面向城市环境的四旋翼无人机在线避障航迹规划方法

针对面向城市环境的四旋翼无人机的在线避障航迹规划问题,分别研究了常用的快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)和人工势场的改进算法。为了解决RRT算法收敛速度慢、航迹曲折的问题,首先利用概率引导的方式对随机树的生长方向进行引导,然后对航迹进行裁减和B样条曲线平滑处理,生成满足四旋翼无人机性能要求的可行航迹;为了解决人工势场法陷入局部极小值和振荡的问题,首先利用改进的势场函数生成初始航迹,然后利用航迹点裁剪和B样条曲线进行优化,得到最终规划航迹。最后在城市环境模型下,从算法规划时间、规划航迹长度和转折角度3个方面将改进RRT算法与改进人工势场法进行仿真比较,结果表明改进RRT算法更适用于四旋翼的在线避障航迹规划。

大范围散布弹丸落点测量最优布站方法

针对大范围散布弹丸落点测量优化布站问题,通过前方交会误差公式分析了影响弹丸落点测量布站的因素,指出传统上的最优交会角对布站的指导性不强,进而分析了弹丸散布和清场范围对布站的影响,建立了最优布站的优化模型。针对大范围测试的需要,根据弹丸落点服从不同分布,提出了采用区域内最小误差、最大误差和平均误差作为评价布站优劣的综合指标,并通过计算机模拟进行求解。提出了采用基线长度指导试前布站的方法,给出了任意散布和清场范围时的最优布站方法。

基于改进RRT算法的四旋翼无人机航迹规划

针对传统的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法收敛速度较慢、规划航迹曲折的缺点,提出基于启发式引导策略、动态步长策略、双层平滑度优化策略的综合改进RRT算法。利用概率对随机树的生长方向进行引导;采用动态步长进行未知空间的搜索;通过双层平滑度优化策略进行规划航迹的平滑,规划出适合四旋翼无人机飞行的可行航迹。与其它改进方法进行仿真比较,实验结果表明,综合改进RRT算法规划的航迹更短且平滑度更好,已将其应用于四旋翼无人机两种类型的突发障碍的航迹规划中。

一种基于一致性的四旋翼无人机编队避障方法

针对一致性方法无法实现四旋翼无人机编队避障的问题,在航迹规划空间中引入势场来避免编队无人机间和编队无人机与障碍物间发生碰撞。以一致性方法为基础引导四旋翼无人机形成期望队形,为提高算法的收敛速度并且避免四旋翼无人机之间发生碰撞,增加了目标点的引力场和无人机间的斥力场;为有效避开外部环境中的障碍物,增加了障碍物的斥力场,并且构建了四旋翼无人机编队避障控制协议。仿真结果表明,新构建的控制协议能够引导编队无人机有效避开障碍物,并且能够恢复预期编队队形。