CN112214037B - 一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，首先对单机航迹进行优化后通过最小跨度算法寻找最优飞行方向，并根据基于台站的任务起点选择准则确定最优任务起点；然后以优化后的单机航迹为基础，考虑每架无人机往返于台站的航程，使用基于台站的无人机组网任务分配算法，在保证单机作业效率最高的情况下，充分利用无人机的续航能力，以最少数量的作业无人机为目标进行任务分配；最终获得基于台站的无人机组网航迹规划结果。本发明通过基于野外台站的单机航迹优化和基于野外台站的多机组网任务分配两部分解决大区域遥感作业时，基于野外台站的无人机组网遥感作业航迹规划的问题。

Description

一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法

技术领域

本发明涉及无人机航迹规划技术领域，特别涉及，一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法。

背景技术

无人机具有快速、机动、灵活等特点，广泛应用于遥感观测，主要应用于生态环境监测、自然灾害灾情评估以及突发事件救援等方面，为遥感专业的发展提供了技术支撑。

目前，单机作业存在效率低，响应速度慢的问题，随着遥感观测技术的发展，高频次观测成为对地观测的新方向，单机作业难以满足高频次要求，因此需要多机组网观测，随着无人机野外台站资源的逐渐完善，其对安全高效的多机观测任务分配方法的需求也越来越迫切。现有的野外台站的无人机观测方法主要应用于军事搜索，并不适用于遥感观测，而在遥感作业中，无论是单机观测还是多机组网观测，现有的航迹规划方法都没有考虑无人机往返于起降场的航程以及其对任务分配的影响。

针对上述问题，提出一种解决现有技术所存在的单机作业存在效率低，响应速度慢，单机作业和多机组网观测时忽略往返于起降场的航程对任务分配的影响的问题的方法以实现对无人机更高效便利的运用。

发明内容

针对上述缺陷，本发明解决的技术问题在于，提供一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，以解决现在技术所存在的单机作业存在效率低，响应速度慢，单机作业和多机组网观测时忽略往返于起降场的航程对任务分配的影响的问题。

本发明提供了一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，具体步骤包括：

步骤1、根据野外台站、无人机、载荷和待观测区域相关数据，获得优化的无人机单机在待观测区域的作业航迹；

步骤2、输入单机航迹规划结果的相关信息，输入的相关信息包括拍摄点坐标、每条航线的长度和航线的总数量；

步骤3、根据单机航迹规划结果进行无人机组网航迹的规划；

步骤4、输出每一架飞机的任务信息，其中，输出的任务信息包括任务起点、拍摄点坐标、航线数量以及总航程。

优选地，所述步骤1具体步骤包括：

步骤1.1、根据待观测区域相关数据，确定无人机的飞行方向；

步骤1.2、根据无人机的飞行方向、待观测区域、测绘任务要求和无人机及载荷的相关参数，规划无人机的作业航迹；

步骤1.3、根据规划好的作业航迹和野外台站的位置，确定任务的起点和终点。

优选地，所述步骤3具体步骤包括

步骤3.1、输入无人机编号m，初始无人机编号m＝1；

步骤3.2、根据单机航迹规划结果，确定第1架无人机的任务起点；

步骤3.3、初始航线数量n＝1，计算第m架无人机飞完第1条航线的总航程

若

则完成第m架飞机的任务分配，输出第m架飞机的任务起点、航线数量n以及总航程

步骤3.4、更新剩余航线的数量N＝N-n，其中N为航线的总数量，若N>0，则执行步骤3.5，否则分配任务结束；

步骤3.5、更新剩余待观测区域拍摄点的信息、每条航线的长度L_i以及无人机的编号m＝m+1，且将更新后的第一条航线的第一个拍摄点作为第m+1架飞机的任务起点，然后执行步骤3.3。

优选地，在所述步骤3.3中，若

则航线数量n＝n+1，计算更新后无人机飞完该条航线的总航程

若

则

完成第m架飞机的任务分配，输出第m架飞机的任务起点、航线数量n以及总航程

否则继续重复执行上述过程直至满足条件

优选地，所述步骤1.1具体步骤包括：

步骤1.1.1、按顺时针的方向将待观测区域各顶点标记为：υ₁、υ₂…υ_a+1，其中a为顶点的个数；

步骤1.1.2、标注各顶点的坐标，顶点υ_i(i∈[1，a+1])的坐标为(x_i,y_i)；

步骤1.1.3、按照顺序分别计算待观测区域上除顶点υ_i、υ_i+1外剩余的a-2个顶点到边υ_iυ_i+1的距离d为：

步骤1.1.4、比较待观测区域上各边求得的d的计算值，选取所需的d值对应的顶点υ以及对应的边υ_lυ_l+1，边υ_lυ_l+1所在直线的方向即为无人机遥感作业的飞行方向。

优选地，所述步骤1.2具体步骤包括：

步骤1.2.1、根据待观测区域、无人机及载荷的相关参数，计算无人机在待观测区域的有效作业航程L_in为

其中S为待观测区域的面积，H为无人机飞行高度，μ为传感器像元大小，h为垂直于飞行方向的像元个数，f为焦距，P_h为旁向重叠率；

步骤1.2.2、根据待观测区域、野外台站及无人机的相关参数，计算无人机在待观测区域的非有效作业航程L_out为

其中L_p为无人机往返于野外台站的航程，L_c为平均每一次的转弯航程，D为待观测区域的宽度，W_h为旁向拍摄间隔，

为转弯次数；

步骤1.2.3、根据有效作业航程L_in和非有效作业航程L_out，获取无人机的作业效率

为

其中C为待观测区域的作业航程，C为常数；

步骤1.2.4、根据无人机的作业效率，确定无人机的作业航迹。

优选地，所述步骤1.3具体步骤包括：

步骤1.3.1、将首尾两条航线的首尾拍摄点分标记为P11、P12、P21和P22，分别把四个拍摄点与台站的距离记为L₁₁、L₁₂、L₂₁和L₂₂；

步骤1.3.2、根据规划好的航迹中航线数量的奇偶性，计算台站与任务起点和终点的距离和，根据距离和确定往返于野外台站的航线；

步骤1.3.3、根据选取的航线，确定任务起点。

优选地，所述步骤1.3.2具体步骤包括：

步骤1.3.2.1、判断航线数量为偶数执行步骤1.3.2.2，判断航线数量为奇数执行步骤1.3.2.3；

步骤1.3.2.2、分别计算并比较距离和L₁₁+L₂₁、L₁₂+L₂₂数值的大小，确定所需的两个拍摄点以及对应的两个拍摄点与野外台站间的距离，并分别记为υ₁、υ₂和L_1m、L_2m，执行步骤1.3.3；

步骤1.3.2.3、分别计算并比较距离和L₁₁+L₂₂、L₁₂+L₂₁数值的大小，确定所需的两个拍摄点以及对应的两个拍摄点与野外台站间的距离，并分别记为υ₁、υ₂和L_1m、L_2m，执行步骤1.3.3。

由上述方案可知，本发明提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法首先对单机航迹进行优化，通过最小跨度算法寻找最优飞行方向，并根据基于野外台站的任务起点选择准则确定最优任务起点；然后，以优化后的单机航迹为基础，考虑每架无人机往返于台站的航程，使用基于台站的无人机组网任务分配算法，在保证单机作业效率最高的情况下，充分利用无人机的续航能力，以数量最少的作业无人机为目标进行任务分配；最终，获得基于野外台站的无人机组网航迹规划结果。本发明解决大区域遥感作业时，基于野外台站的无人机组网遥感作业航迹规划的问题，作用效果显著，适于广泛推广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的过程框图一；

图2为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的过程框图二；

图3为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的过程框图三；

图4为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的过程框图四；

图5为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的过程框图五；

图6为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的过程框图六；

图7为图3所示的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的步骤1.3的模型示意图一；

图8为图3所示的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的步骤1.3的模型示意图二；

图9为图3所示的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的步骤1.3的模型示意图三；

图10为图3所示的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的步骤1.3的模型示意图四；

图11为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的仿真结果模型示意图一；

图12为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的仿真结果模型示意图二；

图13为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的仿真结果模型示意图三；

图14为本发明实施例提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的仿真结果模型示意图四。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请一并参阅图1至图10，现对本发明提供的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的一种具体实施方式进行说明。

无人机遥感航迹规划主要针对小区域单机作业，单机航迹规划的方法主要有两种：顺序航带法和间隔航带法，针对观测区域为复杂多边形的单机航迹规划，提高了无人机遥感观测的适用性。多机协同组网作业的航迹规划算法核心问题之一是任务分配，例如，考虑无人机性能指标的任务分配，根据移动目标出现在某区域的概率进行任务区域的分配，以及利用分解算法先对区域进行分解然后再进行任务的分配，以上算法主要应用于军事搜索，也有少数应用于遥感领域的多机协同观测。

该种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法的具体步骤包括：

S1、根据野外台站、无人机、载荷和待观测区域相关数据，获得优化的无人机单机在待观测区域的作业航迹；

本步骤具体的实现步骤可以为：

S1.1、根据待观测区域相关数据，确定无人机的飞行方向；

无人机的飞行方向决定了转弯次数，当飞行方向与最小跨度方向垂直时，能够保证转弯的次数最少。最优飞行方向的确定即为观测区域最小跨度的确定。示例性的，针对凸多边形区域进行计算，凸多边形的宽度仅存在于“点边式”的跨度之中，采用“点边式”最小跨度算法确定无人机的飞行方向。

本步骤具体的实现步骤可以为：

S1.1.1、按顺时针的方向将待观测区域各顶点标记为：υ₁、υ₂…υ_a+1，其中a为顶点的个数；

S1.1.2、标注各顶点的坐标，顶点υ_i(i∈[1，a+1])的坐标为(x_i,y_i)；

S1.1.3、按照顺序分别计算待观测区域上除顶点υ_i、υ_i+1外剩余的a-2个顶点到边υ_iυ_i+1的距离d为：

S1.1.4、比较待观测区域上各边求得的d的计算值，获得最小跨度即d最小值对应的顶点υ以及对应的边υ_lυ_l+1(l∈[1，a+1])，边υ_lυ_l+1所在直线的方向即为无人机遥感作业的飞行方向。

S1.2、根据无人机的飞行方向、待观测区域、测绘任务要求和无人机及载荷的相关参数，规划无人机作业效率最高的作业航迹；

将无人机的总航程分为有效作业航程和非有效作业航程，无人机的总航程L为：L＝L_in+L_out，其中L_in为有效作业航程，L_out为非有效作业航程。

有效作业航程指无人机执行遥感任务时的直线航程，受重叠率和地面分辨率(飞行高度)的约束。

非有效作业航程指无人机作业时总的转弯航程，以及野外台站至任务起点、任务终点至野外台站的航程之和，也称为无人机往返于台站的航程，受转弯航程和无人机往返于野外台站航程的约束。

本步骤具体的实现步骤可以为：

S1.2.1、根据待观测区域、无人机及载荷的相关参数，计算无人机在待观测区域的有效作业航程L_in为

其中S为待观测区域的面积，H为无人机飞行高度，μ为传感器像元大小，h为垂直于飞行方向的像元个数，f为焦距，P_h为旁向重叠率；

S1.2.2、根据待观测区域、野外台站及无人机的相关参数，计算无人机在待观测区域的非有效作业航程L_out为

其中L_p为无人机往返于野外台站的航程，L_c为平均每一次的转弯航程，D为待观测区域的宽度，W_h为旁向拍摄间隔，

为转弯次数；

在平面上做两条相距足够远的平行线，当平行线逐渐向其中心靠拢与凸多边形相交时即刻停止，两平行线之间的距离为多边形的跨度，所有跨度中的最小值为凸多边形的宽度。

S1.2.3、根据有效作业航程L_in和非有效作业航程L_out，获取无人机的作业效率

为

其中C为待观测区域的作业航程，C为常数；

S1.2.4、根据无人机的作业效率，选取无人机作业效率

最高的航迹。

根据

的计算公式可知，当

取最小值时，

最大，即非有效作业航程最短时，无人机的作业效率最高，其中L_c可看做定值，即需要通过求取最小的转弯次数和L_p来判断无人机的作业效率

S1.3、根据规划好的作业航迹和野外台站的位置，确定任务的起点和终点。

野外台站和观测区域的位置关系主要由以下两种：无人机台站位于观测区域内部和位于观测区域外部。无人机往返于野外台站的航程L_p为

其中

为野外台站到达任务起点的航程，

为任务终点返回野外台站的距离。根据无人机性能随作业时间的变化，进行任务起点选择时，选择距离台站较远的点作为任务起点，在无人机能量较少时使其在距离台站较近的范围内，减少事故的发生。按照台站与待观测区域的位置关系进行分析确定任务的起点和终点，这里的距离按照欧氏距离计算。具体的位置关系可以分为野外台站位于待观测区域外部和野外台站位于待观测区域内部。

台站位于观测区域外部时，两者之间的关系可分为两种：台站位于平行飞行方向的方位上和台站位于垂直于飞行方向的方位上。经分析知，任务起点和终点的确定与航线数量的奇偶性有关系，而且需要遵循以下两个原则：1)台站与任务起点和终点的距离和最小；2)满足1)的前提下，距离台站较远的点为任务起点。

本步骤具体的实现步骤可以为：

S1.3.1、将首尾两条航线的首尾拍摄点分标记为P11、P12、P21和P22，分别把四个拍摄点与台站的距离记为L₁₁、L₁₂、L₂₁和L₂₂；

S1.3.2、根据规划好的航迹中航线数量的奇偶性，按照欧氏距离计算的方法，计算台站与任务起点和终点的距离和，选择距离和最小的航线；

本步骤具体的实现步骤可以为：

S1.3.2.1、判断航线数量为偶数执行S1.3.2.2，判断航线数量为奇数执行S1.3.2.3；

S1.3.2.2、分别计算并比较距离和L₁₁+L₂₁、L₁₂+L₂₂数值的大小，距离和较小的两个拍摄点以及对应的两个拍摄点与野外台站间的距离分别记为υ₁、υ₂和L_1m、L_2m，执行S1.3.3；

S1.3.2.3、分别计算并比较距离和L₁₁+L₂₂、L₁₂+L₂₁数值的大小，距离和较小的两个拍摄点以及对应的两个拍摄点与野外台站间的距离分别记为υ₁、υ₂和L_1m、L_2m，执行S1.3.3。

S1.3.3、根据选取的航线，选择距离台站较远的点为任务起点。

本步骤具体的是，比较两个拍摄点与野外台站间的距离L_1m和L_2m，与野外台站间距离长的拍摄点为任务的起点，另一拍摄点为任务的终点。即若L_1m<L_2m，则υ₂为任务的起点；若L_1m>L_2m，则υ₁为任务的起点。

当台站位于观测区内部时，两者之间的关系是简单的包含关系。任务起点和终点的确定与航线数量的奇偶性有关系，需要满足的原则和具体操作均与台站位于观测区域外部时相同，在此不再赘述。

S2、输入单机航迹规划结果的相关信息，其中，输入的相关信息包括拍摄点坐标coordinate(此处coordinate指的是存放所有拍摄点坐标的数组名称)、每条航线的长度Li和航线的总数量N；

本发明研究的组网观测模式为单点多任务，即相同性能的平台和载荷执行相同的任务，因此认为所有平台与载荷的参数以及任务信息相同。将无人机在最佳作业速度下的最大航程记为L，第i条航线的长度记为L_i，平均每次的转弯航程记为L_c，无人机在燃油和电池动力不足之时稳定性会变差，影响飞机的安全性，因此为每架飞机设置一个安全航程L_s，由此可知：

其中，L_IN为无人机在观测区域内作业的航程，L_c为转弯的航程，n为航线的数量，L_m为第m架无人机的总航程，为了保证无人机可以安全返航，必须保证剩余航程不得小于安全航程L_s。

S3、根据单机航迹规划结果应用多机组网任务分配算法进行无人机组网航迹的计算；

本步骤具体的实现步骤可以为：

S3.1、输入无人机编号m，初始无人机编号m＝1；

S3.2、根据单机航迹规划结果，确定第1架无人机的任务起点；

本步骤具体的是，根据单机航迹规划结果，获取首尾两条航线的首尾拍摄点分标记为P11、P12、P21和P22，分别把四个拍摄点与台站的距离记为L₁₁、L₁₂、L₂₁和L₂₂，距离采用欧氏距离进行计算，比较L₁₁、L₁₂、L₂₁和L₂₂，选择最短距离对应的拍摄点作为第1架无人机的任务起点spt。

S3.3、初始航线数量n＝1，计算第m架无人机飞完第1条航线的总航程

若

则完成第m架飞机的任务分配，输出第m架飞机的任务起点、航线数量n以及总航程

S3.3中，若

则航线数量n＝n+1，计算更新后无人机飞完该条航线的总航程

若

则

完成第m架飞机的任务分配，输出第m架飞机的任务起点、航线数量n以及总航程

否则继续重复执行上述过程直至满足条件

S3.4、更新剩余航线的数量N＝N-n，其中N为航线的总数量，若N>0，则执行步骤3.5，否则分配任务结束；

S3.5、更新剩余待观测区域拍摄点的信息coordinate、每条航线的长度L_i以及飞机的数量m＝m+1，且将更新后的剩余待观测区域内的第一条航线的第一个拍摄点作为第m+1架飞机的任务起点，然后执行S3.3。

S4、输出每一架飞机的任务信息，输出的任务信息包括拍摄点坐标coordinate、航线数量n、任务起点以及总航程L。

多机组网任务分配算法考虑了每架无人机往返于台站的航程，充分利用无人机的续航能力，不同于航程平均分配的策略，充分利用了每架无人机的续航和作业能力，减少了组网作业的无人机数量，提高了多架无人机组网作业的总体工作效益。而且为了避免出现无人机相撞的危险，在进行任务分配时按照航线的顺序依次进行任务分配，不同无人机之间的航线不会出现交叉分布的情况有效解决了无人机的避障问题。同时在进行任务分配时按照相同的方向进行任务起点spt的选择，最终获得优化后的基于台站的无人机组网航迹规划结果。

该种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法以优化后的单机航迹为基础，根据基于野外台站的无人机组网任务分配算法，考虑每架无人机往返于台站的航程，以无人机数量最少为目标进行任务分配，解决了大区域遥感作业时，基于野外台站的无人机组网遥感作业航迹规划的问题，保证了每架无人机以最优的飞行方向和任务起点进行组网作业，充分利用了无人机的续航能力，从而提高组网作业的效率。该方法包括基于野外台站的单机航迹优化和基于野外台站的多机组网任务分配两部分解决上述问题，在保证单机作业效率最高的情况下，以无人机数量最少为目标，根据野外台站的位置和无人机的续航能力进行多机组网观测的任务分配。

示例性的，请一并参阅图11至图14，使用该方法进行仿真试验，具体的实行步骤是，顺时针方向记录待观测区域的各个顶点：{υ₁，υ₂，υ₃，υ₄，υ₅}，每个顶点对应的坐标分别为：S＝{(14.5,2),(5.6,17),(21,29),(30,20),(21,5.3)}×10²，按照最小宽度算法，得到观测区域S最小跨度对应的顶点和边分别为υ₁和υ₄υ₅边，确定飞行方向为边υ₄υ₅所在的方向。

仿真过程采用扫描线的方式进行航迹规划。首先进行坐标系统转换，以边υ₄υ₅所在的方向为x轴方向进行转换；在此坐标系下，根据旁向拍摄间隔确定所有航线的位置，即拍摄点的y坐标；然后根据每条航带上下边界与多边形的交点和多边形的顶点，确定每条航带的最小外接矩形，该最小外接矩形可以完全覆盖每条航带所在的区域；再根据最小外接矩形确定每条航线第一个拍摄点的x坐标，即确定了每条航线第一个拍摄点的位置；然后根据航向拍摄间隔，依次确定每条航线除首尾两个拍摄点以外的其余拍摄点的x坐标；再根据每条航线的最小外接矩形确定每条航线末端拍摄点的x坐标，即可确定观测区域所有拍摄点的坐标，拍摄点完全覆盖观测区域，且无冗余拍摄点；最后进行坐标系统的转换。

仿真实例中，旁向拍摄间隔W_h＝300m，航向拍摄间隔W_l＝200m，将无人机的安全航程设为总航程的10％，改变野外台站的位置和无人机的最大续航航程进行无人机组网任务分配，得到组网航迹规划结果。

由上述仿真实例可见，应用该方法进行航迹规划，通过选择最优的飞行方向和任务起点，获得最短的作业航程对单机航迹进行优化，提高作业效率；在优化的单机航迹的基础上，以无人机数量最少为目标，根据台站的位置和无人机的续航能力进行多机组网遥感观测的任务分配，获得基于野外台站的无人机组网遥感观测航迹规划结果，该方法更安全、无人机作业效率更高，优化效果十分显著。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，其特征在于，具体步骤包括：

步骤1、根据野外台站、无人机、载荷和待观测区域相关数据，获得优化的无人机单机在待观测区域的作业航迹；

步骤2、输入单机航迹规划结果的相关信息，输入的相关信息包括拍摄点坐标、每条航线的长度和航线的总数量；

步骤3、根据单机航迹规划结果进行无人机组网航迹的规划；

步骤4、输出每一架飞机的任务信息，其中，输出的任务信息包括任务起点、拍摄点坐标、航线数量以及总航程；

所述步骤1具体步骤包括：

步骤1.1、根据待观测区域相关数据，确定无人机的飞行方向；

步骤1.2、根据无人机的飞行方向、待观测区域、测绘任务要求和无人机及载荷的相关参数，规划无人机的作业航迹；

步骤1.3、根据规划好的作业航迹和野外台站的位置，确定任务的起点和终点；

所述步骤3具体步骤包括：

步骤3.1、输入无人机编号m，初始无人机编号m＝1；

步骤3.2、根据单机航迹规划结果，确定第1架无人机的任务起点；

步骤3.3、初始航线数量n＝1，计算第m架无人机飞完第1条航线的总航程

若

则完成第m架飞机的任务分配，输出第m架飞机的任务起点、航线数量n以及总航程

其中L_c为平均每一次的转弯航程，

为野外台站到达任务起点的航程，

为任务终点返回野外台站的距离；

步骤3.4、更新剩余航线的数量N＝N-n，其中N为航线的总数量，若N>0，则执行步骤3.5，否则分配任务结束；

步骤3.5、更新剩余待观测区域拍摄点的信息、每条航线的长度L_i以及无人机的编号m＝m+1，且将更新后的第一条航线的第一个拍摄点作为第m+1架飞机的任务起点，然后执行步骤3.3。

2.根据权利要求1所述的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，其特征在于，在所述步骤3.3中，若

则航线数量n＝n+1，计算更新后无人机飞完该条航线的总航程

若

则

n＝n-1，完成第m架飞机的任务分配，输出第m架飞机的任务起点、航线数量n以及总航程

否则继续重复执行上述过程直至满足条件

3.根据权利要求2所述的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，其特征在于，所述步骤1.1具体步骤包括：

步骤1.1.1、按顺时针的方向将待观测区域各顶点标记为：υ₁、υ₂…υ_a+1，其中a为顶点的个数；

步骤1.1.2、标注各顶点的坐标，顶点υ_i(i∈[1，a+1])的坐标为(x_i,y_i)；

步骤1.1.3、按照顺序分别计算待观测区域上除顶点υ_i、υ_i+1外剩余的a-2个顶点到边υ_iυ_i+1的距离d为：

步骤1.1.4、比较待观测区域上各边求得的d的计算值，选取所需的d值对应的顶点υ以及对应的边υ_lυ_l+1，边υ_lυ_l+1所在直线的方向即为无人机遥感作业的飞行方向。

4.根据权利要求2所述的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，其特征在于，所述步骤1.2具体步骤包括：

步骤1.2.1、根据待观测区域、无人机及载荷的相关参数，计算无人机在待观测区域的有效作业航程L_in为

其中S为待观测区域的面积，H为无人机飞行高度，μ为传感器像元大小，h为垂直于飞行方向的像元个数，f为焦距，P_h为旁向重叠率；

步骤1.2.2、根据待观测区域、野外台站及无人机的相关参数，计算无人机在待观测区域的非有效作业航程L_out为

其中L_p为无人机往返于野外台站的航程，L_c为平均每一次的转弯航程，D为待观测区域的宽度，W_h为旁向拍摄间隔，

为转弯次数；

步骤1.2.3、根据有效作业航程L_in和非有效作业航程L_out，获取无人机的作业效率

为

其中C为待观测区域的作业航程，C为常数；

步骤1.2.4、根据无人机的作业效率，确定无人机的作业航迹。

5.根据权利要求2所述的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，其特征在于，所述步骤1.3具体步骤包括：

步骤1.3.1、将首尾两条航线的首尾拍摄点分标记为P11、P12、P21和P22，分别把四个拍摄点与台站的距离记为L₁₁、L₁₂、L₂₁和L₂₂；

步骤1.3.2、根据规划好的航迹中航线数量的奇偶性，计算台站与任务起点和终点的距离和，根据距离和确定往返于野外台站的航线；

步骤1.3.3、根据选取的航线，确定任务起点。

6.根据权利要求5所述的一种基于野外台站的无人机遥感组网航迹规划方法，其特征在于，所述步骤1.3.2具体步骤包括：

步骤1.3.2.1、判断航线数量为偶数执行步骤1.3.2.2，判断航线数量为奇数执行步骤1.3.2.3；

步骤1.3.2.2、分别计算并比较距离和L₁₁+L₂₁、L₁₂+L₂₂数值的大小，确定所需的两个拍摄点以及对应的两个拍摄点与野外台站间的距离，并分别记为υ₁、υ₂和L_1m、L_2m，执行步骤1.3.3；

步骤1.3.2.3、分别计算并比较距离和L₁₁+L₂₂、L₁₂+L₂₁数值的大小，确定所需的两个拍摄点以及对应的两个拍摄点与野外台站间的距离，并分别记为υ₁、υ₂和L_1m、L_2m，执行步骤1.3.3。

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