基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法技术

本发明专利技术涉及基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法，在地面站上设置每架无人机的目标点，获取每架无人机的初始位置；然后计算每架无人机所受的合力大小、方向，根据合力计算下一步无人机位置；接下来判断是否陷入局部极小点，如果陷入局部极小点，采用局部极小点逃离策略跳出局部极小点，如果没有，则再根据计算合力的大小、方向，根据合力计算下一步位置；最后判断是否到达目标点，如果没有，则继续，如果到达目标点，则进入下一步，进行路径优化，得出最优路径。最后将规划出的无障碍最优路径写入无人机，无人机按照指令飞往目标点。本发明专利技术避免了无人机编队的碰撞问题，规划了最优路径，提高了编队的效率。

UAV 3D formation method based on improved artificial potential field method

【技术实现步骤摘要】
基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法
本专利技术涉及无人机的编队飞行领域，具体来说涉及基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法。
技术介绍
单架无人机执行效率有限，而多无人机编队可以效率更高地完成各种飞行任务，并且编队飞行在广告、娱乐等领域具有广泛的运用前景。目前传统的人工势场法主要用于二维地面机器人编队，并且容易陷入局部极小点，使机器人无法移动。所以很有必要对人工势场法进行改进，并结合一定策略才能有效实现无人机三维编队飞行。人工势场法规划出的路径虽然是无障碍的，但并不是最优的，要结合路径优化方案来产生最优路径。要实现三维编队，必须对无人机三维坐标精准定位，而一般的无人机高度定位是不准确的，所以本专利技术需要结合气压计和激光测距才来计算准确高度。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法，主要用于无人机三维编队飞行时，规划出每架无人机的最优无障碍路径。具体技术方案为：基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法，包括以下步骤：(1)在地面站上设置每架无人机的目标点，通过气压计、激光测距、超声波测距获取每架无人机的初始位置、无人机与无人机之间的距离；(2)根据改进后的势场函数计算每架无人机所受的合力大小、方向，根据合力计算下一步无人机位置；判断是否陷入局部极小点，如果陷入局部极小点，采用局部极小点逃离策略跳出局部极小点，如果没有，则再根据计算合力的大小、方向，根据合力计算下一步位置；判断是否到达目标点，如果没有，则继续，如果到达目标点，则进入下一步；(3)进行路径优化，得出最优路径；(4)将规划出的无障碍最优路径写入无人机，无人机按照指令飞往目标点。其中，改进后的势场函数计算公式为：为上式中，Urep表示无人机受到的斥力势场，k1是斥力系数，lo是无人机到障碍物的距离，lmax障碍物最大影响距离，lg是无人机到目标点的距离。本专利技术由改进人工势场函数、引入局部极小点判断机制、采用局部极小点逃离法、回归搜索法路径优化几个步骤组成。硬件系统包括：包括地面站系统，无人机机载飞控系统，GPS定位系统，超声波测距，气压计，激光测距等。本专利技术将传统的人工势场函数改为新的公式：如果无人机在前一时刻的位置与当前位置的距离小于某个设定值，则判断无人机陷入了局部极小点，此时，无人机沿着与目标方向垂直的法平面上任意方向移动一段距离，从而逃离局部极小点。本专利技术选用回归搜索法的路径优化，是一种全局优化方案，在改进后的人工势场法规划出的路径上等距选取{P1,P2,...,Pi,...,Pn}n个点，连接P1、P2，若线段与障碍物安全距离l0的范围无交点，则连接P1、P3，依次下去。若与障碍物安全距离的范围无交点，且与障碍物安全距离的范围存在交点，则选择为优化后的路径线段。再从Pi出发，重复上述过程，直到到达目标点为止。最后将规划出的最优路径由地面站写入无人机，控制无人机飞向目标点。本专利技术的有益效果是：避免了无人机编队的碰撞问题，规划了最优路径，提高了编队的效率。附图说明图1是本专利技术方法的程序流程图；图2是人工势场法的原理图标；图3是局部极小点的逃离；图4(a)为回归搜索法的原理图；图4(b)为本专利技术方法的仿真效果图。具体实施方式下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案。图1为本专利技术的程序流程图，首先初始化，在地面站上设置每架无人机的目标点，获取每架无人机的初始位置；然后计算每架无人机所受的合力大小、方向，根据合力计算下一步无人机位置；接下来判断是否陷入局部极小点，如果陷入局部极小点，采用局部极小点逃离策略跳出局部极小点，如果没有，则再根据计算合力的大小、方向，根据合力计算下一步位置；最后判断是否到达目标点，如果没有，则继续，如果到达目标点，则进入下一步，进行路径优化，得出最优路径。最后将规划出的无障碍最优路径写入无人机，无人机按照指令飞往目标点。图2为本专利技术中人工势场法的原理图，构造虚拟势场，无人机受到目标点的吸引力，同时受到障碍物的排斥力，无人机在合力的作用下向目标点移动。图3为局部极小点的逃离。当无人机判断到陷入局部极小点后，沿着目标方向的法平面上任意方向移动，跳出局部极小点。图4(a)为回归搜索法的原理图，图4(b)为本专利技术方法的仿真效果图。回归搜索法最后规划的路径是全局最优的。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在地面站上设置每架无人机的目标点，通过气压计、激光测距、超声波测距获取每架无人机的初始位置、无人机与无人机之间的距离；(2)根据改进后的势场函数计算每架无人机所受的合力大小、方向，根据合力计算下一步无人机位置；判断是否陷入局部极小点，如果陷入局部极小点，采用局部极小点逃离策略跳出局部极小点；如果没有，则再根据计算合力的大小、方向，根据合力计算下一步位置；判断是否到达目标点，如果没有，则继续，如果到达目标点，则进入下一步；(3)进行路径优化，得出最优路径；(4)将规划出的无障碍最优路径写入无人机，无人机按照指令飞往目标点。

【技术特征摘要】
1.基于改进型人工势场法的无人机三维编队方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在地面站上设置每架无人机的目标点，通过气压计、激光测距、超声波测距获取每架无人机的初始位置、无人机与无人机之间的距离；(2)根据改进后的势场函数计算每架无人机所受的合力大小、方向，根据合力计算下一步无人机位置；判断是否陷入局部极小点，如果陷入局部极小点，采用局部极小点逃离策略跳出局部极小点；如果没有，则再根据计算合力的大小、方向，根据合力计算下一步位置；判断是否到达目标点，如果没有，则继续，如果到达目标点，则进入...

【专利技术属性】
技术研发人员：谌海云，许瑾，陈华胄，程吉祥，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：四川,51