无人机在抢险救灾中的数量与路径优化

中国科技纵横 / 2018年09月11日 13:46

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无人机抢险资料/ 来源网络-无人机救援 可靠的空中卫士

黄麦

摘 要:无人机作为一种抗震救灾的新型运载工具,能够快速有效地巡查灾区,将信息反馈到救援基地,以便及时制定出合适的救援方案。本文以某受灾区的實际情况为基础,假定无人机飞行速度一定,飞行高度一定,巡查到目标灾区范围尽量最大,在该情况下所需要的无人机最少架数及行驶路线。本文将问题抽象为多旅行商问题,根据实际数据绘制出灾区的地形图并确定救援范围,设置约束条件和目标函数,通过遗传算法计算出无人机的最优情况下的数量和行驶时间,并基于此给出关于行驶轨迹的最优解。

关键词:无人机;抢险救灾;数量与路径优化;旅行商问题;遗传算法

中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2018)15-0240-02

随着现代科技的发展,无人机的应用越来越广泛,不仅适用于传统的侦查监视、目标轰炸等军用领域范畴,且同样适用于航拍、监测、森林防火、抗震救灾等领域。由于预测地震比较困难,及时高效的灾后救援是减少地震损失的重要措施。无人机作为一种新型运载工具,能够在救援行动中发挥重要作用,为提高其使用效率,那么解决无人机优化运用问题显得尤为重要。无人机的行驶路线可看做旅行商问题TSP(Traveling Salesman Problem,TSP),有关TSP问题的研究在现实问题中有很大的使用价值。诸如:交通运输、管道铺设、路线的选择、计算机网络的拓扑设计、邮递员送信等,都可抽象成TSP或MTSP(Multiple Traveling Salesman Problem)问题,而对于TSP问题有多重解法[1-4]。

本文以某地发生的实际地震为研究对象,使用无人机巡查灾区,其中有数个重点区域即以确定点为中心半径为10公里以内的受灾区。无人机要尽可能多地巡查到重灾区内海拔3000米以下的地方,以便于在地震发生后及时了解灾区情况,从而制订救援方案。模型可抽象为,多架无人机从同一地点出发,到不同的受灾区域进行巡查,最后选择一个所用时间最短、无人机数量最少(降低成本)的路线,其对应数学模型可抽象为多旅行商问题,旅行商问题是一个典型的组合优化难题,它在许多领域都有着广泛的应用,已被证明属于NP问题。本文选用遗传算法来解决多旅行商问题。

1 地形图及重灾区相对位置

根据已有灾区地形的数据,运用matlab软件建立地形图如图1所示,并绘制出重灾区与基地的相对位置如图2所示,当所有无人机均从基地出发时,要求在4小时内使区域S内海拔3000米以下的地方尽可能多地被巡查到,理解为,无人机数量越多,一方面覆盖率会增加,巡查范围变大;另一方面,无人机投入越多则成本越大,且花费时间越多,飞行路径也将随着无人机数量的增加而增加。

根据实际情况设置约束条件及目标函数分别为:无人机飞行高度恒定为4200米,飞行速度恒定为55km/h。若所有无人机均同时从某基地出发,巡查完成后即刻返回基地,执行任务的总时间不超过4小时。

2 目标区域选择

通过过滤3000m以下的灾区数据,可得到目标范围区域,将这些范围的面积纳入重要性比例系数。设重要性比例系数为目标范围面积与重灾区总面积的比,即,其中总面积,目标范围面积由软件计算得出。计算得出各重灾区域的重要性比例系数如表1所示。

从表1可看出各重灾区的重要性比例系数中A区域最小,根据资料分析,为了在4小时内,使区域S内海拔3000米以下的地方尽可能多地被巡查到,就必须做舍弃A区域的决定,进一步来优化规划无人机飞行路径的安排。

3 无人机数量及飞行路线优化

在考虑无人机的巡查范围时,已知无人机以恒定高度Hf=4200米飞行,地面某点看见无人机的仰角大于60°且视线不被山体阻隔。则根据公式L=2Hf×tan(30°)=4850米,得到无人机的巡查带宽如图3,若忽略无人机进入重灾区的转弯半径对行驶过程的影响,无人机从进入重灾区后,以巡查带的宽度绕重灾区巡查,假设无人机以最短时间巡查一圈,图中阴影面积为巡查覆盖面积,其示意图如图4。

行驶问题抽象为TSP问题,选用遗传算法。根据上一步得出的结论进一步简化问题为4小时内,用最少的无人机巡查6个重灾区,利用matlab进行最优化路径规划。通过计算得知,选用4架无人机的时候虽然飞行的总距离为最短,但是无人机数量是最多的,且飞行时间超过4小时,因此舍弃该路径。当无人机数量为2架时,每架飞机任务量很重,飞行的距离也远,飞行时间也超过了4小时。因此,3架无人机的数量,飞行距离居中,时间在4小时以内,基本符合各项约束条件,且与其他规划路径相比为最优解。无人机最优飞行路径如图5所示。

4 结语

本文对某实际受灾地区建立了三维模型,对比了各重灾区与救援基地的相对位置,通过权重系数衡量了一定时间内救援的有效性。并将无人机行驶问题简化为旅行商问题,对在一定约束条件下的无人机行驶数量及路线进行了研究,通过设置约束条件和目标函数,运用Matlab软件实现改进的遗传算法,比较分析了3种不同数量无人机行驶的飞行总路程和总时间,综合得出最优解即使用3架无人机执行救援任务,并给出了无人机的最优飞行线路。

参考文献

[1]李敏,吴浪,张开碧.求解旅行商问题几种算法的比较研究[J].重庆邮电大学学报,2008,20(5):624-626.

[2]程毕芸,鲁海燕,徐向平等.求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法[J].计算机应用,2016,36(1):138-142.

[3]何庆,吴意乐,徐同伟.改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J].控制与决策,2018,33(2):219-225.

[4]张鑫龙,陈秀万,肖汉,等.一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法[J].控制与决策,2016,31(4):586-592.

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