基于改进的AAPF-IRRT算法的无人机轨迹规划及跟踪控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进的AAPF

【技术实现步骤摘要】
基于改进的AAPF
‑
IRRT算法的无人机轨迹规划及跟踪控制方法


[0001]本专利技术属于轨迹规划和自动控制
，本专利技术涉及一种基于改进的AAPF
‑
IRRT算法的无人机轨迹规划及跟踪控制方法。

技术介绍

[0002]随着机器人技术的发展，各种各样以无人系统技术为基础的智能设备(无人机、无人车等)被广泛应用于轨道交通、物流运输、巡查勘探、应急救灾等多个领域。为完成物资配送任务，无人机须在有大量复杂障碍物的环境中完成路径规划。而在进行喷洒消毒的过程中，无人机保持在固定高度飞行，在进行路径规划时可以将三维路径规划问题降至二维以简化问题的复杂度。此外由于无人机续航时间的限制，如何为无人机在二维和三维环境中以更快的速度规划出一条长度更短、轨迹更优的路径依旧是当前研究的热门方向。最终需要构建合适的飞行控制器，对无人机进行控制以实现对规划轨迹的精确跟踪。
[0003]无人机航迹规划分为前端的路径规划和后端航迹平滑两个部分。现有的路径规划算法分为基于搜索的路径规划(Dijkstra、A*)、基于概率的路径本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进的AAPF
‑
IRRT算法的无人机轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：采用人工势场法与自适应步长方法对Informed RRT*算法进行改进，在Informed RRT*算法的基础上引入人工势场法指引随机采样点向目标点生成，引入自适应步长调整策略以加速随机树在无障碍环境下的扩展速度，得到改进的AAPF
‑
IRRT算法；S02：采用改进的AAPF
‑
IRRT算法获得无人机飞行轨迹的离散坐标点；S03：利用minimum snap算法结合闭式求解、飞行走廊、时间分配对步骤S02中的离散坐标点进行拟合，获得无人机的飞行轨迹。2.根据权利要求1所述的基于改进的AAPF
‑
IRRT算法的无人机轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤S01中随机采样点的生成方法包括：S11：在自由空间X
free
中生成随机点x
rand
，并令x
prand
＝x
rand
；S12：计算x
prand
与障碍物的最近距离d
min
，当d
min
>D
obs
且x
prand
≠x
goal
时，D
obs
为临界距离，执行步骤S13，否则返回x
prand
；S13：计算x
prand
与目标点x
goal
之间的吸引力势能U
att
：其中，K
a
表示吸引力势场比例因子，参数是定义的x
prand
与x
goal
的临界范围，d(x
prand
,x
goal
)为随机点x
prand
与目标点x
goal
之间的距离；S14：对吸引力势能U
att
求负梯度得到随机点x
prand
与目标点x
goal
之间的吸引力之间的吸引力S15：使x
prand
沿着的方向以步长η移动：循环执行步骤S12～S15。3.根据权利要求2所述的基于改进的AAPF
‑
IRRT算法的无人机轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤S11中的自由空间采样，在寻找到第一条从起始点到目标点的可达路径后，进行椭圆/椭球采样域的限制，采样空间也由自由空间X
free
变为椭圆/椭球空间X
ellipse
，所述椭圆/椭球空间的生成方法包括：S111：得到第一条可达路径的路径长度C
best
后将其作为椭圆的长轴长，将起点x
start
和目标点x
goal
作为椭圆的焦点；S112：计算起点和目标点之间的距离为c
min
，c
min
＝||x
goal
‑
x
start
||2，并计算起点与目标点的中心x
center
，x
center
＝(x
start
+x
goal
)/2；
S113：计算超椭球体横轴a1与单位矩阵l1的外积M＝a1×
l1，a1＝(x
goal
‑
x
start
)/c
min
，l1＝[1,0,0]；S114：对外积M进行奇异值分解：U∑V
T
≡M，U和V是两组正交单位向量，∑为进行奇异值分解后的对角矩阵；S115：计算从椭球坐标系到世界坐标系的旋转矩阵C＝Udiag{1,...,1,det(U)det(V)}V
T
，det(U)与det(V)分别为U和V的行列式，diag表示对角矩阵，V
T
为矩阵V的转置；S116：从n维单位球中均匀分布的样本转换到超椭球中均匀分布的样本所需的变换矩阵L：S117：得到从n维单位球转换到世界坐标系下的随机采样点x
rand
，x
rand
＝CLx
ball
+x
center
，式中x
ball
为在单位球中的采样点。4.根据权利要求1所述的基于改进的AAPF
‑
IRRT算法的无人机轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤S01中改进的AAPF
‑
IRRT算法采用自适应步长策略扩展新节点x
new
，扩展新节点的方法包括：S011：找到随机树中距离x
prand
最近的临近点x
nearest
，沿着x
nearest
与x
prand
的连线方向扩展步长step，生成x
new
：S012：若x
new
与x
nearest
的连线未经过障碍物且步长未达到步长上限step
max
，则以倍数k
s
扩展步长step，step＝step*k
s
，并以该步长重新扩展x
new
，否则直接返回x

【专利技术属性】
技术研发人员：单梁，刘文倩，马强，李军，戚志东，颜建虎，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：