无人机感知规避系统的传感器优化配置方法、设备及介质技术方案

无人机感知规避系统的传感器优化配置方法、设备及介质，以无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制为约束条件，选用传感器检测范围和碰撞检测水平两个综合评价指标设计目标函数，构建传感器配置问题的多目标优化数学模型，通过帕累托优化求解从可行解中选择最优的传感器配置方案，确定适用于具体应用场景的最优的传感器组合形式和传感器参数。本发明专利技术提出的方法可用于载荷有限的无人机平台感知与规避系统的机载传感器配置。规避系统的机载传感器配置。规避系统的机载传感器配置。

【技术实现步骤摘要】
无人机感知规避系统的传感器优化配置方法、设备及介质


[0001]本专利技术属于无人机机载传感器配置
，特别涉及一种无人机感知规避系统的传感器优化配置方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]近些年，无人机的广泛应用对空域资源提出了更多的需求，无人机的运行空间将逐步由隔离空域向融合空域扩展，保证飞行安全是将无人机集成到国家空域管理系统的前提。
[0003]感知与规避(Sense and Avoid，SAA)技术是实现无人机自主飞行安全的关键技术，设计无人机感知与规避系统时，如何配置机载感知传感器是无人机实现空域信息获取的重要环节。无人机SAA传感器配置需要考虑的因素主要来自无人机平台、传感器属性、飞行环境、任务类型及需求四个方面，影响因素复杂多样且难以直接进行量化分析，对传感器配置方案的优劣进行评价的指标也有多种选择，如检测范围、虚警率、漏检率、跟踪精度等，传感器配置方案在多个指标间难以同时达到最优。

技术实现思路

[0004]针对无人机自主避障的需求，本专利技术的目的是提供一种无人机感知规避系统的传感器优化配置方法、装置、飞行器及介质。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术提出的技术方案为：
[0006]一方面，本专利技术提供一种无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，包括：
[0007]基于无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制约束条件，从现有传感器技术中筛选大量可行传感器配置方案构成可行域；
[0008]对于可行域中的各可行传感器配置方案，获取其传感器种类及各项参数，包含传感器检测距离、视场角、状态估计误差、抗干扰性参数；
[0009]根据无人机的机动参数、入侵物的最大飞行速度、本机及入侵物的尺寸，构建二维平面的碰撞检测区；
[0010]基于碰撞检测区、传感器的检测距离及视场角构建基于传感器覆盖范围目标函数，计算各可行传感器配置方案对应的第一目标值；
[0011]基于传感器的各项状态估计误差和抗干扰性参数，计算各可行传感器配置方案在不同方向和距离阈值条件下的实际发生碰撞但未检测到碰撞的概率和实际未发生碰撞但误检到碰撞的概率；
[0012]基于不同方向和距离阈值条件下的实际发生碰撞但未检测到碰撞的概率和实际未发生碰撞但误检到碰撞的概率构建基于传感器碰撞检测水平的目标函数，计算各可行传感器配置方案的第二目标值，
[0013]各可行传感器配置方案对应的第一目标值和第二目标值构成当各可行传感器配置方案对应的目标向量；
[0014]可行域所有可行传感器配置方案对应的目标向量构成可行域的目标向量空间，在可行域的目标向量空间中，从可行域中选择帕累托最优解集，获得该先验信息下的最优的传感器配置方案解集。
[0015]本专利技术另一方面，提供一种无人机感知规避系统的传感器优化配置装置，包括：
[0016]第一模块，用于基于无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制为约束条件，从现有传感器技术中筛选大量可行传感器配置方案构成可行域；
[0017]第二模块，用于提取可行域中的各可行传感器配置方案中的传感器种类及各项参数，包含传感器检测距离、视场角、状态估计误差、抗干扰性参数；
[0018]第三模块，用于根据无人机的机动参数、入侵物的最大飞行速度、本机及入侵物的尺寸，构建二维平面的碰撞检测区；
[0019]第四模块，用于基于传感器的检测距离及视场角构建基于传感器覆盖范围目标函数，计算各可行传感器配置方案对应的第一目标值；
[0020]第五模块，用于基于传感器的各项状态估计误差和抗干扰性参数，获得各可行传感器配置方案在不同方向和距离阈值条件下的实际发生碰撞但未检测到碰撞的概率和实际未发生碰撞但误检到碰撞的概率；
[0021]第六模块，用于基于不同方向和距离阈值条件下的实际发生碰撞但未检测到碰撞的概率和实际未发生碰撞但误检到碰撞的概率构建基于传感器碰撞检测水平的目标函数，计算各可行传感器配置方案的第二目标值，
[0022]第七模块，用于提取各可行传感器配置方案对应的第一目标值和第二目标值构成当各可行传感器配置方案对应的目标向量；
[0023]第八模块，用于提取可行域所有可行传感器配置方案对应的目标向量构成可行域的目标向量空间，在可行域的目标向量空间中，从可行域中选择帕累托最优解集，获得该先验信息下的最优的传感器配置方案解集。
[0024]本专利技术另一方面，提供一种计算机系统，设有处理器与存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述无人机感知规避系统的传感器优化配置方法的步骤。
[0025]本专利技术另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述无人机感知规避系统的传感器优化配置方法的步骤。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0027]本专利技术可以解决无人机感知与规避系统机载感知传感器配置问题。以无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制为约束条件，选用传感器检测范围和碰撞检测水平两个综合评价指标设计目标函数，构建传感器配置问题的多目标优化数学模型，基于应用场景的先验信息，通过帕累托优化求解从可行解中选择最优的传感器配置方案，确定适用于具体应用场景的最优的传感器组合形式和传感器参数。
附图说明
[0028]图1为本专利技术一实施例的流程图；
[0029]图2为本专利技术一实施例中碰撞检测区示意图；
[0030]图3为本专利技术一实施例中当前所选可行传感器配置方案在不同方向和距离阈值条
件下的P
MD
和P
FA
值示意图，(a)为当前所选可行传感器配置方案在不同方向和距离阈值条件下的P
FA
，(b)为当前所选可行传感器配置方案在不同方向和距离阈值条件下的P
MD
；
[0031]图4为本专利技术一实施例中某应用场景下的传感器配置方案的帕累托最优解示意图；
[0032]图5为本专利技术一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0033]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本专利技术所揭示内容的精神，任何所属
技术人员在了解本
技术实现思路
的实施例后，当可由本
技术实现思路
所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本
技术实现思路
的精神与范围。本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0034]参照图1，本专利技术一实施例中，提供一种无人机感知规避系统的传感器优化配置方法,包括：
[0035](S1)基于无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制约束条件，从现有传感器技术中筛选各种可行传感器配置方案构成可行域；
[0036](S2)对于可行域中的各可行传感器配置方案，提取其传感器种类及各项参数，包含传感器检测距离、视场角、状态估计误差、抗干扰性参数；
[0037](S3)根据无人机的机动参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，其特征在于，包括：基于无人机平台对传感器的重量、体积和功率的限制为约束条件，从现有传感器技术中筛选大量可行传感器配置方案构成可行域；对于可行域中的各可行传感器配置方案，获取其传感器种类及各项参数，包含传感器检测距离、视场角、状态估计误差、抗干扰性参数；根据无人机的机动参数、入侵物的最大飞行速度、本机及入侵物的尺寸，构建二维平面的碰撞检测区；基于碰撞检测区、传感器的检测距离及视场角构建基于传感器覆盖范围目标函数，计算各可行传感器配置方案对应的第一目标值；基于传感器的各项状态估计误差和抗干扰性参数，获得各可行传感器配置方案在不同方向和距离阈值条件下的实际发生碰撞但未检测到碰撞的概率和实际未发生碰撞但误检到碰撞的概率；基于不同方向和距离阈值条件下的实际发生碰撞但未检测到碰撞的概率和实际未发生碰撞但误检到碰撞的概率构建基于传感器碰撞检测水平的目标函数，计算各可行传感器配置方案的第二目标值，各可行传感器配置方案对应的第一目标值和第二目标值构成当各可行传感器配置方案对应的目标向量；可行域所有可行传感器配置方案对应的目标向量构成可行域的目标向量空间，在可行域的目标向量空间中，从可行域中选择帕累托最优解集，获得该先验信息下的最优的传感器配置方案解集。2.根据权利要求1所述的无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，其特征在于，碰撞检测区包括对入侵物的最小检测区域以及达到一定预警时间的远距离避撞的最远检测区域。3.根据权利要求2所述的无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，其特征在于，计算无人机在二维平面内且在本机机动性能的允许下在各个方向恰好能够躲避入侵物的最小探测距离，进而得到二维平面内各个方向的最小探测距离所构成的对入侵物的最小检测区域，进而确定碰撞检测区的内边界。4.根据权利要求3所述的无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，其特征在于，计算最小探测距离时，入侵物的速度取其最大飞行速度，无人机在其最小转弯半径的约束下进行协同转弯机动以躲避入侵物；对不同入侵物运动方向及无人机在二维平面内进行协同转弯机动时的避碰过程进行仿真，当不同参数下无人机和入侵物最接近点距离的最小值与安全距离阈值相等时，通过计算对应参数条件下的初始检测距离确定该方向的最小探测距离。5.根据权利要求2至4中任一项所述的无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，其特征在于，通过增大从探测到入侵物到无人机开始作出机动的响应时间t
c
，获得达到一定预警时间的最远检测区域的外边界。6.根据权利要求5所述的无人机感知规避系统的传感器优化配置方法，其特征在于，所构建的基于传感器覆盖范围目标函数，如下：
其中，Range、Azimuth、V
uav
、V
obs
、t
c
、R
s
、φ
max
分别表示传感器检测距离、传感器视场角、无人机速度、入侵物速度、无人机从探测到入侵物到无人机开始作出机动的响应时间、无人机和入侵物在没有物理接触时的安全距离阈值、无人机倾斜角的最大值，S
sensor
表示传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛轶峰，马兆伟，姚文臣，贾圣德，吴立珍，王菖，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：