CN110488866B - 一种基于梯度函数的无人机编队避障方法 - Google Patents
一种基于梯度函数的无人机编队避障方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110488866B CN110488866B CN201910767487.9A CN201910767487A CN110488866B CN 110488866 B CN110488866 B CN 110488866B CN 201910767487 A CN201910767487 A CN 201910767487A CN 110488866 B CN110488866 B CN 110488866B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- airplane
- obstacle avoidance
- distance
- aircraft
- unmanned aerial
- 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
Links
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000009918 complex formation Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
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
本发明涉及一种基于梯度函数的无人机编队避障方法，(1)准备若干架无人机；(2)规定起始位置与目标位置，目标位置周围无障碍物；(3)开始起飞，每架飞机向各自目标位置移动，每当某一架飞机移动一步，扫描全局飞机位置；(4)存储步骤(3)最新扫描得到的值，并准备下一步更新；(5)根据最新存储的数据，计算相邻两两飞机之间的距离，判断是否有飞机满足避障条件，即最近距离是否靠近安全距离；(6)进入编队飞行状态，假设满足避障条件，则避障过程建立的模型；重复步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)，避障策略采用步骤(6)。本发明更好实现了机群内，机对机的动态避障，弥补了传统动态避障算法中的不足。
Description
技术领域
本发明涉及无人机编队避障和队形控制领域，具体而言，涉及一种基于梯度函数的无人机编队避障方法。
背景技术
随着当前航空航天技术的不断发展，无人机在社会各领域的应用越来越广泛。在需求不断被挖掘场合，单架无人机的应用受限越来越大。比如执行某项任务时，单架无人机人力成本与时间成本远大于多架无人机。就其结果而言，单架执行任务范围较窄，造成执行效率过低等问题。
避障问题是多无人机编队领域里的热门问题，传统方法大部分都基于二维平面，都是对已有的算法进行改进，没有对此类问题提出可靠的模型以及对模型中的问题进行归纳总结。
发明内容
本发明针对避障中的对机群内的飞机间的避障问题提出了尝试性的模型：根据运动趋势，对一定范围内的无人机碰撞情况进行细化与分析，得出前障(追尾)模型和后撞(被追尾)模型。并对模型给出了应有的解释，解决了二维平面下多无人机机群内的避障问题，并且经过实验可以进行仿真应用。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于梯度函数的无人机编队避障方法，包括以下步骤
(1)准备若干架无人机；
(2)规定起始位置与目标位置；
a、确定无人机机群的起始位置；
b、确定无人机机群的目标位置；
c、确定起始位置与目标位置之间，目标位置周围无障碍物；
(3)开始起飞，每架飞机向各自目标位置移动，每当某一架飞机移动一步，扫描全局飞机位置；
(4)存储步骤(3)最新扫描得到的值，并准备下一步更新；
(5)根据最新存储的数据，计算相邻两两飞机之间的距离，判断是否有飞机满足避障条件，即最近距离是否靠近安全距离；
(6)进入编队飞行状态，假设满足避障条件，则避障过程建立的模型与解释如下：
a、前障模型，r是飞机起飞后，旋翼最外围到飞机几何中心的距离；R是飞机A与B的几何中心的距离；假设某时刻两飞机距离为L，则理论安全距离定义为L＞2r；
υA与υB分别是飞机A和B沿着
方向的速度分量，且满足υA＜υB，即说明在较短时间内，飞机B会靠近飞机A的安全距离，进而可能发生碰撞；
在此种模型下的避让方案为：飞机B进入避障状态，采取沿梯度方向飞行的策略，使得υB减小：此时在
方向，速度差为Δυ(t)＝υB(t)-υA(t)，最大碰撞时间为：
根据要最短时间达到目标位置的要求，平面内的梯度方向存在两个方向，假设根据相关算法，飞机B选择了
方向，则只需要保证在tΔ(t)内Δυ(t)＝0；则飞机A、飞机B这两架飞机不会发生碰撞，全局范围内，实时检测两两飞机之间的距离，其中飞机A与飞机B是某一时刻检测到的最近的两架飞机；
同时，根据相关算法，假设判定飞机B只能沿
方向前进，飞机A与飞机B具有相同轨迹，则此时仍然需要满足上述Δυ(t)＝0的要求，策略改变成飞机B沿着
方向减速；
b、后撞模型，假设此时是对飞机A提出避让要求，则飞机A的避让目标是不被飞机B撞机；首先，此时飞机A加速使得沿着
方向的速度υA增大，减小Δυ(t)，相对延长tΔ(t)，同时沿着某梯度方向，增大与飞机B飞行方向的距离；
重复步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)，避障策略采用步骤(6)。
本发明的有益效果在于：
1、更好实现了机群内，机对机的动态避障。
2、弥补了传统动态避障算法中的不足，给出了有效的参考方案。
3、对多无人机群体协同编队中的复杂队形变换问题，给出了有效的参考方案。
附图说明
图1是本发明的避障模型示意图。
图2是本发明的前障模型的避让策略示意图。
图3是本发明的后撞模型的避让策略示意图。
图4是本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案。
如图4所示，一种基于梯度函数的无人机编队避障方法：
(1)准备若干架无人机；
(2)规定起始位置与目标位置(图案)；
a、确定无人机机群的起始位置；
b、确定无人机机群的目标位置；
c、确定起始位置与目标位置之间，目标位置周围无障碍物；
(3)开始起飞，每架飞机向各自目标位置移动，每当某一架飞机移动一步，扫描全局飞机位置；
(4)存储最新扫描得到的值，并准备下一步更新；
(5)根据最新存储的数据，计算安全距离，判断是否有飞机满足避障条件(最近距离是否靠近安全距离)；
(6)进入编队飞行状态，假设满足避障条件，则避障过程建立的模型与解释如下：
a、图1是前障模型，r是飞机起飞后，旋翼最外围到飞机几何中心的距离。R是飞机A与飞机B的几何中心的距离。假设某时刻两飞机距离为L，则理论安全距离定义为L＞2r。
υA与υB分别是飞机A和B沿着
方向的速度分量，且满足υA＜υB，即说明在较短时间内，飞机B会靠近飞机A的安全距离，进而可能发生碰撞。
在此种模型下的避让方案为：飞机B进入避障状态，采取沿梯度方向飞行的策略，见图2，使得υB减小：此时在
方向，速度差为Δυ(t)＝υB(t)-υA(t)，最大碰撞时间为：
根据要最短时间达到目标位置的要求，平面内的梯度方向存在两个两个方向，假设根据相关算法，飞机B选择了
方向，则只需要保证在tΔ(t)内Δυ(t)＝0。则飞机A、飞机B这两架飞机不会发生碰撞(飞机B不会撞向飞机A)。这里必须说明，全局范围内，实时检测两两飞机之间的距离，其中飞机A与飞机B是某一时刻检测到的最近的两架飞机。同时，根据相关算法，假设判定飞机B只能沿
方向前进，则此时仍然需要满足上述Δυ(t)＝0的要求，策略改变成飞机B沿着
方向减速。
b、后撞模型示意图仍如图1所示，假设此时是对飞机A提出避让要求，如图3所示，则飞机A的避让目标是不被飞机B撞机。首先，此时飞机A加速使得沿着
方向的速度υA增大，减小Δυ(t)，相对延长tΔ(t)，同时沿着某梯度方向，增大与飞机B飞行方向的距离。重复步骤(3)(4)(5)，避障策略采用步骤(6)。
根据以上说明的揭示与教导，本发明所属的技术人员还可以对上述实施方式进行适当的变更和改进，因此，本发明并不局限于上述的揭示与描述的具体的实施方式，对本发明的一些修改和变更也应当落入本发明的权利要求的保护范围内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对本发明构成任何限制。
Claims (1)
1.一种基于梯度函数的无人机编队避障方法，其特征在于，包括以下步骤
(1)准备若干架无人机；
(2)规定起始位置与目标位置；
a、确定无人机机群的起始位置；
b、确定无人机机群的目标位置；
c、确定起始位置与目标位置之间，目标位置周围无障碍物；
(3)开始起飞，每架飞机向各自目标位置移动，每当某一架飞机移动一步，扫描全局飞机位置；
(4)存储步骤(3)最新扫描得到的值，并准备下一步更新；
(5)根据最新存储的数据，计算相邻两两飞机之间的距离，判断是否有飞机满足避障条件，即最近距离是否靠近安全距离；
(6)进入编队飞行状态，假设满足避障条件，则避障过程建立模型；
重复步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)，避障策略采用步骤(6)；
所述的步骤(6)避障过程建立的模型与解释如下：
a、前障模型，r是飞机起飞后，旋翼最外围到飞机几何中心的距离；R是飞机A与B的几何中心的距离；假设某时刻两飞机距离为L，则理论安全距离定义为L＞2r；
υA与υB分别是飞机A和B沿着
方向的速度分量，且满足υA＜υB，即说明在较短时间内，飞机B会靠近飞机A的安全距离，进而可能发生碰撞；
在此种模型下的避让方案为：飞机B进入避障状态，采取沿梯度方向飞行的策略，使得υB减小：此时在
方向，速度差为Δυ(t)＝υB(t)-υA(t)，最大碰撞时间为：
根据要最短时间达到目标位置的要求，平面内的梯度方向存在两个方向，假设，飞机B选择了
方向，则只需要保证在tΔ(t)内Δυ(t)＝0；则飞机A、飞机B这两架飞机不会发生碰撞，全局范围内，实时检测两两飞机之间的距离，其中飞机A与飞机B是某一时刻检测到的最近的两架飞机；
同时，假设判定飞机B只能沿
方向前进，飞机A与飞机B具有相同轨迹，则此时仍然需要满足上述Δυ(t)＝0的要求，策略改变成飞机B沿着
方向减速；
b、后撞模型，假设此时是对飞机A提出避让要求，则飞机A的避让目标是不被飞机B撞机；首先，此时飞机A加速使得沿着
方向的速度υA增大，减小Δυ(t)，相对延长tΔ(t)，同时沿着某梯度方向，增大与飞机B飞行方向的距离。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910767487.9A CN110488866B (zh) | 2019-08-20 | 2019-08-20 | 一种基于梯度函数的无人机编队避障方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910767487.9A CN110488866B (zh) | 2019-08-20 | 2019-08-20 | 一种基于梯度函数的无人机编队避障方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110488866A CN110488866A (zh) | 2019-11-22 |
| CN110488866B true CN110488866B (zh) | 2022-08-05 |
Family
ID=68552157
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910767487.9A Active CN110488866B (zh) | 2019-08-20 | 2019-08-20 | 一种基于梯度函数的无人机编队避障方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110488866B (zh) |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6785610B2 (en) * | 1999-12-21 | 2004-08-31 | Lockheed Martin Corporation | Spatial avoidance method and apparatus |
| FR3050304B1 (fr) * | 2016-04-19 | 2019-06-28 | Airbus Operations | Procede et systeme d'evitement de collision pour un aeronef suiveur d'une formation d'aeronefs par rapport a un aeronef intrus. |
| CN105974917B (zh) * | 2016-05-11 | 2018-12-14 | 江苏大学 | 一种基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法 |
| CN106406354A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-02-15 | 中山大学 | 一种基于三维动态避障的分布式飞行器编队实现方法 |
| CN106774401A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-31 | 深圳大漠大智控技术有限公司 | 一种无人机编队变换阵型时的轨迹自动生成方法 |
| 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 |
| CN108983825B (zh) * | 2018-09-30 | 2020-04-03 | 北京航空航天大学 | 一种无人机时变编队的跟踪方法及系统 |
| CN109814594B (zh) * | 2019-01-18 | 2024-04-30 | 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 |
| CN109976386B (zh) * | 2019-04-04 | 2022-03-11 | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 | 一种多无人机协同跟踪目标的方法和系统 |
-
2019
- 2019-08-20 CN CN201910767487.9A patent/CN110488866B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110488866A (zh) | 2019-11-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8660779B2 (en) | Row-running control system and vehicle | |
| CN109515433B (zh) | 车辆控制系统 | |
| CN108569287B (zh) | 生成车辆控制命令的方法和装置、车辆控制器、存储介质 | |
| CN110162086A (zh) | 一种基于模型预测控制框架的集群无人机编队方法 | |
| US11485357B2 (en) | Vehicle control device | |
| EP2759897B1 (en) | Method and arrangement for determining a trajectory | |
| CN110320531A (zh) | 基于激光雷达的障碍物识别方法、地图创建方法及装置 | |
| CN110703804A (zh) | 一种固定翼无人机集群的分层防撞控制方法 | |
| CN111880574B (zh) | 一种无人机避撞方法及系统 | |
| CN110825108B (zh) | 一种在同一空域内多架跟踪无人机的协同防碰撞方法 | |
| CN111290429A (zh) | 一种基于一致性算法和人工势场方法的无人机编队及其避障控制方法 | |
| CN112462381A (zh) | 一种基于车路协同的多激光雷达融合方法 | |
| CN112440989A (zh) | 车辆控制系统 | |
| CN110488866B (zh) | 一种基于梯度函数的无人机编队避障方法 | |
| CN110989656A (zh) | 一种基于改进人工势场法的冲突解脱方法 | |
| US10065614B2 (en) | System and method for variably controlling regenerative braking | |
| CN110515391B (zh) | 一种基于梯度函数的无人机编队三维避障方法 | |
| JP6481627B2 (ja) | 車両用走行制御装置 | |
| CN112489500B (zh) | 一种基于几何视景模型的短期飞行冲突检测与避免方法 | |
| US11708075B2 (en) | Enhanced adaptive cruise control | |
| CN115097862A (zh) | 一种基于改进型人工势场法的多无人机编队避障方法 | |
| CN111121804A (zh) | 一种具有安全性约束的智能车辆路径规划方法及系统 | |
| CN115431964A (zh) | 一种自动驾驶车辆的避障系统及方法 | |
| US11654914B2 (en) | Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium | |
| JP2020019314A (ja) | 衝突時制御装置 |
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 |