本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)應(yīng)用，尤其涉及一種旋翼無(wú)人機(jī)跨域調(diào)度光伏清潔小車的路徑規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，光伏發(fā)電得到越來(lái)越多的應(yīng)用。目前，光伏發(fā)電技術(shù)已經(jīng)趨于普遍化和低成本化，分布式光伏發(fā)電（例如屋頂光伏發(fā)電技術(shù)）得到了大力推廣和應(yīng)用。分布式光伏發(fā)電與傳統(tǒng)的大規(guī)模光伏電廠不同的是，通常為了提高太陽(yáng)能利用率以及空間利用效率，一定區(qū)域內(nèi)的光伏板成三維空間狀態(tài)分布（即空間上有較明顯的高低位置差異），針對(duì)該現(xiàn)狀的光伏板的清潔，目前的解決方法大多仍為人工清潔的方式，該方法風(fēng)險(xiǎn)大，成本高，不適合作為清潔的最佳方案。

2、為了解決上述問(wèn)題，目前有采用旋翼無(wú)人機(jī)三維跨域調(diào)度光伏清潔小車的分布式清潔方法的報(bào)道。對(duì)于采用旋翼無(wú)人機(jī)三維跨域調(diào)度光伏清潔小車，涉及到無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃。

3、無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃的意思是指在無(wú)人機(jī)起飛之前，綜合考慮無(wú)人機(jī)的飛行性能、到達(dá)時(shí)間、能耗和周圍環(huán)境的約束，利用相關(guān)算法事先為無(wú)人機(jī)從飛行的起始點(diǎn)到終點(diǎn)規(guī)劃出符合要求的最優(yōu)或者次優(yōu)的飛行路徑的過(guò)程，它是飛行的任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是無(wú)人機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)自主導(dǎo)航、自主巡航的基礎(chǔ)的技術(shù)保障。因此對(duì)于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃的研究非常重要，具體而言：針對(duì)一定區(qū)域內(nèi)的光伏發(fā)電，考慮到發(fā)電的效率、清潔的成本等因素，如何規(guī)劃旋翼無(wú)人機(jī)調(diào)度清潔小車的路徑才能提高整個(gè)發(fā)電區(qū)域的效益；通過(guò)合理的路徑規(guī)劃，滿足分布式光伏發(fā)電區(qū)域的清潔要求，能夠在復(fù)雜三維空間內(nèi)跨區(qū)域調(diào)度清潔小車前往指定的光伏板。

4、對(duì)于翼無(wú)人機(jī)三維跨域調(diào)度光伏清潔小車的路徑規(guī)劃，傳統(tǒng)航跡規(guī)劃有a*?算法、稀疏a*?算法d*?算法、dijkstra算法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法。這些傳統(tǒng)航跡規(guī)劃目前很難適用于光伏發(fā)電區(qū)域高低錯(cuò)落的復(fù)雜的環(huán)境。在加快航跡規(guī)劃的求解時(shí)間方面，智能優(yōu)化算法有著較好的表現(xiàn)，其中常見(jiàn)的智能優(yōu)化算法有遺傳算法、模擬退火、粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。智能優(yōu)化算法雖然能夠在二維環(huán)境下快速生成航跡，但在三維環(huán)境下收斂速度較慢。

5、需要說(shuō)明的是，目前針對(duì)無(wú)人機(jī)的三維路徑規(guī)劃問(wèn)題大多為軍用無(wú)人機(jī)，在復(fù)雜三維空間內(nèi)將避障和高度限制作為主要的約束條件，對(duì)三維空間內(nèi)存在高度的物體通常視為威脅直接避開(kāi)，無(wú)法適用在高低錯(cuò)落的復(fù)雜空間中調(diào)度清潔小車的狀況。

6、同時(shí)，目前的主流路徑規(guī)劃算法并不適用于三維復(fù)雜空間內(nèi)的路徑規(guī)劃，且不同的算法存在如容易陷入局部最優(yōu)、收斂時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、過(guò)早收斂、成本較高等問(wèn)題。比如文獻(xiàn)“基于改進(jìn)遺傳算法的光伏板清潔分級(jí)任務(wù)規(guī)劃，李翠明等”，該文獻(xiàn)報(bào)道的方法，也是僅用于二位空間路徑規(guī)劃，不適用于三維空間。

7、因此，本領(lǐng)域亟需一種針對(duì)旋翼無(wú)人機(jī)三維跨域調(diào)度光伏清潔小車的改進(jìn)路徑規(guī)劃方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就在于提供一種旋翼無(wú)人機(jī)跨域調(diào)度光伏清潔小車的路徑規(guī)劃方法，以解決上述問(wèn)題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是這樣的：一種旋翼無(wú)人機(jī)跨域調(diào)度光伏清潔小車的路徑規(guī)劃方法，包括下述步驟：

3、s1：根據(jù)已知光伏板分布的環(huán)境信息，建立光伏板分布區(qū)域的空間三維模型，輸入各光伏板的空間三維坐標(biāo)；

4、s2：根據(jù)指定的起點(diǎn)信息，無(wú)人機(jī)飛往指定光伏板，投放清潔小車；

5、s3：清潔小車進(jìn)行清潔工作，同時(shí)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行路徑規(guī)劃并得出下一個(gè)導(dǎo)航目標(biāo)；

6、s4：待清潔小車完成該光伏板的清潔任務(wù)，無(wú)人機(jī)重新裝配清潔小車前往規(guī)劃的下一目標(biāo)并投放小車進(jìn)行工作；

7、s5：重復(fù)執(zhí)行s4，直到一個(gè)清潔周期結(jié)束或無(wú)人機(jī)能源耗盡后暫停，暫停補(bǔ)充能源結(jié)束后按照既定的路徑繼續(xù)工作，直到一個(gè)清潔周期結(jié)束；

8、s6：無(wú)人機(jī)回收清潔小車，并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)；

9、步驟s3中，所述路徑規(guī)劃基于成本函數(shù)f進(jìn)行，所述成本函數(shù)；

10、其中，為一個(gè)清潔周期內(nèi)無(wú)人機(jī)垂直方向上的總成本，為一個(gè)清潔周期內(nèi)無(wú)人機(jī)飛行的總時(shí)長(zhǎng)、為一個(gè)清潔周期內(nèi)無(wú)人機(jī)飛行的總路程，、、分別是、、的權(quán)重系數(shù)，k為自然數(shù)，所述的、、的計(jì)算公式為：

11、；

12、；

13、；

14、式中，m為不同光伏板的編號(hào)，m為該區(qū)域內(nèi)光伏板數(shù)量的最大值、為不同光伏板的z軸坐標(biāo)；為不同光伏板之間的三維歐氏距離，v為無(wú)人機(jī)的飛行速度。

15、為解決三維空間內(nèi)主流路徑規(guī)劃算法不適用的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種“三維時(shí)空聯(lián)合優(yōu)化”方法，將光伏板的位置編碼為三維空間坐標(biāo)，例如：p1(x1,y1,z1)，p2(x2,y2,z2)…，直接處理三維路徑，同時(shí)融合時(shí)間、空間、能耗等多種約束，以最小化成本為最終目標(biāo)，使得清潔任務(wù)的效率最大化、能耗最小化，最終能夠高效準(zhǔn)確的規(guī)劃出三維空間內(nèi)的最優(yōu)路徑。

16、解決發(fā)電效益最大化的問(wèn)題，可以簡(jiǎn)化為通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法求成本函數(shù)最小的路徑問(wèn)題，即求對(duì)應(yīng)的路徑。經(jīng)過(guò)k次路徑規(guī)劃的方案比較，得到f最小的路徑規(guī)劃方案即為所述旋翼無(wú)人機(jī)三維跨域調(diào)度光伏清潔小車的最優(yōu)路徑方案。

17、作為優(yōu)選的技術(shù)方案，所述權(quán)重系數(shù)采用動(dòng)態(tài)調(diào)整策略,具體調(diào)整公式為：

18、；

19、；

20、；

21、；

22、其中，為當(dāng)前迭代次數(shù)，為最大迭代次數(shù)；使用動(dòng)態(tài)調(diào)整的權(quán)重機(jī)制能夠?qū)崿F(xiàn)初期快速降低路徑長(zhǎng)度（主導(dǎo)），后期優(yōu)化飛行時(shí)間和垂直能耗（主導(dǎo)）。

23、作為進(jìn)一步優(yōu)選的技術(shù)方案，路徑規(guī)劃時(shí)，將錦標(biāo)賽選擇法與輪盤賭選擇法相結(jié)合的混合選擇算子，同時(shí)運(yùn)用自適應(yīng)交叉變異概率和混合變異策略相結(jié)合的方法。

24、作為更進(jìn)一步優(yōu)選的技術(shù)方案，所述自適應(yīng)交叉變異概率公式如下：

25、；

26、；

27、其中，為交叉概率，隨迭代次數(shù)逐漸遞減；為變異概率，隨迭代次數(shù)逐漸遞增。采用基于分段規(guī)則的交叉算子，使算法更容易跳出局部最優(yōu)，并且增強(qiáng)算法的穩(wěn)定性；

28、?變異策略的選取由實(shí)驗(yàn)測(cè)試決定，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下表1所示：

29、表1不同變異策略比較

30、，

31、通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)：

32、（1）倒位變異可快速收斂但易陷入局部最優(yōu)（多樣性評(píng)分0.65）

33、（2）插入變異能提高多樣性但收斂慢（收斂代數(shù)380）；

34、（3）混合策略以80%倒位變異保證收斂速度，20%插入變異維持種群多樣性，在收斂速度與解質(zhì)量間達(dá)到最優(yōu)平衡。

35、故本實(shí)施例采用混合變異的變異策略，80%倒位變異保證收斂速度，20%插入變異維持種群多樣性，使收斂速度與解質(zhì)量達(dá)到平衡。

36、本發(fā)明為了提高算法的收斂速度，提出一種改進(jìn)遺傳算法（iga）求解此問(wèn)題，將錦標(biāo)賽選擇法與輪盤賭選擇法相結(jié)合的混合選擇算子同時(shí)運(yùn)用自適應(yīng)交叉變異概率和混合變異策略相結(jié)合的方法，明顯提高算法的收斂速度。

37、上述算法優(yōu)選利用matlab?r2016b設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

39、（1）針對(duì)一定區(qū)域內(nèi)的光伏發(fā)電，本發(fā)明能夠解決目前市面上對(duì)于分布式光伏板的自動(dòng)化清潔模式的空白，降低清潔風(fēng)險(xiǎn)和清潔成本，同時(shí)考慮到發(fā)電的效率、清潔的成本等因素，本發(fā)明能夠使整個(gè)發(fā)電區(qū)域的成本損失最小化、效益最大化；

40、（2）本發(fā)明能夠滿足分布式光伏發(fā)電區(qū)域的清潔要求，能夠以最小的損失在復(fù)雜三維空間內(nèi)跨區(qū)域調(diào)度清潔小車前往指定的光伏板；

41、（3）本發(fā)明的基于改進(jìn)遺傳算法的旋翼無(wú)人機(jī)三維跨域調(diào)度光伏清潔小車的路徑規(guī)劃方法不僅能夠滿足復(fù)雜三維空間內(nèi)調(diào)度清潔小車進(jìn)行工作的需求，同時(shí)為解決遺傳算法在二維模式下應(yīng)用時(shí)收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題提出了新的思路；本發(fā)明改進(jìn)的遺傳算法使用動(dòng)態(tài)演化機(jī)制，權(quán)重自調(diào)整+變異策略自適應(yīng)，避免人工參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠顯著提高算法的收斂速度；

42、（4）本發(fā)明的三維時(shí)空聯(lián)合優(yōu)化的處理方式使該算法存在較廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)直接處理三維數(shù)據(jù)并融合時(shí)間、空間和能耗等多種約束能夠提高算法的準(zhǔn)確性和高效性，本發(fā)明的方法能夠解決大部分三維空間內(nèi)路徑規(guī)劃問(wèn)題，前景廣闊。