面向航空器集群的多尺度保护区模型与改进速度障碍法

针对高密度空域中所呈现出的航空器集群现象,研究了1种面向航空器集群的多尺度保护区模型与改进速度障碍法。对比传统单一航空器保护区模型及其速度障碍法存在计算复杂、实时性低等问题,研究了面向航空器的动态椭圆保护区模型以及面向航空器集群的融合保护区模型,在更加精确地刻画单一航空器的飞行状态和安全间隔的同时,创新地实现了由单一航空器保护区向航空器集群保护区的几何变换。所提出的航空器集群保护区模型在融合集群安全间隔特征和运动特征的同时显著降低了模型的特征维度。此外,在多尺度保护区模型的基础上提出了改进速度障碍法,并加入了基于航空器集群的速度障碍边界,降低了算法的计算复杂性。研究模型和算法可以将多航空器刻画为航空器集群,基于航空器集群的实时速度和航向调整边界,在大幅降低计算复杂性的基础上,实现了面向航空器集群的冲突探测与解脱航迹输出。通过仿真实验将本文方法与传统方法进行对比,结果表明:本文方法有效优化了航空器集群的冲突判定机制,将算法所需的计算时间缩短了33%,同时使完成冲突解脱的平均调整幅度降低了60.45%,有效提升了集群现象下的航空器冲突探测与解脱效率。

基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划研究

无人机在进行山地航测时,经常遭遇鸟类等动态障碍,若不能及时规避掉障碍,极容易发生坠机事故;为此,研究一种基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划方法;基于山地环境模型,结合飞行路径长度、路径平滑度建立一个综合目标函数并利用改进布谷鸟搜索算法求解,得到无人机山地航测的初始路径;对图像进行预处理后,识别无人机初始路径飞行过程中遇到的障碍物,并通过超声波测量无人机与障碍物之间的距离,以此建立速度障碍模型,实现速度障碍碰撞分析,通过滚动窗口的方式确定无人机与障碍物是否存在飞行冲突;基于滚动速度障碍避障方法实现滚动角度避障和速度避障,获取最终的优化路径,完成基于滚动速度障碍法的无人机山地航测避障路径规划;测试结果表明:航测避障路径长度为571.45 m,平滑度为165.52,规划的方案更具合理性。

基于改进速度障碍法的水面无人艇动态避障

针对水面无人艇在复杂海况下的动态避障问题,构建了障碍物模型和碰撞风险模型,通过引入多个约束条件的改进速度障碍法,实现了复杂海况下水面无人艇动态避障的航迹重规划。针对无人艇长宽比较大的几何特点,提出了矩形包围框的障碍物模型描述方法,建立无人艇相对运动模型,并在船体坐标系下计算相对运动参数。通过计算碰撞危险度来确定开始避障的时机。最后,在速度障碍法的基础上引入障碍物模型约束和水面无人艇自主局部避障系统特性约束对避障路径进行优化,并通过实验获得动态避障环境下的航迹重规划结果。基于V-REP(Virtual Robot Experimentation Platform)平台仿真实验以及实船避障实验表明,在航速12节的情况下,避碰过程中的路径重规划时间在15 s以下,满足在实际航行多约束条件下水面无人艇的动态避障要求。

面向不稳定障碍物的无人艇自主避障方法

为解决无人艇自主避障中感知系统测得的障碍物信息不稳定问题,提出一种符合国际海事避碰规则(COLREGS)面向不稳定障碍物的改进速度障碍算法(Improved Velocity Obstacle, IVO),算法利用最小会遇时间、距离自适应阈值来优化避障状态判断;使用滑动窗口以及前视视线解决无人艇因障碍物信息不稳定导致在进入和退出避障状态时的边界跳动问题;通过设置角度缓冲区降低了避障中避碰规则的频繁切换.最后,在自主开发的无人艇半物理仿真系统中与传统VO算法进行了对比,结果表明,IVO算法在边界判断和避障稳定性上较传统方法更有优势,证明了算法的有效性和可行性.