带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法技术

一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，通过引入滚动时域优化框架来缩减问题的规模，同时通过合理地选择时域，在节约成本的基础上减小计算时间，在滚动时域优化的框架可以自适应地计算下一次迭代的滚动时域，在满足时间要求的基础上减小成本。

Rolling horizon optimization of UAV path planning with adaptive strategy

【技术实现步骤摘要】
带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法
本专利技术涉及的是一种无人机控制领域的技术，具体是一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法。
技术介绍
路径规划是指基于特定的评价系统，寻找一条满足特定约束的从起始点到终止点的路径。路径规划可以广泛应用在机器人、无人机、水面舰艇等工具中。航迹规划是路径规划的一种，但由于航行器的自身特点和飞行环境的复杂性，其比路径规划要更为复杂。无人机航迹规划是指基于无人机的自身性能、任务时间、能源消耗、敌方信息、地形环境、气候条件等因素规划出一条或多条安全的飞行路线。现有的无人机航迹规划问题通常被建模成混合整数线性规划问题，当变量数目增加时，计算时间会呈指数形式增长，因此，如何有效地约减或控制问题的规模就显得十分重要。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，通过引入滚动时域优化框架来缩减问题的规模，同时通过合理地选择时域，在节约成本的基础上减小计算时间，在滚动时域优化的框架可以自适应地计算下一次迭代的滚动时域，在满足时间要求的基础上减小成本。本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术涉及一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，包括以下步骤：步骤一、根据无人机航迹规划问题的目标函数、系统方程、状态约束、控制约束、避障约束、始末段约束建立无人机航迹规划问题的线性最优控制模型，具体为：设定无人机的在第k步的状态变量为xk，在第k步的状态变量为uk，建立无人航迹规划问题的线性最优控制模型。所述的无人航迹规划问题的线性最优控制模型具体为：其中：J为目标函数，x为状态变量，s.t.xi+1＝Axi+Buixi∈X,i＝1,...,N*ui∈U,i＝0,...,N*-1x1＝xini,u0＝uiniu为控制输入，当前的时间步为k，当前时间步为i，末端时间步为N*，a,b,c为成本系数，xf为目标终点，A,B为常数矩阵用来描述系统方程，X是状态变量的可行域，U是控制输入的可行域，O为障碍物范围，xini,uini为当前时间步的初始条件。步骤二、将线性最优控制模型中的状态变量和控制变量转化为参考预测形式，并将其引入滚动时域优化框架下，具体为：引入变量的参考预测形式：xk+i|k和uk+i|k，表示当前的时间步为k，滚动时域为i，时域内末端时间步为k+i，将上述形式引入到无人机航迹规划问题的线性最优控制模型中，形成无人机航迹规划问题的滚动时域优化模型。所述的无人机航迹规划问题的滚动时域优化模型为：其中：J为目标函数，x为状态s.t.xk+i+1|k＝Axk+i|k+Buk+i|kxk+i|k∈X,i＝1,...,Nuk+i|k∈U,i＝0,...,N-1xk|k＝xk|ini,uk|k＝uk|ini变量，u为控制输入，当前的时间步为k，滚动时域为i，时域内末端时间步为k+i，时域大小为N，xk+i|k，xk+i+1|k和xk+N|k为参考预测形势下，第k个时域内，未来第i，i+1和N步的状态，同理uk+i|k为参考预测形势下，第k个时域内，未来第i步的控制输入，a,b,c为成本系数，xf为目标终点，A,B为常数矩阵用来描述系统方程，X是状态变量的可行域，U是控制输入的可行域，O为障碍物范围，xk|ini,uk|ini为当前时间步的初始条件。步骤三、输入问题的初始条件，并将其赋值到步骤二中的无人机航规划规划问题的滚动时域优化模型中对应的变量上开始规划航迹；所述的初试条件包括：无人机的起点位置x0、终点位置xf、无人机最大速度Vmax、最大加速度Amax、障碍物信息。步骤四、根据自适应策略计算滚动时域，具体步骤包括：4.1)计算当前覆盖距离dis(k)＝||xk|k-xk+N|k||2，距离基数ρdis＝{dis(k)/dis}2；4.2)统计当前区域内障碍物个数On(k)，计算障碍物基数ρobs＝On(k)/On；4.3)计算滚动时域系数ωenv＝ωdis·ρdis+ωobs·ρobs4.4)计算时域N＝ωN·ωenv·M*，其中：xk|k,xk+N|k分别为当前时域内起始步状态和末端步状态，On为问题中障碍物总个数，ωdis和ωobs为距离系数和障碍物系数，且ωdis,ωobs∈[0,1]，ωdis+ωobs＝1，ωN∈(0.5,1]为复杂度系数。步骤五、根据滚动时域求解时域内的无人机航迹规划问题，当末端步状态为目标终点，则终止循环结合之前的计算输出所有航迹点，否则将更新一步序列，即当前时域内的第一步作为无人机的实际航迹，同时将其作为下一时域的起始点。本专利技术涉及一种实现上述方法的系统，包括：建模模块、输入模块、解算模块以及输出模块，其中：输入模块与建模模块相连并传输输入信息，建模模块与解算模块相连并传输模型信息，解算模块与输出模块相连并传输求解信息，其中：对输入模块输入实际问题的各种条件和约束，输入模块将其规范化后传给建模模块，建模模块根据输入信息建立无人机航规划问题的滚动时域优化模型将其传给解算模块，解算模块根据模型信息根据步骤四中的自适应策略计算滚动时域，并求解问题的结果，将解算结果传给输出模块，输出模块将得到的解算信息规范化后输出。技术效果与现有技术相比，本专利技术利用了实时的环境信息，障碍物信息，已有路径信息自适应地解算滚动时域，不仅对已有信息进行有效利用，还合理地利用了预测信息，在大幅度缩减计算时间的基础上，减小了成本，防止问题陷入局部极小解。附图说明图1为本专利技术的实现流程示意图；图2(a)为障碍物规模为6个时不同时域的航迹主视图；图2(b)为障碍物规模为6个时不同时域的航迹俯视图；图3(a)为障碍物规模为6个时滚动时域取5和8的航迹对比图；图3(b)为障碍物规模为6个时自适应策略时域和滚动时域取8的航迹对比图；图3(c)为障碍物规模为6个时自适应策略时域和滚动时域取10的航迹对比图；图3(d)为障碍物规模为6个时自适应策略时域和滚动时域取11的航迹对比图；图4为障碍物规模为6个时的仿真结果图；图5(a)为障碍物规模为11个时不同时域的航迹主视图；图5(b)为障碍物规模为11个时不同时域的航迹俯视图；图6(a)为障碍物规模为11个时滚动时域取8和10的航迹对比图；图6(b)为障碍物规模为11个时自适应策略时域和滚动时域取15的航迹对比图；图6(c)为障碍物规模为11个时自适应策略时域和滚动时域取21的航迹对比图；图6(d)为障碍物规模为11个时自适应策略时域和滚动时域取42的航迹对比图；图7为障碍物规模为11个时的仿真结果图。具体实施方式如图1所示，为本实施例涉及的一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、根据无人机航迹规划问题的目标函数、系统方程、状态约束、控制约束、避障约束、始末段约束建立无人机航迹规划问题的线性最优控制模型，具体为：设定无人机的在第k步的状态变量为x

【技术特征摘要】
1.一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据无人机航迹规划问题的目标函数、系统方程、状态约束、控制约束、避障约束、始末段约束建立无人机航迹规划问题的线性最优控制模型，具体为：设定无人机的在第k步的状态变量为xk，在第k步的状态变量为uk，建立无人航迹规划问题的线性最优控制模型；
步骤二、将线性最优控制模型中的状态变量和控制变量转化为参考预测形式，并将其引入滚动时域优化框架下，形成无人机航迹规划问题的滚动时域优化模型；
步骤三、输入问题的初始条件，并将其赋值到步骤二中的无人机航规划规划问题的滚动时域优化模型中对应的变量上开始规划航迹；
步骤四、根据自适应策略计算滚动时域；
步骤五、根据滚动时域求解时域内的无人机航迹规划问题，当末端步状态为目标终点，则终止循环结合之前的计算输出所有航迹点，否则将更新一步序列，即当前时域内的第一步作为无人机的实际航迹，同时将其作为下一时域的起始点；
所述的无人航迹规划问题的线性最优控制模型具体为：

其中：J为目标函数，x为状态变量，u为
s.t.xi+1＝Axi+Bui
xi∈X,i＝1,...,N*
ui∈U,i＝0,...,N*-1



x1＝xini,u0＝uini



控制输入，当前的时间步为k，当前时间步为i，末端时间步为N*，a,b,c为成本系数，xf为目标终点，A,B为常数矩阵用来描述系统方程，X是状态变量的可行域，U是控制输入的可行域，O为障碍物范围，xini,uini为当前时间步的初始条件；
所述的无人机航迹规划问题的滚动时域优化模型为：

其中：J为目标函数，x为状态变量，u
s.t.xk+i+1|k＝Axk+i|k+Buk+i|k
xk+i|k∈X,i＝1,...,N
uk+i|k∈U,i＝0,...,N-1



xk|k＝xk|ini,uk|k＝uk|ini
为控制输入，当前的时间步为k，滚动时域为i，时域内末端时间步为k+i，时域大小为N，xk+i|k，xk+i+1|k和xk+N|k为参考预测形势下，第k个时域内，未来第i，i+1和...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建勋，张哲，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31