一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法
【专利摘要】一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法：预先确定无人飞行器的飞行环境及无人飞行器的运动学模型；设计无人飞行器航迹规划系统，包括：设计无人飞行器在飞行区域内的势能分布函数，设计无人飞行器航迹规划算法，使无人飞行器绕开障碍物达到目标点并保持合理的飞行速度，分析无人飞行器航迹规划算法的稳定性和理论根据。本发明规划全程速度变化平稳，大部分时间保持恒定速度飞行，使无人飞行器底层控制的设计更加简化。能够调节κ足够大，使得无人飞行器的收敛范围增大，消除局部最小值点，并能保持无人飞行器起始速度在允许范围内。无人飞行器到达目标点的飞行时间相较其他算法更短。
【专利说明】一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种无人机航迹规划方法。特别是涉及一种在受到飞行速度物理限制的情况下进行避障并达到目标点的飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法。
【背景技术】
[0002]无人机的航迹规划是指在特定约束条件下，根据任务需要，由起始点到目标点规划出一条满足约束条件的最优飞行轨迹。根据任务性能指标的不同，无人机航迹规划算法也有不同的要求。(期刊:航空计算技术；著者:唐强，张翔伦，左玲；出版时间:2003年；文章题目:无人机航迹规划算法的初步研究；页码:125-128)
[0003]自20世纪80年代以来，美国等军事发达国家率先在军事领域进行无人机任务规划系统的研究。任务规划系统在海湾战争中首次被使用，并为军队的成功作战做出很大的贡献，在之后的阿富汗战争和伊拉克战争中，美军更广泛的使用了任务规划系统，为快速的战斗行动奠定了基础。美军在近年来的战争中应用无人机取得了较为成功的应用，也使美国在无人飞行器方面的研究处于世界领先地位，其他国家也逐渐加入了研究行列。无人机无人驾驶的特点要求任务规划系统应具有对无人机自主控制的能力。任务规划系统结构图如(图1)所示，分为以下几个部分，包括信息融合、威胁建模、态势估计、以及航迹规划等。其中信息融合部分主要是对无人机传感器测量数据进行分析和处理；威胁建模部分是对飞行环境中的威胁因素进行建模；态势估计部分是对变化的环境进行估计，以便做出决策；航迹规划部分是无人机任务规划系统的一个关键组成部分，根据对环境的分析，为无人机规划出可行的路线。
[0004]在无人机的航迹规划过程中，需要考虑无人机在飞行过程中受到各个因素的影响，在各个因素的相互耦合的情况下，使规划的航迹满足环境中的各种约束条件，从而使无人机以符合自身动力性能的飞行状态完成任务。下面分别列出航迹规划过程中的考虑因素。
[0005]1、为保证无人机能够顺利完成飞行任务，无人机的飞行的安全性需要放在首位。尤其在战争环境中，设计一条具有良好隐蔽性的飞行航迹十分关键，可以大大提高无人机的生存能力。通常考虑的隐蔽方式是使规划远离危险区域，比如尽量减小被雷达探测到的概率。
[0006]2、轨迹规划时，需考虑到无人机本身的物理限制，否则无人机将不能按预定生成的航线飞行。限制因素包括无人机的最大运行速度、最大转角、最大爬升/俯冲角、最低飞行速度等。
[0007]3、无人机的飞行是为了完成特定的任务，因此，在具体的任务条件下，需要考虑无人机的最大飞行距离，以保证燃料的供应；无人机的到达时间，以保证及时获取需要的信息；考虑无人机的进攻方向，以保证对目标的最薄弱部位进行有效的攻击。
[0008]4、对于瞬息万变的环境，无人机在执行任务的过程中，不一定在预先的地面站上规划出满足环境要求的航线，因此需要具备在线规划的能力。[0009]5、无人机的协作能力也是需要考虑的因素之一，对于需要多无人机协调完成任务的情况下，若其中的一架或多架无人机受到威胁而必须更改路径或延迟到达时间，此时其他无人机也必须做出调整，使整个飞行编队在规划过程中相互协调，完成指定任务。
[0010]近年来，为解决无人机的航迹规划问题，国内外学者已提出了很多的航迹规划算法，主要分为全局规划算法和局部规划算法。全局规划算法有启发式A*搜索算法、遗传算法、基于Voronoi图的航迹规划算法等。
[0011]启发式A*搜索算法是利用启发信息来引导搜索，通过定义评价函数来估计各路径之间的代价，来减小搜索的范围，从而降低复杂度(会议:the Ninth InternationalConference on Electronic Measurement and Instruments ;著者:X.Li and J.Xie andΜ.Y.Cai ;出版时间:2009 年；文章题目:Path Planning for UAV Based on ImprovedHeuristic A*Algorithm ;页码:3488-3493);遗传算法是通过模仿生物遗传特性来描述飞行航线，并借助复制、杂交、变异等操作，将要解决的问题从初始解逼近于最优解，因此所得路径较为平滑，满足于无人机的机动特性，但缺点是容易产生早熟现象而不能得到最优解(会议:the31th Annual Conference of IEEE Industrial Electronics Society ;著者:Y.H.Qu and Q.Pan and J.G.Yan ;出版时间:2009 年；文章题目:Flight Path Planningof UAV Based on Heuristically Search and Genetic Algorithms ;页石马:45-49);基于Voronoi图的航迹规划算法是通过环境中的威胁分布来构建Voronoi图,通过搜索Voronoi图来选择航线，并且这种方法也被应用于多无人机的航迹规划中(期刊:IEEE Roboticsand Automation Magazine ；著者:P.Bhattacharya and M.L.Gavrilova ；出版时间:2008 年；文章题目:Roadmap-Based Path Planning-Using the Voronoi Diagram for aClearance-Based Shortest Path ;页码:58_66)。
[0012]局部规划算法主要包括基于势能函数的规划算法。基于势能函数(ArtificialPotential Function)的航迹规划算法的基本思想,是在一个运动范围内，构建一个势能场，场内目标点具有吸引势场，障碍物具有排斥势场，场内的运动物体在势能作用下最终避开障碍物到达目标点。S.S.Ge和Y.J.Cui就目标点与障碍物距离近而使机器人无法到达目标点这一问题进行了研究，通过改进的势能函数，使移动机器人能贴近障碍物行走最后至丨J达目标点(期干lJ:1EEE Transactions on Robotics and Automation ;著者:S.S.Ge、Y.J.Cui ;出版时间:2000 年；文章题目:New Potential Functions for Mobile RobotPath Planning ;页码:615-620) ；C.T.Cai, C.S.Yang 和 Q.D.Zhu 针对于多机器人系统的协作和避障功能，提出了一种基于视觉的避障算法。同时需要指出的是，基于势能函数的航迹规划存在的一个问题是可能出现局部极小值，这样会使无人机在没有到达目标点的情况下停止前进(会议:the2007IEEE International Conference on Mechatronicsand Automation ;著者:C.T.Ca1、C.S.Yang 和 Q.D.Zhu ;出版时间:2007 年；文章题目:Collision Avoidance in Mult1-Robot Systems ;页码:2795_2800)。
【发明内容】
[0013]本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够有效地在速度有限的情况下缩短了无人机飞行器到达目的地的飞行时间，扩大了无人飞行器的局部收敛范围的一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法。[0014]本发明所采用的技术方案是:一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，包括如下步骤:
[0015]I)预先确定无人飞行器的飞行环境及无人飞行器的运动学模型；
[0016]2)设计无人飞行器航迹规划系统，包括:
[0017](I)设计无人飞行器在飞行区域内的势能分布函数；
[0018](2)设计无人飞行器航迹规划算法，使无人飞行器绕开障碍物达到目标点并保持合理的飞行速度；
[0019](3)分析无人飞行器航迹规划算法的稳定性和理论根据；
[0020]步骤I)所述的无人飞行器的运动学模型是:
[0021]q = u
[0022]其中，q=[x，y]T代表无人飞行器的飞行位置的横纵坐标，U代表无人飞行器的输入，即飞行器的飞行速度。
[0023]步骤I)所述的飞行环境基于以下假设:无人飞行器的飞行区域范围已知；飞行区域内的障碍物的位置和大小已知；无人飞行器看作为一个质点，所述的无人飞行器的跟踪目标点为qd= [xd, yJT。
[0024]步骤2)所述的无人飞行器在飞行区域内的势能分布函数包括:
[0025]首先定义障碍物函数β i (X，y)，i=l, 2，...，η为:
[0026]
【权利要求】
1.一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤: 1)预先确定无人飞行器的飞行环境及无人飞行器的运动学模型； 2)设计无人飞行器航迹规划系统，包括: (O设计无人飞行器在飞行区域内的势能分布函数； (2)设计无人飞行器航迹规划算法，使无人飞行器绕开障碍物达到目标点并保持合理的飞行速度； (3)分析无人飞行器航迹规划算法的稳定性和理论根据。
2.根据权利要求1所述的一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，其特征在于，步骤I)所述的无人飞行器的运动学模型是:
3.根据权利要求1所述的一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，其特征在于，步骤I)所述的飞行环境基于以下假设:无人飞行器的飞行区域范围已知；飞行区域内的障碍物的位置和大小已知；无人飞行器看作为一个质点，所述的无人飞行器的跟踪目标点为 qd= [xd, yd]τ°
4.根据权利要求1所述的一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，其特征在于，步骤2)所述的无人飞行器在飞行区域内的势能分布函数包括: 首先定义障碍物函数β i (X，y)，i=l, 2，...，η为:
5.根据权利要求1所述的一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，其特征在于，步骤2)所述的无人飞行器航迹规划算法即是无人飞行器的期望飞行速度U，为:
6.根据权利要求1所述的一种飞行速度限制下的无人飞行器航迹规划方法，其特征在于，步骤2)所述的分析无人飞行器航迹规划算法的稳定性和理论根据包括:引理1:设ΦΑ —R是[O，-)上的一致连续函数，假设
【文档编号】G05D1/00GK103592941SQ201310530706
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年10月30日 优先权日:2013年10月30日
【发明者】鲜斌, 张垚, 赵婷婷 申请人:天津大学