一种基于仿鸟类趋光性的固定翼无人机避障控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于仿鸟类趋光性的固定翼无人机避障控制方法，搭建固定翼无人机模型，并将该模型转化为基于位置、速度控制的二阶模型；基于鸟类趋光飞行特性，建立固定翼无人机趋光性避障模型，并结合固定翼无人机飞行约束等特性，设计相应的固定翼无人机避障策略及流程；设计安全、稳定的固定翼无人机避障控制律，实现固定翼无人机的可靠飞行。本发明专利技术对解决固定翼无人机避障控制问题具有很好的改善效果，增强了固定翼无人机飞行的安全性和鲁棒性，在无人系统控制领域具有很好的应用前景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于仿鸟类趋光性的固定翼无人机避障控制方法


[0001]本专利技术属于无人机
，具体涉及一种固定翼无人机避障控制方法。

技术介绍

[0002]目前，无人机避障问题是无人机执行任务过程中必须要解决的关键问题之一。无人机避障控制是指无人机在所设计的避障控制律作用下，能够从起始点安全飞至目标点的控制方法，其中还需要考虑到无人机的自身物理约束等问题。
[0003]在目前的无人机避障控制方法中，主要包括以下两类：1)基于航路规划算法的避障控制(具体又可划分为A
*
搜索算法、粒子群算法、快速扩展随机树(RRT)算法以及遗传算法)，这类控制算法是通过寻找无人机从起始点到目标点之间的一条可飞行航路，指导无人机避障飞行。然而这类避障控制方法往往过于依赖于全局信息，仅适用于障碍环境已知、实时性要求较低的情况；且该类方法计算复杂度高，需要大量运算时间和存储空间，对于复杂、未知障碍环境不具有很好的避障控制效果；2)基于局部防碰撞算法的避障方法(具体又可划分为基于速度障碍法的避障控制、基于人工势场法的避障控制)，这类避障控制方法通过机载传感实时探测障碍物位置，及时采取避障措施，具有较高的实时性，对于未知的障碍环境具有较好的应用效果；然而，这类控制方法又存在如局部极小、不可到达等缺陷，降低了避障控制精度。
[0004]此外，对于固定翼无人机避障控制问题，不同于旋翼无人机，固定翼无人机无法在空中悬停，且在控制过程中需要考虑如最小转弯半径等诸多飞行约束，固定翼无人机的避障控制问题研究较为复杂。因此，亟需研究一种更有效的固定翼无人机避障控制方法。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于仿鸟类趋光性的固定翼无人机避障控制方法，搭建固定翼无人机模型，并将该模型转化为基于位置、速度控制的二阶模型；基于鸟类趋光飞行特性，建立固定翼无人机趋光性避障模型，并结合固定翼无人机飞行约束等特性，设计相应的固定翼无人机避障策略及流程；设计安全、稳定的固定翼无人机避障控制律，实现固定翼无人机的可靠飞行。本专利技术对解决固定翼无人机避障控制问题具有很好的改善效果，增强了固定翼无人机飞行的安全性和鲁棒性，在无人系统控制领域具有很好的应用前景。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
[0007]步骤1：搭建固定翼无人机模型，并将固定翼无人机模型转化为基于速度、位置控制的二阶模型；
[0008]固定翼无人机的二阶动力学模型表示为：
[0009][0010]其中，(x,y)为固定翼无人机在惯性坐标系中的位置；ψ为固定翼无人机的航向角；v 为固定翼无人机的前向速度；n
v
和n
ψ
为均为系统控制输入；
[0011]经过模型转换，固定翼无人机基于速度、位置控制的二阶模型为：
[0012][0013]其中，q＝[x,y]T
表示固定翼无人机的位置；p为固定翼无人机在惯性坐标系下三轴方向的速度；u为固定翼无人机的控制输入；
[0014]步骤2：根据鸟类基于趋光性避障的特性，建立固定翼无人机趋光性避障模型；
[0015]将无人机飞行过程中遇到的障碍物情形分为“单个障碍物”、“两个障碍物”以及“两个以上障碍物”三种进行趋光性建模；
[0016]步骤2
‑
1：在单个障碍物情形下，固定翼无人机U可飞行空域的角度大小为：
[0017]A(U)＝2π
‑
∠B1′
UB2′ꢀꢀꢀ
(3)
[0018]其中，∠B1′
UB2′
为受障碍物影响固定翼无人机不可飞行的空域角度；
[0019]步骤2
‑
2：在两个障碍物情形下，固定翼无人机U可飞行空域的角度大小为：
[0020]A(U)＝∠B1UB2+π
‑
∠B1UB1′‑
∠B2UB2′ꢀꢀꢀ
(4)
[0021]其中，∠B1UB
′1和∠B2UB
′2为受障碍物影响固定翼无人机不可飞行的空域角度；∠B1UB2为固定翼无人机在两个障碍物间的可飞行空域；
[0022]步骤2
‑
3：在两个以上障碍物情形下，固定翼无人机U可飞行空域的角度大小为：
[0023][0024]其中，为固定翼无人机在两个以上障碍物情况下的飞行空域；
[0025]步骤2
‑
4：将趋光性的大小用固定翼无人机进入可飞行区域的概率来衡量，且该概率服从[0,2π]上的均匀分布，因此候选趋光性模型表示为：
[0026][0027]步骤2
‑
5：为防止固定翼无人机在基于趋光性避障中受局部趋光影响而造成飞行碰撞，在式(6)所示的候选趋光性模型中引入距离因子，表示为：
[0028]ξ＝e
δ
·
Δr
ꢀꢀꢀ
(7)
[0029]其中，e为指数函数；δ为距离因子的权重系数；Δr是固定翼无人机到障碍物的距离；
[0030]步骤2
‑
6：固定翼无人机趋光性避障模型最终表示为：
[0031][0032]其中，N为固定翼无人机检测到的障碍物总个数；
[0033]步骤3：基于步骤2中所建立的趋光性避障模型，结合固定翼无人机飞行约束，设计固定翼无人机避障策略及流程；
[0034]步骤3
‑
1：建立固定翼无人机的飞行约束模型，具体表示为：
[0035][0036]其中，v
min
和v
max
分别表示固定翼无人机的最小、最大飞行速度；w为固定翼无人机的航向角速度；w
max
为最大航向角速度；R为转弯半径；R
min
为固定翼无人机的最小转弯半径；
[0037]步骤3
‑
2：根据步骤3
‑
1中固定翼无人机的飞行特性，将固定翼无人机在飞行过程中遇到障碍物的情形分为情形1、情形2和情形3，并设计相应的飞行方案：
[0038]a)情形1：两个障碍物间的间距大于固定翼无人机的最小转弯半径，此时无人机能以任意入射方向通过障碍区域；
[0039]b)情形2：两个障碍物间的间距小于固定翼无人机的最小转弯半径，此时要保证无人机无碰撞的通过障碍区域，其入射方向θ满足约束范围θ∈[θ2,θ1]，其中，θ1和θ2为保证固定翼无人机无碰撞情况下与两个障碍物的临界入射方向；
[0040]c)情形3：对于存在两个以上障碍物的情况，当存在两个相同趋光大小的可飞行空域，固定翼无人机依照航迹飞行油耗最少的原则，选择最优可飞行路径；
[0041]步骤4：将步骤2中所建立的趋光性避障模型与人工势场法相结合，设计固定翼无人机控制律，保证固定翼无人机无碰撞飞行；
[0042]步骤4
‑
1：搭建基于人工势场法的固定翼无人机避本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于仿鸟类趋光性的固定翼无人机避障控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：搭建固定翼无人机模型，并将固定翼无人机模型转化为基于速度、位置控制的二阶模型；固定翼无人机的二阶动力学模型表示为：其中，(x,y)为固定翼无人机在惯性坐标系中的位置；ψ为固定翼无人机的航向角；v为固定翼无人机的前向速度；n
v
和n
ψ
为均为系统控制输入；经过模型转换，固定翼无人机基于速度、位置控制的二阶模型为：其中，q＝[x,y]
T
表示固定翼无人机的位置；p为固定翼无人机在惯性坐标系下三轴方向的速度；u为固定翼无人机的控制输入；步骤2：根据鸟类基于趋光性避障的特性，建立固定翼无人机趋光性避障模型；将无人机飞行过程中遇到的障碍物情形分为“单个障碍物”、“两个障碍物”以及“两个以上障碍物”三种进行趋光性建模；步骤2
‑
1：在单个障碍物情形下，固定翼无人机U可飞行空域的角度大小为：A(U)＝2π
‑
∠B1′
UB2′ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，∠B1′
UB2′
为受障碍物影响固定翼无人机不可飞行的空域角度；步骤2
‑
2：在两个障碍物情形下，固定翼无人机U可飞行空域的角度大小为：A(U)＝∠B1UB2+π
‑
∠B1UB1′‑
∠B2UB2′ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)其中，∠B1UB
′1和∠B2UB
′2为受障碍物影响固定翼无人机不可飞行的空域角度；∠B1UB2为固定翼无人机在两个障碍物间的可飞行空域；步骤2
‑
3：在两个以上障碍物情形下，固定翼无人机U可飞行空域的角度大小为：其中，为固定翼无人机在两个以上障碍物情况下的飞行空域；步骤2
‑
4：将趋光性的大小用固定翼无人机进入可飞行区域的概率来衡量，且该概率服从[0,2π]上的均匀分布，因此候选趋光性模型表示为：步骤2
‑
5：为防止固定翼无人机在基于趋光性避障中受局部趋光影响而造成飞行碰撞，在式(6)所示的候选趋光性模型中引入距离因子，表示为：ξ＝e
δ
·
Δr
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中，e为指数函数；δ为距离因子的权重系数；Δr是固定翼无人机到障碍物的距离；步骤2
‑
6：固定翼无人机趋光性避障模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：方洋旺，李家诚，张茂桃，王志凯，马文卉，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：