申请/专利权人：山东理工大学

申请日：2024-03-20

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118225095A

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G06F17/10;G06T17/05

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明涉及一种二次维度反转的军用无人机航线规划方法，其步骤为：构建静态威胁模型，计算融合概略航程引导的三维威胁模型和安全飞行区域的二维模型，构建筛除动态威胁的适飞区域，平面滤波遴选高安全度适飞区，执行精细航程引导的航线评价函数，计算最优飞行航线，采用3次B‑Spline方法改进最优飞行航线，实现航线可飞行性优化。本发明是考虑到威胁维度特征、飞行安全性和飞机性能等的航线选优问题。其算例结果表明，利用维度反转算法在复杂威胁环境下能实现最安全航的线规划，该方法能够给军用无人机提供有效飞行航线服务同时提高了飞行的安全性和可靠性。

主权项：1.一种二次维度反转的军用无人机航线规划方法，其特征采用以下实现步骤：1构建静态威胁模型z，数学描述如下： 上述公式中，z表示规划空域内静态威胁模型值，单位为米，xn、yn分别表示规划空域内横坐标和纵坐标，单位为公里；“.^”、“.*”和“…”分别表示点乘方、点乘和续行符号；exp代表指数函数；2计算融合概略航程引导的三维威胁模型和安全飞行区域的二维模型F：首先利用公式2～6得到概略航程引导的三维模型坐标xjz1、yjz1和zjz1：[x1，y1]＝meshgridx，y2x＝xs：xj：xey＝xz＝gaussmfx，[25]3xjz1i＝x*cos3*pi4+0.5*i，i＝1，2...cn4yjz1i＝x*sin3*pi4+0.5*i，i＝1，2...cn5zjz1＝repmaxz，cn6公式2～6中，x、y、meshgrid、x1、y1分别为横坐标向量、纵坐标向量、由向量生成矩阵的函数及其生成的横坐标矩阵和纵坐标矩阵，xs、xj、xe、“：”分别为横坐标向量的起始值、步长、终止值和生成等步长向量的函数，gaussmf、z分别为绘制正态分布曲线的函数及其计算出概略航程引导高程向量，xjz1、yjz1、zjz1、cn分别为到概略航程引导的三维模型在x轴、y轴、z轴的坐标和航程引导点的个数，cos、sin、repmat分别为求余弦函数、正弦函数和矩阵复制的函数，“[]”为矩阵的标识符；其次利用公式7～12得到融合到规划空域的概略航程引导的三维模型坐标xj1、yj1和zj：sf1＝fit[xjz1′，yjz1′]，zjz1″，poly23′7[xj，yj]＝meshgrid1：n8xj1＝reshapexj，[]，19yj1＝reshapeyj，[]，110zj1＝sf1xj1′，yj1′11zj2＝reshapezj1，n，n12公式7～12中，“′”，fit，“poly23”，sf1分别为转置标志符、拟合函数、二、三次多项式拟合类型及其拟合的多项式，xj、yj、n为规划空域离散横、纵坐标矩阵与空域范围，单位为公里，xj1、yj1、zj1分别为融合到规划空域的概略航程引导的三维模型坐标在x轴、y轴和z轴的矩阵，reshape、zj2分别为对矩阵的元素重新排列的函数及根据空域范围重排后的z轴的矩；最后利用公式13～15得到融合到静态威胁模型的概略航程引导三维模型和二维模型zm：zj3＝maxmaxzj2-zj213zm＝c*zj3+z14im2d＝imagesczm15公式13～15中，zj3，max，zm，c分别为统一到静态威胁模型的概略航程引导三维模型、求最大值的函数、静态威胁及概略航程引导模型融合的模型、概略航程引导三维模型融合的系数，im2d、imagesc分别为概略航程引导二维模型与将矩阵数据显示为一个图像的函数；3构建筛除动态威胁的适飞区域，平面滤波遴选高安全度适飞区：首先利用公式16～19得到动态威胁的平面模型在x轴坐标分量xc和y轴坐标分量yc，并将动态威胁模型与zm进行叠分析计算出筛除动态威胁的适飞区域zm2：[xc，yc]＝elpsxd，yd，a，b16[in，on]＝inpolygonreshapexj，[]，1，reshapeyj，[]，1，xc，yc17z2＝onessizex1+in|on18zm2＝imdivideim2d.CData，imagescreshapez2，n，n.CData+eps19公式16～19中，xd，yd，a，b，elps，xc，yc分别为动态威胁中心点的横坐标、纵坐标、威胁包络椭圆的长轴和短轴、威胁椭圆坐标计算函数及计算出的边界横、纵坐标，inpolygon、in、on分别为判断点位于多边形内部的函数及其计算的内部和边界点的索引，CData，eps，imdivide，zm2分别为图像的数据矩阵、为防止被0除而加入的极小值、图像相除函数和移除动态威胁的适飞区域二维图像；其次利用公式20～26得到动态威胁的平面模型在x轴坐标分量xc和y轴坐标分量yc，并将动态威胁模型与zm进行叠分析计算出筛除动态威胁的适飞区域zm：g＝fftshiftfftzm220[N1，N2]＝sizeg21d＝sqrti-fixN122+j-fixN22222result＝11+d0d^2*n0*g23result＝ifftshiftresult24x2＝ifft2result*c225X3＝uint8realX226公式20～22中，fftshift、fft、g分别为将零频分量移到频谱中心的函数和快速傅里叶变换的函数及其处理后的图像，size、N1、N2分别为计算矩阵各纬度数的函数及其得到的行数和列数，d、sqrt、fix分别为空域内各点到空域中心点的距离、开平方的函数和取整数的函数，公式23～26中，ifftshift、result分别为按负方向向左和向上做圆周位移的函数及其对原result操作的图像，ifft2、X2、c2分别为逆傅里叶变换函数及其生成的图像、图像变换常数，real、unit8、X3分别为计算虚数实部的函数、转换为8位整型的函数及其生成整数图像；4执行精细航程引导的航线评价函数，计算最优飞行航线fp：[ir，ic，iv]＝findX3＞127[xjc，yjc，zjc]＝jiechanccontourzm228ret＝checkPointxjc，yjc，[iric]29[rr，rc，rv]＝finddoubleret＞030xls＝irrr，yls＝icrc31[uq，uqi]＝uniqueysl32yls1＝uq，xls1＝xlsuqi，zls1＝zmxls1，yls1+hs33dl＝mydist[1xls1′n]′，[1yls1′n]′，[zm1，1zls1zmn，n]′34公式27～29中，find，ir，ic，iv分别为搜索函数及其搜索到满足条件的行集、列集和对应的值，contour为生成等高线的函数，jiechan、xjc、yjc、zjc分别为分离等高线数组数据为三维坐标及其分离的横、纵和高程坐标集，chekPoint、ret分别为判断点在直线两侧的函数及其生成的逻辑矩阵，double，rr，rc，rv分别为逻辑型数据转换为双精度数据的函数、查找到位于左侧点的行号、列号和值，xls，yls分别为位于左侧点的横、纵坐标，unique，uq，uqi分别为计算唯一值的函数及其计算的结果值和对应的索引，xls1，yls1，zls1，hs分别为计算出的航迹点集的三维坐标和安全飞行高度，mydist、dl分别为计算航程的函数及其计算的航程；5采用3次B-Spline方法改进最优飞行航线，实现航线可飞行性优化。

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