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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114791743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210466343.1，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法是由龙腾;李承恩;孙景亮;李俊志;王仰杰设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法，属于航迹规划技术领域。在考虑通信时延的情况下，构建一种“全局规划‑局部避障”协同航迹规划框架，在全局规划阶段，考虑随机通信时延引起的相邻无人机位置的概率分布，将通信时延导致的邻机位置概率式分布情形结合到稀疏A*搜索算法中，并引入优先级解耦机制提升算法搜索效率；在局部避碰阶段，考虑到通信时延的不确定性、邻机位置的不确定性导致全局航迹仍存在局部碰撞风险，求解分布式模型预测控制的最优控制问题，实现无人机在管道内的航迹跟踪和局部调整。基于双层级协同航迹规划，确保通信时延下无人机集群协同航迹规划的时效性与可靠性，提升真实场景下无人机集群的协同能力。

本发明授权一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑通信时延的无人机集群协同航迹规划方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：初始化无人机飞行性能参数信息、航迹约束信息和任务环境信息；获得无人机飞行性能参数信息、航迹约束信息和任务环境信息；所述的无人机飞行性能参数信息包括无人机飞行速度、过载、最大转弯角和最小航迹段长度；所述的航迹约束信息包括无人机的飞行起点位置、目标点位置、无人机与障碍物间的安全距离；所述的任务环境信息包括禁飞区的位置、半径；步骤二：考虑无人机性能约束、任务环境约束、网络通信时延和无人机局部避障方法，建立通信时延下的无人机航迹规划模型，所述无人机航迹规划模型包括无人机运动学模型、无人机航迹规划问题模型、网络通信时延模型、无人机局部问题模型；步骤二具体实现方法如下，1无人机运动学建模假设无人机集群定高飞行，则无人机集群中第i架无人机的质点运动学模型为 其中xi,yi，Vi，ai，χi分别为第i架无人机的位置坐标、速度、加速度和航向角；2无人机航迹规划问题建模无人机在进行航迹规划过程中不仅需要考虑地形和各种威胁的影响，还要考虑自身的性能约束，并且需要寻找一个评价标准，用于评价所规划的航迹是否是最优航迹；无人机航迹规划问题本质上是一个多目标多约束非线性优化问题，其数学模型为 式中，x为无人机航迹；fx为代价评估函数；gjx为第j个约束条件；其中，航迹代价主要包括航程代价和航迹威胁代价，航迹代价评估函数表示为J＝∑w1Li+w2Di3式中，Li为第i段航迹的航程代价，Di为第i段的威胁代价，w1、w2为权重系数；无人机航迹规划约束包括无人机机动能力约束、禁飞区约束；所述机动能力约束包括最小航迹段长度和最大转弯角：①最小航迹段长度约束：受机动性能限制，无人机每次改变航迹方向前，必须沿原方向飞行一段距离，即要求每一段航迹段不小于最短直飞距离lmin，最小航迹段长度约束的表达式为 其中，lk为无人机第k段航迹的长度；②最大转弯角约束：受无人机机动性能的约束，规划的航迹需要避免过大的转弯角，以保证航迹可行；无人机的最大转弯角为Δχmax，则要求： 其中，Δχk为无人机在第k个航迹点处的转弯角；③禁飞区约束：无人机飞行过程中，需对环境中的禁飞区进行规避，即要求无人机的航迹不与禁飞区相交，表示为 其中，sj表示无人机的航迹与禁飞区j之间的最小距离，dsafe为无人机与障碍间的安全距离，nNFZ为禁飞区的数量；3网络通信时延建模无人机集群协同航迹规划的过程需要通过通信网络实时进行无人机间的信息交互；在实时网络系统中，信息传输不可避免地存在着诱导时延，而且该时延随着通信协议和网络中负载情况的变化而变化，建模为马尔科夫链；定义k时刻的传输延时为dk，且m≤dk≤n，即最小传输延迟为m，最大传输延迟为n，则对于i,j∈S＝{m,m+1,…,n}，有如下无后效性的条件概率性质：Pdk+1＝j|d0,d1,…,dk＝i＝Pdk+1＝j|dk＝i7定义转移概率Pdk+1＝j|dk＝i＝qi-mj-m8则对所有的i,j∈S，有qi-mj-m≥0且引入Markov状态概率分布 则相邻时延状态的概率分布存在如下关系πk+1＝πkQM9其中πik＝Pdk＝i+mQM＝qi-mj-mi,j∈S无人机集群采用等周期同步采样的方法，在事件驱动的控制模式下，网络中传送信息的延迟概率分布为pi，其中i∈S，且则转移概率矩阵QM的元素求取如下： 4无人机局部问题建模为解决无人机集群协同中可能出现的机间碰撞问题，在全局航迹规划的基础上，使用无人机运动学模型，基于模型预测控制理论，通过求解最优控制问题来获得无人机的局部轨迹，准确达成无人机的动态局部避碰要求；通过无人机在通信时延下的状态信息，设计代价函数，建立分布式模型预测控制模型，并提出机间碰撞的判断准则；无人机状态方程如下 式中x＝[xyVxVy]，其中x,y，V，a分别为无人机的位置坐标、速度、加速度，与式1对应；定义无人机飞行控制采样周期为δ，有tk+1＝tk+δ；通信延迟时间为离散随机变量τ，满足网络延时的马尔科夫链模型，且d-1δ≤τ≤dδ，d为正整数，表示离散通信延迟；无人机i的信息集为xitk为tk时刻无人机i的位置，为无人机i的邻域无人机位置信息；无人机i在时刻tk的代价函数为： 其中为控制输入，ri为其目标点，T为预测时域，P0、Q0、R0且均为对称矩阵，分布式模型预测控制模型建立如下： 无人机i在t时刻的可达集计算如下： 其中无人机i的容许输入集合满足以下关系： 其中μj≥0，称为无人机j的可操纵性参数；对于输出集如果满足 则由以x0为中心的椭球边界Γ确定，Γ表示为： 其中M是可对角化矩阵且满足 M＝W-120其中，W可控性格拉姆矩阵；当t∈[t0,T]，轨迹ξt,u0上所有点的可达集形成管 其中p为轨迹ξ的维度，为t时刻可达集的半径大小；最后，要满足避撞约束的条件为步骤三：面对实际作战环境下无人机集群信息交互的高时延特性，从“全局规划-局部避障”协同航迹规划的框架出发，定制考虑邻机位置概率式分布情形的即时管道稀疏A*航迹规划算法，即将通信时延导致的邻机位置概率式分布情形结合到稀疏A*搜索算法中，得到考虑时延的全局管道稀疏A*算法，再通过所述全局管道稀疏A*算法对无人机集群进行全局协同航迹规划；步骤三具体实现方法为，步骤3.1：判断所有无人机是否全部到达目标点；若所有无人机全部到达目标点，则算法结束并输出无人机集群航迹，否则执行步骤3.2；步骤3.2：进入滚动规划循环，按照优先级次序开始规划无人机航迹；如果第i架无人机到达目标点，则继续判断第i+1架无人机是否到达目标点，直到所有无人机到达为止；否则，执行步骤3.3；步骤3.3：考虑通信时延，根据式9-12计算当前规划无人机的邻机位置的概率分布，更新环境信息；步骤3.4：使用更新的信息，在滚动时域内利用管道稀疏A*搜索算法规划第i架无人机的航迹，直到最大步长；步骤3.4的具体实现方法如下：步骤3.4.1：初始化算法中的OPEN表和CLOSED表；创建OPEN表和CLOSED表，同时将规划的起点插入OPEN表，此时CLOSED表为空；步骤3.4.2：判断OPEN表是否为空；若OPEN表为空，则结束搜索；若OPEN表非空，则执行步骤3.4.3；步骤3.4.3：更新当前节点；从当前的OPEN表中取出代价值最小的节点作为新的当前节点，将当前节点从OPEN表中删除，并放入CLOSED表；步骤3.4.4：判断当前节点与目标点的距离是否小于等于最小航迹段长度lmin；若其距离小于等于lmin，则管道稀疏A*算法搜索成功，执行步骤3.4.8；若其距离大于lmin，则执行步骤3.4.5；步骤3.4.5：判断当前规划步数是否超过最大规划步长数；若当前规划步数超过最大规划步长数，则结束搜索，保存航迹点，执行步骤3.4.8；否则执行步骤3.4.6；步骤3.4.6：扩展新航迹点，生成管道航迹段，并计算节点代价值；在当前无人机开始规划前需要先根据延时概率分布确定邻机位置概率分布，再向邻机概率密度低的区域进行管道扩展，而管道的半径取决于通信时延的大小和无人机机动性；节点代价值计算的具体实现如下：管道稀疏A*算法航迹代价评估函数为： 式中，Li为第i段航迹的航程代价，Di为第i段的威胁代价，Hx为启发函数，w1、w2、w3分别为航程代价、威胁代价和启发函数的权重；所述节点可行性判断方法为：考虑禁飞约束区约束和机间最小距离，根据式6依次对新扩展子节点进行约束检验；由于扩展过程中已经保证了从起点到当前节点的航迹可行性，因此仅需检测当前节点到扩展子节点的航迹段的可行性即可；对于不满足约束的新扩展节点，直接舍弃；步骤3.4.7：将新扩展的航迹点的父节点设置为当前节点，并将新扩展节点移入OPEN表；而对于满足约束的新扩展可行节点，判断其是否与OPEN表中的已有节点重复；若不存在重复节点，则计算所有可行节点代价值后，将所有可行节点放入OPEN表中；若存在重复节点，则仅保留代价值较小的节点；步骤3.4.8：反溯最终规划航迹；根据目标节点和CLOSED表中的已扩展节点，利用节点间的扩展关系，从目标节点向上回溯直至起始节点，得到从起始点到目标点的航迹；步骤3.5：重复步骤3.1-3.4，直至所有无人机达到相应目标点，实现对无人机集群进行全局协同航迹规划；步骤四：在全局航迹规划的基础上，通过求解分布式模型预测控制的最优控制问题，实现无人机在管道内的航迹跟踪和调整，实现考虑通信时延下的无人机集群协同航迹可靠机间避碰，确保无人机集群的机间避碰安全性，提升真实场景下无人机集群的协同任务能力。

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