CN110865655A - 无人机系统中无人机的编队和避障控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，属于无人机控制技术，其包括S1对所有无人机进行编队，S2根据无人机t时刻采集的信号，判断无人机设定范围内是否存在障碍物，若存在，则进入步骤S3，否则进入步骤S5；S3、根据无人机t时刻的速度和位置，计算无人机的避障控制器的输出；S4根据无人机t时刻的输出、速度和位置，计算无人机t+1时刻的速度和位置，并在t+1时刻调整无人机后，令t＝t+1并进入步骤S2；S5根据无人机系统是否避障及是否到达目的，进行编队、避障及结束方法的调整。本方案提供的控制方法可以解决无人机保持编队航行时避障差及避障后不能重组的问题。

Description

无人机系统中无人机的编队和避障控制方法

技术领域

本发明涉及无人机控制技术领域，具体涉及一种无人机系统中无人机的编队和避障控制方法。

背景技术

无人机在实际应用中获得越来越广泛的关注，比如灾难援助，农业，电力传输等等。这些任务往往需要多架无人机来协同，通过信息交互和传输，更加高效地完成任务。研究表明，多架无人机保持有序的编队能够节约能源消耗，同时使它们之间的通信链路更加稳定。

对此，实际应用场景中常常要求无人机保持有序的编队飞向目的地，但是无人机在保持编队飞行中不可避免地会遇到障碍物。因此，研究如何躲避袭击或越过障碍的算法具有重要意义。许多现有的避障策略研究都针对设定的特殊场景，例如固定的障碍物和已知的威胁集，这使得算法不够灵活，处理紧急情况的能力也不强。尽管在某些情况下一些分割编队的算法可以越过障碍，但不能保证分割编队后的无人机再聚合。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法解决了无人机保持编队航行时避障差及避障后不能重组的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其包括：

S1、无人机系统中的无人机i利用其编队控制器，根据其位置和速度及其邻居无人机的位置和速度迭代更新其下一时刻的位置和速度进行编队，编队完成后进入步骤S2；

S2、根据无人机i在t时刻采集的信号，判断无人机i设定范围内是否存在障碍物，若存在，则进入步骤S3，否则进入步骤S5；

S3、根据无人机i在t时刻的速度和位置，计算无人机i的避障控制器的输出u_i'(t)：

其中，a为无人机i远离障碍物的加速度，

为无人机i的归一化速度；D为无人机i与障碍物之间的距离；c为障碍物与无人机之间的安全范围；w_ij(t)为t时刻无人机i、j的链路连通系数，链路连通时，w_ij(t)＝1，否则，w_ij(t)＝0；v_i(t)为无人机i在t时刻的速度；φ_a、φ_p、φ_n分别为速度、方向和噪声项的控制参数，φ_a+φ_p+φ_n＝1；

为无人机j的归一化速度；θ_ij为以无人机i为中心建立的坐标系中，投影边缘的角度；e_i(t)为无人机i的噪声项；d为无人机之间的距离；c₀为无人机之间的安全范围；a₀为远离距离满足d<c₀的无人机的加速度；a_i1、a_i2、a_i3为避障加速度；

S4、根据无人机i在t时刻的输出u_i'(t)、速度和位置，计算无人机i在t+1时刻的速度和位置，并在t+1时刻调整无人机i后，令t＝t+1并进入步骤S2；

S5、判断无人机i是否进行了避障及是否达到目的地：

若存在无人机i进行避障，且未到达目的地，则更新时间t，并返回步骤S1；

若无人机i没有进行避障，且未到达目的地，则令t＝t+1后返回步骤S2；

若无人机i达到目的地，则结束控制方法。

本发明的有益效果为：本方案的无人机在设定范围内存在障碍物时，可以通过调整避障控制器的输出对无人机的位置和速度进行调整，以实现自主灵活地避开动态障碍物，而在无人机避障完成后又能再次形成有序编队，提高了系统处理突发事件的能力，从而提升无人机系统的任务完成率；无人机避障前后持续保持有序状态航行至目的地，可以节约能源。

另外，本方案提供的两种调整无人机编队输出的方式，能够在信号不稳定时通过w_ij(t)不同时刻的值，保证无人机编队控制器在信号不好时仍能正常的输出，进而保证无人机在编队过程位置和速度的迭代更新，使得本方案的编队方法同时适用于固定和切换网络拓扑结构。

附图说明

图1为无人机系统中无人机的编队和避障控制方法的流程图。

图2为投影检测示意图。

图3为无人机队列采用本方案的方法保持V型编队的航行图。

图4为无人机航行过程中躲避动态障碍物的示例图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

本方案用于编队的所有无人机构成一个网络拓扑图，每一架无人机上均具有编队控制器和避障控制器，具体而言编队控制器和避障控制器可以为无人机的控制器中的一个模型，每一无人机i的编队信息设计为f_i＝[f_ix,f_iv]^T，其中f_ix、f_iv分别代表设定的编队位置和编队速度，在进行编队前，每架无人机的编队信息及其邻居无人机都会进行预先设定。

无人机系统总的编队队形表示为F＝(f₁,f₂,...,f_N)，在设计时，一般让f_iv＝0，这并不意味着编队的速度为零或编队是静态的，而是编队速度用航行的速度，即中心轨迹的速度来考虑。

所有无人机构成的网络拓扑图G＝{V,E,W}描述了无人机之间的通信，其中V＝{1,2,...,N}是节点集，每一节点代表一架无人机，N代表系统/网络拓扑中无人机的数目。

E＝{(j,i)|i,j∈V}是链路集，链路(j,i)代表从无人机j到无人机i的通信信道；无人机i到无人机j的路径指一系列连通的链路(i,i₁),(i₁,i₂),...,(i_n,j)。W＝[w_ij]∈R^N×N就是网络拓扑图的邻接矩阵，它是一个N×N维矩阵，当链路(j,i)连通时，w_ij＝1；否则，w_ij(t)＝0。

当任意两架无人机都可以通过中间的无人机节点，比如无人机i₁,...,i_n进行信息传输时，则通信拓扑图G被称为连通图。定义

为联合图，其节点集和链路集分别为切换子图G₀,G₁,...,G_m的节点集和链路集的并集。由于考虑通信环境不稳定的情况，某些链路在某些时刻可能断开，下一时刻又可能恢复连接，本方案中的w_ij(t)是时变的(链路(j,i)连通时，w_ij＝1；否则，w_ij(t)＝0)。

参考图1，图1示出了无人机系统中无人机的编队和避障控制方法的流程图，如图1所示，该方法S包括步骤S1至S5。

在步骤S1中，无人机系统中的无人机i利用其编队控制器，根据其位置和速度及其邻居无人机的位置和速度迭代更新其下一时刻的位置和速度进行编队，编队完成后进入步骤S2。

在本发明的一个实施例中，所述步骤S1进一步包括：

S11、无人机i向其邻居无人机发送其t时刻的速度和位置，并接收来自于其邻居无人机发送的t时刻的位置和速度；

S12、根据无人机i与其所有邻居无人机t时刻的位置和速度，计算无人机i的编队控制器的输出u_i(t)；

S13、根据无人机i在t时刻的输出u_i(t)、速度和位置，计算无人机i在t+1时刻的速度和位置，并根据无人机i在t+1时刻的速度和位置调整无人机i；

S14、判断无人机t+1时刻的速度和位置是否满足设定条件，若满足，则在完成编队后，令t＝t+1并进入步骤S2，否则，令t＝t+1，并返回步骤S11。

实施时，本方案编队控制器的输出u_i(t)的计算公式可以为：

其中，H为编队矩阵；K为控制矩阵；N为无人机i的邻居无人机总架数；ξ_i(t)＝[x_i(t)，v_i(t)]^T，ξ_j(t)＝[x_j(t)，v_j(t)]^T，x_i(t)为无人机i在t时刻的位置，x_j(t)、v_j(t)分别为无人机j在t时刻的位置和速度，[.]^T为转置；f_i、f_j分别为无人机i、j的编队信息。

其中，控制矩阵K＝[k₁ k₂]，其中k₁,k₂满足0<k₁<k₂，

为切换子图的拉普拉斯矩阵的最大特征值，σ为系统控制增益；

编队矩阵H满足(A+BH)(f_i-f_j)＝0，其中，

实施时，本方案编队控制器的输出u_i(t)的计算公式还可以为：

其中，K₂＝-K₁为控制矩阵；ξ_i(t)＝[x_i(t)，v_i(t)]^T，x_i(t)、v_i(t)分别为无人机i在t时刻的位置和速度，[.]^T为转置；f_i、f_j分别为无人机i、j的编队信息；h(t)为t时刻航行路线用编队中心轨迹，

为常数，σ为系统控制增益；Δh_v(t)为编队中心轨迹在相邻时间步上速度的变化；w_ij(t)为t时刻无人机i、j的链路连通系数，链路连通时，w_ij(t)＝1，否则，w_ij(t)＝0；N为无人机i的邻居无人机总架数。

h(t)＝[h_x(t),h_v(t)]^T，h_x(t)和h_v(t)分别代表编队航行时的位移变化和速度变化。

其中，控制矩阵K₂的计算方法包括：

采用离散时间Riccati-like等式求解正定矩阵解P：

其中，

I为n×n维单位矩阵，常数μ_c∈(0,1]，常数α∈(0,1)，

根据正定矩阵解P计算反馈矩阵为K₂：

本方案中两种放置编队控制器的输出u_i(t)的两种计算公式中的w_ij(t)均是时变的(链路(j,i)连通时，w_ij＝1；否则，w_ij(t)＝0)，这使得无人机编队控制器在信号不好时仍能正常的输出，保证正常编队的顺利进行。

在步骤S2中，根据无人机i在t时刻采集的信号，判断无人机i设定范围内是否存在障碍物，若存在，则进入步骤S3，否则进入步骤S5；

本方案采用的无人机具备发现障碍物的功能，其可以通过摄像头采集图像或者返回的雷达进行其设定范围内是否存在障碍物的判断。

在步骤S3中，根据无人机i在t时刻的速度和位置，计算无人机i的避障控制器的输出u_i'(t)：

其中，a为无人机i远离障碍物的加速度，

为无人机i的归一化速度；D为无人机i与障碍物之间的距离；c为障碍物与无人机之间的安全范围；w_ij(t)为t时刻无人机i、j的链路连通系数，链路连通时，w_ij(t)＝1，否则，w_ij(t)＝0；v_i(t)为无人机i在t时刻的速度；φ_a、φ_p、φ_n分别为速度、方向和噪声项的控制参数，φ_a+φ_p+φ_n＝1；

为无人机j的归一化速度；θ_ij为以无人机i为中心建立的坐标系中，投影边缘的角度；e_i(t)为无人机i的噪声项；d为无人机之间的距离；c₀为无人机之间的安全范围；a₀为远离距离满足d<c₀的无人机的加速度；a_i1、a_i2、a_i3为避障加速度；

关于θ_ij，可以参考图2，图2中的所有θ是以最中间那架无人机作为中心建立的坐标系，其投影边缘的角度。

在步骤S4中，根据无人机i在t时刻的输出u_i'(t)、速度和位置，计算无人机i在t+1时刻的速度和位置，并在t+1时刻调整无人机i后，令t＝t+1并进入步骤S2；

实施时，本方案优选编队时计算无人机i在t+1时刻的速度和位置的计算公式为：

v_i(t+1)＝v_i(t)+σu_i(t)，x_i(t+1)＝x_i(t)+σv_i(t)

避障时计算无人机i在t+1时刻的速度和位置的计算公式为：

v_i(t+1)＝v_i(t)+σu_i'(t)，x_i(t+1)＝x_i(t)+σv_i'(t)

其中，v_i(t+1)、x_i(t+1)分别为无人机i在t+1时刻的速度和位置。

具体地，x_i(t)∈Rⁿ和v_i(t)∈Rⁿ，Rⁿ指的是n维向量空间，i指的是系统中无人机编号；u_i(t)∈R^m，其作用是控制无人机系统达到设定的编队，R^m指的是m维向量空间。

在步骤S5中，判断无人机i是否进行了避障及是否达到目的地：

若存在无人机i进行避障，且未到达目的地，则更新时间t，并返回步骤S1；

若无人机i没有进行避障，且未到达目的地，则令t＝t+1后返回步骤S2；

若无人机i达到目的地，则结束控制方法。

当本方案采用引入航行路线用编队中心轨迹h(t)的方式进行编队控制器的输出时，编队过程中的设定条件为：

lim_t→∞(x_i(t+1)-f_ix-h_ix(t+1))＝0，lim_t→∞(v_i(t+1)-f_iv-h_iv(t+1))＝0

其中，f_ix、f_iv分别为无人机i的编队位置和编队速度；h_ix(t+1)、h_iv(t+1)分别为无人机形成编队的过程中的位移变化和速度变化。

本方案中系统控制增益的取值为

其中0<γ<2。

当本方案未采用引入航行路线用编队中心轨迹h(t)的方式进行编队控制器的输出时，编队过程中的设定条件为：x_i(t)-x_d＝0，其中x_i(t)为无人机i在t时刻到达的位置，x_d为设定的无人机i目的点。

为了验证本方案提供的编队及避障的控制方法的有效性，下面结合仿真实验进行说明：

本实例中设计一个V型编队，实验考虑为由11架无人机组成的系统，每一架无人机有两个维度，分别代表X和Y方向。

第i个无人机的编队设置为

其中f_ix和f_iy分别表示X和Y方向上的位置；

和

分别表示X和Y方向上的速度。无人机系统中每架无人机的编队信息为：

编队控制器采用

参数设计为σ＝0.5，

H为零矩阵，初始位置任意生成，或根据实际需要放置，在每条链路故障时间κ＝1的条件下，在时间t＝100s，t＝150s和t＝200s时，无人机保持编队飞行情况。

基于上面配置的参数，采用本方案的方法进行编队后，会形成如图3所示的V型编队，从图3可以看出，本方案提供的方法能够在无人机队形排列完成后，在编队中心轨迹的作用下，仍能保持队形进行航行。

如图4所示，该图基于python代码生成，控制增益变为σ＝1，参数设为φ_a＝0.6，φ_p＝0.3，φ_n＝0.1，e_i(t)在0到1之间随机生成。每一小圆点代表无人机，小圆点后面的线条指示无人机的运行方向，三角形代表动态的障碍物。从图4中的a至d可以看出，本方案提供的方法能够调整无人机系统有效的避开动态障碍物。

Claims (10)

1.无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，包括：

S1、无人机系统中的无人机i利用其编队控制器，根据其位置和速度及其邻居无人机的位置和速度迭代更新其下一时刻的位置和速度进行编队，编队完成后进入步骤S2；

S2、根据无人机i在t时刻采集的信号，判断无人机i设定范围内是否存在障碍物，若存在，则进入步骤S3，否则进入步骤S5；

S3、根据无人机i在t时刻的速度和位置，计算无人机i的避障控制器的输出u_i'(t)：

u_i'(t)＝a_i1+a_i2+a_i3，

其中，a为无人机i远离障碍物的加速度，

为无人机i的归一化速度；D为无人机i与障碍物之间的距离；c为障碍物与无人机之间的安全范围；w_ij(t)为t时刻无人机i、j的链路连通系数，链路连通时，w_ij(t)＝1，否则，w_ij(t)＝0；v_i(t)为无人机i在t时刻的速度；φ_a、φ_p、φ_n分别为速度、方向和噪声项的控制参数，φ_a+φ_p+φ_n＝1；

为无人机j的归一化速度；θ_ij为以无人机i为中心建立的坐标系中，投影边缘的角度；e_i(t)为无人机i的噪声项；d为无人机之间的距离；c₀为无人机之间的安全范围；a₀为远离距离满足d<c₀的无人机的加速度；a_i1、a_i2、a_i3为避障加速度；

S4、根据无人机i在t时刻的输出u_i'(t)、速度和位置，计算无人机i在t+1时刻的速度和位置，并在t+1时刻调整无人机i后，令t＝t+1并进入步骤S2；

S5、判断无人机i是否进行了避障及是否达到目的地：

若存在无人机i进行避障，且未到达目的地，则更新时间t，并返回步骤S1；

若无人机i没有进行避障，且未到达目的地，则令t＝t+1后返回步骤S2；

若无人机i达到目的地，则结束控制方法。

2.根据权利要求1所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：

S11、无人机i向其邻居无人机发送其t时刻的速度和位置，并接收来自于其邻居无人机发送的t时刻的位置和速度；

S12、根据无人机i与其所有邻居无人机t时刻的位置和速度，计算无人机i的编队控制器的输出u_i(t)；

S13、根据无人机i在t时刻的输出u_i(t)、速度和位置，计算无人机i在t+1时刻的速度和位置，并根据无人机i在t+1时刻的速度和位置调整无人机i；

S14、判断无人机t+1时刻的速度和位置是否满足设定条件，若满足，则在完成编队后，令t＝t+1并进入步骤S2，否则，令t＝t+1，并返回步骤S11。

3.根据权利要求2所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述编队控制器的输出u_i(t)的计算公式为：

其中，H为编队矩阵；K为控制矩阵；N为无人机i的邻居无人机总架数；ξ_i(t)＝[x_i(t)，v_i(t)]^T，ξ_j(t)＝[x_j(t)，v_j(t)]^T，x_i(t)为无人机i在t时刻的位置，x_j(t)、v_j(t)分别为无人机j在t时刻的位置和速度，[.]^T为转置；f_i、f_j分别为无人机i、j的编队信息。

4.根据权利要求3所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，控制矩阵K＝[k₁ k₂]，其中k₁，k₂满足k₁>0，

为切换子图的拉普拉斯矩阵的最大特征值，σ为系统控制增益；

编队矩阵H满足(A+BH)(f_i-f_j)＝0，其中，

5.根据权利要求3或4所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述设定条件为：x_i(t)-x_d＝0，其中x_i(t)为无人机i在t时刻到达的位置，x_d为设定的无人机i目的点。

6.根据权利要求2所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述编队控制器的输出u_i(t)的为：

其中，K₂＝-K₁为控制矩阵；ξ_i(t)＝[x_i(t)，v_i(t)]^T，x_i(t)、v_i(t)分别为无人机i在t时刻的位置和速度，[.]^T为转置；f_i、f_j分别为无人机i、j的编队信息；h(t)为t时刻航行路线用编队中心轨迹，

为常数，σ为系统控制增益；Δh_v(t)为编队中心轨迹在相邻时间步上速度的变化；w_ij(t)为t时刻无人机i、j的链路连通系数，链路连通时，w_ij(t)＝1，否则，w_ij(t)＝0；N为无人机i的邻居无人机总架数。

7.根据权利要求2或6所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，编队时计算无人机i在t+1时刻的速度和位置的计算公式为：

v_i(t+1)＝v_i(t)+σu_i(t)，x_i(t+1)＝x_i(t)+σv_i(t)

避障时计算无人机i在t+1时刻的速度和位置的计算公式为：

v_i(t+1)＝v_i(t)+σu_i′(t)，x_i(t+1)＝x_i(t)+σv_i′(t)

其中，v_i(t+1)、x_i(t+1)分别为无人机i在t+1时刻的速度和位置。

8.根据权利要求6所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述设定条件为：

lim_t→∞(x_i(t+1)-f_ix-h_ix(t+1))＝0，lim_t→∞(v_i(t+1)-f_iv-h_iv(t+1))＝0

其中，f_ix、f_iv分别为无人机i的编队位置和编队速度；h_ix(t+1)、h_iv(t+1)分别为无人机形成编队的过程中的位移变化和速度变化。

9.根据权利要求6所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述控制矩阵K₂的计算方法包括：

采用离散时间Riccati-like等式求解正定矩阵解P：

其中，

I为n×n维单位矩阵，常数μ_c∈(0，1]，常数α∈(0，1)，

根据正定矩阵解P计算反馈矩阵为K₂：

10.根据权利要求4、6、8或9所述的无人机系统中无人机的编队和避障控制方法，其特征在于，所述系统控制增益的取值为

其中0＜γ＜2。

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