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原文传递一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法

专利名称：	一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法
摘要：	本发明公开了一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，具体步骤包括：(1)基于线性拓扑结构得到所需设置的桥梁节点；(2)根据覆盖度为2以及最小行数的情况，求解得到最优的节点数目；(3)根据两个节点线性均匀分布情况下最优盘旋点以及最优路径分布；(4)根据三个节点线性均匀分布情况下最优盘旋点以及最优路径分布；(5)根据两个节点和三个节点最优盘选点情况，得到n个节点情况下最优盘旋点以及无人机充电的最优路径。本发明提供了无人机的最优充电路径的规划方法，能够使桥梁参数监控系统中的传感器网络长久运行。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	广州大学
发明人：	刘贵云;彭百豪;蒋文俊;向建化;张杰钊;唐冬
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-02T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-04T00:00:00+0800
申请号：	CN201910001921.2
公开号：	CN109835200A
代理机构：	广州市华学知识产权代理有限公司
代理人：	裘晖
分类号：	B60L53/12(2019.01);B;B60;B60L;B60L53
申请人地址：	510006 广东省广州市番禺区广州大学城外环西路230号
主权项：	1.一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，具体步骤包括： (1)基于线性拓扑结构得到所需设置的桥梁节点； (2)根据覆盖度为2以及最小行数的情况，求解得到最优的节点数目； (3)根据两个节点线性均匀分布情况下最优盘旋点以及最优路径分布； (4)根据三个节点线性均匀分布情况下最优盘旋点以及最优路径分布； (5)根据两个节点和三个节点最优盘选点情况，得到n个节点情况下最优盘旋点以及无人机充电的最优路径。 2.根据权利要求1所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，在步骤(3)中，针对两个节点能量最大化的情况，提出引理1、引理2和引理3，基于引理1、引理2和引理3，对两个节点情况下能量最大化的无人机充电路径提出定理1和定理2。 3.根据权利要求2所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，引理1，引理2和引理3所基于的场景相同，假设场景为：固定两个节点在桥梁上，平行于桥梁的一侧，利用笛卡尔空间直角坐标系作为参照，将两个节点对称放在零点两端，假设两个节点之间的直线距离为D，将节点放在x轴上，左侧节点的坐标为而右侧节点的坐标则为基站位于桥梁同两个节点的同一侧，距离右侧节点一定距离，假设基站的坐标为(ξ,0,0)，其中充电周期开始的时候，无人机驶离基站开始飞行；无人机飞行的最快速度为V，无人机平行与节点的连线飞行；无人机距离x轴的距离恒为h，即无人机的飞行高度横为h，无人机飞行点坐标为(ξ-Vt,0,h)；无人机从离开基站起开始对节点进行充电，包括飞行过程以及盘旋的过程；所述引理1具体为：当满足以下条件时有且仅有一个最优盘旋点：条件1：节点对应的拉格朗日乘子相等；条件2：节点间距离D与无人机的飞行高度H之间的比值等于或小于则最优盘旋点是(0，0，0)；所述引理2具体为：当满足以下条件时，会存在两个最优盘旋点：条件1：节点对应的拉格朗日乘子相等；条件2：节点间距离D与无人机的飞行高度H之间的比值大于则最优盘旋点的坐标为：(X1，0，0)和(X2，0，0)，其中X1和X2满足：所述引理3具体为：当满足以下条件时，仅存在一个最优盘旋点：条件1：节点对应的拉格朗日乘子不相等；此时对应的最优盘旋点坐标为(x，0，0)；其中x要根据具体的数值而定，没有确定的代数形式。 4.根据权利要求3所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，所述定理1具体为：假设左侧节点的坐标为而右侧节点的坐标则为基站的坐标为(ξ,0,0)；无人机的最快飞行速度为V；无人机的充电周期为T，T的数值要大于往返盘旋点的时间；假设无人机的飞行高度为h；两侧节点，基站以及无人机的飞行路径中对应的坐标中y均为0；在满足引理1或引理3的情况下，即只含有一个最优盘旋点的时候，无人机的最优路径的描述为：无人机自0时刻开始驶离基站，在的时间内，无人机需以速度V径直飞向最优盘旋点，并在最优盘旋点盘旋时间最后在剩余时间为无人机需立即以速度V返航，回到基站；无人机飞行过程中，两个节点捕获的总能量为E1，无人机在盘旋过程中，两个节点捕获的总能量为E2，那么基于引理1或引理3，无人机捕获的最大能量为：E＝E1+E2；所述定理2具体为：考虑两个节点能量最大化下的无人机充电路径，首先假设：左侧节点的坐标为而右侧节点的坐标则为基站的坐标为(ξ,0,0)；无人机的最快飞行速度为V；无人机充电周期为T，T的数值大于往返盘旋点所需要的时间；无人机的飞行高度为h；无人机的飞行周期为T，T必须大于两侧节点，基站以及无人机的飞行路径中对应的坐标中y均为0；在满足引理2的情况下，即含有两个最优盘旋点的时候，最优路径的描述为：无人机自0时刻驶离基站，在时间内，无人机需以速度V飞往右侧第一个最优盘旋点，在该盘旋点盘旋时间而后需立即以速度V返航，回到基站；无人机飞行过程中，两个节点捕获的总能量为E1，无人机在盘旋过程中，两个节点捕获的总能量为E2，基于引理2，无人机捕获的最大能量为：E＝E1+E2。 5.根据权利要求1所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，在步骤(4)中，针对三个节点能量最大化的情况，提出引理4和引理5，基于引理4和引理5，对三个节点情况下能量最大化的无人机充电路径提出定理3和定理4。 6.根据权利要求5所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，引理4和引理5所对应的场景一致，假设场景为：将节点对称性分布，分为左，中，右三点，线性拓扑结构，基站位于右侧节点一侧，左侧节点的坐标为(-d,0,0)，中间节点的坐标则为(0,0,0)，对应于原点的位置，右侧节点的坐标则为(d,0,0)；基站x轴距离为ξ，对应的坐标为(ξ,0,0)；无人机起始点位于基站；无人机最快飞行速度为v；所述引理4具体为：当满足以下三个条件时：条件1：其中条件2：其中Δ1＝720h8+2304h4d4+576h2d6， Δ2＝10368h12+82944h8d4+165888h4d8；条件3：的时候；当不满足以下条件4的时候，节点捕获能量最大化对应的最优盘旋点有且仅有一个，坐标为(0，0，h)：条件4：当满足上述条件，但不满足以下条件5时：条件5：此时节点捕获能量最大化对应的最优盘旋点存在两个，坐标分别为(X1，0，h)，(X2，0，h)，其中X1，X2如下所示：当节点满足条件4，满足条件5，但不满足条件6的时候：条件6：节点捕获能量最大化对应的盘旋点存在3个，其对应坐标分别为(X1，0，h)，(X2，0，h)以及(0，0，h)，其中左右两侧对应的盘旋点为极大值盘旋点，原点对应的盘旋点为最大值盘旋点，其中X1与X2的坐标对应为：当节点满足条件4，条件5以及条件6的时候，节点捕获能量最大化对应的盘旋点存在4个，对应的盘旋点坐标为(X1，0，h)，(X2，0，h)，(X3，0，h)以及(X4，0，h)，X1，X2，X3以及X4对应的坐标分别为：所述引理5具体为：当不满足引理4中条件1，条件2或者条件3任一条件时，有且仅有一个最优盘旋点：此时仅有一个最优盘旋点对应的坐标为(0，0，h)；根据无人机对点充电功耗的公式，将左，中和右侧节点的坐标分别代入后，分别得到Q1，Q2以及Q3；对应的并令 ψ＝Q1+Q2+Q3 (4.28)。 7.根据权利要求5所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，所述定理3具体为：三个节点能量最大化的情况下无人机的充电路径，假设：三个节点线性分布；左侧节点的坐标为(-d,0,0)；中间节点的坐标则为(0,0,0)，对应于原点的位置；右侧节点的坐标则为(d,0,0)；基站的坐标为(ξ,0,0)；无人机的飞行高度为h；无人机的充电周期为T；无人机的最快飞行速度为V；三个节点，基站以及无人机的飞行路径坐标对应的y值为0；根据满足的引理4中条件的不同，可以分为以下4种情况：情况1：当满足引理4的条件中的条件1，条件2以及条件3的前提下，不满足条件4，同时必须满足无人机的充电周期大于此时考虑无人机充电能量最大化的移动路径描述应为：无人机在零时刻从基站出发，以速度V径直飞向原点所对应的最优盘旋点，盘旋时间后，以同样的速度V径直飞回基站；情况2：当满足引理4的条件中的条件1，条件2，条件3以及条件4的前提下，不满足条件5，此时必须满足无人机的充电周期大于考虑无人机充电能量最大的移动路径描述应为：无人机在零时刻从基站出发，以速度V径直飞向X1所对应的最优盘旋点，盘旋时间后，以速度V径直飞回基站；情况3：当满足引理4的条件中的条件1，条件2，条件3，条件4以及条件5的时候，但不满足条件6，此时保证无人机的充电周期大于考虑无人机充电能量最大化的移动路径描述应为：无人机在零时刻从基站出发，以速度V径直飞向原点所对应的最优盘旋点，盘旋时间后，以同样的速度V径直飞回基站；情况4：当满足引理4中所有的条件时，存在四个极大值盘旋点，假若X1对应极大值大于X2对应的极大值，保证无人机的充电周期大于考虑无人机充电能量最大化的移动路径描述应为：无人机在零时刻从基站出发，以速度V径直飞向X1所对应的最优盘旋点，盘旋时间后，以速度V径直飞回基站；假若X1对应的极大值小于X2对应的极大值，保证无人机的充电周期大于考虑无人机充电能量最大化的移动路径描述应为：无人机从零时刻驶离基站，以速度V径直飞向X2所对应的最优盘旋点，盘旋时间后，再以速度V径直飞回基站；假设无人机往返飞行时，三个节点捕获的总能量为E1，无人机盘旋时，三个节点捕获的总能量为E2，那么，此时基于引理4的相关条件，节点捕获的最大能量，即无人机充电的最大能量为E＝E1+E2；所述定理4具体为：三个节点能量最大化的情况下无人机的充电路径，假设：三个节点线性分布；左侧节点的坐标为(-d,0,0)；中间节点的坐标则为(0,0,0)；对应于原点的位置，右侧节点的坐标则为(d,0,0)；基站的坐标为(ξ,0,0)；无人机的飞行高度为h；无人机的飞行速度为V；无人机的飞行周期为T，其中T必须大于三个节点，基站以及无人机的飞行路径的坐标对应的y值均为0；当满足引理5的条件时，仅存在1个最优盘旋点；此时，要使得节点捕获能量最大，无人机充电路径的描述应为：从0时刻开始，无人机驶离基站后，必须以最快速度V驶向最优盘旋点，在该最优盘旋点盘旋时间后立刻以最快速度V返回基站；假设无人机往返飞行时，三个节点捕获的总能量为E1，无人机盘旋时，三个节点捕获的总能量为E2，那么，此时基于引理4的相关条件，节点捕获的最大能量，即无人机充电的最大能量为E＝E1+E2。 8.根据权利要求1所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，在步骤(5)中，根据两个节点和三个节点最优盘选点情况，得到定理5、定理6和定理7，从而能得到n个节点情况下最优盘旋点以及无人机充电的最优路径。 9.根据权利要求8所述的一种桥梁的单行无线充电传感器网络的路径规划方法，其特征在于，所述定理5具体为： n个节点关于原点对称均匀分布的情况下，节点捕获的总能量的导数均只含有奇数项；所述定理6具体为： n个节点关于原点对称均匀分布的情况下，当最优盘旋点个数为偶数时，原点必为极小值点；所述定理7具体为： n个节点关于原点对称均匀分布的情况下，当最优盘旋点个数为奇数的时候，原点必为最大值点。
所属类别：	发明专利