，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋考慮無人機(jī)飛行高度不確定性，構(gòu)建無人機(jī)飛行高度函數(shù)并計(jì)算無人機(jī)有效信號(hào)覆蓋蓋范圍；式中，lij.m為第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)第m個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的有效信號(hào)覆蓋狀基于有效信號(hào)覆蓋狀態(tài)，以最大化覆蓋率為目標(biāo)構(gòu)建無人機(jī)其中：pt=Po·e-Kt;式中，τ+1,青為第t+1,t次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的信息素4考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以路徑長(zhǎng)度、高度變化成本位置為路徑上的所有航點(diǎn)初始化迭代次數(shù)e=1,初始化全局最優(yōu)位置和每個(gè)粒子的個(gè)根據(jù)第e+1次迭代中每個(gè)粒子的速度和位置，采用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)式中，L為路徑長(zhǎng)度，H為高度變化成本，S為路徑平滑性成本，P為碰撞懲罰項(xiàng)，5的z軸坐標(biāo)值和無人機(jī)在第l個(gè)航點(diǎn)的實(shí)際飛行高度，4i為無人機(jī)在第l個(gè)航點(diǎn)的飛行高度值，Zl+1為路徑上第l+1個(gè)航點(diǎn)的z軸坐標(biāo)值，Ob為第b個(gè)障礙物的中心坐標(biāo)，為第b個(gè)障礙物的z軸坐標(biāo)最小值和最大值；Db為路徑上第l和l+1個(gè)航點(diǎn)Va(e+1)=w·Va(e)+C?·f?·(Pbest,a-xa(e))+C?·f一Xa(e))式中，va(e+1),va(e)為第e+1,e次迭代中第d個(gè)粒子的速度，W為慣性權(quán)重，C?,C?為學(xué)習(xí)因子，f?,f?為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，Pbest,a為第d個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置，部署優(yōu)化模塊，被配置為確定電力應(yīng)急通信的目標(biāo)區(qū)路徑優(yōu)化模塊，被配置為以部署優(yōu)化得到的部署位置為終點(diǎn)，考慮無人機(jī)飛行高度不平滑處理模塊，被配置為對(duì)路徑優(yōu)化得到的路徑，采用三次樣理。6技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及電力通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制方法及裝置。背景技術(shù)[0002]自然災(zāi)害，如暴雪和洪水，容易對(duì)輸電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施造成嚴(yán)重破壞。為了恢復(fù)電力供應(yīng)，由搶修人員收集的數(shù)據(jù)需要及時(shí)傳送回指揮中心，獲得有關(guān)傷亡和損害的準(zhǔn)確情形。然而，現(xiàn)有的地面網(wǎng)絡(luò)容易受到災(zāi)害的影響，網(wǎng)絡(luò)的可靠性不足。移動(dòng)通信技術(shù)、無人機(jī)和衛(wèi)星的迅速發(fā)展使得通信網(wǎng)絡(luò)向著“空天地一體化”的新模式轉(zhuǎn)變，多個(gè)無人機(jī)可以與衛(wèi)星和地面網(wǎng)絡(luò)融合，以實(shí)現(xiàn)協(xié)同故障巡檢、長(zhǎng)距離中繼和廣泛的空地覆蓋能力增強(qiáng)。[0003]資源調(diào)度是實(shí)現(xiàn)空天地一體化的關(guān)鍵支柱。特別地，路徑規(guī)劃為無人機(jī)找到了最優(yōu)的部署點(diǎn)位和飛行軌跡，在滿足有效通信的前提下，保證足夠的覆蓋率，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)滿足上述要求仍存在很多不足。發(fā)明內(nèi)容[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制方法及裝置，能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的三維環(huán)境，獲取無人機(jī)的最優(yōu)部署點(diǎn)位和飛行軌跡，在滿足有效通信的前提下，保證足夠的覆蓋率。[0005]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明是采用下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：[0006]第一方面，本發(fā)明提供了一種支撐電力應(yīng)急通信的[0007]確定電力應(yīng)急通信的目標(biāo)區(qū)域，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行部署優(yōu)化；[0008]以部署優(yōu)化得到的部署位置為終點(diǎn)，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以路徑長(zhǎng)度、高度變化成本、路徑平滑性成本以及碰撞懲罰為約束條件，采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行路徑優(yōu)化。[0009]可選的，所述采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行部署優(yōu)化包括：[0010];根據(jù)目標(biāo)區(qū)域確定無人機(jī)的部署位置集合；[0011]初始化迭代次數(shù)t=1,第1次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的信息素濃度,最大迭代次數(shù)tmax,重復(fù)執(zhí)行部署優(yōu)化迭代步驟直至t>tmax,輸出無人機(jī)最終的部署位置；[0013]基于所述部署位置集合構(gòu)建第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的啟發(fā)信息函數(shù)；[0014]根據(jù)第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的啟發(fā)信息函數(shù)和信息素濃度T計(jì)算螞蟻在第t次迭代中對(duì)每個(gè)無人機(jī)的部署位置的選擇概率；[0015]每只螞蟻根據(jù)第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)的部署位置的選擇概率選擇第t次迭代中7[0016]根據(jù)第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)的部署位置，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，計(jì)算第t+1次迭代中每個(gè)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的信息素濃度;令[0019]式中，n;為第t次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的啟發(fā)信息函數(shù)次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j,k個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的信息素濃度，k為部署位置的索引值；選的第j個(gè)部署位置的位置坐標(biāo)；8機(jī)所選的第S個(gè)部署位置的位置坐標(biāo)；0p為部署重疊懲罰項(xiàng)，λ為部署重疊懲罰系數(shù)，[0039]pt=Po·e-Kt[0048]根據(jù)每個(gè)粒子的適應(yīng)度更新全局最優(yōu)位置和每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置；令9值，Z1+1為路徑上第l+1個(gè)航點(diǎn)的z軸坐標(biāo)值，Ob為第b個(gè)障礙物的中心坐標(biāo)， Va(e+1)=w·Va(e)+C?·f?·(Pbest,a-xa(e))+C?·fxa(e))[0068]部署優(yōu)化模塊，被配置為確定電力應(yīng)急通信的目標(biāo)區(qū)域，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行部署優(yōu)化；[0069]路徑優(yōu)化模塊，被配置為以部署優(yōu)化得到的部署位置為終點(diǎn)，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以路徑長(zhǎng)度、高度變化成本、路徑平滑性成本以及碰撞懲罰為約束條件，采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行路徑優(yōu)化。[0071]平滑處理模塊，被配置為對(duì)路徑優(yōu)化得到的路徑，采用三次樣條插值方法進(jìn)行平滑處理。[0073]本發(fā)明提供的一種支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制方法及裝置，在定位階段，采用蟻群優(yōu)化算法，以同時(shí)考慮覆蓋效能與部署協(xié)調(diào)性的覆蓋獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)，并設(shè)計(jì)隨迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)衰減的信息素?fù)]發(fā)機(jī)制，提升算法搜索效率與部署解穩(wěn)定性。在路徑規(guī)劃階段，選取定位階段中最優(yōu)懸浮位置作為無人機(jī)規(guī)劃終點(diǎn)，綜合考慮路徑長(zhǎng)度、高度變化、平滑性以及碰撞檢測(cè)等約束條件，通過粒子群優(yōu)化算法生成路徑。最后，采用三次樣條插值方法進(jìn)行平滑處理，進(jìn)一步提高路徑的可執(zhí)行性。綜上所述，本發(fā)明能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的三維環(huán)境，獲取無人機(jī)的最優(yōu)部署點(diǎn)位和飛行軌跡，在滿足有效通信的前提下，保證足夠的覆蓋率，同時(shí)顯著提高了無人機(jī)在復(fù)雜電力通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的任務(wù)執(zhí)行效率和路徑規(guī)劃的魯附圖說明[0074]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制方法的流程示意[0075]圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的無人機(jī)飛行控制的仿真驗(yàn)證場(chǎng)景的示意圖；[0076]圖3是本發(fā)明實(shí)施來提供的本發(fā)明方法與傳統(tǒng)PSO、A*算法在其中一次實(shí)驗(yàn)中的三維路徑結(jié)果示意圖。具體實(shí)施方式[0077]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。以下實(shí)施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。[0079]如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制方法，包括以下步驟：[0080]步驟S1、確定電力應(yīng)急通信的目標(biāo)區(qū)域，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行部署優(yōu)化。[0082]步驟S1.1、根據(jù)目標(biāo)區(qū)域確定無人機(jī)的部署位置集合。[0083]具體在本實(shí)施方式中，可以將目標(biāo)區(qū)域的空間均分為多個(gè)正方體形狀的子空間，將每個(gè)子空間的中心點(diǎn)作為部署位置。在其他可選的實(shí)施方式中，本領(lǐng)域技術(shù)人員可根據(jù)[0084]步驟S1.2、初始化迭代次數(shù)t=1,第1次迭代中第個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的信息素濃度,最大迭代次數(shù)tmax,重復(fù)執(zhí)行部署優(yōu)化迭代步驟直至輸出無人機(jī)最終的部署位置；[0086]步驟S1.2.1、基于部署位置集合構(gòu)建第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的啟發(fā)信息函[0087]步驟S1.2.2、根據(jù)第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的啟發(fā)信息函數(shù)和信息素濃度j[0088]步驟S1.2.3、每只螞蟻根據(jù)第t次迭代中每個(gè)無人機(jī)的部署位置的選擇概率選擇[0092]式中，ni;為第t次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的啟發(fā)信息函數(shù)次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j,k個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的信息素濃度，k為部署位置的索引值；不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，計(jì)算第t+1次迭代中每個(gè)無人機(jī)對(duì)應(yīng)的信息素濃度1包括:[0103]式中，ij.m為第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)第m個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的有效信號(hào)覆蓋選的第j個(gè)部署位置的位置坐標(biāo)；機(jī)所選的第S個(gè)部署位置的位置坐標(biāo)；0p為部署重疊懲罰項(xiàng)，λ為部署重疊懲罰系數(shù)，[0113]式中，Tt+1,τ;為第t+1,t次迭代中第i個(gè)無人機(jī)在第j個(gè)部署位置時(shí)對(duì)應(yīng)的信每個(gè)粒子的初始位置為路徑上的所有航點(diǎn)[0118]步驟S2.3、初始化迭代次數(shù)e=1,初始化全局最優(yōu)位置和每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)為路徑上第l+1,l個(gè)航點(diǎn)的位置坐標(biāo)，Ln為路徑上航點(diǎn)的z軸坐標(biāo)值和無人機(jī)在第l個(gè)航點(diǎn)的實(shí)際飛行高度，41為無人機(jī)在第l個(gè)航點(diǎn)的飛行高度徑上第l個(gè)航點(diǎn)與相鄰航點(diǎn)連線的夾角；Xy1,Xy1+1為路徑上第l,l+1個(gè)航點(diǎn)的xy軸值，Zl+1為路徑上第l+1個(gè)航點(diǎn)的z軸坐標(biāo)值，Ob為第b個(gè)障礙物的中心坐標(biāo)， ,zmax為第b個(gè)障礙物的z軸坐標(biāo)最小值和最大值；Dib為路徑上第L和l+1個(gè)航點(diǎn)Va(e+1)=w·Va(e)+C?·f?·(Pbest,a-xa(e))+C?·f?xa(e))[0143]對(duì)于環(huán)境參數(shù)的設(shè)定，區(qū)域范圍為5km*5km,地形起伏高度差為0-200m,動(dòng)態(tài)障礙[0153]對(duì)于路徑規(guī)劃階段，規(guī)劃從通信中心至部署點(diǎn)的可行路徑，粒子群優(yōu)化算法的最大迭代次數(shù)為200次，速度更新慣性權(quán)重范圍(0.9~0.4),權(quán)重系數(shù)w?(路徑長(zhǎng)度)=0.5,w?(高度變化)=0.3,w?(平滑性)=0.2,隨機(jī)擾動(dòng)強(qiáng)度δ=5m(高度調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)差)。本實(shí)施例考慮將本發(fā)明實(shí)施例提出的方法與傳統(tǒng)PSO算法以及路徑規(guī)劃中的典型算法A*算法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。[0154]表1三種路徑規(guī)劃方法結(jié)果對(duì)比[0155]指標(biāo)本發(fā)明傳統(tǒng)PSOA*算法平均路徑長(zhǎng)度(km)8.7±0.39.4±0.511.2±0.8目標(biāo)覆蓋率(%)93.5±2.582.0±3.076.5±4.0碰撞次數(shù)1.2±0.54.8±1.26.5±1.5計(jì)算時(shí)間(s)52±828±5145±20比于傳統(tǒng)PSO(僅優(yōu)化路徑長(zhǎng)度)縮短約7.4%,相比A*算法縮短22.3%,傳統(tǒng)PSO因忽略高度變化和平滑性約束，導(dǎo)致生成的路徑存在冗余繞行；A*算法因依賴網(wǎng)格分辨率，所生成的路徑的離散化程度高，導(dǎo)致長(zhǎng)度明顯增加；同時(shí)本專利方法通過融合路徑長(zhǎng)度等多項(xiàng)約束并保證路徑安全性的同時(shí)，還結(jié)合三次樣條插值技術(shù)，顯著縮短了路徑長(zhǎng)度，提高路徑可行性。[0157]在避障性能方面，本發(fā)明實(shí)施例方法結(jié)合碰撞檢測(cè)和隨機(jī)擾動(dòng)機(jī)制，碰撞次數(shù)(1.2次)顯著低于傳統(tǒng)PSO(4.8次)和A*算法(6.5次)。傳統(tǒng)PSO因缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，易陷入局部最優(yōu)路徑導(dǎo)致碰撞；A*算法則是因三維環(huán)境中的障礙物投影誤差和離散路徑點(diǎn)的原理，導(dǎo)致碰撞風(fēng)險(xiǎn)最高，說明在本實(shí)施例中，本專利方法在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下具備較強(qiáng)的魯棒性。[0158]在計(jì)算性能方面，本專利方法的計(jì)算時(shí)間(52s)略高于傳統(tǒng)PSO(28s),但遠(yuǎn)低于A*算法(145s)。傳統(tǒng)PSO因單目標(biāo)優(yōu)化計(jì)算簡(jiǎn)單，耗時(shí)最短；本專利方法因多約束優(yōu)化和動(dòng)態(tài)擾動(dòng)增加了計(jì)算復(fù)雜度；A*算法因三維網(wǎng)格搜索空間爆炸，計(jì)算效率最低。[0159]如圖3所示，為本發(fā)明方法與傳統(tǒng)PSO、A*算法在其中一次實(shí)驗(yàn)中的三維路徑結(jié)果，從圖3中可以直觀地觀察到，在較為復(fù)雜的障礙物場(chǎng)景下，A*算法因?yàn)樽陨肀苷闲阅懿睿闪艘粭l直接穿過障礙物的不可行路徑，同時(shí)本發(fā)明方法相較于傳統(tǒng)PSO,路徑長(zhǎng)度明顯更短并且平滑性更好，所生成的路徑具備較好的可行性。[0161]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種支撐電力應(yīng)急通信的無人機(jī)飛行控制裝置，包括：[0162]部署優(yōu)化模塊，被配置為確定電力應(yīng)急通信的目標(biāo)區(qū)域，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以最大化覆蓋率為目標(biāo)，采用蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行部署優(yōu)化；[0163]路徑優(yōu)化模塊，被配置為以部署優(yōu)化得到的部署位置為終點(diǎn)，考慮無人機(jī)飛行高度不確定性并以路徑長(zhǎng)度、高度變化成本、路徑平滑性成本以及碰撞懲罰為約束條件，采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行路徑優(yōu)化；[0164]平滑處理模塊，被配置為對(duì)路徑優(yōu)化得到的路徑，采用三次樣條插值方法進(jìn)行平滑處理。[0165]最終的輸出結(jié)果可利用MATLAB工具進(jìn)行三維可視化，直觀展示路徑規(guī)劃的全過程和優(yōu)化效果。[0166]本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器、CD-ROM、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。[0167]本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程