面向WSNs節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集的無(wú)人機(jī)Voronoi圖路徑規(guī)劃

江媛媛　黃登　唐國(guó)民　鄒炎華

摘要：長(zhǎng)江中游航道自然條件復(fù)雜，灘多水淺、航道彎曲、水流湍急、流態(tài)紊亂、船舶流量大、船舶密度大，呈現(xiàn)出“淺、窄、彎、曲”四大特點(diǎn)，長(zhǎng)江航道傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)管理模式主要是依靠船艇，而船艇呈“帶狀”模式巡檢，視野窄、耗時(shí)長(zhǎng)等短板日益凸顯。面對(duì)長(zhǎng)江中游典型航道特征，近年來(lái)，隨著無(wú)人機(jī)（UnmannedAerialVehicle，UAV）技術(shù)的發(fā)展，因其靈活度高、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、安全風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)小、成本低等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于搜索巡邏、偵察監(jiān)視、搶險(xiǎn)救災(zāi)、物流配送、電力巡檢、農(nóng)業(yè)灌溉等軍用或民用任務(wù)，無(wú)人機(jī)作為“會(huì)飛的照相機(jī)”，在航道巡航過(guò)程中視野可呈幾何數(shù)量級(jí)放大，既能將大面積區(qū)域內(nèi)的航道、航標(biāo)、整治建筑物的分布情況一覽無(wú)余，又可通過(guò)攝像頭變焦對(duì)某個(gè)點(diǎn)的細(xì)節(jié)進(jìn)行放大查看。因此，無(wú)人機(jī)在對(duì)航道助航設(shè)施巡檢、航道水域環(huán)境保護(hù)、水尺水位觀讀等方面可充分發(fā)揮其高效迅速、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、點(diǎn)面結(jié)合的突出優(yōu)勢(shì)。與單架無(wú)人機(jī)相比，多無(wú)人機(jī)協(xié)同工作具有魯棒性好、容錯(cuò)性高等獨(dú)優(yōu)勢(shì)，不僅能夠完成單架無(wú)人機(jī)無(wú)法完成的復(fù)雜任務(wù)，而且在部分無(wú)人機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，只需重新規(guī)劃剩余無(wú)人機(jī)即可繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)，從而達(dá)到優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行效果和提高系統(tǒng)可靠性的目的.路徑規(guī)劃是無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵，也是自主無(wú)人機(jī)在工程應(yīng)用上的主要挑戰(zhàn)，吸引了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注?；诖耍酒恼聦?duì)面向WSNs節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集的無(wú)人機(jī)Voronoi圖路徑規(guī)劃進(jìn)行研究，以供參考。

關(guān)鍵詞：面向WSNs節(jié)點(diǎn);無(wú)人機(jī);Voronoi圖路徑規(guī)劃

引言

近些年，無(wú)人機(jī)因其可操作性、高機(jī)動(dòng)性、靈活性以及經(jīng)濟(jì)性等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。例如，在民用領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)用于執(zhí)行救災(zāi)救援、環(huán)境研究、天氣預(yù)報(bào)以及農(nóng)業(yè)監(jiān)控等任務(wù);在軍事領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)能夠在危險(xiǎn)復(fù)雜區(qū)域飛行，并利用裝載的攝像機(jī)或其他偵察設(shè)備獲取多種形式的目標(biāo)信息，有效降低了人力資源損耗，且能夠更高效地執(zhí)行偵察任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)不同任務(wù)目標(biāo)，需要對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行合理的路徑規(guī)劃。路徑規(guī)劃問(wèn)題通過(guò)規(guī)劃無(wú)人機(jī)的飛行路徑，使其可以在約束條件下完成指定的任務(wù)。

1WSNs

無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（WirelessSensorNetworks，WSNs）已在多個(gè)領(lǐng)域廣泛使用，如天氣監(jiān)測(cè)、康復(fù)醫(yī)療、動(dòng)物跟蹤。WSNs內(nèi)多個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)感測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)傳輸至基站，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的監(jiān)測(cè)。然而，由于受資源限制，如能量、安全，數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃匀源嬖谔魬?zhàn)。為了提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，研究人員進(jìn)行了大量的研究工作，并提出基于轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的協(xié)作轉(zhuǎn)發(fā)方案。例如，分析轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠绊?。此外，通常WSNs內(nèi)的節(jié)點(diǎn)是由電池供電，屬于有限能量。一旦能量消耗殆盡，節(jié)點(diǎn)就無(wú)法感測(cè)、接收和傳輸數(shù)據(jù)，這就降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴Ｄ芰坎杉蔷徑釽SNs能量短缺問(wèn)題的有效技術(shù)。

2Voronoi圖

Voronoi圖是計(jì)算幾何領(lǐng)域中的一個(gè)重要內(nèi)容，在空間查詢等相關(guān)研究領(lǐng)域中得到了較多關(guān)注。此外，Voronoi圖與Delaunay三角剖分互為對(duì)偶圖的關(guān)系已被廣泛地應(yīng)用。Voronoi圖可以很好地表示空間數(shù)據(jù)的鄰近關(guān)系，同時(shí)具有矢量以及連續(xù)平鋪數(shù)據(jù)模型的基本特性，可以對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行很好地管理。

3多旋翼無(wú)人機(jī)技術(shù)特點(diǎn)

（1）機(jī)動(dòng)性強(qiáng)。目前先進(jìn)的多旋翼無(wú)人機(jī)可以達(dá)到140km/h的速度，百公里加速僅需2s，可以在7s之內(nèi)上升到100m高空，進(jìn)行空中作業(yè)不受地形限制，同時(shí)對(duì)起降條件的要求較低，只需要一個(gè)相對(duì)較小的平面例如石墩、車頂就可以作為起降平臺(tái)。根據(jù)操作員所處空間環(huán)境和磁場(chǎng)條件不同，可覆蓋半徑3～10km高度達(dá)500m的監(jiān)測(cè)區(qū)域，并且在車船等移動(dòng)平臺(tái)上，操作員作為中心還可以將此覆蓋面積無(wú)限延伸。（2）安全性高。多旋翼無(wú)人機(jī)可以在陰天、低霧等環(huán)境下升空作業(yè)，采集大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，尤其在水旱災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)，操作人員可以選擇較為安全的區(qū)域?qū)o(wú)人機(jī)進(jìn)行操控，最大限度保障了人身安全，即使無(wú)人機(jī)故障，也可最大限度地避免人員傷亡，降低損失，具有較高的安全性。（3）采集數(shù)據(jù)多樣化。多旋翼無(wú)人機(jī)主要通過(guò)攜帶高清影像采集設(shè)備采集地面圖像，并且可以實(shí)時(shí)傳輸現(xiàn)場(chǎng)情況，有利于防汛抗旱減災(zāi)的及時(shí)決策通過(guò)搭載一體式多光譜成像系統(tǒng)、熱成像傳感器、環(huán)掃毫米波雷達(dá)、RTK（Real—timekinematic，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)）模塊、探照燈、喊話器等不同功能模塊及設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化數(shù)據(jù)采集傳輸，能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜困難局面。

4面向WSNs節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集的無(wú)人機(jī)Voronoi圖路徑規(guī)劃

4.1傳輸能耗

4.2VDO-UAV算法

1）首先沿參考路徑，從始點(diǎn)對(duì)Voronoi區(qū)進(jìn)行編號(hào)，如圖1所示，沿著參考路徑，對(duì)15個(gè)Voronoi區(qū)進(jìn)行編號(hào)。（2）利用L（hmax），L（hmax-1），…，L（1）決策UAV盤旋的位置。具體而言，當(dāng)h≥4時(shí)，所有區(qū)中心位置（h）∈L（h）都作為UAV盤旋的位置;當(dāng)h≤3時(shí)，就尋找3個(gè)Voronoi區(qū)所包圍的Voronoi頂點(diǎn)，并將這些頂點(diǎn)作為UAV盤旋的位置，如圖1所示的紅色圓點(diǎn)。第5、6、7個(gè)Voronoi區(qū)包圍一個(gè)頂點(diǎn)，

如算法1的9～12行所示。（3）只剩余孤立的Voronoi區(qū)（h=1），在這種情況下，就將該孤立的Voronoi區(qū)的中心位置作為UAV盤旋位置，如圖1所示的Voronoi區(qū)4。如算法1的17行所示。

結(jié)束語(yǔ)

總而言之，針對(duì)WSNs的數(shù)據(jù)收集問(wèn)題，提出基于Voronoi圖的無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃VDO-UAV算法。仿真結(jié)果表明，提出的VDO-UAV算法縮短了遍歷路徑。

參考文獻(xiàn)：

[1]王正才，彭紅.面向WSNs節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集的無(wú)人機(jī)Voronoi圖路徑規(guī)劃[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2019（09）：67-70+74.

[2]王欽禾，尹永鑫，戴麗，鄒宇翔.基于Voronoi圖和蟻群算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃[J].導(dǎo)航定位與授時(shí)，2019，8（02）：66-73.

[3]陳香敏，吳瑩.基于Voronoi圖的UAV攻擊多移動(dòng)目標(biāo)的路徑規(guī)劃算法研究[J].信息通信，2019（06）：36-37.