CN107368095B - 一种小型固定翼无人机空中防撞系统及防撞方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无人机技术领域，涉及一种小型固定翼无人机空中防撞系统及防撞方法。本发明防撞系统包括一种小型固定翼无人机空中防撞系统，包括感知模块和避碰模块；所述感知模块和避碰模块均安装在固定翼无人机上；所述感知模块包括自身状态感知子模块、通信子模块和障碍物感知子模块；所述避碰模块包括碰撞预测子模块和碰撞避免子模块。所述碰撞预测子模块与所述感知模块建立连接，所述碰撞预测子模块生成继续飞行是否会引发碰撞的预测信息，然后将预测信息传输至碰撞避免子模块中，所述碰撞避免子模块根据预测信息调整固定翼无人机的飞行方向和飞行速度。本发明还提供了一种防撞方法，避免了无人机在飞行过程中发生相撞，确保了飞行安全。

Description

一种小型固定翼无人机空中防撞系统及防撞方法

技术领域

本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种小型固定翼无人机空中防撞系统及防撞方法。

背景技术

多无人机在同一空域中协作执行任务已经成为无人机发展的重要趋势。伴随着无人机的广泛应用，撞损、坠毁等安全事故频发，特别是在飞行器密度较高空域中，无人机与无人机、无人机与有人机共空域飞行所面临的碰撞冲突已成为影响多无人机协同使用的突出问题。因此，对于无人机空中防撞系统研究的需求变得非常迫切。

小型固定翼无人机，与传统飞机相比较，它的飞行速度较低，尺寸更小，常处于低雷诺数下飞行，高雷诺数空气动力学不再适合于小型固定翼无人机。而与普通悬浮翼无人机相比，它具有更高的负载和抗风能力，但是不能像普通悬浮翼无人机一样，在紧急时刻保持悬浮状态避免碰撞。随着技术的进步，小型固定翼无人机性能进一步完善，可以集飞行控制、导航、实时任务处理以及任务协同于一身，必将在诸多领域获得广泛应用。而要完成上述目标，小型固定翼无人机的防撞研究是必要条件。

从当前对无人机防碰撞研究的进展来看，国内多以单机的静态障碍物防碰撞为主，尚未开展动态的多机防撞研究。国外方面，虽然多无人机防撞问题近几年备受关注，但是对固定翼无人机的研究仍然较少，距离实践应用还有一定的距离。总之，目前针对小型固定翼无人机的空中防撞系统与防撞方法正处于研究发展之中，已有的民航客机空中防撞系统由于体积和载重的原因，不能直接移植到小型固定翼无人机中；而对于悬浮翼无人机来说，其飞行速度较慢，防撞系统中使用的雷达搜索范围较近，不适用于速度更高的小型固定翼无人机。因此，迫切需要研制小型固定翼无人机空中防撞系统，确保航空飞行安全。本文将威胁分为三种，静态的障碍物如高楼、非协作的飞行器以及协作的无人机，考虑固定翼无人机在上述威胁中的防撞问题，需要解决硬件体系设计问题与避碰算法设计问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种适用于小型固定翼无人机空中防撞系统，能够避免无人机在飞行过程中发生相撞，确保了无人机飞行安全，具体技术方案如下：

一种小型固定翼无人机空中防撞系统，包括感知模块和避碰模块；所述感知模块和避碰模块均安装在固定翼无人机上；

所述感知模块包括自身状态感知子模块、通信子模块和障碍物感知子模块；所述自身状态感知子模块包括动态压力传感器、回转仪、地磁仪，GPS定位系统、数字式气压表、超频率音响感应器和高帧率相机；所述障碍物感知子模块包括声呐传感器和激光雷达；

所述避碰模块包括碰撞预测子模块和碰撞避免子模块，所述碰撞预测子模块与所述感知模块建立连接，所述碰撞预测子模块根据感知模块提供的固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息生成继续飞行是否会引发碰撞的预测信息，然后将预测信息传输至碰撞避免子模块中，所述碰撞避免子模块根据预测信息调整固定翼无人机的飞行方向和速度。

进一步地，所述通信子模块为射频收发器。

本发明还提供了一种小型固定翼无人机空中防撞方法，在无人机上安装上述的小型固定翼无人机空中防撞系统，具体包括以下步骤：

(S1)固定翼无人机飞行过程中，通过感知模块获取固定翼无人机自身状态信息和周边障碍物信息；所述固定翼无人机自身状态信息包括无人机的位置、速度和运动方向；所述周边障碍物信息包括障碍物的位置、速度和运动方向；

(S2)通过通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息；所述协同无人机状态信息包括协同无人机的位置、速度和运动方向；

(S3)根据固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息，碰撞预测子模块分别预测某时刻后固定翼无人机与障碍物、协同无人机的位置，并计算固定翼无人机与障碍物、协同无人机之间的距离值，若存在距离值小于设定安全阈值时，则记录所有距离值小于设定安全阈值的障碍物和协同无人机状态信息，并进入步骤(S4)，否则继续按原飞行方向和速度飞行；

(S4)将步骤(S3)中记录的所有障碍物和协同无人机状态信息传输至碰撞避免子模块中，基于碰撞避免算法，调整固定翼无人机的飞行方向和速度，返回步骤(S3)。

进一步地，所述通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息是通过无人机之间相互通信完成。

进一步地，所述通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息的过程为：设置地面数据终端，所述协同无人机状态信息先传输至地面数据终端，再由地面数据终端转发至固定翼无人机的通信子模块。

进一步地，所述避碰模块的作用是实现碰撞预测和碰撞避免，具体过程为：在碰撞避免子模块中预置碰撞预测算法和碰撞避免算法，碰撞预测算法利用感知模块提供的固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息，判断固定翼无人机按照当前状态继续飞行，是否会引发碰撞；若不会引发碰撞，碰撞避免子模块不输出信息；否则，通过碰撞避免算法产生一条飞行路径，并再次通过碰撞预测算法判断该飞行路径是否会引发碰撞，如果碰撞预测算法判断会产生新的碰撞，则重新生成飞行路径，直至产生一条不会引发新碰撞的最终飞行路径，碰撞避免子模块输出最终飞行路径信息，用于调整固定翼无人机的飞行方向和飞行速度。

为了便于充分理解发明内容，现将有关理论及推导过程介绍如下：

小型固定翼无人机空中防撞系统，包括感知模块和避碰模块；感知模块用于感知无人机自身状态信息、周边障碍物和临近协同无人机，以确定所在空域中可能引发碰撞的静态障碍物和其它飞行器。避碰模块依据感知模块获取信息，决定是否临时更改固定翼无人机的飞行状态(包括飞行方向和速度等)，以避免可能发生的碰撞。

在需要执行的任务确定之后，固定翼无人机按照预定路线和速度飞往指定位置。飞行过程中，将固定翼无人机的速度和障碍物、协同无人机的位置和速度作为避碰模块的输入。首先碰撞预测子模块根据上述信息判断周围的障碍物是否存在碰撞威胁，然后将存在碰撞威胁的障碍物或协同无人机的信息输出至碰撞避免子模块。根据本发明中的碰撞避免算法，将预定路径进行调整，然后把新的无人机路线重新输入值碰撞避免子模块中，观测调整后的无人机路线是否引起碰撞。如果碰撞预测子模块结果为不会引发碰撞，则碰撞避免子模块不会更改预定轨迹。如图3所示为碰撞预测与碰撞避免模拟场景示意图。

(1)碰撞预测算法

碰撞预测算法利用感知模块提供的无人机自身状态信息(位置、速度和运动方向)，周边障碍物信息(位置、运动状态、速度和运动方向)和协同无人机状态信息(位置、速度和运动方向)，判断无人机按照当前状态继续飞行，是否会引发碰撞。

对于障碍物，通过超声波雷达和激光雷达的多次检测，可以获得潜在障碍物的位置和距离，如图4所示为障碍物与无人机的位置关系示意图。其中，黑点为飞机的一次雷达扫描间隔时间的两个位置，与潜在障碍物(图4中用方块表示)的距离分别为d₁和d₂，与无人机运动方向夹角为θ₁和θ₂。

1)首先判断障碍物的运动状态，当式(1)和(2)同时满足时，可以判断障碍物是静态障碍物。其中，v表示固定翼无人机的速度，Δt表示雷达扫描的间隔时间。

d₁sinθ₁＝d₂sinθ₂ (1)

|d₁cosθ₁-d₂cosθ₂|＝vΔt (2)

d₁，d₂分别表示t₁，t₂时刻障碍物与无人机之间的距离，θ₁，θ₂分别表示t₁，t₂时刻障碍物和无人机的连线与飞行方向的夹角；Δt＝t₂-t₁。

当检测结果为静态障碍物时，若满足式(3)条件时，静态障碍物将作为潜在碰撞物输出到碰撞避免算法中，否则认为该静态障碍物不存在威胁。式中，R表示无人机的安全距离。

d₁sinθ₁<R (3)

2)当检测结果为运动障碍物时，利用位置关系计算其速度，并预判其时间T以后的位置从而判断是否存在碰撞风险。根据位置关系，可以判断其速度，如图5所示为运动障碍物与无人机在两个不同时刻的位置关系示意图，其中黑点为飞机的一次雷达扫描间隔时间t₁，t₂的两个位置，即t₁，t₂两个时刻固定翼无人机与潜在障碍物(图中用方块表示)的距离分别为d₁和d₂，与无人机运动方向夹角为θ₁和θ₂。

其中，潜在障碍物的速度v′如下式所示。

根据具体任务，按v′速度计算运动障碍物在T时间后的位置，与固定翼无人机预期位置相比较计算距离，如果距离小于安全距离，则将该障碍物信息输出至碰撞避免算法；否则认为该运动障碍物不存在威胁。

3)对于协同无人机的潜在碰撞，可以通过射频收发器直接进行无人机位置和速度的信息交流，直接将协同无人机状态信息输出至碰撞避免子模块中。

在实际操作中，将无人机所在区域地图进行网格化，如图6所示为二维概念模型和碰撞问题示意图。其中，图中无人机符号周边的圆圈表示无人机的安全距离范围，若两架无人机的安全距离范围出现重叠即认为存在碰撞风险。在获取无人机状态信息之后，将各无人机的状态信息映射到网格地图中，根据固定翼无人机的自身状况，周边环境信息和协同无人机信息，计算判断是否存在碰撞风险。

(2)碰撞避免算法

当碰撞预测算法预测存在碰撞风险时，无论是哪一类障碍物(静态障碍物、运动障碍物和协同无人机)引发的，固定翼无人机的当前状态都需要改变。在改变无人机运动状态时，需要满足三个条件，以确保不发生违反客观规律，并且无人机按照既定目标飞行。其中，无人机飞行的方向不能发生太大的改变(满足式(5)约束条件)，无人机的飞行方向与无人机与目标位置的夹角不能超过某一角度(满足式(6)约束条件)，以及无人机的距离不能超过无人机的固有安全距离(即若障碍物与无人机距离小于无人机固有安全距离则发生碰撞)，(满足式(7)、式(8)约束条件)所示。其中，表示第i架无人机在t时刻的位置，表示障碍物o在t时刻的位置，g_i表示第i架无人机的目标位置，R为无人机的固有安全距离。

其中i，j表示第i架无人机，第j架无人机；t表示时刻，dist表示求两个位置的距离，||·||表示求空间两点距离。因此，固定翼无人机在下个时间间隔的可能状态设为状态空间，则状态空间的示意图如图7所示。其中，“方块”和“三角”表示无人机的潜在状态，“三角”状态为无人机不满足约束条件的状态，而仅有“方块”状态为无人机可能飞行状态。

无人机选择状态空间中的具体某个状态取决于三个因素，一是无人机最终目标与状态空间中的状态之间的距离，二是当前飞行方向与无人机和最终目标的夹角，三是无人机状态空间中状态的特征值。前两个因素分别由参数f(D)、f(A)进行调整，其计算方法如下式(9)、式(10)所示，其中K₁,K₂为正常数阈值，在实际任务规划中，可以通过调整这两个参数控制任务中的因素的重要程度。

对于状态的特征值，其初始时刻是相同的，随着迭代进行，减小轨迹路径中的状态特征值，以增大其他状态的选择概率。当迭代结束时，增大最佳路径中的状态特征值，使其更容易被选中。状态特征值迭代公式如下，其中P_xyz(n)表示第n次迭代时(x,y,z)点的特征值，λ表示衰减系数，ρ表示更新系数，K₃为正常数阈值，min_length表示任务的最优函数，本技术方案中为最短距离。

P′_xyz(n)＝P_xyz(n)*(1-λ) (11)

P_xyz(n+1)＝(1-ρ)*P′_xyz(n)+ρ*ΔP_xyz(n) (12)

当算法确定了一条飞行路径时，还需再次判定新的路径是否会引发新的碰撞，因此需要重新返回碰撞预测算法，如果碰撞预测算法判定无碰撞发生，则碰撞避免算法将不更新既定轨迹。

采用本发明获得的有益效果：本发明能够避免无人机在飞行过程中发生相撞，确保了无人机飞行安全。与传统方法相比，本发明能够同时处理静态障碍物、动态障碍物和协同无人机带来的可能性碰撞；同时，本发明可以快速生成协同无人机的飞行路线，并可以根据飞行过程中探测到的静态和动态障碍物实时调整飞行路线；本发明在理论上能够达到100％的避碰，保证无人机的安全飞行。

附图说明

图1为本发明防撞系统结构示意图；

图2为本发明防撞方法流程示意图；

图3为碰撞预测与碰撞避免模拟场景示意图；

图4为障碍物与无人机的位置关系示意图；

图5为运动障碍物与无人机在两个不同时刻的位置关系示意图；

图6为二维概念模型和碰撞问题示意图；

图7无人机的状态空间示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步说明。

如图1所示，为本发明提供的一种小型固定翼无人机空中防撞系统结构示意图，包括感知模块和避碰模块；所述感知模块和避碰模块均安装在固定翼无人机上；

所述感知模块包括自身状态感知子模块、通信子模块和障碍物感知子模块；所述自身状态感知子模块包括动态压力传感器、回转仪、地磁仪，GPS定位系统、数字式气压表、超频率音响感应器和高帧率相机；自身状态感知子模块获取无人机的位置、速度、高度等信息。无人机的位置定位信息主要由回转仪、地磁仪和GPS定位系统获取。其中，回转仪又称作陀螺仪，是利用陀螺高速旋转时轴的方向恒定不变的特性而制成的一种装置。回转仪主要是由一个位于轴心且可旋转的转子构成。陀螺仪一旦开始旋转，由于转子的角动量，回转仪有抗拒方向改变的趋向。因此，其与地磁仪，GPS定位系统配合使用可以达到很好的定位效果。地磁仪即磁场传感器，用磁场传感器感应地球磁场，然后将感受到的地磁信息转换为数字信号。通过地磁仪得出的磁场偏角与陀螺仪的永久竖直方向的夹角，即可判断无人机所在的位置。而GPS定位，实际上就是通过四颗已知位置的卫星来确定GPS接收器的位置，以此精确定位无人机位置。因上述三个部件的体积很小，在现有技术中的智能手机模块中已经得到应用，且能够放置于无人机上。

实施例中，小型固定翼无人机的高度信息测量方法有很多种，通常采用数字式气压表通过测量气压计算当前无人机所在高度；利用激光雷达或者微波雷达可以直接测量无人机与地面的距离；采用3D GPS定位组件，可以精准的测量无人机与卫星之间的距离，即能够确定无人机与水平线的距离；使用定位所用的陀螺仪或加速度感应器通过积分法累计垂直位移得出高度，能够在没有任何外界参照下得出高度，但同样只能确定无人机与水平线的相对高度距离。上述组件中，除与定位仪器相重复的组件之外，激光雷达，压力感应器等仪器体积小，重量轻，利于机载。

无人机的速度信息主要利用空速管来获得。当飞机向前飞行时，气流便冲进空速管，在管子末端的感应器会感受到气流的冲击力量，即动压。飞机飞得越快，动压就越大。如果将空气静止时的压力即静压和动压相比就可以知道冲进来的空气有多快，也就是飞机飞得有多快。空速管体积较小，安装在飞机外面气流较少受到飞机影响的区域，一般在机头正前方，垂尾或翼尖前方。

所述障碍物感知子模块包括声呐传感器和激光雷达；具体实施例中，利用多个声呐传感器和激光雷达的相互配合，获取周围可能存在的障碍物信息。

超声波测距具有迅速、方便、且计算简单，测量精度高等诸多特点，因此已经取得了广泛应用。超声波测距的原理是测出声波从发射点至目标物体往返传输所需的时间，在一定环境下声波的传输速率是不变的。在本实施例中，无人机上安装多个声呐传感器，不间断向四周环境发射声波，当有声波返回时即可确定障碍物存在，然后根据声波传输时间确定无人机与障碍物距离，根据某一方向的声呐传感器接收到声波信号判断障碍物在无人机的方向。

激光雷达可以实时、动态、大量采集空间点位信息，快速获取高密度、高精度的激光雷达点云数据。当障碍物进入激光雷达扫描范围时，能够直接获取障碍物的点云数据，判断障碍物的形态和信息。除此之外，激光雷达能够与高分辨率数码相机相结合，达到测速和辅助定位的作用。目前为止，一套完整的激光雷达系统仅重3kg，适合安装在小型固定翼无人机中。

所述避碰模块包括碰撞预测子模块和碰撞避免子模块，所述碰撞预测子模块与所述感知模块建立连接，所述碰撞预测子模块根据感知模块提供的固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息生成继续飞行是否会引发碰撞的预测信息，然后将预测信息传输至碰撞避免子模块中，所述碰撞避免子模块根据预测信息调整固定翼无人机的飞行方向和速度。

实施例中，无人机间的通信模块选择射频收发器，通过无线信号将每个无人机的自身信息发送给其他协同无人机。

理想状况下，无人机可以通过射频收发器进行无限制的信息交换，然而目前情况下，小型射频收发器的信号范围较短，不允许协同无人机间的通信。因此，本实施例中采用地面数据终端，与各协同无人机进行通信。现阶段国际最先进的无人机通信范围为120km，足以支撑无人机协同完成任务。

如图2所示为本发明防撞方法流程图；在无人机上安装上述的小型固定翼无人机空中防撞系统，具体包括以下步骤：

(S1)固定翼无人机飞行过程中，通过感知模块获取固定翼无人机自身状态信息和周边障碍物信息；所述固定翼无人机自身状态信息包括无人机的位置、速度和运动方向；所述周边障碍物信息包括障碍物的位置、速度和运动方向；

(S2)通过通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息；所述协同无人机状态信息包括协同无人机的位置、速度和运动方向；

(S3)根据固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息，分别预测T时刻后固定翼无人机与障碍物、协同无人机的位置，并计算固定翼无人机与障碍物、协同无人机之间的距离值，若存在距离值小于设定安全阈值时，则记录所有距离值小于设定安全阈值的障碍物和协同无人机状态信息，并进入步骤(S4)，否则继续原飞行方向和速度；

(S4)将步骤(S3)中记录的所有障碍物和协同无人机状态信息传输至碰撞避免子模块中，利用碰撞避免算法(也称为滚动优化算法)，调整固定翼无人机的飞行方向和速度，返回步骤(S3)。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接应用在其他相关技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (3)

1.一种小型固定翼无人机空中防撞方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

(S1)在固定翼无人机上安装小型固定翼无人机空中防撞系统，所述小型固定翼无人机空中防撞系统包括感知模块和避碰模块；所述感知模块和避碰模块均安装在固定翼无人机上；

所述感知模块包括自身状态感知子模块、通信子模块和障碍物感知子模块；所述自身状态感知子模块包括动态压力传感器、回转仪、地磁仪，GPS定位系统、数字式气压表、超频率音响感应器和高帧率相机；所述障碍物感知子模块包括声呐传感器和激光雷达；

所述避碰模块包括碰撞预测子模块和碰撞避免子模块，所述碰撞预测子模块与所述感知模块建立连接，所述碰撞预测子模块根据感知模块提供的固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息生成继续飞行是否会引发碰撞的预测信息，然后将预测信息传输至碰撞避免子模块中，所述碰撞避免子模块根据预测信息调整固定翼无人机的飞行方向和飞行速度；

(S2)固定翼无人机飞行过程中，通过感知模块获取固定翼无人机自身状态信息和周边障碍物信息；所述固定翼无人机自身状态信息包括无人机的位置、速度和运动方向；所述周边障碍物信息包括障碍物的位置、速度和运动方向；

(S3)通过通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息；所述协同无人机状态信息包括协同无人机的位置、速度和运动方向；

(S4)根据固定翼无人机自身状态信息、周边障碍物信息和协同无人机状态信息，所述碰撞预测子模块分别预测某时刻后固定翼无人机与障碍物、协同无人机的位置，并计算固定翼无人机与障碍物、协同无人机之间的距离值，若存在距离值小于设定安全阈值时，则记录所有距离值小于设定安全阈值的障碍物和协同无人机状态信息，并进入步骤(S5)，否则继续原航线飞行；

(S5)将步骤(S4)中记录的所有障碍物和协同无人机状态信息传输至碰撞避免子模块中，基于碰撞避免算法调整固定翼无人机的飞行方向和飞行速度，返回步骤(S4)；

所述碰撞避免算法具体为：将固定翼无人机在下个时间间隔的可能状态设为状态空间，固定翼无人机选择状态空间中的具体某个状态取决于三个因素，第一个因素是无人机最终目标与状态空间中的状态之间的距离，第二个因素是当前飞行方向与无人机和最终目标的夹角，第三个因素是无人机状态空间中状态的特征值；

第一个因素和第二个因素分别由参数f(D)、f(A)进行调整，其计算方法如下式(9)、式(10)所示，其中K₁,K₂为正常数阈值：

其中，表示第i架无人机在t时刻的位置，g_i表示第i架无人机的目标位置，dist表示求两个位置的距离，||·||表示求空间两点距离；

对于状态的特征值，其初始时刻是相同的，随着迭代进行，减小轨迹路径中的状态特征值，以增大其他状态的选择概率，当迭代结束时，增大最佳路径中的状态特征值，使其更容易被选中；状态特征值迭代公式如下，其中P_xyz(n)表示第n次迭代时(x,y,z)点的特征值，λ表示衰减系数，ρ表示更新系数，K₃为正常数阈值，min_length表示任务的最短距离，

P′xyz(n)＝P_xyz(n)*(1-λ) (11)

P_xyz(n+1)＝(1-ρ)*P′_xyz(n)+ρ*ΔP_xyz(n) (12)

当算法确定了一条飞行路径时，再次判定新的路径是否会引发新的碰撞，重新返回碰撞预测算法，如果碰撞预测算法判定无碰撞发生，则碰撞避免算法将不更新既定轨迹。

2.如权利要求1所述的一种小型固定翼无人机空中防撞方法，其特征在于：所述通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息是通过无人机之间相互通信完成。

3.如权利要求1所述的一种小型固定翼无人机空中防撞方法，其特征在于，所述通信子模块收集周边其它协同无人机状态信息的过程为：设置地面数据终端，所述协同无人机状态信息先传输至地面数据终端，再由地面数据终端转发至固定翼无人机的通信子模块。