CN111880572B - 一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法 - Google Patents

一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111880572B
CN111880572B CN202010842764.0A CN202010842764A CN111880572B CN 111880572 B CN111880572 B CN 111880572B CN 202010842764 A CN202010842764 A CN 202010842764A CN 111880572 B CN111880572 B CN 111880572B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
aerial vehicle
batch
aerial vehicles
rectangular
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010842764.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111880572A (zh
Inventor
陈勇
柴兴华
耿虎军
蔡迎哲
张泽勇
王雅涵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CETC 54 Research Institute
Original Assignee
CETC 54 Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CETC 54 Research Institute filed Critical CETC 54 Research Institute
Priority to CN202010842764.0A priority Critical patent/CN111880572B/zh
Publication of CN111880572A publication Critical patent/CN111880572A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111880572B publication Critical patent/CN111880572B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,属于无人机调度技术领域。该方法首先根据出入口的大小和无人机飞行安全间距确定出入口的通行能力,划分出通道子窗口,然后,再根据各无人机到门窗的距离,划分出进出行动批次,在同批次内在根据各无人机到通道子窗口的距离确定每架无人机的穿越通道,以此形成多架无人机通过出入口的次序。本发明可用于多无人机进出建筑物大门和窗口等场景的行动协同调度,实现多架无人机高效、安全地通过建筑物门窗口。

Description

一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法
技术领域
本发明涉及无人机调度技术领域,特别是指一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,可用于多无人机进出建筑物大门和窗口等场景的行动协同调度,实现多架无人机高效安全通行建筑物门窗口。
背景技术
无人机借助其灵活、机动、无人员生命风险的优势,已广泛应用于抢险救灾场景。对于建筑物内的灾害救援而言,无人机通过门、窗等出入口安全进出建筑物是实施抢险救灾作业的一个关键环节,必须合理安排调度各无人机的出入顺序,以避免因同时进出发生碰撞。但是,目前还缺少针对多无人机安全通过狭窄出入口的调度方法。
发明内容
为了有效解决多无人机安全出入建筑物狭窄出入口的问题,本发明提供一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,可用于多无人机进出建筑物大门和窗口等场景的行动协同调度,能够实现多架无人机高效、安全地通过建筑物门窗口。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,包括以下步骤:
(1)根据出入口的大小以及无人机安全飞行的最小高度间距和最小宽度间距,确定出入口的最大同时通行数量Q,并将出入口区域划分为Q个矩形子区域;纵向两相邻矩形子区域的中心点的纵向间距不小于无人机安全飞行的最小高度间距,横向两相邻矩形子区域的中心点的横向间距不小于无人机安全飞行的最小宽度间距;
(2)计算各无人机到出入口所在平面的垂直距离,按照垂直距离由小到大的顺序对所有无人机排序,将排序成的序列分段,每段中的无人机为同一个批次,每个批次中无人机的数量均不大于Q;
(3)距离出入口较近的批次优先通过出入口,每一批次的无人机通过出入口时,首先计算本批次各无人机到各矩形子区域中心点的距离,然后按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对,接着各无人机从与自己配对的矩形子区域中通过出入口。
进一步的,步骤(2)中,除最后一个批次外,每个批次中无人机的数量均等于Q。
进一步的,步骤(3)中,按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对的具体方式为:
从第一个矩形子区域开始,选取距本矩形子区域中心点最近的一个本批次无人机进行配对,后续的矩形子区域从剩余的本批次无人机中继续选取距离最近的一个配对,直至所有本批次无人机配对完成。
进一步的,步骤(3)中,按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对的具体方式为:
从本批次第一架无人机开始,选取中心点与该无人机最近的一个矩形子区域与该无人机进行配对,后续的本批次无人机从剩余的矩形子区域中继续选取距离最近的一个配对,直至所有本批次无人机配对完成。
进一步的,若配对时同时有多架本批次无人机到某一矩形子区域中心点的距离相等,则选取ID号最小的无人机与该矩形子区域配对。
进一步的,步骤(2)中,若有多架无人机到出入口所在平面的垂直距离相等,则根据ID号对这些无人机进行排序。
进一步的,步骤(3)中,后一批次的无人机通过出入口时,与前一批次的无人机保持安全飞行距离。
本发明采用上述技术方案所取得的有益效果在于:
1、本发明方法简单易行,便于实现。
2、本发明方法能够有效解决多无人机安全出入建筑物狭窄出入口的问题,可用于多无人机进出建筑物大门和窗口等场景的行动协同调度,能够实现多架无人机高效、安全地通过建筑物门窗口。
附图说明
图1是本发明实施例中协同调度方法的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步说明。
一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,包括以下步骤:
(1)根据出入口的大小以及无人机安全飞行的最小高度间距和最小宽度间距,确定出入口的最大同时通行数量Q,并将出入口区域划分为Q个矩形子区域;纵向两相邻矩形子区域的中心点的纵向间距不小于无人机安全飞行的最小高度间距,横向两相邻矩形子区域的中心点的横向间距不小于无人机安全飞行的最小宽度间距;
(2)计算各无人机到出入口所在平面的垂直距离,按照垂直距离由小到大的顺序对所有无人机排序,将排序成的序列分段,每段中的无人机为同一个批次,每个批次中无人机的数量均不大于Q;
(3)距离出入口较近的批次优先通过出入口,每一批次的无人机通过出入口时,首先计算本批次各无人机到各矩形子区域中心点的距离,然后按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对,接着各无人机从与自己配对的矩形子区域中通过出入口。
进一步的,步骤(3)中,按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对的具体方式为:
从第一个矩形子区域开始,选取距本矩形子区域中心点最近的一个本批次无人机进行配对,后续的矩形子区域从剩余的本批次无人机中继续选取距离最近的一个配对,直至所有本批次无人机配对完成。
此外,步骤(3)中,按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对的具体方式也可以为:
从本批次第一架无人机开始,选取中心点与该无人机最近的一个矩形子区域与该无人机进行配对,后续的本批次无人机从剩余的矩形子区域中继续选取距离最近的一个配对,直至所有本批次无人机配对完成。
上述方法中,若配对时同时有多架本批次无人机到某一矩形子区域中心点的距离相等,则选取ID号最小的无人机与该矩形子区域配对。
此外,步骤(2)中,若有多架无人机到出入口所在平面的垂直距离相等,则根据ID号对这些无人机进行排序。
以下为一个更具体的例子:
一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,工作原理如图1所示,包括以下步骤:
步骤1:确定门窗出入口的通行能力
根据出入口的大小和无人机飞行安全间距确定出入口的通行能力,即能够同时通过的无人机队列的数量和队列之间的相对位置关系,具体方法为;
(1)首先根据门窗出入口的宽度和无人机飞行安全宽度间距要求确定水平方向可同时并行通过的无人机队列数量;
(2)其次根据门窗出入口的高度和无人机飞行安全高度间距要求确定垂直方向可同时并行通过的无人机队列数量;
(3)根据水平和垂直方向同时并行通过无人机队列的数量,确定同时并行通过门窗出入口无人机队列的总数量。
假设门窗出入口宽度为W,高度为H,无人机飞行安全宽度间距要求为w,安全高度间距要求为h,则门窗水平方向的通行队列数量为,垂直方向的通行队列数量为,/>表示向下取整。门窗区域总的通行队列数量为/>,每个通行队列占用门窗区域的一个矩形子窗口作为通道,计算出每个通行队列通道子窗口的中心点坐标。
步骤2:确定无人机穿越门窗的顺序
计算k个无人机到门窗所在平面的垂直距离,并进行升序排序,若出现距离相等的情况,则依据无人机的ID号升序排序,根据上述排序结果,将k架无人机分为r个批次,每个批次安排Q架无人机同时向门窗移动并穿越。需要注意的是,前后批次之间应保持无人机前后方向安全飞行间隔距离,主要是前批次最后一架无人机与后批次第一架无人机之间的安全飞行距离。
步骤3:确定无人机穿越门窗时的通道子窗口
计算Q个无人机当前位置到各个通行队列通道子窗口中心点的距离,并按照就近原则为每架无人机选择通道。最终,每架无人机通过为自己所选取的通道穿过门窗。
上述方法基于通道子窗口划分以及距离进行协同调度。具体来说,该方法首先根据出入口的大小和无人机飞行安全间距确定出入口的通行能力,划分出通道子窗口,然后,再根据各无人机到门窗的距离,划分出进出行动批次,在同批次内在根据各无人机到通道子窗口的距离确定每架无人机的穿越通道,以此形成多架无人机通过出入口的次序。本发明可用于多无人机进出建筑物大门和窗口等场景的行动协同调度,实现多架无人机高效、安全地通过建筑物门窗口。

Claims (7)

1.一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)根据出入口的大小以及无人机安全飞行的最小高度间距和最小宽度间距,确定出入口的最大同时通行数量Q,并将出入口区域划分为Q个矩形子区域;纵向两相邻矩形子区域的中心点的纵向间距不小于无人机安全飞行的最小高度间距,横向两相邻矩形子区域的中心点的横向间距不小于无人机安全飞行的最小宽度间距;
(2)计算各无人机到出入口所在平面的垂直距离,按照垂直距离由小到大的顺序对所有无人机排序,将排序成的序列分段,每段中的无人机为同一个批次,每个批次中无人机的数量均不大于Q;
(3)距离出入口较近的批次优先通过出入口,每一批次的无人机通过出入口时,首先计算本批次各无人机到各矩形子区域中心点的距离,然后按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对,接着各无人机从与自己配对的矩形子区域中通过出入口。
2.根据权利要求1所述的一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,步骤(2)中,除最后一个批次外,每个批次中无人机的数量均等于Q。
3.根据权利要求1所述的一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,步骤(3)中,按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对的具体方式为:
从第一个矩形子区域开始,选取距本矩形子区域中心点最近的一个本批次无人机进行配对,后续的矩形子区域从剩余的本批次无人机中继续选取距离最近的一个配对,直至所有本批次无人机配对完成。
4.根据权利要求1所述的一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,步骤(3)中,按照就近原则将本批次无人机以单射方式与一个矩形子区域配对的具体方式为:
从本批次第一架无人机开始,选取中心点与该无人机最近的一个矩形子区域与该无人机进行配对,后续的本批次无人机从剩余的矩形子区域中继续选取距离最近的一个配对,直至所有本批次无人机配对完成。
5.根据权利要求3所述的一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,若配对时同时有多架本批次无人机到某一矩形子区域中心点的距离相等,则选取ID号最小的无人机与该矩形子区域配对。
6.根据权利要求1所述的一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,步骤(2)中,若有多架无人机到出入口所在平面的垂直距离相等,则根据ID号对这些无人机进行排序。
7.根据权利要求1所述的一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法,其特征在于,步骤(3)中,后一批次的无人机通过出入口时,与前一批次的无人机保持安全飞行距离。
CN202010842764.0A 2020-08-20 2020-08-20 一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法 Active CN111880572B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010842764.0A CN111880572B (zh) 2020-08-20 2020-08-20 一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010842764.0A CN111880572B (zh) 2020-08-20 2020-08-20 一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111880572A CN111880572A (zh) 2020-11-03
CN111880572B true CN111880572B (zh) 2024-03-15

Family

ID=73204093

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010842764.0A Active CN111880572B (zh) 2020-08-20 2020-08-20 一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111880572B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113359862B (zh) * 2021-07-28 2023-05-16 北京理工大学 一种无人机进入封闭环境的控制方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104849274A (zh) * 2015-04-18 2015-08-19 中国计量学院 一种基于小型无人机的所检测区域旱情实时检测方法
KR101806050B1 (ko) * 2016-11-30 2017-12-07 계명대학교 산학협력단 무인 항공기의 편대비행 시간 조절 장치 및 그 방법
CN107918403A (zh) * 2017-12-31 2018-04-17 天津津彩物联科技有限公司 一种多无人机飞行轨迹协同规划的实现方法
CN109931934A (zh) * 2017-12-19 2019-06-25 杭州海康机器人技术有限公司 无人机作业任务的规划方法及装置
CN110262563A (zh) * 2018-05-23 2019-09-20 中国海洋大学 多无人机协同搜索水上目标的方法
CN110288165A (zh) * 2019-07-02 2019-09-27 南京信息工程大学 基于快速聚类和优化分配的多目标无人监测跟踪方法
CN110602633A (zh) * 2019-08-02 2019-12-20 广东工业大学 一种面向爆发性流量的移动边缘计算无人机群辅助通信方法
CN111401681A (zh) * 2020-02-10 2020-07-10 合肥工业大学 多无人机协同巡逻任务分配优化方法
CN111443731A (zh) * 2020-04-15 2020-07-24 北京邮电大学 一种无人机控制方法、装置及控制设备

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104849274A (zh) * 2015-04-18 2015-08-19 中国计量学院 一种基于小型无人机的所检测区域旱情实时检测方法
KR101806050B1 (ko) * 2016-11-30 2017-12-07 계명대학교 산학협력단 무인 항공기의 편대비행 시간 조절 장치 및 그 방법
CN109931934A (zh) * 2017-12-19 2019-06-25 杭州海康机器人技术有限公司 无人机作业任务的规划方法及装置
CN107918403A (zh) * 2017-12-31 2018-04-17 天津津彩物联科技有限公司 一种多无人机飞行轨迹协同规划的实现方法
CN110262563A (zh) * 2018-05-23 2019-09-20 中国海洋大学 多无人机协同搜索水上目标的方法
CN110288165A (zh) * 2019-07-02 2019-09-27 南京信息工程大学 基于快速聚类和优化分配的多目标无人监测跟踪方法
CN110602633A (zh) * 2019-08-02 2019-12-20 广东工业大学 一种面向爆发性流量的移动边缘计算无人机群辅助通信方法
CN111401681A (zh) * 2020-02-10 2020-07-10 合肥工业大学 多无人机协同巡逻任务分配优化方法
CN111443731A (zh) * 2020-04-15 2020-07-24 北京邮电大学 一种无人机控制方法、装置及控制设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
多无人机协同覆盖路径规划;陈海 等;航空学报;20160325;37(03);928-935 *
无人机智能测控技术研究综述;柴兴华 等;无线电工程;20191031;第49卷(第10期);855-860 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111880572A (zh) 2020-11-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10242568B2 (en) Adjustment of a learning rate of Q-learning used to control traffic signals
CN111880572B (zh) 一种多无人机安全通行狭窄出入口的协同调度方法
CN110650039B (zh) 一种基于多峰优化的无人机群辅助车辆网络协同通信模型
EP3425608B1 (en) Traffic signal control using multiple q-learning categories
CN108846514B (zh) 一种突发事件下轨道交通客流疏散需求预测方法
Lu et al. A mixed integer programming approach for autonomous and connected intersection crossing traffic control
CN108932856B (zh) 一种自动驾驶下交叉口通行权设置方法
CN114241751B (zh) 一种面向大型停车场的多出入口动静态交通协调优化方法
Ding et al. Simulation-based optimization of emergency evacuation strategy in ultra-high-rise buildings
CN114067559A (zh) 一种自动车专用道并入普通车道的合流优化控制方法
Yao et al. Emergency vehicle route oriented signal coordinated control model with two-level programming
CN113408189B (zh) 基于可变元胞的城市多点循环式紧急疏散与仿真推演方法
CN109625028B (zh) 一种列车进站或出站时空路径规划方法及装置
CN115115097A (zh) 一种机场停机位与航空器滑行路径的联合优化方法
Karabulut et al. Performance optimization by using artificial neural network algorithms in VANETs
CN113869808B (zh) 一种任务均衡调度方法、装置及***
CN113205631A (zh) 一种基于人脸识别的社区访控方法和***
CN112598328A (zh) 卫星厅模式下中转登机口多目标分配的优化方法及***
Hafeez et al. Reliability of cluster-based multichannel MAC protocols in VANETs
CN107992449B (zh) 一种基于低秩表示的地铁异常流量检测方法
CN116631176A (zh) 站点客流分布状态的控制方法及***
CN111131031A (zh) 一种基于移动性权重的vanet集群分簇优化方法
CN112733241A (zh) 基于自适应差分进化算法的公共场所护栏布局优化方法
Yang et al. Simulation Comparisons of Vehicle-based and Phase-based Traffic Control for Autonomous Vehicles at Isolated Intersections
Mukhopadhyay et al. A model to maintain social distance in public vehicles using 5G V2I and V2P communication

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant