1.重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S10:确定约束条件,并构建无人机识别任务的分派模型;S20:通过坐标系转化确定无人机与重点目标相遇时间;S30:重点目标数据预处理;S40:经聚类得到初始染色体基因信息;S50:计算相应任务序列的无人机总飞行时间,并计算该染色体对应适应度;S60:根据各种群中染色体适应度进行遗传、变异和交叉;S70:判断是否达到遗传代数,未达到则返回S50;S80:选取种群遗传过程中出现的基因最优良子代,将其对应任务序列作为结果;其中,定义每架无人机完成任务的总飞行时间T m 为决策变量,定义无人机飞行时间目标函数minT m ,代表最忙碌无人机完成重点目标识别所耗费的总时间,定义完成所有重点识别的时间成本 其中, 为无人机识别第i个重点目标耗费的时间, 为无人机到达第i个重点目标预计位置耗费的时间, 定义所有无人机中完成其识别任务所用时间最小值为 所述S10步骤中约束条件为在识别任务分派方案中,满足在任何时刻,任何无人机飞行总时长均小于临界时间,记为第一个到达CD线重点目标的航行时间T (m,i) <T limit ,m=1,...,N,i=1,...,N i其中,T (m,i) 表示第m架无人机完成对任务序列中第i个重点目标的识别的飞行总时间;T limit 为总的限制时间,所述CD线为拦截处置区域边界线;保证每个重点目标被侦察且仅被侦察一次;其中消除无人机飞行路径中子环路的约束:其中
2.根据权利要求1所述的重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法,其特征在于,所述S10步骤中无人机识别任务的分派模型为
3.根据权利要求1所述的重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法,其特征在于,所述S20步骤中通过坐标系转化确定无人机与重点目标相遇时间的步骤包括:S201:根据重点目标在原始坐标系中的位置,计算平移矩阵其中,x,y为重点目标在原始坐标系中坐标;S202:旋转坐标系,将坐标系的y轴转换到重点目标的航行方向上,重点目标的航行方向单位向量为 将坐标系沿逆时针方向旋转θ,所述θ计算式如下S203:计算坐标系旋转矩阵S204:计算无人机在新坐标系中的坐标,包括如下步骤:S2041:平移S2042:旋转其中,x 0 ,y 0 是无人机在初始坐标系中的坐标;x 1 ,y 1 是无人机在平移坐标系中的坐标;x 2 ,y 2 是无人机在转换后坐标系中的坐标;S205:设定经过相同的时间t f 后,无人机与重点目标在y轴的某一处位置相逢,计算t f :式中,v H 为重点目标航行速度;v d 为无人机飞行速度。
4.根据权利要求1所述的重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法,其特征在于,所述S30步骤中,所述重点目标数据预处理方法包括基于Kmeans聚类方法将全部待识别重点目标进行初步聚类。
5.根据权利要求1所述的重点目标封控中多无人机协同搜索路径规划方法,其特征在于,所述S60步骤中,在所述根据各种群中染色体适应度进行变异操作中,加入局部搜索,仅向子代染色体添加与父代重点目标距离相近的重点目标。