基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法（简称Dubins-SAS航迹规划方法），属于航迹自主规划【技术领域】。本方法将Dubins路径与稀疏A*搜索算法相结合，采用Dubins路径长度作为稀疏A*搜索算法的启发函数，并利用该启发函数搜索空间中的节点，实现无人机的航迹规划。本发明能够更加准确的估计节点间的距离，提高了启发函数（也称为估计代价）的准确性，可以减少完成路径搜索所需扩展的节点数，进而减少航迹规划规划的耗时，提高了无人机航迹规划的效率。
【专利说明】 基于Dub i ns路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法(简称Dubins-SAS航迹规划方法),属于航迹自主规划【技术领域】。
【背景技术】
[0002]无人机(UAV)是无人驾驶飞机(UnmannedAerialVehicles)的简称，它是一种由动力驱动，机上无人驾驶，可重复使用的航空器。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点，使其比有人飞机更适合执行枯燥、恶劣、危险(Dull,Dirty, orDangerous)任务。在科学技术的推动和作战需求的牵引下,无人驾驶飞机已逐渐成为当今各国武器装备发展的重点，并在战争中扮演越来越重要的角色。
[0003]航迹规划作为无人机系统中任务规划子系统的重要功能，是提高无人机系统实际作战效能的关键，备受世界各国重视。自20世纪50年代以来，美、英、德等国家开始进行航路规划方法的研究，但受当时技术水平和应用需求的限制，航迹规划基本上依赖于规划人员的手工操作。直到20世纪80年代初，防空体系日益完善，人工航路规划的各种缺陷逐渐显现出来。同时，由于卫星通讯技术的发展，航迹规划人员获得的信息也更多，例如通过卫星、无人机等侦察手段可以得到敌方防空阵地的精确信息；通过数字地形图可以获得相关地区地形信息。为了最大限度减小无人机被敌方雷达发现的概率，航迹规划必须依据已知信息为无人机规划出满足性能约束的安全飞行航迹。由于其中涉及因素太多，各种因素之间需要相互权衡，传统的手工规划方式难以完成如此复杂的任务。因此，迫切需求对自动航迹规划技术开展相关研究。八十年代中后期，美国投入大量的人力物力进行自动航迹规划技术的研究，并取得了一定成功。其中最具代表性的是系统控制技术公司为空射巡航导弹开发的自动航迹规划模块和波音航空航天公司开发的基于人工智能的任务规划软件。九十年代以来，NASA和美国军方联合开展了一项名为自主掠地飞行(AutomatedNapoftheEarth, ΑΝ0Ε)的研究计划，该计划的主要内容是利用机载传感器获取环境信息结合导航系统数据，实时规划掠地飞行(NapoftheEarth, Ν0Ε)的最优轨迹,并给出沿最优轨迹飞行的导引控制指令。ANOE实际上研制的正是一个实时航迹规划系统。
[0004]航迹规划就是在综合考虑无人机到达时间、油耗、威胁以及飞行区域等因素的前提下，为无人机规划出最优或者是满意的飞行航迹，以保证圆满地完成飞行任务。国内外学者根据各自的学科背景和专业领域，提出了多种航迹规划方法。可依据不同的标准对这些方法进行分类，例如按照使用方法一般可以分为基于最优控制的轨迹优化、基于几何学的路径规划和基于类比的航迹规划；按照规划决策的计算方法可以分为传统最优式规划法和智能启发式规划法；按照规划在作战中的时序可分为离线预先规划和在线实时规划。其中，A*搜索算法是一种经典的智能启发式搜索算法，但采用A*搜索算法为无人机、飞机等飞行器规划航迹时难以处理其运动学约束与任务约束。为此，Szczerba等对A*搜索算法进行了改进，提出了稀疏A*搜索(SparSeA*SearCh，SAS)算法，该算法在搜索过程中利用约束修剪搜索空间，并可搜索得到一条满足约束可飞航迹，可实现无人机的航迹规划。然而，稀疏A*搜索算法在搜索过程中以节点与目标位置的直线距离作为启发函数(也称估计代价)，对于存在最小转弯半径等运动学约束的飞行航迹是不准确的，因此虽然标准稀疏A*搜索算法可以实现无人机的航迹规划，但该算法在搜索过程中存在大量的无效搜索节点，影响了航迹规划效率。
[0005]而随着信息技术和网络技术的发展，快速响应、先敌制人对于现代战争愈发重要，因此对航迹规划的快速性要求愈发苛刻。同时，算法的实时性对无人机在线航迹规划更为重要，因为在环境变化时，能否快速的为无人机在线规划出新的航迹，直接关系到无人机的存亡和任务的成败。可见，提高航迹规划的效率对无人机具有极其重要的意义。
[0006]Dubins路径是指在恒定速度和限定曲率的条件下，由给定位置与姿态角的初始点到达给定位置与姿态角的目标点的最短路径，该最短路径的存在性最早由Dubins用几何学方法证明，并推出其构成形式只可能为直线段或以无人机最小转弯半径为半径的圆弧段。由于Dubins路径是考虑了运动学约束后的路径，其比直线路径更加接近无人机飞行的真实路径。
【发明内容】
[0007]本发明的目的是为提高无人机航迹规划效率，使无人机能够对环境或任务的改变做出快速响应，提出了一种基于Dubins路径和稀疏A*搜索方法的无人机快速航迹规划方法(简称 Dubins-SAS)。
[0008]本发明的技术原理为:将Dubins路径与稀疏A*搜索算法相结合,采用Dubins路径长度作为稀疏A*搜索算法的启发函数，并利用该启发函数搜索空间中的节点，实现无人机的航迹规划。
[0009]一种基于Dubins路径和稀疏A*搜索的航迹规划方法，其实现步骤如下:
[0010]步骤1:获取无人机飞行环境信息，包括飞行区域、威胁信息；设置无人机航迹规划的初始条件，包括无人机航迹规划的起始点、目标点、初始方向角、步长d、无人机最大转弯角和航迹的最大允许长度dmax。
[0011]在应用本发明所述方法进行航迹规划过程中，有如下定义:当以节点A为当前节点，以本发明步骤5-6方法扩展时，得到的节点B、C为节点A的子节点，节点A为节点B、C的父节点，其中父节点与其子节点间的航迹长度为航迹规划所设置的步长d。通常，将步长大小设置为无人机的最小航迹段长度，即无人机在开始改变飞行姿态前需保持直线飞行的
最短直线距离。
[0012]步骤2:设计创建OPEN表和CLOSED表，并对其初始化。
[0013]本发明方法进行航迹规划过程中，涉及以下三类节点:
[0014](I)封闭节点:已经被扩展的节点；
[0015](2)开放节点:已经被产生但尚未扩展的节点；
[0016](3)尚未产生的节点。
[0017]所述CLOSED表存放封闭节点；所述OPEN表存放开放节点。OPEN表和CLOSED表以行列的形式，一行表示一个节点，节点在OPEN表和CLOSED表中存放形式相同，每个节点存放的信息包括自身坐标值、父节点的坐标值、自身总代价值、自身到起始点的真实代价值、自身到目标点的估计代价值。OPEN表和CLOSED表各有五列，每列为各节点同类型的信息。[0018]初始化时，起始点作为开放节点放入OPEN表，同时将CLOSED表置空。
[0019]步骤3:判断OPEN表是否为空，若为空，则航迹搜索失败并结束搜索；若不为空，则以OPEN表中代价值最小的节点作为当前节点，并将其移出OPEN表，放入CLOSED表中。然后执行步骤4。
[0020]步骤4:比较当前节点到达目标点的长度与步长二者的大小。若小于或者等于步长则将目标节点的父节点指针指向当前节点，结束搜索过程，然后从目标点开始根据每一级父节点依次回溯到起始节点，从而得到从起始点到目标的最小代价路径；若大于步长则执行步骤5。
[0021]步骤5:创建步骤3所确定的当前节点的待扩展空间，并将待扩展空间分割为多个区间，计算每个区间中待扩展节点的代价值。具体过程如下:
[0022]步骤5.1，创建当前节点待扩展空间:以步骤3确定的当前节点为圆心，以步长d为半径，以进入当前节点的方向为对称轴、以两倍于无人机最大转弯角为扩展角度所构成的扇弧即为当前节点待扩展空间。
[0023]步骤5.2，分割待扩展空间:把待扩展扇弧区分为N个小扇弧。N的值越大航迹规划成功率越高，但计算量和占用的存储空间也相应增加。
[0024]步骤5.3，以步骤5.2得到的每一个待扩展小扇弧的中心点作为待扩展节点，因此每个小扇弧中包含一个待扩展节点。计算每个扇弧的待扩展节点的总代价值。所述总代价值为起始点到该待扩展节点的真实代价值和由该待扩展节点到目标点的估计代价值之和；其中估计代价值根据待扩展节点到目标点的Dubins路径长度计算得到。
[0025]所述Dubins路径针对不同的运动对象有不同的形式，本发明适用对象为前向飞行的无人机，并且是针对无人机起始点位置与方向给定、目标点位置给定而进入方向自由情况下的航迹规划，Dubins路径长度的具体计算方法为:
[0026]假设无人机最小转弯半径为R，并以无人机当前节点为原点，以无人机当前飞行速度为X轴正方向建立坐标系。
[0027]表1给出了无人机实现终端方向自由时的Dubins路径飞行所需要采用的飞行策略，即根据目标点在二维平面中的位置，从原点到达目标点的最短路径所对应的飞行策略。飞行策略包含直线飞行航迹段L和以最小转弯半径转弯飞行的圆弧航迹段C+或C-，其中C+表示逆时针飞行的圆弧段，C-表示顺时针飞行的圆弧段。另外，C1表示以O1 (0，R)为圆心、以R为半径的圆，C2表示以O2 (O, -R)为圆心、以R为半径的圆。
[0028]表1终端方向自由时Dubins路径对应的飞行策略
【权利要求】
1.基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法，其特征在于:包括如下步骤: 步骤1:获取无人机飞行环境信息，包括飞行区域、威胁信息；设置无人机航迹规划的初始条件，包括无人机航迹规划的起始点、目标点、初始方向角、步长d、无人机最大转弯角和航迹的最大允许长度dmax ； 步骤2:设计创建OPEN表和CLOSED表，并对其初始化； 本发明方法进行航迹规划过程中，涉及以下三类节点: (1)封闭节点:已经被扩展的节点； (2)开放节点:已经被产生但尚未扩展的节点； (3)尚未产生的节点； 所述CLOSED表存放封闭节点；所述OPEN表存放开放节点；0PEN表和CLOSED表以行列的形式，一行表示一个节点，节点在OPEN表和CLOSED表中存放形式相同，每个节点存放的信息包括自身坐标值、父节点的坐标值、自身总代价值、自身到起始点的真实代价值、自身到目标点的估计代价值；0PEN表和CLOSED表各有五列，每列为各节点同类型的信息； 初始化时，起始点作为开放节点放入OPEN表，同时将CLOSED表置空； 步骤3:判断OPEN表是否为空，若为空，则航迹搜索失败并结束搜索；若不为空，则以OPEN表中代价值最小的节点作为当前节点，并将其移出OPEN表，放入CLOSED表中；然后执行步骤4 ； 步骤4:比较当前节点到达目标点的长度与步长二者的大小；若小于或者等于步长则将目标节点的父节点指针指向当前节点，结束搜索过程，然后从目标点开始根据每一级父节点依次回溯到起始节点，得到从起始点到目标的最小代价路径；若大于步长则执行步骤5 ； 步骤5:创建步骤3所确定的当前节点的待扩展空间，并将待扩展空间分割为多个区间，计算每个区间中待扩展节点的代价值；具体过程如下: 步骤5.1，创建当前节点待扩展空间:以步骤3确定的当前节点为圆心，以步长d为半径，以进入当前节点的方向为对称轴、以两倍于无人机最大转弯角为扩展角度所构成的扇弧即为当前节点待扩展空间； 步骤5.2，分割待扩展空间:把待扩展扇弧区分为N个小扇弧； 步骤5.3，以步骤5.2得到的每一个待扩展小扇弧的中心点作为待扩展节点，因此每个小扇弧中包含一个待扩展节点；计算每个扇弧的待扩展节点的总代价值；所述总代价值为起始点到该待扩展节点的真实代价值和由该待扩展节点到目标点的估计代价值之和；其中估计代价值根据待扩展节点到目标点的Dubins路径长度计算得到； 所述Dubins路径针对不同的运动对象有不同的形式，本发明适用对象为前向飞行的无人机，并且是针对无人机起始点位置与方向给定、目标点位置给定而进入方向自由情况下的航迹规划，Dubins路径长度的具体计算方法为: 假设无人机最小转弯半径为R，并以无人机当前节点为原点，以无人机当前飞行速度为X轴正方向建立坐标系； 表1给出了无人机实现终端方向自由时的Dubins路径飞行所采用的飞行策略，即根据目标点在二维平面中的位置，从原点到达目标点的最短路径所对应的飞行策略；飞行策略包含直线飞行航迹段L和以最小转弯半径转弯飞行的圆弧航迹段C+或C-，其中C+表示逆时针飞行的圆弧段，C-表示顺时针飞行的圆弧段；另外，C1表示以O1 (0，R)为圆心、以R为半径的圆，C2表示以O2 (O, -R)为圆心、以R为半径的圆； 表1终端方向自由时Dubins路径对应的飞行策略
2.根据权利要求1所述的基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法，其特征在于:父节点与其子节点间的航迹长度为航迹规划所设置的步长d，其大小为无人机的最小航迹段长度，即无人机在开始改变飞行姿态前需保持直线飞行的最短直线距离。
3.根据权利要求1所述的基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法，其特征在于:N的值越大航迹规划`成功率越高，计算量和占用的存储空间越大。
【文档编号】G05D1/00GK103676944SQ201310676886
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月11日 优先权日:2013年12月11日
【发明者】刘莉, 王祝, 龙腾, 张晓辉, 寇家勋, 于成龙 申请人:北京理工大学