一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法及其系统与流程

1.本公开涉及多无人机协作系统规划领域，具体涉及一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法及其系统。


背景技术：

2.无人机产品已成功实现成熟化、多样化、民用化，被广泛应用于各个领域。其中，在军事侦察、精准农业、环境监测、安全巡逻等应用领域，得益于灵活便捷的飞行能力，无人机能够携带作业资源突破地面交通环境的移动限制完成较远距离的作业，是执行诸如空中侦查、边境巡逻、刑侦搜索、林区防火、农田喷药等区域覆盖搜索任务的一种高效手段。而且，随着无人智能装备技术的迅猛发展，使用由多台无人机组成的多无人机协作系统执行某些复杂任务成为可能。通过合理调度，使得多无人机协作系统中各无人机相互配合，能够克服单台无人机覆盖作业面积小、作业资源/续航能量不足的缺陷，极大地提高大范围区域覆盖搜索任务的执行效率。而且，通过优化路线规划，能够充分发挥各无人机的灵活机动性，使针对复杂形状区域的协同覆盖搜索成为可能。从而，多无人机协作系统成为执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的一种理想模式。因此，近年来，许多研究机构和公司，均对多无人机协作系统在区域搜索、空中侦查、区域巡逻、农业喷洒等区域覆盖搜索类任务场景的应用，展开了大量的探讨、研究和试验。
3.合理任务分工和优化路线规划，是多无人机协作系统成功完成区域覆盖搜索任务的关键。合理的任务分工，能够平衡无人机之间的作业收益和时间、资源成本；优化的路线规划，能够提高每架无人机的作业收益与耗费成本的比值，从而使多无人机协作系统能够提高执行效率、降低任务成本。但对于大范围复杂形状区域的覆盖搜索任务，若直接进行任务分工和路线规划，问题规模会十分庞大，以至于无法求解。而经过目标区域划分和子区域覆盖路线规划后，大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的任务分工和路线规划问题，可简化为无人机-子区域分配问题(如何将子区域分配给各无人机)、无人机覆盖路线组合问题(对任意一台无人机，如何将分配给其的子区域的覆盖路线串联起来)，会大大缩减计算规模，使问题能够求解。因此。对于大范围复杂形状区域覆盖搜索任务，目标区域的划分和子区域的覆盖路线规划至关重要。
4.为确保经过目标区域划分和子区域覆盖路径规划后，大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的任务分工和路线规划问题能在有效缩减问题规模的同时，避免遭受较大的优化性损失，目标区域划分和子区域覆盖路径规划需要满足以下要求：1)划分后的各子区域成本、收益接近(即各子区域的面积相近)；2)子区域的成本与无人机的续航能量、作业资源相匹配(即子区域的面积与无人机的最大航程或最大可作业面积相近)；3)子区域内覆盖路线应尽可能提高收益和成本的比值(即子区域内覆盖路线中无作业收益的移动路段尽可能短)；4)无人机从不同方位进出子区域执行覆盖路线的成本差别小(即子区域的长宽相近，无人机从子区域不同边界方位到达子区域覆盖路线起点/终点的差别不大)。这使得，大范围复杂形状区域的划分和子区域覆盖路线规划成为一个难题。


技术实现要素：

5.本公开提供一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法及其系统，能面向多无人机协作系统执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的场景，完成目标区域的划分，以及各子区域的覆盖路线规划、成本计算。本公开提供如下技术方案：
6.作为本公开实施例的一个方面，提供一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，包括如下步骤：
7.s10，输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，并初始化i值为1；
8.s20，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，并求取覆盖单元集的最佳整体位移di；
9.s30，根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u，并初始化j值为1；
10.s40，判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，计算最佳网格整体位移，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本；
11.s50，判断是否完成目标区域ai的所有覆盖单元的覆盖路线规划，若尚未完成，则更新j＝j+1，然后返回步骤s40，进行下一个覆盖单元uj的处理；若完成，则判断是否完成所有目标区域的处理；
12.s60，若尚未完成所有目标区域的处理，则更新i＝i+1，然后返回步骤s20，进行下一个目标区域ai的处理；若已完成所有目标区域的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
13.可选地，所述无人机覆盖作业网格为区域覆盖搜索任务场景中的最小覆盖单位，以无人机投影点为中心、以ld边长的正方形。
14.可选地，所述覆盖单元为正方形，包含多个无人机覆盖作业网格，所述覆盖单元大小等级为覆盖单元边长与无人机覆盖作业网格边长ld的比值。
15.可选地，所述覆盖单元集为覆盖单元的集合，所述有效覆盖单元表示在覆盖单元集中，包含部分或全部目标区域的覆盖单元，所述有效覆盖率表示有效覆盖单元总数与覆盖单元集的单元总数之比。
16.可选地，所述确定覆盖单元大小等级si和覆盖单元集的最佳整体位移di，包括：判断是否满足条件：1)无人机满续航能量所对应的续航时间小于指定大小等级的覆盖单元的最小覆盖路线成本，或者2)目标区域ai最小外接矩形的边长与指定大小等级的覆盖单元边长的比值小于指定阙值。若满足，则取覆盖单元大小等级si为1，构建目标区域ai的覆盖单元集，并求取使得有效覆盖率最小的覆盖单元集最佳整体位移di。否则，则根据无人机满续航能量所对应的续航时间，求取所有候补覆盖单元大小等级；针对每个候补覆盖单元大小等级，临时构建相应的目标区域ai的覆盖单元集，计算并记录相应的覆盖单元集最佳整体位移、有效覆盖单元总数和有效覆盖率；然后，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，选择最优的候补覆盖单元大小等级si及其所对应的覆盖单元集最佳整体位移di。
17.可选地，所述覆盖单元，根据其大小等级s，可划分为s
×
s个无人机覆盖作业网格；在此基础上扩展网格，则得到(s+1)
×
(s+1)个无人机覆盖作业网格，称为覆盖单元的无人
机覆盖网格群。
18.可选地，所述无人机覆盖网格群中，与目标区域有重合面积的网格称为有效覆盖网格。所述无人机覆盖网格群可进行整体位移，以改变用于完全覆盖单元内所包含的部分目标区域所需的有效覆盖网格数。
19.可选地，所述判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中还包括：若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，则把所述覆盖单元uj的四角的网格中心点定义为进出方位，采用使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，则把所述覆盖单元uj中距离四角最近的有效覆盖网格的中心点定义为进出方位，将覆盖单元uj的无人机覆盖网格群整体优化偏移，使无人机覆盖网格群的有效覆盖网格数与网格总数的比值最小，然后优化求取单元uj的覆盖路线。
20.作为本公开实施例的另一个方面，提供一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划系统，包括：
21.目标区域输入模块：输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽；
22.目标区域划分模块：综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，以及目标区域ai的覆盖单元集的最佳整体位移di，然后根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u；
23.覆盖单元覆盖路线规划模块：判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本；
24.覆盖单元及其覆盖路线输出模块：若已完成所有目标区域和所有覆盖单元的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
25.作为本公开实施例的另一个方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法。
26.作为本公开实施例的另一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法。
27.相对于现有技术，本公开的有益效果为：
28.1、经过目标区域划分和子区域覆盖路线规划后，多无人机执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的任务分工和路线规划问题，可简化为无人机-子区域分配问题、无人机覆盖路线组合问题，会大大缩减计算规模、降低问题求解难度，进而提高任务执行效率、降低任务成本。
29.2、采用相同大小的覆盖单元划分目标区域，可使各覆盖单元间不会出现过大的成本、收益差；每个单元拥有不同的进出方位组合，且针对不同进出方位组合分别规划了覆盖路线，一方面能使各进出方位组合的覆盖路线成本基本一致，另一方面可为后续求解无人机覆盖路线组合问题，提供更多的单元内覆盖路线选择，以减少优化性损失。
30.3、优选覆盖单元大小等级与整体位移，可适应目标区域的形状与大小，在控制覆
盖单元集的单元数量的同时，降低覆盖单元集的有效覆盖率，对任务分工和路线规划问题规模的缩减程度较高，且有效减少优化性的损失。
31.4、采用预制路线和“无人机覆盖网格整体优化偏移+覆盖路线优化规划”的方法，求取各单元内的覆盖路线，可有效解决位于目标区域内部、边界的覆盖单元路线规划问题，从而具备对复杂形状目标区域的适应性。
附图说明
32.图1为实施例1中目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法的流程图；
33.图2为实施例1中目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法的实现过程流程图；
34.图3为实施例1中构建覆盖单元划分目标区域、执行覆盖单元集最佳整体位移、计算有效覆盖率的方法示意图；
35.图4是实施例1中的覆盖单元、无人机覆盖作业网格、无人机覆盖网格群、网格群整体位移的示意图；
36.图5为实施例1中提供的无人机覆盖作业网格示意图；
37.图6为实施例1中的任务场景环境及其中的目标区域示意图；
38.图7为实施例1中的目标区域及其最小外接矩形示意图；
39.图8为实施例1中的目标区域及其覆盖单元群示意图；
40.图9是实施例1中的目标区域及其覆盖单元群，以及各单元内的覆盖路线示意图；
41.图10为实施例2中目标区域划分和子区域覆盖路线规划系统示意框图。
具体实施方式
42.以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
43.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
44.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
45.另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
46.可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。
47.此外，本公开还提供了一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法及其系统，上述均可用来实现本公开提供的任一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
48.一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法的执行主体可以是计算机或者其
他能够实现目标区域划分和子区域覆盖路线规划装置，例如，方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行，其中，终端设备可以为用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
49.实施例1
50.本实施例提供一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，如图1所示，包括如下步骤：
51.s10，输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，初始化i值为1；
52.s20，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，并求取覆盖单元集的最佳整体位移di；
53.s30，根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u，并初始化j值为1；
54.s40，判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，计算最佳网格整体位移，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本；
55.s50，判断是否完成目标区域ai的所有覆盖单元的覆盖路线规划，若尚未完成，则更新j＝j+1，然后返回步骤s40，进行下一个覆盖单元uj的处理；若完成，则判断是否完成所有目标区域的处理；
56.s60，若尚未完成所有目标区域的处理，则更新i＝i+1，然后返回步骤s20，进行下一个目标区域ai的处理；若已完成所有目标区域的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
57.本实施例中，一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法的具体实现过程如图2所示，包括如下几个步骤：
58.s10，输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，初始化i值为1；
59.本实施例中，输入多无人机协作系统执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务场景中所有目标区域的定义，以及其他场景参数和方法系数。采用多边形拟合目标区域边界，并按逆时针顺序记录拟合多边形的边界点，形成目标区域定义，其他场景参数与方法系数，可参考表1给各参数赋值。
60.其中，其他场景参数包括无人机续航能量、覆盖作业网格边长、飞行速度等性能参数；方法系数可控制本公开实施例的执行过程，在表1中，re用于根据能耗成本限制可选用的覆盖单元的大小等级，即覆盖单元的能耗成本应大于无人机的满续航能量的1/12，并小于无人机满续航能量的1/4；rs用于根据边长限制可选用的覆盖单元的大小等级，即覆盖单元的边长应大于目标区域最小外接矩形宽度的1/30，并小于最小外接矩形宽度的1/3；f
s1
、f
s2
在计算覆盖单元候选大小等级时使用。
61.表1其他场景参数与方法系数的赋值实例
[0062][0063]
进一步地，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，初始化i值为1。
[0064]
s20，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，并求取覆盖单元集的最佳整体位移di；
[0065]
本实施例中，所述确定覆盖单元大小等级si和覆盖单元集的最佳整体位移di，包括：判断目标区域ai是否满足条件1，若满足条件1，则取覆盖单元大小等级si为1，构建覆盖单元划分目标区域ai，并求取使得有效覆盖率最小的覆盖单元集最佳整体位移di；若不满足条件1，则根据无人机满续航能量所对应的续航时间，计算求取所有候补覆盖单元大小等级；针对每个候补覆盖单元大小等级，临时构建覆盖单元划分目标区域，并计算和记录相应的最佳整体位移和有效覆盖率。然后，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，选择最优的候补覆盖单元大小等级si及其所对应的覆盖单元集最佳整体位移di。
[0066]
进一步地，所述条件1为无人机满续航能量所对应的续航时间ed小于覆盖单元大小等级si为2的满覆盖单元的最小覆盖路线成本，或者目标区域ai的最小外接矩形的短边长度小于覆盖单元大小等级si为2的覆盖单元的边长的2/3。所述满覆盖单元是指当覆盖单元被完全包含在目标区域中，即单元所覆盖的区域完全在目标区域内，或是等于目标区域，则称该单元为满覆盖单元，否则称为非满覆盖单元。
[0067]
所述覆盖单元是划分目标区域、规划覆盖路线的基本单位，为正方形，所述覆盖单元大小等级为覆盖单元边长与无人机覆盖作业网格边长ld的比值，覆盖单元大小等级si可表示为
[0068]
si＝sb×2i
,i∈{0,1,2,
…
,∞},sd∈{2,3,5,7}
[0069]
更进一步地，在本实施例中，根据无人机续航时间求取候补覆盖单元大小等级的方法，具体为：对于任意一个使用上式计算求取的覆盖单元大小等级si，若大小等级为si的满覆盖单元的平均覆盖路线成本在区间内，则认定si可作为候补覆盖单元大小等级。
[0070]
更进一步地，在本实施例中，构建覆盖单元划分目标区域、计算和记录相应的最佳整体位移和有效覆盖率的方法如图3所示，步骤如下：
[0071]
s201，从目标区域的最小外接矩形的原点开始，沿最小外接矩形的长、宽方向的正方向构建覆盖单元，直至将最小外接矩形完全覆盖。
[0072]
s202，从目标区域的最小外接矩形的原点开始，沿最小外接矩形的长、宽方向的反方向扩展一行和一列覆盖单元。此时，覆盖单元的集合称为覆盖单元集，记覆盖单元集的单元总数为nu。
[0073]
s203，在覆盖单元集中，包含部分或全部目标区域的覆盖单元称为有效覆盖单元。记覆盖单元集中有效覆盖单元总数为n
′u，则覆盖单元集的有效覆盖率为r
′u＝n
′u/nu。
[0074]
s204，将覆盖单元集沿最小外接矩形的长、宽方向进行整体位移。整体位移的许可值区间为[0,(si×
ld))。在许可值区间内找到某个整体位移，使得覆盖单元集的有效覆盖率为r
′u最小，则该整体位移为覆盖单元集最佳整体位移di。
[0075]
s30，根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u，并初始化j值为1；
[0076]
对于大小等级si的覆盖单元，可划分为si×
si个无人机覆盖作业网格；在此基础上扩展网格，则得到(si+1)
×
(si+1)个无人机覆盖作业网格，称为覆盖单元的无人机覆盖网格群，如图4所示。
[0077]
s40，初始化覆盖单元的无人机覆盖作业网格，判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，计算最佳网格整体位移，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本；
[0078]
可选地，所述初始化覆盖单元的无人机覆盖作业网格，指划分出包含(si+1)
×
(si+1)个无人机覆盖作业网格的覆盖单元uj的无人机覆盖网格群。
[0079]
可选地，所述无人机覆盖作业网格为区域覆盖搜索任务场景中的最小覆盖单位，以无人机投影点为中心、以ld边长的正方形。无人机覆盖作业网格如图5所示，其表示当无人机位于空中某个位置执行覆盖作业时，其在地面上所形成的有效覆盖作业区域范围，当无人机位于或经过某个无人机覆盖作业网格的中心点时，则完成该网格的覆盖作业。
[0080]
在本实施例中，无人机覆盖网格群可进行整体位移，以改变用于完全覆盖单元内所包含的部分目标区域所需的有效覆盖网格数。无人机覆盖网格群沿覆盖单元边(x向和y向)进行整体位移的许可值区间为[0,ld)。所述有效覆盖网格为在无人机覆盖网格群中，与目标区域ai有重合面积的网格。
[0081]
在本实施例中，单元的覆盖路线需遍历经过单元的无人机覆盖网格群中全部有效覆盖网格的中心点。覆盖单元的覆盖路线的起始点和结束点只能在限定的网格中心点选择，这些网格中心点称为覆盖单元的进出方位。满覆盖单元的进出方位为单元四角的网格中心点(从左下角逆时针编号1、2、3、4)；非满覆盖单元的进出方位为无人机覆盖网格群位移后分别距离单元四角最近的有效覆盖网格中心点。
[0082]
可选地，所述判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中还包括：若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，则覆盖单元uj为满覆盖单元，所述覆盖单元uj的四角的网格中心点定义为进出方位，采用使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，则覆盖单元uj为非满覆盖单元，把所述覆盖单元uj中距离四角最近的有效覆盖网格的中心点定义为进出方位，将覆盖单元uj的无人机覆盖网格群整体优化偏移，使无人机覆盖网格群的有效覆盖网格数与网格总数的比值最大，然后优化求取单元uj的覆盖路线。
[0083]
更进一步地，对于满覆盖单元，可根据其大小等级si是奇数或偶数，为其所有的进
出方位组合预先指定优化的覆盖路线模式，并提供相应的覆盖路线成本的计算公式，作为预制路线模式。在本实施例中，覆盖路线成本指无人机完成覆盖路线所需的时长，可直接使用预制路线模式生成单元覆盖路线并计算其成本，缩短单元覆盖路线的规划耗时。表2为覆盖单元预制路线模式的示例。
[0084]
表2覆盖单元预制路线模式示例
[0085][0086][0087]
更进一步地，对于非满覆盖单元，可采用遗传算法等优化方法，以无人机完成覆盖路线所需的时长最短为目标，针对每个进出方位组合，优化求取遍历覆盖单元uj中所有有效覆盖网格中心点的覆盖路线。
[0088]
s50，判断是否完成目标区域ai的所有覆盖单元的覆盖路线规划，若尚未完成，则更新j＝j+1，并返回步骤s40，进行下一个覆盖单元uj的处理；若完成，则判断是否完成所有目标区域的处理；
[0089]
s60，若尚未完成所有目标区域的处理，则更新i＝i+1，并返回步骤s20，进行下一个目标区域ai的处理；若已完成所有目标区域的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
[0090]
用户将s10中准备好的目标区域定义，以及其他场景参数与方法系数，以如图6所示的某个目标区域为实例对象，参考表1给各参数赋值，输入上述目标区域划分与覆盖路线规划程序，程序自动完成目标区域最小外接矩形求取、目标区域的覆盖单元划分与最佳整体位移、规划各个单元中的覆盖路线，如图7—图9所示，最后输出目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本的数据。
[0091]
实施例2
[0092]
作为本公开实施例的另一个方面，还提供一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划系统100，如图10所示，包括如下模块：
[0093]
目标区域输入模块1：输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽；
[0094]
目标区域划分模块2：综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，以及目标区域ai的覆盖单元集的最佳整体位移di，然后根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u；
[0095]
覆盖单元覆盖路线规划模块3：判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本；
[0096]
覆盖单元及其覆盖路线输出模块4：若已完成所有目标区域和所有覆盖单元的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
[0097]
基于上述模块本公开实施例构建了一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，以目标区域定义为主要输入参数，确定目标区域的最小外接矩形；优选覆盖单元大小等级，并计算出最佳整体位移，据此划分出覆盖单元集，使得覆盖单元数量和有效覆盖率综合最优；针对每个覆盖单元，根据其是否完全在目标区域中，使用预制路线作为覆盖路线，或计算最佳网格整体位移并优化求取覆盖路线；将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线和成本，作为最终结果输出。本方法面向多无人机执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的任务分工和路线规划问题，实现问题简化、缩减计算规模、降低求解难度，进而提高任务执行效率、降低任务成本。实现了一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划系统100。
[0098]
下面分别对本公开实施例的各个模块进行详细说明。
[0099]
目标区域输入模块1：输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽。
[0100]
本实施例中，输入多无人机协作系统执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务场景中所有目标区域的定义，以及其他场景参数和方法系数。采用多边形拟合目标区域边界，并按逆时针顺序记录拟合多边形的边界点，形成目标区域定义，其他场景参数与方法系数，可参考表1给各参数赋值。
[0101]
其中，其他场景参数包括无人机续航能量、覆盖作业网格边长、飞行速度等性能参数；方法系数可控制本公开实施例的执行过程，在表1中，re用于根据能耗成本限制可选用
的覆盖单元的大小等级，即覆盖单元的能耗成本应大于无人机的满续航能量的1/12，并小于无人机满续航能量的1/4；rs用于根据边长限制可选用的覆盖单元的大小等级，即覆盖单元的边长应大于目标区域最小外接矩形宽度的1/30，并小于最小外接矩形宽度的1/3；f
s1
、f
s2
在计算覆盖单元候选大小等级时使用。
[0102]
表1其他场景参数与方法系数的赋值实例
[0103][0104]
进一步地，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，并初始化目标区域ai，初始化i值为1。
[0105]
目标区域划分模块2：综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，以及目标区域ai的覆盖单元集的最佳整体位移di，然后根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u。
[0106]
本实施例中，所述确定覆盖单元大小等级si和覆盖单元集的最佳整体位移di，包括：判断目标区域ai是否满足条件1，若满足条件1，则取覆盖单元大小等级si为1，构建覆盖单元划分目标区域ai，并求取使得有效覆盖率最小的覆盖单元集最佳整体位移di；若不满足条件1，则根据无人机满续航能量所对应的续航时间，计算求取所有候补覆盖单元大小等级；针对每个候补覆盖单元大小等级，临时构建覆盖单元划分目标区域，并计算和记录相应的最佳整体位移和有效覆盖率。然后，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，选择最优的候补覆盖单元大小等级si及其所对应的覆盖单元集最佳整体位移di。
[0107]
进一步地，所述条件1为无人机满续航能量所对应的续航时间ed小于覆盖单元大小等级si为2的满覆盖单元的最小覆盖路线成本，或者目标区域ai的最小外接矩形的短边长度小于覆盖单元大小等级si为2的覆盖单元的边长的2/3。所述满覆盖单元是指当覆盖单元被完全包含在目标区域中，即单元所覆盖的区域完全在目标区域内，或是等于目标区域，则称该单元为满覆盖单元，否则称为非满覆盖单元。
[0108]
所述覆盖单元是划分目标区域、规划覆盖路线的基本单位，为正方形，所述覆盖单元大小等级为覆盖单元边长与无人机覆盖作业网格边长ld的比值，覆盖单元大小等级si可表示为
[0109]
si＝sb×2i
,i∈{0,1,2,
…
,∞},sd∈{2,3,5,7}
[0110]
更进一步地，在本实施例中，根据无人机续航时间求取候补覆盖单元大小等级的方法，具体为：对于任意一个使用该式计算求取的覆盖单元大小等级si，若大小等级为si的
满覆盖单元的平均覆盖路线成本在区间内，则认定si可作为候补覆盖单元大小等级。
[0111]
更进一步地，在本实施例中，构建覆盖单元划分目标区域、计算和记录相应的最佳整体位移和有效覆盖率的方法步骤如下：
[0112]
s201，从目标区域的最小外接矩形的原点开始，沿最小外接矩形的长、宽方向的正方向构建覆盖单元，直至将最小外接矩形完全覆盖。
[0113]
s202，从目标区域的最小外接矩形的原点开始，沿最小外接矩形的长、宽方向的反方向扩展一行和一列覆盖单元。此时，覆盖单元的集合称为覆盖单元集，记覆盖单元集的单元总数为nu。
[0114]
s203，在覆盖单元集中，包含部分或全部目标区域的覆盖单元称为有效覆盖单元。记覆盖单元集中有效覆盖单元总数为n
′u，则覆盖单元集的有效覆盖率为r
′u＝n
′u/nu。
[0115]
s204，将覆盖单元集沿最小外接矩形的长、宽方向进行整体位移。整体位移的许可值区间为[0,(si×
ld))。在许可值区间内找到某个整体位移，使得覆盖单元集的有效覆盖率为r
′u最小，则该整体位移为覆盖单元集最佳整体位移di。
[0116]
进一步地，根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u，并初始化j值为1。
[0117]
覆盖单元覆盖路线规划模块3：判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本。
[0118]
可选地，对于大小等级si的覆盖单元，可划分为si×
si个无人机覆盖作业网格；在此基础上扩展网格，则得到(si+1)
×
(si+1)个无人机覆盖作业网格，称为覆盖单元的无人机覆盖网格群。
[0119]
可选地，所述初始化覆盖单元的无人机覆盖作业网格，将覆盖单元uj划分成(si+1)
×
(si+1)个无人机覆盖作业网格。
[0120]
可选地，所述无人机覆盖作业网格为区域覆盖搜索任务场景中的最小覆盖单位，以无人机投影点为中心、以ld边长的正方形。无人机覆盖作业网格表示当无人机位于空中某个位置执行覆盖作业时，其在地面上所形成的有效覆盖作业区域范围，当无人机位于或经过某个无人机覆盖作业网格的中心点时，则完成该网格的覆盖作业。
[0121]
在本实施例中，无人机覆盖网格群可进行整体位移，以改变用于完全覆盖单元内所包含的部分目标区域所需的有效覆盖网格数。无人机覆盖网格群沿覆盖单元边(x向和y向)进行整体位移的许可值区间为[0,ld)。所述有效覆盖网格为在无人机覆盖网格群中，与目标区域ai有重合面积的网格。
[0122]
在本实施例中，单元的覆盖路线需遍历经过单元的无人机覆盖网格群中全部有效覆盖网格的中心点。覆盖单元的覆盖路线的起始点和结束点只能在限定的网格中心点选择，这些网格中心点称为覆盖单元的进出方位。满覆盖单元的进出方位为单元四角的网格中心点(从左下角逆时针编号1、2、3、4)；非满覆盖单元的进出方位为无人机覆盖网格群位移后分别距离单元四角最近的有效覆盖网格中心点。
[0123]
可选地，所述判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中还包括：若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，则覆盖单元uj为满覆盖单元，把所述覆盖单元uj的四角的网格中心点定义为进出方位，采用使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，则覆盖单元uj为非满覆盖单元，把所述覆盖单元uj中距离四角最近的有效覆盖网格的中心点定义为进出方位，将覆盖单元uj的无人机覆盖网格群整体优化偏移，使无人机覆盖网格群的有效覆盖网格数与网格总数的比值最小，然后优化求取单元uj的覆盖路线。
[0124]
更进一步地，对于满覆盖单元，可根据其大小等级si是奇数或偶数，为其所有的进出方位组合预先指定优化的覆盖路线模式，并提供相应的覆盖路线成本的计算公式，作为预制路线模式。在本实施例中，覆盖路线成本指无人机完成覆盖路线所需的时长，可直接使用预制路线模式生成单元覆盖路线并计算其成本，缩短单元覆盖路线的规划耗时。表2为覆盖单元预制路线模式的示例。
[0125]
表2覆盖单元预制路线模式示例
[0126][0127]
更进一步地，对于非满覆盖单元，可采用遗传算法等优化方法，以无人机完成覆盖路线所需的时长最短为目标，针对每个进出方位组合，优化求取遍历覆盖单元uj中所有有效覆盖网格中心点的覆盖路线。
[0128]
覆盖单元及其覆盖路线输出模块4：判断是否完成目标区域ai的所有覆盖单元的覆盖路线规划，若尚未完成，则更新j＝j+1，并返回步骤s40，进行下一个覆盖单元uj的处理；若完成，则判断是否完成所有目标区域的处理；若尚未完成所有目标区域的处理，则更新i＝i+1，并返回步骤s20，进行下一个目标区域ai的处理；若已完成所有目标区域的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
[0129]
用户将s10中准备好的目标区域定义，以及其他场景参数与方法系数，输入上述目标区域划分与覆盖路线规划程序，程序自动完成目标区域最小外接矩形求取、目标区域的覆盖单元划分与最佳整体位移、规划各个单元中的覆盖路线，最后输出目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本的数据。
[0130]
在一些实施例中，上述系统100在使用中采用以下方式运行：
[0131]
s1：运行目标区域输入模块。输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，并初始化目标区域ai，初始化i值为1；
[0132]
s2：运行目标区域划分模块。综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域ai的覆盖单元大小等级si，以及目标区域ai的覆盖单元集的最佳整体位移di，然后根据所选择的覆盖单元大小等级si与最佳整体位移di，划分目标区域ai，获得覆盖单元集u；
[0133]
s3：运行覆盖单元覆盖路线规划模块。初始化覆盖单元的无人机覆盖作业网格；判断覆盖单元uj是否完全在目标区域ai中，若覆盖单元uj完全在目标区域ai中，使用预制路线模式生成覆盖单元uj的覆盖路线；若覆盖单元uj有部分在目标区域ai外，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元uj的覆盖路线及其成本；
[0134]
s4：运行覆盖单元及其覆盖路线输出模块。判断是否完成目标区域ai的所有覆盖单元的覆盖路线规划，若尚未完成，则更新j＝j+1，并返回步骤s3，进行下一个覆盖单元uj的处理；若完成，则判断是否完成所有目标区域的处理；若尚未完成所有目标区域的处理，则更新i＝i+1，并返回步骤s2，进行下一个目标区域ai的处理；若已完成所有目标区域的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。
[0135]
基于对上述实施例的描述可知，本公开实施例可实现如下技术效果：
[0136]
1、经过目标区域划分和子区域覆盖路线规划后，多无人机执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的任务分工和路线规划问题，可简化为无人机-子区域分配问题、无人机覆盖路线组合问题，会大大缩减计算规模、降低问题求解难度，进而提高任务执行效率、降低任务成本。
[0137]
2、采用相同大小的覆盖单元划分目标区域，可使各覆盖单元间不会出现过大的成本、收益差；每个单元拥有不同的进出方位组合，且针对不同进出方位组合分别规划了覆盖路线，一方面能使各进出方位组合的覆盖路线成本基本一致，另一方面可为后续求解无人机覆盖路线组合问题，提供更多的单元内覆盖路线选择，以减少优化性损失。
[0138]
3、优选覆盖单元大小等级与整体位移，可适应目标区域的形状与大小，在控制覆盖单元集的单元数量的同时，提高覆盖单元集的有效覆盖率，对任务分工和路线规划问题规模的缩减程度较高，且有效减少优化性的损失。
[0139]
4、采用预制路线和“无人机覆盖网格整体优化偏移+覆盖路线优化规划”的方法，求取各单元内的覆盖路线，可有效解决位于目标区域内部、边界的覆盖单元路线规划问题，从而具备对复杂形状目标区域的适应性。
[0140]
实施例3
[0141]
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1中目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法。
[0142]
本公开实施例3仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0143]
电子设备可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备的组件可以包括但不限于：至少一个处理器、至少一个存储器、连接不同系统组件(包括存
储器和处理器)的总线。
[0144]
总线包括数据总线、地址总线和控制总线。
[0145]
存储器可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(ram)和/或高速缓存存储器，还可以进一步包括只读存储器(rom)。
[0146]
存储器还可以包括具有一组(至少一个)程序模块的程序工具，这样的程序模块包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0147]
处理器通过运行存储在存储器中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。
[0148]
电子设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口进行。并且，电子设备还可以通过网络适配器与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器通过总线与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0149]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
[0150]
实施例4
[0151]
一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现实施例1中的目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法的步骤。
[0152]
其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
[0153]
在可能的实施方式中，本公开还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1中所述的目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法的步骤。
[0154]
其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
[0155]
尽管已经示出和描述了本公开的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本公开的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，其特征在于，包括如下步骤：s10，输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽，并初始化i值为1；s20，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域a
i
的覆盖单元大小等级s
i
，并求取覆盖单元集的最佳整体位移d
i
；s30，根据所选择的覆盖单元大小等级s
i
与最佳整体位移d
i
，划分目标区域a
i
，获得覆盖单元集u，并初始化j值为1；s40，判断覆盖单元u
j
是否完全在目标区域a
i
中，若覆盖单元u
j
完全在目标区域a
i
中，使用预制路线模式生成覆盖单元u
j
的覆盖路线；若覆盖单元u
j
有部分在目标区域a
i
外，计算最佳网格整体位移，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元u
j
的覆盖路线及其成本；s50，判断是否完成目标区域a
i
的所有覆盖单元的覆盖路线规划，若尚未完成，则更新j＝j+1，然后返回步骤s40，进行下一个覆盖单元u
j
的处理；若完成，则判断是否完成所有目标区域的处理；s60，若尚未完成所有目标区域的处理，则更新i＝i+1，然后返回步骤s20，进行下一个目标区域a
i
的处理；若已完成所有目标区域的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。2.如权利要求1所述的一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，其特征在于，采用无人机覆盖作业网格为区域覆盖搜索任务场景中的最小覆盖单位，以无人机投影点为中心、以l
d
边长的正方形；所述覆盖单元为正方形，包含多个无人机覆盖作业网格；所述覆盖单元大小等级为覆盖单元边长与无人机覆盖作业网格边长l
d
的比值；所述覆盖单元集为覆盖单元的集合；所述有效覆盖单元或有效覆盖网格，表示包含部分或全部目标区域的覆盖单元或无人机覆盖作业网格；所述有效覆盖率表示有效覆盖单元总数与覆盖单元集的单元总数之比。3.如权利要求1所述的一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，其特征在于，所述确定覆盖单元大小等级s
i
和覆盖单元集的最佳整体位移d
i
，包括：判断是否满足条件：1)无人机满续航能量所对应的续航时间小于指定大小等级的覆盖单元的最小覆盖路线成本，或者2)目标区域a
i
最小外接矩形的边长与指定大小等级的覆盖单元边长的比值小于指定阙值；若满足，则取覆盖单元大小等级s
i
为1，构建目标区域a
i
的覆盖单元集，并求取使得有效覆盖率最小的覆盖单元集最佳整体位移d
i
；否则，则根据无人机满续航能量所对应的续航时间，求取所有候补覆盖单元大小等级；然后针对每个候补覆盖单元大小等级，临时构建相应的目标区域a
i
的覆盖单元集，计算并记录相应的覆盖单元集最佳整体位移、有效覆盖单元总数和有效覆盖率；最后，综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，选择最优的候补覆盖单元大小等级s
i
及其所对应的覆盖单元集最佳整体位移d
i
。4.如权利要求1所述的一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，其特征在于，所述覆盖单元，根据其大小等级s，可划分为s
×
s个无人机覆盖作业网格；在此基础上扩展网格，则得到(s+1)
×
(s+1)个无人机覆盖作业网格，称为覆盖单元的无人机覆盖网格群；所述无人机覆盖网格群中，与目标区域有重合面积的网格称为有效覆盖网格；所述无人机覆盖网格群可进行整体位移，以改变用于完全覆盖单元内所包含的部分目标区域所需的有效覆盖网格数。
5.如权利要求1所述的一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法，其特征在于，所述判断覆盖单元u
j
是否完全在目标区域a
i
中还包括：若覆盖单元u
j
完全在目标区域a
i
中，则把所述覆盖单元u
j
的四角的网格中心点定义为进出方位，采用使用预制路线模式生成覆盖单元u
j
的覆盖路线；若覆盖单元u
j
有部分在目标区域a
i
外，则把所述覆盖单元u
j
中距离四角最近的有效覆盖网格的中心点定义为进出方位，将覆盖单元u
j
的无人机覆盖网格群整体优化偏移，使无人机覆盖网格群的有效覆盖网格数与网格总数的比值最小，然后优化求取单元u
j
的覆盖路线。6.一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划系统，其特征在于，包括：目标区域输入模块：输入所有目标区域的定义，计算每个目标区域的最小外接矩形及其长、宽；目标区域划分模块：综合考虑覆盖单元集的有效覆盖单元总数和有效覆盖率，确定第i个目标区域a
i
的覆盖单元大小等级s
i
，以及目标区域a
i
的覆盖单元集的最佳整体位移d
i
，然后根据所选择的覆盖单元大小等级s
i
与最佳整体位移d
i
，划分目标区域a
i
，获得覆盖单元集u；覆盖单元覆盖路线规划模块：判断覆盖单元u
j
是否完全在目标区域a
i
中，若覆盖单元u
j
完全在目标区域a
i
中，使用预制路线模式生成覆盖单元u
j
的覆盖路线；若覆盖单元u
j
有部分在目标区域a
i
外，优化求取覆盖路线，并记录覆盖单元u
j
的覆盖路线及其成本；覆盖单元及其覆盖路线输出模块：若已完成所有目标区域和所有覆盖单元的处理，则将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线与相应成本作为结果输出。7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法。8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法。

技术总结
本公开涉及一种目标区域划分和子区域覆盖路线规划方法及其系统，所述方法包括如下步骤：以目标区域定义为主要输入参数，确定目标区域的最小外接矩形；优选覆盖单元大小等级，并计算出最佳整体位移，据此划分出覆盖单元集，使得覆盖单元数量和有效覆盖率综合最优；针对每个覆盖单元，根据其是否完全在目标区域中，使用预制路线作为覆盖路线，或计算最佳网格整体位移并优化求取覆盖路线；将所有目标区域的全部覆盖单元及其覆盖路线和成本，作为最终结果输出。本公开面向多无人机执行大范围复杂形状区域覆盖搜索任务的任务分工和路线规划问题，实现问题简化、缩减计算规模、降低求解难度，进而提高任务执行效率、降低任务成本。降低任务成本。降低任务成本。


技术研发人员：梁承元 韩斌 鲁亮 龙镇南 高湘泉 陈学东
受保护的技术使用者：广东省智能机器人研究院
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/8/6