本发明专利技术公开了一种基于人工势场法的固定翼无人机集群避障方法及系统，所述方法包括：定义障碍物阻碍固定翼无人机飞行的区域为障碍区域，将障碍区域拟合为椭圆形；以领航无人机跟随无人机模式设置固定翼无人机集群编队；基于领航无人机与目标点之间的距离计算领航无人机所受引力，并基于椭圆形障碍区域对领航无人机形成的斥力以及相邻跟随无人机对领航无人机形成的斥力，计算领航无人机所受总斥力；基于领航无人机所受引力和总斥力控制领航无人机；基于椭圆形障碍区域对该跟随无人机形成的斥力以及相邻其他跟随无人机对该跟随无人机形成的斥力，计算该跟随无人机所受总斥力，以控制该跟随无人机。本发明专利技术使得避障路径更流畅且能避免无人机互相碰撞。更流畅且能避免无人机互相碰撞。更流畅且能避免无人机互相碰撞。
【技术实现步骤摘要】
基于人工势场法的固定翼无人机集群避障方法及系统
[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种基于人工势场法的固定翼无人机集群避障方法及系统。
技术介绍
[0002]近年来随着无人机产业的不断发展，无人机得到了大量的应用，但单一个体由于受到自身视野、负载、续航等限制，很难完成大面积作业、侦察等工作。因此无人机集群得到了科研和工程领域的重点关注。无人集群即通过自组织机制，使具备有限自主能力的多架无人机能够互相通信，共享位置、速度、障碍等信息，在较高的自主程度下完成互相协作，以达到在无人控制的情况下完成预定的任务或者到达指定的区域完成飞行动作。
[0003]由于集群中各无人机之间的互补作用，使其具有抗毁性、协同性和拓展性，在实际应用中发挥了巨大优势，可用于大面积侦察打击、生物防治、救援搜捕等任务。目前市场上常见的无人机多为旋翼无人机，可用于商用飞行表演航拍等。而关于固定翼无人机的研究则较少，相比于旋翼无人机，固定翼无人机飞行速度更快，转弯半径需要更大，所以对集群的算法要求更高。
[0004]在现有的集群方法中，由于工作环境的复杂性和多变性以及集群体积较为庞大，使得集群避障成为一个无法回避的关键问题之一。针对无人机集群的避障问题，目前常用的避障算法包括人工势场法、神经网络法、最优化理论。其中人工势场法原理简单、易于理解、计算量小，所以计算速度快，实时性高，在避障控制策略中成为首选方法。但依然存在的一定的共性问题，如无人机、障碍物以及目标之间存在局部极小值，即无人机容易陷人引力与斥力的平衡点处，从而无法继续前进。此外领航者的导航引导作用力会随无人机与领航者的距离增大而增大，会导致无人机不断逼近领航者，虽然无人机受到的排斥力会随障碍物距离缩小而增大，但由于所采用的排斥力势能函数是有界的，即排斥作用力也是有界的，所以可能会出现无人机与障碍物距离过近而小于最小安全距离甚至出现碰撞现象。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供一种基于人工势场法的固定翼无人机集群避障方法及系统，用以解决现有技术中无人机集群避障方法不适用于固定翼无人机集群的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的基于人工势场法的固定翼无人机集群避障方法，包括：
[0007]定义障碍物阻碍固定翼无人机飞行的区域为障碍区域，将所述障碍区域拟合为椭圆形；
[0008]以领航无人机跟随无人机模式设置固定翼无人机集群编队；
[0009]基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力，并基于椭圆形障碍区域对所述领航无人机形成的斥力以及相邻跟随无人机对所述领航无人机形成的斥力，计算所述领航无人机所受总斥力；
[0010]基于所述领航无人机所受引力和所述领航无人机所受总斥力，控制所述领航无人
机；
[0011]针对每个跟随无人机，基于椭圆形障碍区域对该跟随无人机形成的斥力以及相邻其他跟随无人机对该跟随无人机形成的斥力，计算该跟随无人机所受总斥力，并基于该跟随无人机所受总斥力，控制该跟随无人机。
[0012]根据本专利技术的一些实施例，所述基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力，包括：
[0013]判断领航无人机与目标点之间的距离是否大于最大引力距离，若是，则基于所述最大引力距离计算所述领航无人机所受引力，否则，基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力。
[0014]根据本专利技术的一些实施例，所述基于椭圆形障碍区域对该跟随无人机形成的斥力以及相邻其他跟随无人机对该跟随无人机形成的斥力，计算该跟随无人机所受总斥力，包括：
[0015]基于椭圆形障碍区域，确定多个障碍物点；
[0016]从所有障碍物点中筛选出与该跟随无人机的距离小于检测距离的所有目标障碍物点；
[0017]基于公式1计算所有目标障碍物点对该跟随无人机j形成的斥力R
j
：
[0018][0019]其中，表示第l个目标障碍物点的位置，x
j
表示该跟随无人机的目标位置， m表示目标障碍物点的总数，α表示斥力系数。
[0020]根据本专利技术的一些实施例，所述斥力系数α根据公式2或者公式3计算获得：
[0021][0022]其中，χ
R
表示该跟随无人机的当前实际位置，d
m
表示检测距离，δ为常数， d表示该跟随无人机与目标障碍物点之间的距离；
[0023][0024]根据本专利技术的一些实施例，所述方法还包括：
[0025]在对领航无人机或跟随无人机控制过程中，增加固定扰动。
[0026]根据本专利技术实施例的基于人工势场法的固定翼无人机集群避障系统，包括：
[0027]障碍物处理模块，用于定义障碍物阻碍固定翼无人机飞行的区域为障碍区域，将所述障碍区域拟合为椭圆形；
[0028]设置模块，用于以领航无人机跟随无人机模式设置固定翼无人机集群编队；
[0029]控制模块，用于基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力，并基于椭圆形障碍区域对所述领航无人机形成的斥力以及相邻跟随无人机对所述领航无人机形成的斥力，计算所述领航无人机所受总斥力；基于所述领航无人机所受引力和所述领航无人机所受总斥力，控制所述领航无人机；针对每个跟随无人机，基于椭圆形障碍区域对该跟随无人机形成的斥力以及相邻其他跟随无人机对该跟随无人机形成的斥力，计算
该跟随无人机所受总斥力，并基于该跟随无人机所受总斥力，控制该跟随无人机。
[0030]根据本专利技术的一些实施例，所述控制模块，用于：
[0031]判断领航无人机与目标点之间的距离是否大于最大引力距离，若是，则基于所述最大引力距离计算所述领航无人机所受引力，否则，基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力。
[0032]根据本专利技术的一些实施例，所述控制模块，用于：
[0033]基于椭圆形障碍区域，确定多个障碍物点；
[0034]从所有障碍物点中筛选出与该跟随无人机的距离小于检测距离的所有目标障碍物点；
[0035]基于公式1计算所有目标障碍物点对该跟随无人机j形成的斥力R
j
：
[0036][0037]其中，表示第l个目标障碍物点的位置，x
j
表示该跟随无人机的目标位置， m表示目标障碍物点的总数，α表示斥力系数。
[0038]根据本专利技术的一些实施例，所述斥力系数α根据公式2或者公式3计算获得：
[0039][0040]其中，χ
R
表示该跟随无人机的当前实际位置，d
m
表示检测距离，δ为常数， d表示该跟随无人机与目标障碍物点之间的距离；
[0041][0042]根据本专利技术的一些实施例，所述控制模块，还用于：
[0043]在对领航无人机或跟随无人机控制过程中，增加固定扰动。
[0044]采用本专利技术实施例，通过将障碍区域拟合为椭圆形，相本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工势场法的固定翼无人机集群避障方法，其特征在于，包括：定义障碍物阻碍固定翼无人机飞行的区域为障碍区域，将所述障碍区域拟合为椭圆形；以领航无人机跟随无人机模式设置固定翼无人机集群编队；基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力，并基于椭圆形障碍区域对所述领航无人机形成的斥力以及相邻跟随无人机对所述领航无人机形成的斥力，计算所述领航无人机所受总斥力；基于所述领航无人机所受引力和所述领航无人机所受总斥力，控制所述领航无人机；针对每个跟随无人机，基于椭圆形障碍区域对该跟随无人机形成的斥力以及相邻其他跟随无人机对该跟随无人机形成的斥力，计算该跟随无人机所受总斥力，并基于该跟随无人机所受总斥力，控制该跟随无人机。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力，包括：判断领航无人机与目标点之间的距离是否大于最大引力距离，若是，则基于所述最大引力距离计算所述领航无人机所受引力，否则，基于领航无人机与目标点之间的距离计算所述领航无人机所受引力。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于椭圆形障碍区域对该跟随无人机形成的斥力以及相邻其他跟随无人机对该跟随无人机形成的斥力，计算该跟随无人机所受总斥力，包括：基于椭圆形障碍区域，确定多个障碍物点；从所有障碍物点中筛选出与该跟随无人机的距离小于检测距离的所有目标障碍物点；基于公式1计算所有目标障碍物点对该跟随无人机j形成的斥力R
j
：其中，表示第l个目标障碍物点的位置，x
j
表示该跟随无人机的目标位置，m表示目标障碍物点的总数，α表示斥力系数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述斥力系数α根据公式2或者公式3计算获得：其中，χ
R
表示该跟随无人机的当前实际位置，d
m
表示检测距离，δ为常数，d表示该跟随无人机与目标障碍物点之间的距离；5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在对领航无人机...
【专利技术属性】
技术研发人员：任鹏博，魏文龙，王刚，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十研究所，
类型：发明
国别省市：
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