無人機安保任務的調度研究

伍思遠

摘 要：針對無人機安保任務的覆蓋監測，對楊浦區按照無人機監測范圍進行網格劃分。采用不同指標建立人流量評價函數，并進行一致化處理，得出各區人流量多少的標準。根據監測路線和監測時間間隔，建立基于旅行商問題的目標規劃模型，運用蟻群算法進行迭代處理，通過Matlab求解得分別得到各個時間段監控區域所需的最少無人機數量和監測路線來完成對楊浦區的限時覆蓋。

關鍵詞：無人機安保；網格分割；人流量等級；蟻群算法；路徑規劃

無人機城市安保則需在于滿足監測時間的周期性、監測任務的持續性和區域面積的全覆蓋等因素，來以最小代價完成任務。本文將以上海市楊浦區為例對無人機城市安保任務的規劃進行研究。

1 問題描述

假設現有一重大活動在上海市場楊浦區舉辦，為維持秩序，計劃采用無人機對整個楊浦區進行監視。需完成以下任務：對于楊浦區，有些地點由于其人流量比較大。

1.1 搜索策略和偵查范圍的確定

假定本次所用的無人機監測時的航行速度為10m/s，并且本次無人機在上空進行監測工作時，傳感器高度h處監測范圍近似為R的圓。為了問題的簡化，將楊浦區的面積進行網格劃分，每個網格的邊長為1000m的正方形，并按照一定的比例尺劃分和標號，可以得到，楊浦區面積總共被劃分為69個網格。而無人機的監測范圍近似為一個圓，可以用外接多邊形去代替，從而確定了監測面積。

1.2 研究滿足因人流量不同而產生不同監測時間約束的條件

研究各區域人流量的多少來區分各區域的重要程度，并對其進行區域劃分。而人流量大小是一個相對的概念，這里很難統計，因此考慮采用一些特定分指標建立指標函數。

結合實際情況，給出了一個網格人流量多少的數學表征：

這里，k為一致化系數，取0.9；Y*表示一致化后的人流量因素函數；Yi表示每個區域內的人流量；Ymax表示楊浦區最大的人流量。對函數的相關數據進行處理，用不同的顏色分別標出人流量為較多、適中、較少的楊浦區區域如圖1：

根據要求，取人流量較大的區域監測時間為每5分鐘一次，人流量較小的區域監測時間為每25分鐘一次，人流量一般的區域取上述的平均值，即每15分鐘監測一次。

2 基于蟻群算法求解旅行商問題的數學規劃模型

可以將本問題轉化為旅行商問題，即遍歷所有城市且要求路程最短的問題，而旅行商問題是組合優化領域里的一個典型的NP完全難題，考慮用蟻群算法求解。

通過初始化參數、構建解空間、更新信息素、判斷是否終止等5個步驟對模型求解，利用MATLAB編程求解如圖2所示：

從圖2可得，蟻群算法迭代了200次，在小于80次迭代已經收斂，說明最短距離符合全局最優解。則所需的無人機數量s為：s=z1/3000+z2/9000+z3/15000+1。通過計算并取整得出紅色區域需要9架；藍色區域需要4架；綠色區域需要3架；加上考慮到特殊區域，最少需要17架無人機監測滿足監測要求。各個區域路徑規劃為：在紅色區域，從任意點開始，每間隔距離3000米安放一架即可，現舉例安排一種方案如下：在點22開始向點30（順時針）方向飛行，每隔3000米安排一架無人機。在藍色區域，從任意點開始，每間隔距離9000米安放一架即可，現舉例在點4開始向點9方向（順時針）飛行，每隔9000米安排一架無人機。在綠色區域，從任意點開始，每間隔距離15000米安放一架即可，現舉例安排一種方案如下：在點3開始向點1方向（逆時針）飛行，每隔15000米安排一架無人機。

3 結論

1）本文對楊浦區的不規則區域進行了網格劃分并標號，使得研究的問題簡化，同時對研究無人機在其他地區的安保任務有較大的普適性。2）采用了指標函數表征人流量的多少，通過精確的數字手段處理模糊的對象，對楊浦區人流量區域進行級別劃分，同時通過蟻群算法的求解，得到較理想結果。

參考文獻：

[1] 杜萍，楊春.飛行器航跡規劃算法綜述[J].飛行力學，2005，23（2）：10-14.

[2] 鄭昌文，嚴平，丁明躍等.飛行器航軌跡規劃研究現狀與趨勢[J].宇航學報，2007，28（6）：1441-1446.