CN110362115A - 一种时间约束同时到达多无人机路径规划算法 - Google Patents

一种时间约束同时到达多无人机路径规划算法 Download PDF

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Abstract

本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法涉及的是一种无人机机群路径规划的方法，能够实现无人机机群的同时刻到达、相继时间间隔到达的在时间有具体要求的协同飞行。本发明提供一种约束同时到达多无人机路径规划算法，其方案如下：在考虑无人机速度、加减速限制，在飞行时间要求下，规划三维参考路径长度，以此为基础在可行路径长度范围内通过半径搜索来确定三维路径信息；再通过飞行时间计算当前速度给定和速度调节值来进行速度实时控制，从而合理的实现多架无人机协同飞行时间要求。

Description

一种时间约束同时到达多无人机路径规划算法
技术领域
本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法涉及的是一种无人机机群路径规划的方法，能够实现无人机机群的同时刻到达、相继时间间隔到达的在时间有具体要求的协同飞行。
背景技术
时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法会有多架无人机在同时刻到达目标点的时间要求，针对同时到达的问题通常采用路径规划、速度协同控制的策略来完成。只采用路径规划，通常设计等长度路径，无人机每个点的速度确定，在发生掉速、速度控制偏差大时无法实现时间上的协同；对于速度协同控制，缺陷在于速度调节存在上下限制，所以对于多无人机协同飞行，目前尚无较好的解决方法，有必要提供一种新的路径规划方法来满足实际的多无人机机群协同飞行的需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，在固定的硬件平台下所设计的多无人机集结协同飞行速度控制算法能够满足系统实时性的要求，在误差允许范围内能够实现多机集结并同时刻到达的要求。
为了解决以上技术问题，本发明提供一种约束同时到达多无人机路径规划算法，其方案如下：在考虑无人机速度、加减速限制，在飞行时间要求下，规划三维参考路径长度，以此为基础在可行路径长度范围内通过半径搜索来确定三维路径信息；再通过飞行时间计算当前速度给定和速度调节值来进行速度实时控制，从而合理的实现多架无人机协同飞行时间要求。
本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法的具体路径规划算法如下：
（1）根据当前速度、终点速度、加减速度、飞行时间计算参考路径长度S参考。
（2）根据当前速度、终点速度、加减速度、飞行时间计算不同情况下的飞行路径长度最大范围。
（3）以参考路径长度S参考为基准，以无人机起点、终点位姿进行三维路径规划，
通过对路径规划中半径进行分段处理，建立半径搜索算法，通过Dubins半径搜索建立合理的三维飞行路径；若三维飞行路径不能规划成功，返回步骤（2），重新进行规划。
（4）通过比较步骤（2）中不同阶段的路径长度和规划的Dubins路径长度，确定速度规划的阶段形式。
（5）按照步骤（4）中得到的速度规划性段形式，实时计算当前理论速度给定和剩余飞行距离。
（6）若未能准时到达预定地点，根据无人机当前位置信息，按照步骤（3）规划的三维路径计算实际当前剩余飞行距离。
（7）按照公式：实时计算当前速度控制值，进行无人机速度控制，从而实现无人机在约束时间内同时到达终点。
步骤（3）中所述的重新进行规划，所需的重新规划需要的延时时间为1-20秒，优选为5秒。
附图说明
图1为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法中计算参考路径长度的示意图；
图2为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法中模式1的示意图；
图3为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法中模式2的示意图；
图4为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法中模式3的示意图；
图5为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法中模式4的示意图；
图6为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法中模式6的示意图；
图7为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法的步骤（5）中，当S>S3时的示意图；
图8为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法的工作流程示意图；
图9为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法的实施例1的路径规划示的平面示意图；
图10为本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法的实施例2的路径规划示的三维立体状态示意图。
具体实施方式
参照附图1-10，本发明一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法的具体路径规划算法如下：
（1）参照附图1，根据当前速度、无人机加速度、终点速度、协同飞行时间，计算参考路径长度。
根据终点速度、当前速度的关系计算参考路径长度：
（2）以参考路径长度为基准，通过Dubins路径规划中的半径搜索规划三维路径并计算路径长度S，由于半径搜索的阶段不连续性可能会导致路径长度S≥S参考。
（3）计算指定路径长度通过半径搜索来实现；根据Dubins路径特点，对路径长度和半径的关系进行分段处理，通过半径搜索实现规划指定路径长度的Dubins路径。
（4）参照附图2-3，根据当前速度V起始、无人机加速度a、终点速度V终点、协同飞行时间T、最大速度
V最大来计算无人机飞行路径不同情况阶段下的最大范围。
当无人机的V起始＜V终点，分为两种模式；
模式1，无人机的V起始小于V终点，V最大大于V终点，对应路径S1；
模式2，无人机的V起始小于V终点，V最大大于V终点，V最大能够从T1持续至T2时间段，对应路径S2；
计算模式1、模式2所对应的路径长度S1、S2。
参照附图4-6，当无人机的V起始＞V终点，并分为三种模式；
模式3，无人机的V最大＞V起始＞V终点，并且V最大能够从T1持续至T2时间段，对应路径S3；
模式4，无人机的V最大＞V起始＞V终点，对应路径S4；
模式5，无人机的V最大＝V起始＞V终点，对应路径S5；
计算模式3、模式4、模式5所对应的路径长度S3、S4、S5。
（5）通过比较Dubins半径搜索所规划出的路径长度S与S1、S2，或与S3、S4、S5的关系，确定规划的路径长度位于哪种情况阶段，从而确定速度随时间的变化情况，从而根据规划出的路径长度S求解出对应的时间节点。例如当S>S3时，速度规划情况参照附图7：
求解出T1、T2、T3从而得到速度规划的情况。
（6）通过协同飞行实时时间，按照步骤（4）得到的速度规划来实时计算当前理论速度给定V给定和理论飞行剩余路径长度S理论剩余。
（7）根据无人机当前位置信息，按照步骤（2）规划出的三维路径计算实际剩余路径长度S实际剩余。
（8）当前理论速度给定V给定、理论飞行剩余路径长度S理论剩余、实际剩余路径长度S实际剩余计算速度控制值V控制：
其中，Kp为可调节参数，通过实时调节速度控制值从而达到同时刻到达的要求。
实施例1
二维平面内，5架不同位置的飞机，起点/终点速度、起点/终点航向、转弯半径、飞行时间受限。初始仿真参数如下表所示。
表1 多无人机初始仿真参数
飞行时间 起点速度 终点速度 起点X 起点Y 最小转弯半径 初始航向 终点X 终点Y 最小转弯半径 终点航向
飞机1 900 140 160 100 100 5000 90 50000 70000 5000 140
飞机2 900 140 160 20000 150000 5000 0 50100 70200 5000 140
飞机3 900 140 160 60000 200000 5000 0 50000 70100 5000 140
飞机4 900 140 160 100000 200000 5000 0 50200 70200 5000 140
飞机5 900 140 160 120000 0 5000 270 50000 70200 5000 140
最大飞行速度270m/s；最大加减速能力0.5m/s2。仿真结果参照附图9所示（5菱形为起飞点，圆形为目标点）。
实施例2
三维空间内，3架不同位置的飞机，起点/终点速度、起点/终点航向、转弯半径、飞行时间受限。初始仿真参数如下所示。
表2 多无人机初始仿真参数
起点X 起点Y 起点Z 最小转弯半径 起点航向 起点速度
飞机1 2622 26843 1475 4000 9 140
飞机2 1497 6694 8713 4000 87 160
飞机3 12416 23715 9935 4000 241 200
终点X 终点Y 终点Z 最小转弯半径 终点航向 终点速度
飞机1 12159 30149 9776 4000 230 180
飞机2 4684 13461 1724 4000 204 180
飞机3 27726 26201 1677 4000 252 180
最大飞行速度270m/s；最大加减速能力0.5m/s2；最大爬升率3m/s；飞行时间15分钟。仿真结果如下图所示（3架飞机同时到达不同任务点，菱形为起飞点，星形为三维空间不同目标点）。三维空间路径规划仿真结果如图10所示。

Claims (3)

1.一种约束同时到达多无人机路径规划算法，其特征在于：在考虑无人机速度、加减速限制，在飞行时间要求下，规划三维参考路径长度，以此为基础在可行路径长度范围内通过半径搜索来确定三维路径信息；再通过飞行时间计算当前速度给定和速度调节值来进行速度实时控制，从而合理的实现多架无人机协同飞行时间要求。
2.一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法，其特征在于，具体路径规划算法如下：
（1）根据当前速度、终点速度、加减速度、飞行时间计算参考路径长度S参考；
（2）根据当前速度、终点速度、加减速度、飞行时间计算不同情况下的飞行路径长度最大范围；
（3）以参考路径长度S参考为基准，以无人机起点、终点位姿进行三维路径规划，
通过对路径规划中半径进行分段处理，建立半径搜索算法，通过Dubins半径搜索建立合理的三维飞行路径；若三维飞行路径不能规划成功，返回步骤（2），重新进行规划；
（4）通过比较步骤（2）中不同阶段的路径长度和规划的Dubins路径长度，确定速度规划的阶段形式；
（5）按照步骤（4）中得到的速度规划性段形式，实时计算当前理论速度给定和剩余飞行距离；
（6）若未能准时到达预定地点，根据无人机当前位置信息，按照步骤（3）规划的三维路径计算实际当前剩余飞行距离；
（7）按照公式：实时计算当前速度控制值，进行无人机速度控制，从而实现无人机在约束时间内同时到达终点。
3.根据权利要求2所述的一种时间约束同时到达多无人定翼机路径规划算法，其特征在于：步骤（3）中所述的重新进行规划，所需的重新规划需要的延时时间为1-20秒。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110879611A (zh) * 2019-11-01 2020-03-13 中国电子科技集团公司电子科学研究院 无人机集群三维曲线路径跟踪方法及装置
CN110879614A (zh) * 2019-12-12 2020-03-13 上海交通大学 无人机速度规划方法
CN110989690A (zh) * 2019-12-24 2020-04-10 北京航空航天大学 一种基于诱导信息的多无人机寻路方法
CN110986948A (zh) * 2019-12-02 2020-04-10 西北工业大学 一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法
CN112148035A (zh) * 2020-09-15 2020-12-29 东北大学 多无人机轨迹优化方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112947555A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 中国人民解放军国防科技大学 多机协同打击的快速航迹规划方法、装置及计算机设备
CN113759970A (zh) * 2021-09-04 2021-12-07 杭州西湖喷泉设备成套有限公司 多漂浮水秀平台共同表演的控制方法、系统及存储介质
CN113758485A (zh) * 2021-07-06 2021-12-07 西北工业大学 一种基于预设航迹点的无人机集群协同动态航迹规划方法
RU2820582C1 (ru) * 2023-05-25 2024-06-05 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг России) Автоматизированная система планирования применения и подготовки полетных заданий группе летательных аппаратов

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100131125A1 (en) * 2008-11-25 2010-05-27 Thales Method for assisting in the management of the flight of an aircraft in order to keep to a time constraint
US20110077858A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-31 Thales Method for assisting in the management of a flight in order to keep to a time constraint
CN102759357A (zh) * 2012-05-10 2012-10-31 西北工业大学 通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法
WO2013094526A1 (ja) * 2011-12-19 2013-06-27 三菱重工業株式会社 制御装置及び方法並びにプログラム
CN106679667A (zh) * 2016-12-30 2017-05-17 北京理工大学 面向多导航站接力导航的运动体路径规划方法
CN107238388A (zh) * 2017-05-27 2017-10-10 合肥工业大学 多无人机任务分配与航迹规划联合优化方法及装置
CN107515618A (zh) * 2017-09-05 2017-12-26 北京理工大学 一种考虑时间窗口的异构无人机协同任务分配方法
CN108153328A (zh) * 2017-12-18 2018-06-12 北京理工大学 一种基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划方法
CN109214596A (zh) * 2018-10-23 2019-01-15 厦门大学 求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径afw算法
CN109828600A (zh) * 2019-01-09 2019-05-31 北京理工大学 时间最优快速三维避障路径规划方法
CN109947136A (zh) * 2019-02-28 2019-06-28 清华大学 一种面向无人机群体快速目标搜索的协同主动感知方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100131125A1 (en) * 2008-11-25 2010-05-27 Thales Method for assisting in the management of the flight of an aircraft in order to keep to a time constraint
US20110077858A1 (en) * 2009-08-28 2011-03-31 Thales Method for assisting in the management of a flight in order to keep to a time constraint
WO2013094526A1 (ja) * 2011-12-19 2013-06-27 三菱重工業株式会社 制御装置及び方法並びにプログラム
CN102759357A (zh) * 2012-05-10 2012-10-31 西北工业大学 通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法
CN106679667A (zh) * 2016-12-30 2017-05-17 北京理工大学 面向多导航站接力导航的运动体路径规划方法
CN107238388A (zh) * 2017-05-27 2017-10-10 合肥工业大学 多无人机任务分配与航迹规划联合优化方法及装置
CN107515618A (zh) * 2017-09-05 2017-12-26 北京理工大学 一种考虑时间窗口的异构无人机协同任务分配方法
CN108153328A (zh) * 2017-12-18 2018-06-12 北京理工大学 一种基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划方法
CN109214596A (zh) * 2018-10-23 2019-01-15 厦门大学 求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径afw算法
CN109828600A (zh) * 2019-01-09 2019-05-31 北京理工大学 时间最优快速三维避障路径规划方法
CN109947136A (zh) * 2019-02-28 2019-06-28 清华大学 一种面向无人机群体快速目标搜索的协同主动感知方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HANQIAO HUANG，等: "Study on 4D path planning and tracking controlling of UCAV in multiple constraints dynamic condition", 《PROCEEDINGS OF THE 33RD CHINESE CONTROL CONFERENCE》 *
周青，等: "具有时间约束的无人机遗传算法航迹规划", 《航空计算技术》 *
柯春艳，等: "无人机全局路径规划算法研究", 《信息技术》 *
齐小刚，等: "多约束下多无人机的任务规划研究综述", 《智能系统学报》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110879611A (zh) * 2019-11-01 2020-03-13 中国电子科技集团公司电子科学研究院 无人机集群三维曲线路径跟踪方法及装置
CN110986948A (zh) * 2019-12-02 2020-04-10 西北工业大学 一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法
CN110986948B (zh) * 2019-12-02 2022-04-15 西北工业大学 一种基于奖励函数优化的多无人机分组协同判断方法
CN110879614B (zh) * 2019-12-12 2021-09-21 上海交通大学 无人机速度规划方法
CN110879614A (zh) * 2019-12-12 2020-03-13 上海交通大学 无人机速度规划方法
CN110989690A (zh) * 2019-12-24 2020-04-10 北京航空航天大学 一种基于诱导信息的多无人机寻路方法
CN112148035A (zh) * 2020-09-15 2020-12-29 东北大学 多无人机轨迹优化方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112148035B (zh) * 2020-09-15 2022-02-01 东北大学 多无人机轨迹优化方法、装置、存储介质及计算机设备
CN112947555A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 中国人民解放军国防科技大学 多机协同打击的快速航迹规划方法、装置及计算机设备
CN112947555B (zh) * 2021-02-04 2022-06-14 中国人民解放军国防科技大学 多机协同打击的快速航迹规划方法、装置及计算机设备
CN113758485A (zh) * 2021-07-06 2021-12-07 西北工业大学 一种基于预设航迹点的无人机集群协同动态航迹规划方法
CN113758485B (zh) * 2021-07-06 2024-04-12 西北工业大学 一种基于预设航迹点的无人机集群协同动态航迹规划方法
CN113759970A (zh) * 2021-09-04 2021-12-07 杭州西湖喷泉设备成套有限公司 多漂浮水秀平台共同表演的控制方法、系统及存储介质
CN113759970B (zh) * 2021-09-04 2024-02-02 杭州西湖喷泉设备成套有限公司 多漂浮水秀平台共同表演的控制方法、系统及存储介质
RU2820582C1 (ru) * 2023-05-25 2024-06-05 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг России) Автоматизированная система планирования применения и подготовки полетных заданий группе летательных аппаратов

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