无人机避障算法综述(二)
转自:无人机
作者:张宏宏,甘旭升,毛 亿,杨春林,谢晓伟
低空融合空域内,执行特定任务的无人机与静态建筑、树木障碍物、动态飞行器等共享同一空域,当空域内流量过大时,极易发生危险接近甚至空中撞击事件,带来了安全隐患。飞行冲突是指两架航空器在横向、纵向或垂直方向上距离小于特定间隔,使得航空器受到安全威胁的状态[4]。无人机避障是通过研究航空器在未来一段时间内是否存在潜在冲突,通过改变无人机运行状态,规划出避免冲突的理想轨迹,达到规避障碍物的过程,目的是保证空域内无人机与障碍物保持一定的安全距离[5]。避障策略是无人机用于解决冲突的一系列动作,基本动作包括变速(加速或减速)、水平动作(左转或右转)和垂直动作(爬升或下降)。简单冲突场景时,一个简单的基本操作就可以避免碰撞,但面对高密度、高不确定性的复杂冲突环境时,需要结合基本动作,同时或依次进行操作,才能保证避障的有效性与最优性。
由于无人机具有高机动性、自身性能约束等特点,因此在避障过程中需要考虑一系列条件:
(1)安全约束:安全运行是无人机运行的关键指标之一,指无人机与其他航空器的距离在任意时刻下都保持一定的安全间隔。
(2)解脱实时性:与中高空空域相比,低空空域环境更加复杂,执行任务的飞行器种类更加多样,路径更加不规则,冲突概率相应增大,因此, 无人机避障策略计算时间要尽可能小,满足实时性约束,以此来应对具有高不确定的障碍物。
(3)物理性能约束:无人机的最大航程、最小航段、最小转向速度、飞行速度、运行高度、过载等物理量受到自身动力学性能约束,因此,在避障过程中必须考虑相关约束条件,生成满足动力学性能约束的安全路径。
(4)执行任务:无人机在避障过程中,往往会偏离原路径,影响任务执行效率,因此,在无人机冲突消解后,需要考虑航迹恢复问题,降低规避策略对无人机执行任务的影响。
(5)空间约束:低空混合空域具有一定的空间限制,包括禁飞区、危险区等严禁无人机进入的空域,同时复杂融合空域内运行的无人机需要考虑地理威胁因素,包括建筑、山体等障碍物对运行轨迹的影响,因此,在解脱路径生成时需要考虑空间约束条件。
另外,无人机属性、性能差异等因素也应予以考虑。
融合空域执行任务的无人机系统应具备一定的规避障碍物的能力,如图1所示,在外部环境约束、任务目标和机动性能的约束下,地面/机载处理器需要实时生成避障策略,并传送给无人机飞行控制器,通过动力单元模块实现冲突消解。
图1 无人机避障系统示意图
Fig.1 UAV obstacle avoidance system schematic diagram
无人机避障问题的核心在于计算得到冲突解脱路径,因此, 求解获取路径的优劣需要建立相应指标进行评价, 一般包括解脱路径质量与算法性能两部分,具体指标如图2所示。
图2 无人机避障路径评价指标
Fig.2 Evaluation indexes of UAV obstacle avoidance path
作为无人机自主控制能力的关键技术之一,避障技术受到国内外学者的关注。从智能控制的角度来看,无人机是一个集综合环境感知层、决策控制层与操作执行层为一体的智能控制系统,同时,无人机还是一个高度智能化的系统,其自主性、适应性与交互性的特征需要综合多学科知识进行技术实现。由于运行环境的高复杂性与不确定性,无人机避障规划研究的关键技术主要包括信息感知、智能决策、路径规划与运动控制等方面。
(1)信息感知技术。无人机要达到避障控制的目标,首要考虑的问题就是获取自身状态信息及其周围环境信息以指导下一步决策,这些信息需要通过信息感知系统进行获取,因此,如何获取相关信息成为无人机避障的关键技术之一。
(2)智能决策技术。无人机需要通过感知的自身状态信息与环境信息进行自主决策判断,确定合适的运行模式,并作出相应的机动决策策略。
(3)路径规划技术。无人机避障路径规划是根据智能决策给出的避障任务与实时环境变化,为无人机提供可机动策略空间与运行引导的过程。路径规划可分为全局规划与局部规划,是无人机避障关键技术之一。
(4)运动控制技术。运动控制技术是根据当前无人机自身状态以及规划出的避障路径,生成控制指令,控制无人机精确、快速跟踪规划出的路径,主要包括调向、调速、调高等控制动作,是无人机避障关键技术之一。
(关键词:无人机,无人机反制,反制无人机,黑飞无人机,无人机防御,防御无人机,反无人机,无人机管控,无人机黑飞,无人机管理)
无人机避障算法综述(一)