CN109343528A - 一种节能的无人机路径规划避障方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种节能的无人机路径规划避障方法，包括以下步骤：1）实时探测前进方向上的障碍物；2）存在障碍物则建立障碍物所在的障碍区；3）利用环境信息初步生成一条连接无人机起始点和目标点的路径作为预规划路径；4）根据改进的人工势场法，调整势场系数，考虑物理约束，生成多条候选路径；5）综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和节能性，提出了一种考虑能耗的代价函数；6）通过使得代价函数最小化来选出最优路径。该无人机路径规划避障方法具有较好的适应性。
Description
技术领域
本发明属于无人机控制技术领域，具体是一种节能的无人机路径规划避障方法。
背景技术
随着科技的发展，无人机的性能得到了显著的提高。近年来无人机在军事和民用领域均显示出巨大的发展潜能，自主执行任务是无人机今后发展的必然趋势，而路径规划是提高无人机自主飞行能力确保飞行安全的关键技术之一。
对于无人机路径规划而言，在大多数场景下希望在相同飞行距离条件下消耗的能量越少越好，尤其在农业作业、电力巡检以及地质测绘等领域，因而如何在一系列无碰撞路径中选取一条最节能的路径是最为关键的。
目前的无人机路径规划避障方法还极少提及无人机的能耗问题。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供了一种节能的无人机路径规划避障方法。
本发明采用如下技术方案：
一种节能的无人机路径规划避障方法，包括以下步骤：
1)实时探测前进方向上的障碍物。
2)存在障碍物则建立障碍物所在的障碍区。
3)利用环境信息初步生成一条连接无人机起始点和目标点的路径作为预规划路径。
4)根据改进的人工势场法，调整势场系数，考虑物理约束，生成多条候选路径。
5)综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和节能性，提出了一种考虑能耗的代价函数。
6)通过使得代价函数最小化来选出最优路径。
作为优选，所述障碍区的建立方法包括以下步骤：
Ⅰ)获取障碍物的最大宽度；
Ⅱ)根据障碍物的最大宽度和无人机的宽度为依据建立球型的区域，获得障碍区。
作为优选，所述障碍区的建立方法是以障碍物的最大宽度加上1倍的无人机宽度作为直径建立球型的区域。
作为优选，所述的路径规划避障方法先根据无人机的起始点，障碍物位置以及目标点位置逐步生成一条预规划路径。
作为优选，所述的路径规划避障方法将生成的预规划路径看作由连续的质点构成，而引力由相邻的质点提供，这些质点称为引力源。
作为优选，所述的路径规划避障方法根据无人机到障碍物的距离和障碍物的影响半径，动态调整引力系数和斥力系数，设置障碍物附近的无引力区域，有利于无人机规避障碍物；同时设置斥力有限的作用区域，可减少轨迹不必要的转弯机动。
改进后的引力势场函数：
其中，η是动态的引力因子，反映了无人机到达目标点的强烈程度，Ro是障碍物的半径。
改进后的斥力势函数改进为：
其中，λ是动态的斥力因子，反映无人机规避障碍物的迫切程度，ρ1＝2ρo。
作为优选，所述的路径规划避障方法对无人机飞行的速度V以及得到的法向过载n进行饱和性检查以保证满足无人机的物理约束。
|V|≤Vmax
作为优选，所述的路径规划避障方法在不同斥力系数下可生成多条避障候选路径。
作为优选，所述的路径规划避障方法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和节能性，提出了一种考虑能耗的代价函数，如下所示：
J(i)＝∑(ωsaffsaf(i)+ωsmofsmo(i)+ωenefene(i))
其中：J(i)为路径i的总代价，i是候选路径标号，fsaf是安全性代价函数，fsmo是平滑性代价函数，fene是节能性代价函数；ωsaf、ωsmo、ωene分别是这三个代价函数的调节因子，这三个调节因子决定无人机选择路径的侧重点。
作为优选，所述的路径规划避障方法通过使得代价函数最小化来选出最优路径。
本发明的有益效果为：改进了传统的人工势场避障方法，通过设置预规划路径弱化目标点对无人机的吸引作用，为了强化路径调整的连贯性，将预规划路径看作由连续的质点构成，而引力由相邻的质点提供；根据无人机到障碍物的距离和障碍物的影响半径，动态调整引力系数和斥力系数，设置障碍物附近的无引力区域，有利于无人机规避障碍物；同时设置斥力有限的作用区域，可减少轨迹不必要的转弯机动；通过将无人机的能耗加入代价函数，解算出安全、平滑、节能的路径，且满足无人机机动性能约束，容易实现，为工程应用提供了一种节能的无人机路径规划避障方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种节能的无人机路径规划避障方法的流程图；
图2为本发明一种节能的无人机路径规划避障方法的避障示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
参见图1，图1为本发明的技术方案一种节能的无人机路径规划避障方法的实施例的步骤流程图，包括以下步骤：
S1、实时探测前进方向上的障碍物。
S2、存在障碍物则建立障碍物所在的障碍区。
S3、利用环境信息初步生成一条连接无人机起始点和目标点的路径作为预规划路径。
S4、根据改进的人工势场法，调整势场系数，考虑物理约束，生成多条候选路径。
S5、综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和节能性，提出了一种考虑能耗的代价函数。
S6、通过使得代价函数最小化来选出最优路径。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S1中：
无人机利用双目摄像头拍摄障碍物的视频图像。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S1中：
根据障碍物的视频图像分析出障碍物的最大宽度以及障碍物所在的位置。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S2中：
根据步骤S1中所得的障碍物的最大宽度以及位置信息建立障碍物所在的障碍区。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S3中：
为了相对弱化传统人工势场法中目标点对无人机的吸引作用，本发明设置了预规划路径；为了强化路径调整的连贯性，本发明中改进的算法将预规划路径看作由连续的质点构成，而引力由相邻的质点提供，这些质点称为引力源。
预规划路径的具体操作如下：
Step1连接起始点和目标点的连线。
Step2判断有无障碍物与Step1中所得的连线相交，若有，则选中距离起始点最近的与连线相交的障碍物；若无，则跳出操作。
Step3从最近的障碍物中选出新的路径点，并将其设为新的起始点。
Step4连接新的起始点与目标点，跳转至Step2。
上述Step2中判断有无相交的具体操作是：用Newton-Raphson法求得连线上与各个障碍物中心点最接近的点坐标，再将这些点坐标与相应的障碍物中心点的距离与其半径相比较，若小于其半径，则相交；若大于其半径，则不相交。
如果有障碍物与连线相交，新的起始点选取距离起始点最近的障碍物，过障碍物中心点做连线的垂线，与连线以及该障碍物边界产生三个交点，取障碍物边界上两个交点中与连线上交点距离较近的一个，即选择曲率较小的一条路径，减少转弯时消耗的能量；若距离相等，则取两个交点中选取与其他障碍物中心点距离较远的那个交点，即选择一条相对安全的路径，减少机动避障的动作，从而减少能量的消耗。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S4中：
所述的路径规划避障方法根据无人机到障碍物的距离和障碍物的影响半径，动态调整引力系数和斥力系数，设置障碍物附近的无引力区域，有利于无人机规避障碍物；同时设置斥力有限的作用区域，可减少轨迹不必要的转弯机动。
改进后的引力势场函数：
其中，η是动态的引力因子，反映了无人机到达目标点的强烈程度，Ro是障碍物的半径。
改进后的斥力势函数改进为：
其中，λ是动态的斥力因子，反映无人机规避障碍物的迫切程度，ρ1＝2ρo。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S4中：
所述的路径规划避障方法对无人机飞行的速度V以及得到的法向过载n进行饱和性检查以保证满足无人机的物理约束。
|V|≤Vmax
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S4中：
所述的路径规划避障方法根据改进的人工势场法，调整势场系数，考虑物理约束，可生成多条候选路径。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S5中：
所述的路径规划避障方法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和节能性，提出了一种考虑能耗的代价函数，如下所示：
J(i)＝∑(ωsaffsaf(i)+ωsmofsmo(i)+ωenefene(i))
其中:J(i)为路径i的总代价，i是候选路径标号，fsaf是安全性代价函数，用候选路径到障碍物边缘的最小距离的倒数表示，如下式所示：
其中，Dmin(i)是障碍物中心点到候选路径i的最小距离，Ro是障碍物半径。
fsmo是平滑性代价函数，用候选路径中的最大曲率Kmax来表示，如下式所示：
其中，v是无人机速度，n是无人机的过载限制，Rmin是最小转弯半径。
fene是节能性代价函数，用候选路径的执行时的有效功表示，即无人机飞行过程中用于维持当前飞行速度以及避开障碍物时的机动偏转所需的能量可以作为能量消耗的代价函数，如下式所示：
其中Fi是i时刻无人机做出相应的机动反应之后输出的力，Vi是i时刻无人机的速度矢量，Δt是无人机两次机动响应之间的时间间隔，θ是Fi与Vi之间的夹角。
ωsaf、ωsmo、ωene分别是这三个代价函数的调节因子，这三个调节因子决定无人机选择路径的侧重点。
本发明所述的无人机路径规划避障方法，步骤S6中：
根据步骤S5中的代价函数，将调节因子ωsaf、ωsmo、ωene分别设置为0.3、0.1、0.6，根据代价函数最小的原则从步骤S4中产生的候选路径中选出最优路径，参见图2所示。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种节能的无人机路径规划避障方法，其特征在于包括以下步骤：
1）实时探测前进方向上的障碍物；
2）存在障碍物则建立障碍物所在的障碍区；
3）利用环境信息初步生成一条连接无人机起始点和目标点的路径作为预规划路径；
4）根据改进的人工势场法，调整势场系数，考虑物理约束，生成多条候选路径；包括：
根据无人机到障碍物的距离和障碍物的影响半径，动态调整引力系数和斥力系数，设置障碍物附近的无引力区域，有利于无人机规避障碍物；同时设置斥力有限的作用区域，减少轨迹不必要的转弯机动；
和对无人机飞行的速度以及得到的法向过载进行饱和性检查以保证满足无人机的物理约束；
5）综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和节能性，设计一种考虑能耗的代价函数；
6）通过使得代价函数最小化来选出最优路径。
2.根据权利要求1所述的一种节能的无人机路径规划避障方法，其特征在于，所述障碍区的建立方法包括以下步骤：
Ⅰ）获取障碍物的最大宽度；
Ⅱ）根据障碍物的最大宽度和无人机的宽度为依据，建立球型的区域，获得障碍区。
3.根据权利要求2所述的一种节能的无人机路径规划避障方法，其特征在于：所述的球型的区域的直径为障碍物的最大宽度加上1倍的无人机宽度。
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