摘要
本发明公开了一种单机失效下的多无人机巡检任务重规划方法,包括:获取失效无人机编号、剩余任务点坐标、着陆点坐标、备用无人机与着陆点坐标;对剩余待巡检任务进行约束聚类,基于聚类结果与匈牙利算法实现无人机、任务组与着陆点的重分配;建立单无人机任务重规划模型;利用改进后的蚁群算法得到每个可用无人机的重规划巡检路径;如果存在无人机巡检路径不满足能耗约束,则加入备用无人机再次进行重规划。本发明建立单无人机的任务重规划模型,设计改进蚁群算法进行单无人机巡检任务的重规划,可以显著降低多无人机任务重规划问题的计算复杂度,提高多无人机巡检系统在遭遇突发异态时的自主决策能力,有利于多无人机巡检系统的稳定运行。
技术关键词
重规划方法
线性规划模型
匈牙利算法
蚁群算法
无人机巡检路径
坐标
多无人机
启发式信息
状态转移方法
巡检系统
迭代方法
聚类算法
规模
能量消耗
系统为您推荐了相关专利信息
编码器
特征提取网络
多尺度特征
注意力解码
解码器
配电网工程
设备安装管理
智能管理方法
工程设备
指数
无人机集群协同
移动无人机
康养环境
监测传感器
多旋翼无人机
车辆调度优化方法
装卸货
仓库
在线学习算法
蚁群算法
小型水下机器人
粒子群优化算法
跟踪方法
蚂蚁
量子粒子群算法