1.一种多约束条件下无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：首先分析无人机路径规划特点，建立三维数学模型，忽略无人机大小，将其视为质点，用(xi，yi，zi)表示第i个校正点的坐标i＝1，2，3，…，n，起点A为(x0，y0，z0)，终点B为(xn+1，yn+1，zn+1)，无人机在校正过程中，从A出发，经过k个校正点到达终点，轨迹可表示为A点与k个校正点到B点依次相连的轨迹，建立所述三维数学模型的目标函数并确定其约束条件：mink               (2)

其中，公式(1)表示飞行轨迹尽可能小，公式(2)表示矫正次数尽可能少， 表示最小轨迹为起点A(x0，y0，z0)到第一个校正点i1的距离； 表示第1个到第k个校正点之间相邻校正点累积距离之和； 表示第k个校正点到目的点B(xn+1，yn+1，zn+1)的距离；if表示为第f个校正点； 表示为第if‑1个校正点到第if个校正点的距离；

所述最小轨迹为A(x0，y0，z0)到第一个校正点i1的距离：第一个校正点到第k个校正点的距离之和为：

其中，if表示为第f个校正点； 表示为第if‑1个校正点到第if个校正点的距离；

第k个校正点到目的点B(xn+1，yn+1，zn+1)的距离：在出发点A，无人机的水平误差和垂直误差均为0，无人机从第if‑1个校正点到if校正点的距离为 产生的积累误差为 同时在到达校正点if时含有if‑1未校正的原始误差 无人机在校正点if校正前的垂直误差 为积累误差 与原始误差 之和，水平误差 与垂直误差 可表示为：

其约束条件为：

1)用ξi表示Ci校正的类型，无人机飞行过程中的定位误差有垂直误差和水平误差：

2)无人机在出发点处不存在定位误差，即水平误差和垂直误差为0；

3)到达终点B时垂直误差和水平误差均应小于θ个单位：其中， 和 分别表示经过校正点 处调整后的水平误差和垂直误差；无人机每飞行

1m，垂直误差和水平误差增加δ个专用单位；

4)飞行器在转弯时受到结构和控制系统的限制，无法完成即时转弯，利用转弯模型算法计算无人机的转弯半径，其约束半径r为：

2 2 2 2

(a‑x1) +(b‑y1) +(c‑z1) ＝r其中，(a，b，c)为圆心坐标O1坐标，(x1，y1，z1)为第一个校正点的坐标；

转弯半径不能小于200米 ，对飞行轨迹进行优化，具体优化步骤为：(1)从出发点A出发时无误差，无人机可直接飞到校正点C1，线段AC1为第一段飞行轨迹；

(2)不在同一直线上的三点A、C1和C2，确定一个平面AC1C2；在平面AC1C2上，以直线AC1为切线，C1为切点做半径为200米的圆O1，O1为圆心，过C2点的做圆O1的切线，切点为F1，在圆O1上的属于非校正点切点，圆弧C1F1即为旋转时轨迹，即为第二段轨迹；

(3)线段C2F1为第三段轨迹；

(4)接着以C2F1为切线做半径为200米的圆O2，再过C3点的做圆O2的切线，切点为F2，在圆O2上的属于非校正点切点，圆弧C3F2即为旋转时轨迹，即第四段轨迹，剩下校正点以此类推，直至B点；

设A、C1、C2三点坐标为(x0，y0，z0)、(x1，y1，z1)、(x2，y2，z2)，根据三点坐标AC1C2的方程为圆心坐标O1坐标为(a，b，c)，由3个条件：a)点在平面AC1C2

b)线段C1O1长度等于200米

2 2 2 2

(a‑x1) +(b‑y1) +(c‑z1) ＝200c)向量 与向量 垂直

(a‑x1)(x1‑x0)+(b‑y1)(y1‑y0)+(c‑z1)(z1‑z0)＝0可知，存在两个符合条件的圆心O1和O1′，需要选择一个合适初值点作为参考点，有效的圆心点所在位置可由 设R1坐标为(XR1，YR1，ZR1)，则：求切点F1坐标：

设F1坐标为(d，e，f)，由下面的3个条件：

a)F1点在平面AC1C2

b)线段O1F1长度等于200米

2 2 2 2

(a‑d) +(b‑e) +(c‑f) ＝200c)向量 与向量 垂直

(a‑x2)(d‑a)+(b‑y2)(e‑b)+(c‑z2)(f‑c)＝0可知，存在两个符合条件的切点F1与F1′，但只有一个为有效切点，有效的切点所在位置可由向量 设R2坐标为(XR2，YR2，ZR2)，则：

5)无人机在部分校正点进行误差校正时存在无法达到理想校正点，即将某个误差精确校正为0，用ηi表示校正点Ci是否为理想校正点：根据实时位置，获取校正点坐标和校正误差，实时判断是否在设置范围内，并判断误差校正的类型；

步骤2：确定双目标规划模型，运用贪心算法进行全局搜索最优解对无人机最优化校正点进行求解，得到最优校正点和最短飞行距离多约束条件转化为双目标规划模型如下：

2.根据权利要求1所述的多约束条件下无人机路径规划方法，其特征在于，无人机在出发点A原始误差为0，到达第一个校正点i1前无需校正；同时由最后一个校正点ik到达终点B时定位误差小于θ也无需矫正。

3.根据权利要求1所述的多约束条件下无人机路径规划方法，其特征在于，情况一，若校正点 是垂直误差校正点，需满足：

经过垂直误差校正点 校正后的误差为：

其中，α1为垂直误差设定值，α2为水平误差设定值，且都为常数；

情况二，若校正点 是水平误差校正点，需满足：

其中，β1为垂直误差设定值，β2为水平误差设定值，且都为常数；

经过水平误差校正点 校正后的误差为：

4.根据权利要求1所述的多约束条件下无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤2中求解具体过程为：第一步：赋初值；设置起点A、终点B，无人机垂直和水平误差均为0，s0＝0，r0＝0；

第二步：计算任意的一个校正点飞到离自身最近的一个校正点飞行积累下来的误差，判断累积下来的误差是否在允许范围内，若水平误差在允许范围内，累计误差为垂直误差则进行垂直校正，若在垂直误差允许范围内，累计误差为水平误差则进行水平校正，否则，该点为不可校正点；

第三步：从当前点出发，找到所有垂直校正点集合为Conset，判断Conset是否为空集，如果Conset是空集，则显示“路径寻找失败”，并且退出循环；如果Conset不是空集，则在集合Conset寻找距离终点B最近的一个校正点，记为Ck；

第四步：设置起点为Ck，记录调整前后的误差，若Ck不是理想校正点，用均匀分布随机数ζ来仿真纠正是否成功校正后水平剩余误差均为0，记录校正前后的误差，并设置校正后的误差值；

第五步：判断当前点能否到达终点B，如果能到达B则输出最终路线，并退出循环；如果不能到达B，转到下一步；

第六步：从当前点出发，找到所有水平校正点集合为Conset′，判断Conset′是否为空集，如果Conset′是空集，则显示“路径寻找失败”，并且退出循环；如果Conset′不是空集，则在集合Conset′寻找距离终点B最近的一个校正点，记为Ck′；

第七步：设置起点为Ck′，记录调整前后的误差，若Ck′不是理想校正点，用均匀分布随机数ζ来仿真纠正是否成功，校正后水平剩余误差均为0，记录校正前后的误差，并设置校正后的误差值；

第八步：判断当前点能否到达终点B，如果能到达B则输出最终路线，并退出循环；如果不能到达B，转到第二步。

5.根据权利要求4所述的多约束条件下无人机路径规划方法，其特征在于，所述第四步与第七步中用服从(0，1)均匀分布的随机数ζ纠正具体为：若ζ∈[0，0.2]则视为校正失败，校正后的剩余误差为设为min(error，5)，其中error为校正前误差；反之，ζ∈(0.2，1]视为校正成功。