[0001] 本发明涉及无人机领域，具体是一种基于vicsek模型具有目标导向的无人机集群避障方法。

[0002] 目前无人机集群避障方法主要参考动物集群避障行为，大部分避障方法仍然局限于二维平面。其中，Vicsek模型以其模型简单、适用性广、计算简单等优点被广泛应用到实际生产中，但三维空间中不再适用。大部分集群避障方法考虑三维空间时，往往设定很多复杂的规则，存在模型复杂、计算成本高昂、泛化性差等缺点。其余部分集群避障方法运用智能控制系统，可解释性差、可靠性不足。

[0009] 下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

[0010] 以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

[0011] 如图1所示，一种基于vicsek模型具有目标导向的无人机集群避障方法，包括如下步骤：步骤一，在二维平面中建立具有目标导向的无人机集群vicsek二维避障模型；
步骤二，无人机集群在空中进行探测时，采集周围环境的安全距离外数个环境采样点，根据采集的环境采样点、无人机集群位置和目标点位置，拟合出环境三维曲面；
步骤三，利用插值方法得到坐标为 的无人机个体 在 时刻的
轴坐标，则得到无人机个体 在 时刻的三维坐标 ，根据得到的
各个无人机三维坐标，得到具有目标导向的无人机集群vicsek三维避障模型；
步骤四，根据得到具有目标导向的无人机集群vicsek三维避障模型，进行无人机集群避障。

[0012] 所述的在二维平面中建立具有目标导向的无人机集群vicsek二维避障模型，包括：设有 个无人机个体，在 的平面里飞行，目标点为 ；无人机个体
在 时刻的运动方向为 ，坐标位置为 ，速度矢量为：
无人机个体在初始时刻都具有相同的速率 ，随机生成的运动方向 , 在
非目标点的设定范围内随机生成初始位置：
其中， 分别为设定范围的左边界横坐标、下边界纵坐标、
右边界横坐标、上边界纵坐标， 为第i个无人机个体坐标对应的随机数；
根据获取的无人机个体 在 时刻的位置、速率和运动方向，发的到无人机个体在 时刻的位置、速率和运动方向：
设
每个无人机个体的运动方向按的更新为：
其中 为均匀分布的噪声信号， ；
根据速度更新公式：
设时间间隔为 ，则每个个体在 时刻的位置更新为：
。

[0013] 所述的无人机集群在空中进行探测时，采集周围环境的安全距离外数个环境采样点，根据采集的环境采样点、无人机集群位置和目标点位置，拟合出环境三维曲面，包括：无人机集群在空中进行探测时，采集周围环境的安全距离外数个环境采样点，根据采集的环境采样点、无人机集群位置和目标点位置，通过解析方法或数值方法拟合出环境三维曲面，其中所述的解析方法包括二次曲面拟合、三次曲面拟合；所述的数值方法包括NURBS曲面生成方法。

[0014] 所述的利用插值方法得到坐标为 的无人机个体 在 时刻的轴坐标，则得到无人机个体 在 时刻的三维坐标 ，根据得到的各
个无人机三维坐标，得到具有目标导向的无人机集群vicsek三维避障模型，包括：
根据三维模型的投影曲面，利用代入法得到坐标为 的无人机个
体 在 时刻的 轴坐标，则得到无人机 个体 在 时刻的三维 坐标
，根据得到的各个无人机在任意时刻的三维坐标形成的无人机路
径，得到具有目标导向的无人机集群vicsek三维避障模型。

[0015] 具体的，本方法首先在二维平面中建立具有目标导向的无人机集群vicsek二维避障模型，再按照任务场景和任务约束在三维空间中建立投影曲面，最后利用插值方法得到具有目标导向的无人机集群vicsek三维避障模型。

[0016] 建立具有目标导向的无人机集群vicsek二维避障模型在基本Vicsek模型中，由 个自治的个体或者粒子组成离散的时间系统，个体的初始位置和运动方向都是随机分布的。所有个体都在 的平面区域自由移动。每一个时刻个体运动的速率是恒定的，运动方向则是依照其所有邻居运动角速度的矢量平均来进行更新，且方向更新过程中还会受到一个均值为零的噪声信号干扰。

[0017] 而在有目标导向的无人机集群vicsek模型中，运动方向为感知范围内所有邻居位置与目标位置的角度矢量平均来进行更新。假设有 个无人机个体，在 的平面里飞行，目标点为 。群体中所有无人机个体在二维平面上运动，无人机个体具有相同的感知能力，每个无人机个体智能感知到其邻域范围内邻居个体的信息。设无人机个体 在时刻的运动方向为 ，坐标位置为 ，速度矢量为：
。

[0018] 设所有无人机个体在初始时刻都具有相同的速率 ，随机生成的运动方向, 在非目标点的一定范围（假设为与坐标轴平行的矩形区域）内随机生成初始位置，其中，分别为矩形区域的左边界横坐标、下边界纵坐标、右边界横坐标、上边界纵坐标，为第 个个体坐标对应的随机数。

[0019] 已知个体 在 时刻的位置、速率和运动方向，下面给出求个体 在 时刻的位置、速率和运动方向的方法。

[0020] 设每个个体的运动方向按照下式进行更新
其中 为均匀分布的噪声信号， 。带入到速度更新公式
中，设时间间隔为 ，则每个个体 在 时刻的位置更新如下：
建立三维投影曲面，按照任务场景和任务约束在三维空间中建立投影曲面。当无人机集群在空中进行探测时，探测到的周围环境的安全距离外（即无人机不会与环境发生碰撞的距离）采集数个（一般比较少）环境采样点，根据这些环境采样点、无人机集群位置和目标点位置，通过解析方法（二次曲面拟合、三次曲面拟合等）或数值方法（NURBS曲面生成方法等）拟合出环境三维曲面，再将曲面的高度坐标增加一个固定值（根据集体场景决定，只要保证不与环境相交即可），得到与环境不相交的曲面，作为三维模型的投影曲面。

[0021] 利用插值方法得到具有目标导向的无人机集群vicsek避障模型根据三维模型的投影曲面，利用代入法（对应解析方法）或插值方法（对应数值方法）将坐标为 的无人机个体 在 时刻的 轴坐标计算出来，则得到无人机个体 在 时刻的三维坐标 。进而得到了具有目标导向的无人机集
群vicsek避障模型。

[0022] 例子及其仿真结果假设有10个无人机个体，在 的平面里飞行，目标点为 。设无
人机个体 在 时刻的运动方向为 ，坐标位置为 ，速
度矢量为
设所有无人机个体在初始时刻都具有相同的速率 ，随机生成的运动
方向 , 在非目标点的一定范围内 随机生成初
始位置 ，其中， 为第 个个体坐标对
应的随机数。

[0023] 设每个个体的运动方向按照下式进行更新
其中 为均匀分布的噪声信号， 。带入到速度更新公式
中，设时间间隔为 ，则每个个体 在 时刻的位置更新如下：
。

[0024] 仿真结果如图2所示，根据无人机群的轨迹可见实现了无人机集群的避障。

[0025] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。