CN110764531B - 基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法 - Google Patents

基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110764531B
CN110764531B CN201911103065.8A CN201911103065A CN110764531B CN 110764531 B CN110764531 B CN 110764531B CN 201911103065 A CN201911103065 A CN 201911103065A CN 110764531 B CN110764531 B CN 110764531B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
aerial vehicle
formation
obstacle
force
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911103065.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110764531A (zh
Inventor
刘贞报
马博迪
江飞鸿
钟洋
骆再侬
梁盟博
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northwestern Polytechnical University
Original Assignee
Northwestern Polytechnical University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northwestern Polytechnical University filed Critical Northwestern Polytechnical University
Priority to CN201911103065.8A priority Critical patent/CN110764531B/zh
Publication of CN110764531A publication Critical patent/CN110764531A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110764531B publication Critical patent/CN110764531B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/104Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft involving a plurality of aircrafts, e.g. formation flying

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明提供的基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法,通过扫描障碍物的点云数据,确定障碍物与无人机的欧氏距离,并对所有的欧式距离进行排序,得到无人机编队至障碍物的最小距离,根据最小距离结合人工势场法计算吸引力和排斥力的合力,根据合力的大小确定无人机编队的飞行路径,使无人机编队避开障碍物飞行至目标点,从而高效完成飞行任务。

Description

基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法
技术领域
本发明属于多无人机协同定位领域,特别涉及基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法。
背景技术
无人机具有效率高、成本低、可重复使用的特点,在工业、商业应用中的需求越来越强烈,应用场景也越来越广泛,而无人机单机自身的性能是有限的,采用固定翼无人机编队可以增加无人机载荷,能够使固定翼无人机应对复杂任务,提高任务执行的可靠性与容错率。实现固定翼无人机编队飞行的一个关键因素在于固定翼无人机的避障飞行问题,在飞行过程中,精准的定位信息可以精确指导固定翼无人机编队飞行,避免固定翼无人机之间发生碰撞,提高任务完成的成功率。固定翼无人机避障飞行可应用于固定翼无人机编队自主飞行任务,具有十分重要的应用价值,因此固定翼无人机协同定位在上世纪八十年代末就成为学术界和应用部门的研究热点。
传统的固定翼无人机避障方式通常通过全球定位系统GPS或者单目视觉定位采集位置数据,通过GPS数据解析获得当前的固定翼无人机定位信息,然而GPS定位精度低,更新频率慢,在强电场信号、密集楼宇建筑环境中易受干扰,会导致测量不准确;单目视觉测量误差大,不适用于高速飞行过程中的固定翼无人机避障。在固定翼无人机飞行过程中由于机体震动使得测量传感器产生量测噪声,也会导致固定翼无人机定位数据出现测量误差。
综上所述,为了使固定翼无人机编队具有更强的飞行避障能力,需要发展一种更加精准、可靠的固定翼无人机定位及避障方法。
发明内容
针对现有技术中固定翼无人机编队避障能力差的问题,本发明提供了一种基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法,可以在无人机编队执行飞行任务时,对编队内部无人机和外部障碍物方位进行精准定位,具有高精度和高可靠性等优势。
本发明采用如下技术方案来实现:
基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法,包括以下步骤:
步骤1、编队中各个无人机分别获取各自与障碍物的欧氏距离;
步骤2、根据各个无人机与障碍物点的欧氏距离,确定障碍物点与无人机编队的最小距离;
步骤3、根据障碍物点与无人机编队的最小距离,采用人工势场法控制无人机编队的飞行路径,使其避开障碍物。
优选的,步骤1中,无人机通过激光雷达探测获取障碍物的三维点云,并计算无人机至三维点云数据中每一个点的欧氏距离。
优选的,所述欧式距离的计算方法如下:
Figure BDA0002270433330000021
其中,k为障碍物三维点云数据中某一个点的编号,j为无人机编号,Xrj为x方向上编号j号无人机的位置,xk,yk,zk分别为k点的坐标。
优选的,步骤2中确定障碍物点与无人机编队的最小距离的具体方法如下:
所述无人机将各自得到的欧式距离发送给编队中的长机或地面站,由地面站或长机采用快速排序法,对接收到所有欧式距离进行排序,得到最小的欧式距离,该最小的欧氏距离为无人机编队至障碍物的最小距离。
优选的,步骤3中采用人工势场法控制无人机编队飞行路径的方法如下:
1)根据人工势场的势能函数结合无人机编队至障碍物的最小距离,得到吸引力和排斥力;
2)根据吸引力和排斥力,确定吸引力和排斥力的合力;
3)根据合力的大小与方向,控制无人机编队的飞行路径,使无人机编队避开障碍物运动至目标点。
优选的,步骤1)中所述的势能函数如下:
Uart(x)=Ugoal(x)+Uobs(x)
Ugoal(x)=1/2kp(x-xd)2
Figure BDA0002270433330000031
其中,Ugoal和Uobs分别表示为虚拟引力场和虚拟斥力场,x为无人机与目标点的最小欧式距离,xd为常数,kp和n分别为引力增益系数与斥力增益系数,p0为斥力场影响范围的极限距离,p为无人机编队与障碍物的最小距离。
优选的,步骤1)中所述的吸引力Fgoal和排斥力Fobs的公式如下:
Fgoal(x)=-grad[Ugoal(x)]=-kp(x-xd)
Figure BDA0002270433330000032
优选的,,步骤2)中合力的公式如下:
Figure BDA0002270433330000033
本发明具有如下有益的技术效果:
本发明提供的基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法,通过扫描障碍物的点云数据,确定障碍物与无人机的欧氏距离,并对所有的欧式距离进行排序,得到无人机编队至障碍物的最小距离,根据最小距离结合人工势场法计算吸引力和排斥力的合力,根据合力的大小确定无人机编队的飞行路径,使其避开障碍物飞行至目标点,从而高效完成飞行任务。
进一步,采用无人机内部的小型激光雷达作为测量传感器,具有定位结果精度高、可靠性高等优势;
进一步地,对小型激光雷达测量数据使用快速排序算法计算出障碍物与无人机编队的最小距离,该方法方便可靠,能够满足无人机编队在飞行中的实时计算要求。
进一步地,采用人工势场法,根据障碍物与无人机的位置信息,能够控制无人机编队进行有效避障,从而高效完成飞行任务。
附图说明
图1是本发明无人机编队飞行避障方法流程图;
图2是本发明无人机编队外部避障方法的原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
参照图1,一种基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法,通过设置在编队内部各无人机中的机载多传感器系统、飞行控制计算机、飞行任务计算机来实现的。其中,机载多传感器系统包括小型激光雷达和差分定位系统,飞行任务计算机包括激光雷达点云数据处理器、数传系统和任务管理器。
参照图1和图2,固定翼无人机编队外部避障包括如下步骤:
步骤1:无人机编队中的每个无人机,通过激光雷达探测无人机编队外部的障碍物,确定障碍物点与各自的欧氏距离。
具体为,无人机通过各自内置的激光雷达探测障碍物,激光雷达探测的结果为三维点云,一个障碍物会产生多个点云数据,记为Ck=(xk,yk,zk),其中(xk,yk,zk)为点的位置坐标,激光雷达点云数据处理器根据计算无人机至每一个点的欧式距离,该障碍物与固定翼无人机的欧氏距离为:
Figure BDA0002270433330000041
其中,k为障碍物三维点云数据中某一个点的编号,j为无人机编号,Xrj为x方向上编号j号无人机的位置。
步骤2:根据各个无人机获取的欧氏距离,确定无人机编队与障碍物的最小距离。
具体为,各个无人机将各自所获取的欧氏距离发送给无人机编队的长机或地面站,长机或地面站对接收到的所有欧氏距离,采用快速排序法进行排序,以获得外部障碍物与无人机编队的最小距离,快速排序法的具体过程为:
根据所有障碍物点与各无人机的欧氏距离,得到距离数组{d11,d12,d1j,...,dkj,...},随机选取距离数组中某一元素dab为基准元素,从前向后遍历数组,当遇到小于基准元素的元素时,把它放置在基准元素左侧,当遇到大于基准元素的元素时,它放置在基准元素右侧。
然后,将所有小于基准元素的元素作为一个新的距离数组,再次随机选取新的距离数组中某一元素为基准元素,再次遍历整个新的距离数组,将小于基准元素的放置在左侧,将大于基准元素的放置在右侧。
根据上述方法进行迭代,直至得到最小的欧氏距离,即为无人机编队与障碍物之间的最小距离dmin,无人机编队与障碍物最小距离的点的坐标为Pobs=(xo,yo,zo)。
步骤3:根据最小距离并结合人工势场法,控制无人机编队的飞行路径使其避开障碍物。
具体为,设定无人机编队的目标点为Pgoal=(xg,yg,zg),无人机当前所处位置为PiRTK(t)=(xri,yri,zri)。
根据目标点和无人机的位置确定无人机与目标点的欧式距离。
人工势场中目标点对无人机编队产生牵引力,吸引无人机编队向目标点方向运动,障碍物对无人机编队产生斥力,使得无人机朝着障碍物反方向运动。将虚拟引力场和虚拟斥力场分别用Ugoal和Uobs表示,对引力场和斥力场分别求负梯度计算出无人机所受的引力Fgoal与斥力Fobs的大小和方向,则无人机在引力和斥力的合力Fart作用下运动至目标点。
人工势场的势能函数如下:
Uart(x)=Ugoal(x)+Uobs(x)
Ugoal(x)=1/2kp(x-xd)2
Figure BDA0002270433330000051
其中,x为无人机与目标点的欧式距离,xd为常数,取值范围为2~8,kp和n分别为引力增益系数与斥力增益系数,取值范围为80~150;p0为斥力场影响范围的极限距离,取值范围为20~40,p为无人机编队与障碍物的最小距离。
基于上述势能函数,得到吸引力和排斥力为:
Fgoal(x)=-grad[Ugoal(x)]=-kp(x-xd)
Figure BDA0002270433330000052
Figure BDA0002270433330000061
根据吸引力和排斥力得到合力Fart为:
Figure BDA0002270433330000062
各固定翼无人机中的飞行控制计算机根据所得合力的大小与方向,给出飞行指令,改变无人机飞行姿态与航线,使得无人机编队绕开障碍物,抵达目标区域。
相比于传统固定翼无人机编队飞行避障方法,本发明采用小型激光雷达和差分定位系统作为测量传感器,具有定位结果精度高、可靠性高等优势。
进一步地,对小型激光雷达测量数据使用快速排序算法计算出障碍物与固定翼无人机编队的最小距离,该方法方便可靠,能够满足固定翼无人机编队在飞行中的实时计算要求。
进一步地,采用人工势场法,根据障碍物与固定翼无人机的位置信息,能够控制固定翼无人机编队进行有效避障,从而高效完成飞行任务。
由上述内容可知,本发明建立了一种基于激光雷达与人工势场法的固定翼无人机编队飞行避障方法,通过差分定位系统获取各固定翼无人机的精确位置信息,避免无人机编队内部发生碰撞,通过小型激光雷达获得固定翼无人机编队外部障碍物的位置信息,然后利用人工势场法控制固定翼无人机编队避开障碍物,从而高效完成飞行任务。

Claims (1)

1.基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、编队中各个无人机安装激光雷达和差分定位系统,使用激光雷达获取机群外部障碍物精确位置信息,使用差分定位传感器测量机群内部其他无人机精确定位信息,编队中各个无人机分别获取各自与障碍物的欧氏距离;
无人机通过激光雷达探测获取障碍物的三维点云,并计算无人机至三维点云数据中每一个点的欧氏距离,所述欧氏距离的计算方法如下:
Figure 462120DEST_PATH_IMAGE002
其中,
Figure 710698DEST_PATH_IMAGE004
为障碍物三维点云数据中某一个点的编号,
Figure 692257DEST_PATH_IMAGE006
为无人机编号,
Figure 381996DEST_PATH_IMAGE007
Figure 814245DEST_PATH_IMAGE009
方向上编号
Figure 691065DEST_PATH_IMAGE006
号无人机的位置,
Figure 437436DEST_PATH_IMAGE010
y方向上编号j号无人机的位置,
Figure 388205DEST_PATH_IMAGE011
无人机的位置,
Figure 788094DEST_PATH_IMAGE013
分别为
Figure 152210DEST_PATH_IMAGE004
点的坐标;
步骤2、根据各个无人机与障碍物点的欧氏距离,确定障碍物与无人机编队的最小距离;
所述无人机将各自得到的欧氏距离发送给编队中的长机或地面站,由地面站或长机采用快速排序法,对接收到所有欧氏距离进行排序,得到最小的欧氏距离,该最小的欧氏距离为无人机编队至障碍物的最小距离;
步骤3、根据障碍物与无人机编队的最小距离,采用人工势场法控制无人机编队的飞行路径,使其避开障碍物;
采用人工势场法控制无人机编队的飞行路径的方法如下:
1)根据人工势场的势能函数结合无人机至障碍物的最小距离,得到吸引力和排斥力;
所述的势能函数如下:
Figure 420380DEST_PATH_IMAGE015
其中,
Figure 428919DEST_PATH_IMAGE017
Figure 734129DEST_PATH_IMAGE019
分别表示为虚拟引力场和虚拟斥力场,
Figure 585542DEST_PATH_IMAGE009
为无人机与目的点的最小欧氏距离,
Figure 391824DEST_PATH_IMAGE021
为常数,
Figure 520448DEST_PATH_IMAGE023
Figure 730981DEST_PATH_IMAGE025
分别为引力增益系数与斥力增益系数,
Figure 69689DEST_PATH_IMAGE027
为斥力场影响范围的极限距离,
Figure 23870DEST_PATH_IMAGE029
为无人机编队与障碍物的最小距离;
步骤1)中所述的吸引力
Figure 131634DEST_PATH_IMAGE031
和排斥力
Figure 513068DEST_PATH_IMAGE033
的公式如下:
Figure DEST_PATH_IMAGE034
2)根据吸引力和排斥力,确定吸引力和排斥力的合力;
合理的公式如下:
Figure DEST_PATH_IMAGE036
3)根据合力的大小与方向控制无人机编队的飞行路径,使无人机编队避开障碍物运动至目标点。
CN201911103065.8A 2019-11-12 2019-11-12 基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法 Active CN110764531B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911103065.8A CN110764531B (zh) 2019-11-12 2019-11-12 基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911103065.8A CN110764531B (zh) 2019-11-12 2019-11-12 基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110764531A CN110764531A (zh) 2020-02-07
CN110764531B true CN110764531B (zh) 2023-01-03

Family

ID=69337381

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911103065.8A Active CN110764531B (zh) 2019-11-12 2019-11-12 基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110764531B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111650961A (zh) * 2020-05-29 2020-09-11 西安理工大学 基于改进人工势场的5g网联无人机编队防碰撞方法
CN112068598B (zh) * 2020-09-28 2021-11-16 西北工业大学 一种无人机编队飞行方法及控制系统
CN113580130B (zh) * 2021-07-20 2022-08-30 佛山智能装备技术研究院 六轴机械臂避障控制方法、系统及计算机可读存储介质
CN113885577B (zh) * 2021-10-29 2023-11-28 西北工业大学 一种飞机多机密集编队防碰撞控制方法、系统及装置
CN114355879A (zh) * 2021-11-26 2022-04-15 珠海云洲智能科技股份有限公司 无人船及其编队的队形保持控制方法
CN115599127B (zh) * 2022-12-16 2023-03-21 西北工业大学 一种基于激光雷达的无人机编队避障控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107015571A (zh) * 2017-05-12 2017-08-04 南京航空航天大学 一种编队无人机追踪与规避移动目标的算法
CN109814594A (zh) * 2019-01-18 2019-05-28 深圳市星图智控科技有限公司 无人机群防碰撞控制方法、装置及计算机可读存储介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9315192B1 (en) * 2013-09-30 2016-04-19 Google Inc. Methods and systems for pedestrian avoidance using LIDAR
CN103941747B (zh) * 2014-03-31 2016-08-17 清华大学 无人机群的控制方法及系统
US10134135B1 (en) * 2015-08-27 2018-11-20 Hrl Laboratories, Llc System and method for finding open space efficiently in three dimensions for mobile robot exploration
CN105629974B (zh) * 2016-02-04 2018-12-04 重庆大学 一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法及系统
CN108459612B (zh) * 2017-02-21 2021-03-23 北京航空航天大学 基于人工势场法的无人机编队控制方法及装置
CN108549407B (zh) * 2018-05-23 2020-11-13 哈尔滨工业大学(威海) 一种多无人机协同编队避障的控制算法
CN108829116B (zh) * 2018-10-09 2019-01-01 上海岚豹智能科技有限公司 基于单目摄像头的避障方法及设备
CN110377055A (zh) * 2019-08-14 2019-10-25 西南石油大学 基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107015571A (zh) * 2017-05-12 2017-08-04 南京航空航天大学 一种编队无人机追踪与规避移动目标的算法
CN109814594A (zh) * 2019-01-18 2019-05-28 深圳市星图智控科技有限公司 无人机群防碰撞控制方法、装置及计算机可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Addressing Escorting by Behavior Combining Using Multiple Differential Drive Robots;Murillo Rehder Batista 等;《2015 12th Latin American Robotics Symposium and 2015 3rd Brazilian Symposium on Robotics (LARS-SBR)》;20160211;187-191 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110764531A (zh) 2020-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110764531B (zh) 基于激光雷达与人工势场法的无人机编队飞行避障方法
US10450083B2 (en) Methods of airflow vortex sensing and tracking
US20210142680A1 (en) Trajectory planner for a vehicle
US10152059B2 (en) Systems and methods for landing a drone on a moving base
US11249191B2 (en) Methods and systems for vehicle environment map generation and updating
KR102063534B1 (ko) 라이다를 이용한 지도 생성 방법
US20170293307A1 (en) Apparatus for close formation flight
US20170269612A1 (en) Flight control methods for operating close formation flight
CN107368095B (zh) 一种小型固定翼无人机空中防撞系统及防撞方法
US20180350086A1 (en) System And Method Of Dynamically Filtering Depth Estimates To Generate A Volumetric Map Of A Three-Dimensional Environment Having An Adjustable Maximum Depth
CN110609570A (zh) 一种基于无人机的自主避障巡检方法
Saha et al. A real-time monocular vision-based frontal obstacle detection and avoidance for low cost UAVs in GPS denied environment
WO2018058442A1 (zh) 路径规划的方法、装置、飞行控制系统、全方位避障系统与无人机
CN112684807A (zh) 无人机集群三维编队方法
CN113625774B (zh) 局部地图匹配与端到端测距多无人机协同定位系统和方法
CN105759829A (zh) 基于激光雷达的微型无人机操控方法及系统
US10131446B1 (en) Addressing multiple time around (MTA) ambiguities, particularly for lidar systems, and particularly for autonomous aircraft
KR102083911B1 (ko) 점군을 포함하는 라이다 지도 생성 방법
WO2017161304A1 (en) Systems, methods, and apparatus for airflow sensing and close formation flight
WO2023000294A1 (zh) 位姿估计方法、激光雷达-惯性里程计、可移动平台及存储介质
US20190066522A1 (en) Controlling Landings of an Aerial Robotic Vehicle Using Three-Dimensional Terrain Maps Generated Using Visual-Inertial Odometry
CN110673627A (zh) 一种森林无人机搜寻方法
Magree et al. Monocular visual mapping for obstacle avoidance on UAVs
CN111208526A (zh) 基于激光雷达与定位向量匹配的多无人机协同定位方法
EP3430487B1 (en) Systems, methods, and apparatus for airflow sensing and close formation flight

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant