本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，具體地講是一種基于公路網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)的無人機(jī)巡航路線優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

交通信息是交通管理與控制的基礎(chǔ)，而交通傳感器是交通信息采集的重要方式。常用的檢測器是固定檢測器，如線圈檢測器，微波檢測器，視頻檢測器，自動車輛識別檢測器(avi)，等。這類交通檢測器的最大優(yōu)勢是能在長時間內(nèi)捕捉具體位置的動態(tài)交通信息。然而，固定檢測器的缺點也是非常明顯的，受資金費(fèi)用約束，路網(wǎng)中不可能隨處布設(shè)固定檢測器。因此，移動交通傳感器可作為交通信息采集的補(bǔ)充方式。鑒于固定檢測器的缺點，交通信息采集中引入了越來越多的移動檢測器。無人機(jī)作為一種新的工具，可通過加載不同的傳感器，去執(zhí)行不同的任務(wù)，如高清攝像機(jī)，雷達(dá)，紅外線攝像機(jī)等。

無人機(jī)的易操作性和靈活性，使得其在交通領(lǐng)域內(nèi)有廣泛的應(yīng)用。無人機(jī)可迅速的部署，并實時與交通控制中心進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。通過無人機(jī)上的傳感器，可提供調(diào)查區(qū)域或特定區(qū)域的完整圖片，也能提供連續(xù)的交通狀態(tài)監(jiān)測，因此，相對于傳統(tǒng)的固定檢測器，無人機(jī)被看作有效的交通監(jiān)測設(shè)備。

受燃油和電池的容量限制，在無人機(jī)數(shù)量有限及無人機(jī)能力限制的條件下，如何優(yōu)化無人機(jī)的巡航路線使其覆蓋盡可能多的路段或采集盡可能多的信息量變得十分重要。為了巡航更多的目標(biāo)，優(yōu)化無人機(jī)的巡航路線則變得更重要和更有意義。

近年來，研究者提出了各種各樣的無人機(jī)路線優(yōu)化模型，一些人通過對偶拓?fù)涑槿》椒?，將需要被監(jiān)測的路段轉(zhuǎn)換為節(jié)點，將無人機(jī)的路線優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為旅行商問題；一些人假定無人機(jī)在需監(jiān)測路段沿路飛行，其余路線均是沿兩點之間的直線飛行。在實際應(yīng)用中上述兩種方法均有一定困難。在我國無人機(jī)飛行面臨的問題是受空域管制、低空飛行權(quán)限限制以及地面居民分布、軍事禁飛區(qū)等影響，無人機(jī)不能隨意的在空中飛行?；诖?，無人機(jī)沿道路飛行是更為可行的。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種能夠解決目前空域管制條件下無人機(jī)飛行路線優(yōu)化問題，為無人機(jī)在路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測與管理中的應(yīng)用提供技術(shù)支撐的無人機(jī)巡航路線優(yōu)化方法。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種基于公路網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)的無人機(jī)巡航路線優(yōu)化方法，包括以下步驟：

1)路段重要度的計算：

通過阻斷事件數(shù)和阻斷事件等級參數(shù)獲得路段重要度，路段上發(fā)生的阻斷事件越多，越嚴(yán)重，則路段越重要，即該路段的信息量越大，路段i的計算公式下公式所示：

其中，n為事件等級，通常情況下，n等于5；表示路段i上等級為k的事件數(shù)，且wk表示等級k的權(quán)重；

接下來，將路段重要度記作路段信息值，如果無人機(jī)巡航該路段，則表示采集到了這些信息；

2)無人機(jī)飛行路線優(yōu)化模型的構(gòu)建：

將交叉口、互通立交、收費(fèi)站等抽象為節(jié)點，提取公路網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的原始拓?fù)鋱D，由路網(wǎng)拓?fù)鋱D易得拓?fù)鋱D的鄰接矩陣m，節(jié)點與路段的關(guān)聯(lián)矩陣b，進(jìn)一步，結(jié)合公路里程數(shù)據(jù)以及無人機(jī)飛行速度信息，得到任意兩節(jié)點之間的飛行時間矩陣d；

令s為路網(wǎng)中所有路段的集合，s0為路網(wǎng)中待巡查路段的集合，s1為路網(wǎng)中無需無人機(jī)巡查的路段集合，則s0∩s1＝φ,s0∪s1＝s，無人機(jī)的巡查目標(biāo)是集合s0中的路段。

進(jìn)一步的，在步驟2)中，計算兩個相鄰巡查目標(biāo)之間的飛行時間的方法如下：

當(dāng)無人機(jī)由路段m飛到路段n時的飛行時間l′(m,n)的公式如下：

其中，

表示無人機(jī)由節(jié)點as(m)飛到節(jié)點as(n)的時間，

表示無人機(jī)由節(jié)點as(m)飛到節(jié)點be(n)的時間，

表示無人機(jī)由節(jié)點be(m)飛到節(jié)點as(n)的時間，

表示無人機(jī)由節(jié)點be(m)飛到節(jié)點be(n)的時間，

若α的值確定，則可確定無人機(jī)由路段m飛往路段n的起點；若β的值確定，則可確定無人機(jī)由路段m飛到路段n的終點；

令，l(m,n)＝l′(m,n)+h(m,n)；

其中，h(m,n)表示從路段m飛到路段n執(zhí)行巡查目標(biāo)路段任務(wù)所用的時間，

l(m),l(n)分別表示無人機(jī)在路段m，路段n上的飛行時間。l(m,n)表示由路段m到路段n的飛行時間以及無人機(jī)巡查目標(biāo)路段的時間之和。

進(jìn)一步的，在步驟2)中，計算無人機(jī)總飛行時間的方法如下：

對于無人機(jī)k來說，執(zhí)行一次巡航任務(wù)，總的飛行時間計算公式如下：

其中，wmnk為0-1變量，當(dāng)無人飛機(jī)k由路段m飛到路段n時，wmnk＝1，否則，等于0。

進(jìn)一步的，在步驟2)中，構(gòu)建無人機(jī)路線優(yōu)化模型的方法如下：

以路網(wǎng)中未采集的信息量最小和總的無人機(jī)巡航時間之和最小為目標(biāo)，進(jìn)行建模，優(yōu)化模型如下：

目標(biāo)函數(shù)：

路網(wǎng)中未被采集的信息量最小化

所有無人機(jī)巡航時間之和最小化

即，

約束條件：

對任意的m∈s0；

對所有的m∈s0；

當(dāng)無人機(jī)場站設(shè)在路段m時，對于任意的k∈nu，有下式成立：

其中，∨為模糊算子，表示在所有元素中取大；c^f(m)表示路段m不被任何無人機(jī)檢測到的成本，m∈s0；xmk為0-1變量，當(dāng)路段m被無人機(jī)k檢測到時，xmk＝1，否則，等于0；x^f(m)為0-1變量，當(dāng)時，x^f(m)＝1，否則，等于0，即當(dāng)路段m不被任何無人機(jī)檢測到時，否則，為0；nu表示可用的無人機(jī)的架數(shù)；k為無人機(jī)的下標(biāo)；lk為無人機(jī)k的最大飛行距離。

進(jìn)一步的，在步驟2)中，綜合優(yōu)化目標(biāo)計算的方法如下：

通過加權(quán)平均的方式對模型優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行綜合計算，首先分別將兩個目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行歸一化處理，計算公式如下：

其中，s1和s2分別表示目標(biāo)1，和目標(biāo)2的函數(shù)值的歸一化值，p1和p2分別表示目標(biāo)1的函數(shù)值和目標(biāo)2的函數(shù)值；

進(jìn)一步，通過下式得到最終的目標(biāo)函數(shù)值p；

p＝ω1s1+ω2s2；

ω1和ω2為權(quán)重值，且ω1+ω2＝1。

本發(fā)明技術(shù)效果主要體現(xiàn)在以下方面：針對我國無人機(jī)飛行面臨的空域管制、低空飛行權(quán)限限制等實際問題，創(chuàng)新性的提出一種基于公路網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)的無人機(jī)巡航路線優(yōu)化方法，可滿足路網(wǎng)運(yùn)行管理者的實時運(yùn)行監(jiān)測的需求，為管理者進(jìn)行應(yīng)急處置，應(yīng)急決策等提供技術(shù)支撐。

附圖說明

圖1為路網(wǎng)中兩路段之間可能路徑示意圖；

圖2為示例路網(wǎng)示意圖；

圖3為示例路網(wǎng)檢測器分布示意圖；

圖4為兩架無人機(jī)的最優(yōu)巡航路徑示意圖。

具體實施方式

一種基于公路網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)的無人機(jī)巡航路線優(yōu)化方法，具體包括以下部分內(nèi)容：一是，路段重要度的計算；二是，無人機(jī)飛行路線優(yōu)化模型的構(gòu)建。

一、路段重要度的計算

在無人機(jī)續(xù)航時間或里程有限的條件下，設(shè)計無人機(jī)飛行路線時，通常優(yōu)先選擇重要度較高的路段進(jìn)行監(jiān)測，這是因為，路段越重要說明路段上的信息量越大。一些學(xué)者從不同角度，提出了影響路段脆弱性的幾類因素：網(wǎng)絡(luò)特征、交通流、威脅和局部屬性。網(wǎng)絡(luò)屬性包括道路類型，物理結(jié)構(gòu)等，交通屬性包括路段通行能力、流量和速度，威脅包括事件類型、事件影響范圍和程度。

實際中，在無檢測器的路段采集流量和速度數(shù)據(jù)是十分困難的，因此，上述方法有一定的局限性。目前交通運(yùn)輸管理部門，通過阻斷事件報送系統(tǒng)已經(jīng)積累了大量的阻斷事件信息?；趃is技術(shù)，即可獲得特定路段在一定時間段內(nèi)阻斷事件數(shù)及相應(yīng)阻斷事件等級等。因此，本專利中路段重要度通過阻斷事件數(shù)和阻斷事件等級參數(shù)計算得到。路段上發(fā)生的阻斷事件越多，越嚴(yán)重，則路段越重要，即該路段的信息量越大。

二、無人機(jī)飛行路線優(yōu)化模型的構(gòu)建

無人機(jī)的飛行時間包括兩部分，一是巡查目標(biāo)路段的巡航時間之和；二是，相鄰兩個巡查目標(biāo)之間的飛行時間之和。本部分首先給出兩個相鄰巡查目標(biāo)之間的飛行時間的計算方法；然后，構(gòu)建以路網(wǎng)中未采集的信息量最小化和無人機(jī)巡航時間之和最小化為目標(biāo)的雙目標(biāo)優(yōu)化模型，其中約束條件包括無人機(jī)的續(xù)航時間，無人機(jī)的數(shù)量及流量守恒等。

(1)路段重要度計算方法

路段重要度可通過阻斷事件數(shù)和阻斷事件等級參數(shù)獲得，路段上發(fā)生的阻斷事件越多，越嚴(yán)重，則路段越重要，即該路段的信息量越大。

路段i的計算公式如下公式所示：

其中，n為事件等級，通常情況下，n等于5；表示路段i上等級為k的事件數(shù)，且wk表示等級k的權(quán)重.

接下來，將路段重要度記作路段信息值，如果無人機(jī)巡航該路段，則表示采集到了這些信息。

(2)無人機(jī)飛行路線優(yōu)化模型的構(gòu)建

將交叉口、互通立交、收費(fèi)站等抽象為節(jié)點，提取公路網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的原始拓?fù)鋱D。由路網(wǎng)拓?fù)鋱D易得拓?fù)鋱D的鄰接矩陣m，節(jié)點與路段的關(guān)聯(lián)矩陣b，進(jìn)一步，結(jié)合公路里程數(shù)據(jù)以及無人機(jī)飛行速度信息，得到任意兩節(jié)點之間的飛行時間矩陣d。

令s為路網(wǎng)中所有路段的集合，s0為路網(wǎng)中待巡查路段的集合，s1為路網(wǎng)中無需無人機(jī)巡查的路段集合，則s0∩s1＝φ,s0∪s1＝s，無人機(jī)的巡查目標(biāo)是集合s0中的路段。

第一步：計算兩個相鄰巡查目標(biāo)之間的飛行時間。

如圖1所示，當(dāng)無人機(jī)由路段m飛到路段n時的飛行時間l′(m,n)的計算方法如下：

其中，

表示無人機(jī)由節(jié)點as(m)飛到節(jié)點as(n)的時間，

表示無人機(jī)由節(jié)點as(m)飛到節(jié)點be(n)的時間，

表示無人機(jī)由節(jié)點be(m)飛到節(jié)點as(n)的時間，

表示無人機(jī)由節(jié)點be(m)飛到節(jié)點be(n)的時間，

若α的值確定，則可確定無人機(jī)由路段m飛往路段n的起點；若β的值確定，則可確定無人機(jī)由路段m飛到路段n的終點。

令，

l(m,n)＝l′(m,n)+h(m,n)

其中，h(m,n)表示從路段m飛到路段n執(zhí)行巡查目標(biāo)路段任務(wù)所用的時間，

l(m),l(n)分別表示無人機(jī)在路段m，路段n上的飛行時間。l(m,n)表示由路段m到路段n的飛行時間以及無人機(jī)巡查目標(biāo)路段的時間之和。

第二步：計算無人機(jī)總飛行時間。

對于無人機(jī)k來說，執(zhí)行一次巡航任務(wù)，總的飛行時間計算公式如下：

其中，wmnk為0-1變量，當(dāng)無人飛機(jī)k由路段m飛到路段n時，wmnk＝1，否則，等于0。

第三步：構(gòu)建無人機(jī)路線優(yōu)化模型。

以路網(wǎng)中未采集的信息量最小和總的無人機(jī)巡航時間之和最小為目標(biāo)，進(jìn)行建模。優(yōu)化模型如下：

目標(biāo)函數(shù)：

路網(wǎng)中未被采集的信息量最小化

所有無人機(jī)巡航時間之和最小化

即，

約束條件：

對任意的m∈s0；

該公式為路段檢測約束，保證一個路段至少能被1架無人飛機(jī)巡航到；

對所有的m∈s0；

該公式表示待巡查路段m或者被無人機(jī)檢測或者被虛擬點檢測；

當(dāng)無人機(jī)場站設(shè)在路段m時，對于任意的k∈nu，有下式成立：

該公式為流量守恒公式，保證無人機(jī)k飛入和飛出路段n,n∈s0的次數(shù)相等，且無人機(jī)k僅僅離開和降落機(jī)場一次；

該公式為無人機(jī)數(shù)量約束，用于巡航的無人機(jī)數(shù)量不能多于可用的無人機(jī)數(shù)量；

該公式為無人機(jī)續(xù)航時間的約束；

其中，∨為模糊算子，表示在所有元素中取大；c^f(m)表示路段m不被任何無人機(jī)檢測到的成本，m∈s0；xmk為0-1變量，當(dāng)路段m被無人機(jī)k檢測到時，xmk＝1，否則，等于0；x^f(m)為0-1變量，當(dāng)時，x^f(m)＝1，否則，等于0，即當(dāng)路段m不被任何無人機(jī)檢測到時，否則，為0；nu表示可用的無人機(jī)的架數(shù)；k為無人機(jī)的下標(biāo)；lk為無人機(jī)k的最大飛行距離。

第四步：綜合優(yōu)化目標(biāo)計算

通過加權(quán)平均的方式對模型優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行綜合計算，首先分別將兩個目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行歸一化處理，計算公式如下：

其中，s1和s2分別表示目標(biāo)1，和目標(biāo)2的函數(shù)值的歸一化值，p1和p2分別表示目標(biāo)1的函數(shù)值和目標(biāo)2的函數(shù)值。

進(jìn)一步，通過下式得到最終的目標(biāo)函數(shù)值p。

p＝ω1s1+ω2s2

ω1和ω2為權(quán)重值，且ω1+ω2＝1。

(3)示例

通過圖2中小路網(wǎng)，對本實施過程進(jìn)行說明。

該路網(wǎng)共包含6個節(jié)點，9條路段，其中，各路段的長度及路段重要度信息已知，如圖所示，路段重要度排名前4位的已經(jīng)布設(shè)了固定檢測器，依次是路段⑦，路段③，路段④，路段⑨。其余的未布設(shè)檢測器的路段，如圖3紅線所示路段，路段①，路段②，路段⑤，路段⑥，路段⑧，則需要由無人機(jī)進(jìn)行巡航監(jiān)測，其中，(a，b，c)＝(路段編號，路段長度，路段重要度)。

本例中，假設(shè)無人機(jī)的場站設(shè)在節(jié)點3，即，無人機(jī)由節(jié)點3起飛后，巡航一定路段后，最后返回節(jié)點3。

令，c^f(m)＝i(m),對所有的m∈s0；cm＝c^f(m)-i(m)，則，c1＝c2＝c5＝c6＝c8＝0，c^f(1)＝25，c^f(2)＝20，c^f(5)＝25，c^f(6)＝20，c^f(8)＝20。

若無人機(jī)最大巡航里程無約束時，1架無人機(jī)遍歷所有無檢測器路段的最優(yōu)的巡航路線為：路段②→路段①→路段⑤→路段⑧→路段⑦→路段⑥，或者，反方向飛行。最小化巡航距離為189公里，最小化未檢測的信息量為0。

當(dāng)無人機(jī)的最大續(xù)航里程為150公里時，則無人機(jī)由機(jī)場出發(fā)再返回機(jī)場期間的巡航里程不能超過150公里。

當(dāng)有兩架無人機(jī)進(jìn)行巡航時，在最大續(xù)航里程為150公里的約束下，得到的最優(yōu)巡航路線如圖4。

無人機(jī)1：路段2→路段1→路段5→路段4；或者，反方向飛行，巡航里程為117公里；

無人機(jī)2：路段6→路段7→路段8→路段4；或者，反方向飛行，巡航里程為110公里；

上述兩架無人機(jī)的巡航里程均低于150公里，滿足約束條件(9)，總飛行里程為227公里，未檢測的信息量為0，即2架無人機(jī)可遍歷所有的未安裝固定檢測器路段，采集了所有的未檢測路段的信息量。

本發(fā)明技術(shù)效果主要體現(xiàn)在以下方面：針對我國無人機(jī)飛行面臨的空域管制、低空飛行權(quán)限限制等實際問題，創(chuàng)新性的提出一種基于公路網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)的無人機(jī)巡航路線優(yōu)化方法，可滿足路網(wǎng)運(yùn)行管理者的實時運(yùn)行監(jiān)測的需求，為管理者進(jìn)行應(yīng)急處置，應(yīng)急決策等提供技術(shù)支撐。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何不經(jīng)過創(chuàng)造性勞動想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。