一种固定翼无人机动态避障预测管理方法

1.本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及一种固定翼无人机动态避障预测管理方法。


背景技术：

2.大量无人机在未来会进入低空空域，高密度的无人机交通流增大了无人机空中相撞的概率，给无人机交通管理带来巨大的风险挑战。在复杂低空空域环境中，入侵的无人机给飞行安全带来潜在的威胁，无人机能有效避开运动障碍物成为保证安全有序飞行的关键所在。
3.无人机在探测感知障碍物后做出机动反应，依据规避决策产生规避路径。固定翼无人机巡航速度快，航程远，但无法实现空中悬停，存在最小转弯半径，机动性差。对于固定翼无人机，按照原来已规划的一条从起点到终点无障碍物冲突的安全可行路径飞行，由于动态障碍物，如入侵无人机的侵入使得无人机为避障会暂时偏离原来路径。为保证无人机安全运行，就需要固定翼无人机在飞行过程中能做至对入侵机是否需要避障及何时开始避障进行有效预测，现有单一依靠距离检测进行避障，准确性差，不能满足需要；另外，在避障碍时，要尽可能缩短无人机从起点到终点的路径长度，无人机需要恢复到原来路径，偏离距离越大，地面操作员的操作难度也更大，无人机恢复原路径效率也更低。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种固定翼无人机动态避障预测管理方法，能对固定翼无人机是否需要避障以及何时开始避障进行有效预测。
5.为实现本发明的目的所采用的技术方案是：一种固定翼无人机动态避障预测管理方法，包括：固定翼无人机的控制系统利用机身上安装的激光雷达检测水平飞行路径上预设距离范围内是否存在入侵机，若检测到，则控制系统进入避障前动态预测模式；进入避障前动态预测模式后，控制系统通过内置的数据处理系统，将自身视为一个质点且水平飞行，将视为另一个质点的入侵机为球心，在入侵机周围虚拟出一个球形空间区域，该球形空间区域半径为安全间隔，在该球形空间区域与固定翼无人机之间模拟生成一个圆锥体状的动态速度障碍区；该动态速度障碍区的圆锥顶点为固定翼无人机，圆锥表面与球形空间区域相切，圆锥中心线与圆锥表面的夹角为φ；在继续飞行过程中，基于该动态速度障碍区、固定翼无人机自身的速度与位置以及入侵机的位置及速度，预测固定翼无人机相对于入侵机的速度方向与圆锥中心线的夹角是否小于φ，判断固定翼无人机是否需要避障；当夹角小于φ，控制系统进入动态避障模式进行动态避障。
6.优选的，控制系统进入动态避障模式进行动态避障时，首先利用预置算法，基于偏离起点计算出最小的偏离距离，然后以计算出的最小的偏离距离为目标，自偏离起点始，在三维空间水平偏转或垂直偏转，沿球形空间区域的平行且远离原水平飞行路径的切线飞
过，然后再恢复到原水平飞行路径：所述偏离距离指固定翼无人机为实现动态避障，以远离原水平飞行路径的方式改变速度方向，绕过所述球形空间区域的过程中，当速度方向改变到与原水平飞行路径方向一致时所在水平飞行路径与原水平飞行路径间的距离；最小的偏离距离是与所述的球形空间区域的外圆相切的水平飞行路径与原水平飞行路径间的距离。
7.优选的，以计算出的最小的偏离距离为目标，自偏离起点始，在三维空间水平偏转、或垂直偏转，沿球形空间区域的平行且远离原水平飞行路径的切线飞过，然后再恢复到原水平飞行路径，包括：第一阶段，水平飞行的固定翼无人机在a点以第一偏转半径r1以及预设转弯角度向外偏转，以逐渐远离原水平飞行路径的方式改变原速度方向，按第一圆弧路径飞行，然后在b点以第二偏转半径r2以及所述预设转弯角度偏转，调整按第一圆弧路径飞行的速度方向，按第二圆弧路径飞行，与第一圆弧路径形成s形飞行路径，飞行到c点，c点的速度方向与原水平飞行路径方向一致；a点为固定翼无人机避障飞行时的偏离起点， b点为固定翼无人机从a点按第一偏转半径r1，以预设转弯角度偏转飞行的第一圆弧路径的结束点，同时是固定翼无人机按第二偏转半径r2，以所述预设转弯角度按第二圆弧路径偏转飞行的起点，c点是固定翼无人机按第二偏转半径r2，以所述预设转弯角度偏转，按第二圆弧路径飞行的结束点；c点与原水平飞行路径的垂直距离为预设的最小的偏离距离，固定翼无人机在c点的相对速度方向与圆锥中心线的夹角大于或等于φ；第二阶段，固定翼无人机从c点到d点，为平飞阶段，平飞路径与球形空间区域相切，以平飞的方式绕过入侵机，d点为临界速度方向点，d点与球形空间区域的球心的距离为球形空间区域半径；固定翼无人机在平飞阶段的平飞路径与原水平飞行路径间的距离为偏离距离；第一偏转半径r1是a点到b点的偏转半径，第二偏转半径r2是b点到c点的偏转半径，通过确定第一偏转半径r1，第二偏转半径r2以及预设转弯角度，能确定b点及c点的位置，c点与球心保护区的距离大于球形空间区域半径并位于球心保护区一侧；第三阶段：固定翼无人机从d点开始，改变平飞阶段的速度方向，按预设恢复路径改变速度方向，最终恢复飞行到原水平飞行路径。
8.其中，按预设恢复路径改变速度方向，是以逐渐靠近原水平飞行路径的方式，从d点开始改变速度方向，先按第三圆弧路径飞行至一个位置，然后再改变速度方向，再按第四圆弧路径飞行，直到恢复飞行到原水平飞行路径上；第四飞行路径与第三飞行路径连接后呈s形飞行路线。
9.其中，第一圆弧路径、第四圆弧路径的所属圆与原水平飞行路径所在直线相切，第一圆弧路径、第四圆弧路径的所属圆的圆心位置在避障飞行路径的曲线与原水平飞行路径的直线连接形成的区域外且分别位于垂直于原水平飞行路径的两条相互隔开的直线上，第二圆弧路径以及第三圆弧路径的圆心位置在避障飞行路径的曲线与原水平飞行路径的直线连接形成的区域内且分别位于垂直于原水平飞行路径的另外相互隔开的两条直线上。
10.本发明的方法能有效对无人机是否需要避障以及何时进行避障飞行给出准确地预测，快速有效，克服了单一依靠距离检测无法不能准确地判断是否需要避障，何时进行避
障飞行的问题。
11.本发明考虑无人机改变飞行高度的避障，在三维空间中运用速度障碍法，建立一个圆锥体的相对速度障碍空间，该相对速度障碍空间的位置和范围会随着无人机的运动而变化，固定翼无人机通过该圆锥体的相对速度障碍空间，判断是否需要避障以及何时避障，有效且可靠，能保证有效避障且能实现在最需要的距离时进行避障，避免飞行路径浪费。
12.本发明在预测到需要避障时，建立固定翼无人机偏离原路径距离模型，以偏离原路径距离最小为目标，尽可能减小固定翼无人机的偏转距离实现避障，最大可能地缩小无人机偏转距离，可减小无人机避障空间范围，在高密度的无人机交通流情况下提高低空空域资源的利用率，且避障碍时，可左右偏转，也可上下偏转改变飞行高度进行实时避障。
附图说明
13.图1 是本发明实施例固定翼无人机动态避障预测管理方法的流程图。
14.图2 是本发明实施例固定翼无人机三维动态避障过程的流程图。
15.图3是本发明实施例的固定翼无人机三维避障预测模型的示意图。
16.图4是本发明实施例的固定翼无人机偏转示意图。
17.图5是本发明实施例的固定翼无人机动态避障的路径的示意图。
具体实施方式
18.以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
19.本发明实施例的固定翼无人机在预设的高度上水平飞行，固定翼无人机与入侵机需要保持一定安全间隔。当无人机与入侵机之间的距离小于安全间隔，会产生极大的碰撞风险。本发明实施例基于此，通过判断安全间隔，预测判断固定翼无人机是否需要避障。
20.如图1所示，本发明实施例的固定翼无人机动态避障预测管理方法，包括步骤：固定翼无人机的控制系统利用机身上安装的激光雷达检测水平飞行路径上预设距离范围内是否存在入侵机，若检测到，则控制系统进入避障前动态预测模式；进入避障前动态预测模式后，控制系统通过内置数据处理系统，将自身视为一个质点且水平飞行，将视为另一个质点的入侵机为球心，在入侵机周围虚拟出一个球形空间区域，该球形空间区域半径为安全间隔，在该球形空间区域与固定翼无人机之间模拟生成一个圆锥体状的动态速度障碍区；该动态速度障碍区的圆锥顶点为固定翼无人机，圆锥表面与球形空间区域相切，圆锥中心线与圆锥表面的夹角为φ；在继续飞行过程中，基于该动态速度障碍区、固定翼无人机自身的速度与位置以及入侵机的位置及速度，预测固定翼无人机相对于入侵机的速度方向与圆锥中心线的夹角是否小于φ，判断固定固定翼无人机是否需要避障,当夹角小于φ，则通知控制系统进入动态避障模式进行动态避障。
21.优选的，控制系统进入动态避障模式进行动避障时，首先利用预置算法，基于偏离起点计算出最小的偏离距离，然后以计算出的最小的偏离距离为目标，自偏离起点始，在三维空间水平偏转或垂直偏转，沿球形空间区域的平行且远离原水平飞行路径的切线飞过，然后再恢复到原水平飞行路径，请参阅图2所示；
所述偏离距离指固定翼无人机为实现动态避障，以远离原水平飞行路径的方式改变速度方向，绕过所述球形空间区域的过程中，当速度方向改变到与原水平飞行路径方向一致时所在水平飞行路径与原水平飞行路径间的距离。
22.示例性的，本发明固定翼无人机在避障飞行时，大致形成一个绕行避障路径。
23.本发明实施例中，将固定翼无人机看作成一个质点且水平飞行。入侵机当作成一个球形空间区域，入侵机球形空间区域半径为r，球形空间区域半径即为安全间隔，且入侵机的速度方向在三维空间中是任意的。
24.示例的，入侵机为入侵无人机。
25.设固定翼无人机速度为v1，入侵机速度为v2，固定翼无人机相对于入侵机的速度为vr表示如下：
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（1）固定翼无人机的探测距离大小为d，两机之间距离小于探测距离d时，固定翼无人机可探测到入侵机。当基于两机的位置、速度及相对速度方向探测到两机距离为探测距离d时，固定翼无人机探测到入侵机并开始冲突规避。
26.图3中阴影部分为速度障碍区，形状为圆锥体，圆锥顶点是固定翼无人机，圆锥中心线是两机的连线，圆锥表面与球形空间区域相切。在圆锥横截面上，圆锥中心线与圆锥表面的夹角为φ，φ可表示为：
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（2）通过三维空间速度障碍法法判断是否存在冲突：当固定翼无人机相对于入侵机的速度vr方向与圆锥中心线的夹角小于φ时，固定翼无人机会向球形空间区域飞行，会与入侵机发生碰撞，必须改变路径实现避障。若夹角大于或等于φ，没有冲突风险，固定翼无人机保持原路径飞行。
27.示例性的，在判断有碰撞风险，需要改变路径进行避障时，基于无人机的最小安全间隔（入侵机的球形空间区域的半径），以最小偏离为目标，改变固定翼无人机的飞行路径；其首先要计算固定翼无人机最小转弯半径，即固定翼无人机的滚转最大角度。
28.其中，无人机感知运动障碍物态势，在有冲突风险的情况下做出机动反应实现避障。固定翼无人机物需要改变路径规避入侵机，在三维空间中固定翼无人机可以左右偏转、上下偏转，如图4所示，固定翼无人机左右偏转，即在水平范围内偏转，水平偏转半径最小值可表示为：
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(3) (4)式中v是无人机速度，m/s；g是重力加速度，取9.8 m/s2；n是固定人无人机的过载
系数，即其升力与重力的比值；是无人机升力大小，单位为n；w是无人机重力，单位为n； ε是无人机最大滚转角度。
29.其中，固定翼无人机上下偏转，即在垂直范围内偏转，垂直偏转半径最小值可表示为：（5）通过以上可以有效求出固定翼无人机的不同情况下的最小转弯半径，即最小偏转半径。
30.本发明实施例，获得固定翼无人机的不同情况下的最小转弯半径，即最小偏转半径，即通过以下方法实现规划避障路径，实现避障。
31.如图2、图5所示，固定翼无人机的避障路径分为以下三个阶段：第一阶段：在该阶段，固定翼无人机从a点到b点、从b点到c点的路径都为圆弧，a点到b点偏转半径为r1，b点到c点偏转半径为r2。
32.其中，固定翼无人机从a点到b点的目的是改变其速度方向，使相对速度vr发生变化。由于固定翼无人机需要恢复到原来路径，从b点到c点的目的是调整固定翼无人机的速度方向至原来路径方向。
33.其中，固定翼无人机在c点的速度方向与原来路径方向一致，第一阶段结束。但固定翼无人机在c点的相对速度vr与圆锥中心线的夹角必须大于或等于φ，即相对速度vr在速度障碍空间之外，能保证固定翼无人机规避入侵机。
34.第二阶段：在该阶段，固定翼无人机从c点到d点，是固定翼无人机平飞阶段，此阶段速度不变，该阶段目的是绕过入侵机。在d点之后固定翼无人机与入侵机之间的距离不断增大。
35.第三阶段：该阶段为固定翼无人机恢复到原路径阶段，此阶段路径类似于第一阶段，将固定翼无人机位置调整到原路径上。
36.本发明实施例，在改变固定翼无人机的偏离路径时，示例性的，其偏离距离最小值的求解步骤如下：偏离距离l的大小与第一阶段路径有关，设第一阶段固定翼无人机从a点至b点的转弯角度为θ，由于c点速度方向与原路径方向一致，所以从c点至b点的转弯角度也为θ，则偏离距离可以表示为： （6）在满足最小转弯半径和最小安全间隔的约束下，可以运用相应的算法求解r1和r2和θ的值，使得偏离距离l最小，如可以采用粒子群优化算法或是其它算法来实现，当然具体实现上不限于此算法，也可用其它可用的算法实现。
37.下面以粒子群算法为例，对偏转距离l的具体解法过程说明如下：
（1）冲突判定结合图3和图5，具体判定方式如下：设水平飞行的固定翼无人机的初始位置为，速度为，入侵机坐标为，速度为，则圆锥中线方向可以表示为：
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（7）相对速度vr可以表示为：
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（8）当满足公式：
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（9）此时存在飞行冲突。
38.（2）固定翼无人机与入侵机速度与位置的描述结合图5，具体方法如下：设固定翼无人机在第一阶段从a点到b点的时间为t1，从b点到c点的时间为t2，t1与t2可表示为：
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（10）当固定翼无人机向右偏转时，其速度和位置在不断变化。速度与时间变化关系为：（11）固定翼无人机位置坐标ο与时间变化关系为：
（12）入侵机的速度保持不变，其位置坐标t可表示为：
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（13）圆锥中心线的方向由固定翼无人机和入侵机位置决定，是动态变化的，可以表示为：
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（14）（3）约束条件 （15）转弯半径大于最小转弯半径，以上式（15）仅是以水平偏转为例说明来说明要大于等于水平偏转半径最小值，如果垂直偏转，则大于等于垂直偏转半径最小值。
39.固定翼无人机与入侵机之间的距离始终大于最小安全间隔，即：
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（16）当固定翼无人机到达c点时，相对速度vr方向要在速度障碍空间之外，速度vr方向与圆锥中心线的夹角小于圆锥中心线与圆锥表面的夹角：
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（17）（4）偏离距离的求解由上述固定翼无人机和入侵机的速度与位置的数学描述以及必须满足的约束条件，求解偏离距离l的最小值。偏离距离l的表达式由公式（6）给出，与r1、r2和θ三个变量有关。
40.粒子群算法具有精度高、收敛快、易实现等特点，可以求解函数最值。粒子群调用格式如下：（18）
其中，fitness为待优化的目标函数；n是粒子数目；c1是第一学习因子；c2是第二学习因子；w是惯性权重；m是迭代数；d是自变量个数；xm是目标函数最小值时的自变量；fv是目标函数最小值。
41.运用粒子群算法，以偏离距离l的函数式为目标函数，自变量有三个，分别为r1、r2和θ，约束条件为公式（15）、（16）、（17），求解目标函数最小值和对应的r1、r2和θ的值，得到无人机的偏转路径和最小偏转距离。
42.需要说明的是，本发明实施例中，在r1、r2和θ的值确定后，b、c点的位置即可确定，如通过以下公式示出b、c点的坐标：b点坐标为c点坐标如下：：本发明的以偏离距离最小为目标的固定翼无人机动态避障技术，考虑了固定翼无人机在转弯时的过载与最大滚转角度，得到固定翼无人机最小转弯半径，在最小转弯半径的约束下，设计了一种连续平滑的避障路径。
43.本发明的固定翼无人机动态避障技术，考虑了在三维空间中使用速度障碍法，固定翼无人机可左右偏转，也可上下偏转，圆锥形的速度障碍空间范围也在不断变化，求解固定翼无人机在偏转时相对于运动障碍物的速度方向。当相对速度方向不在圆锥形的速度障碍空间中时，则判定固定翼无人机达到避障效果。
44.本发明的固定翼无人机动态避障方法，考虑了无人机避障后偏离原路径距离，在最小转弯半径和最小安全间隔的约束下，求解固定翼无人机偏转半径和偏转角度，得到最小偏离原路径的距离，减小无人机避障空间范围，在高密度的无人机交通流情况下提高低空空域资源的利用率，实现固定翼无人机安全、高效的避障效果。
45.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明；因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
46.此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。