【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机避障，具体涉及狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法。
技术介绍
1、近几年，随着无人机技术的快速发展，无人机凭借其体积小、成本低、机动性强、不会造成人员伤亡等特点正在逐渐替代有人机执行高风险的任务，例如战场、电力巡线、灾害救援等场景。高效的避障能力是无人机飞行任务成败的关键。
2、先前的无人机避障算法中，普遍将障碍物近似为球、圆柱、圆锥等规则物体，虽然便于计算，但却过分夸大障碍物的范围，导致无人机的避障范围过大，无法到达狭窄区域。随着无人机的应用环境从中高空域逐渐拓展至低空域(例如桥梁下部空间巡检)，遇到环境障碍的情况也大大增加，这就要求无人机能够精确确定障碍物区域，并在狭窄区域精确避障以完成飞行任务。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提高无人机在狭窄区域中的避障能力，保障无人机在狭窄区域下的安全性，提出了狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，包括：
2、s1.以障碍物的点云数据为基础，通过增量法建立不规则障碍物的三维凸包模型，精确确定避障范围；
3、s2.通过最近点搜索算法实时计算无人机到障碍物三维凸包模型的最近距离；
4、s3.根据无人机初始状态和目标状态构建引力势函数、根据障碍物信息构建斥力势函数，通过李亚普诺夫定律推导获得无人机的加速度。
5、优选的，所述s1包括：
6、s1-1.无人机飞行过程中采用激光雷达敏感器获取目标区域的激光雷达点云数据，通过ransa
7、s1-2.获取每个障碍物的点云信息后，采用增量法将对每个障碍物构建三维凸包模型，三维凸包模型通过一系列闭合的三角面片来表示障碍物的形态，将障碍物的信息简化为障碍物表面的点云数据o(x1,y1,z1；x2,y2,z2；...；xm,ym,zm)，其中m表示障碍物表面点的个数，记录三角面片顶点的矩阵a(p1,p4,p6；p3,p7,p9；......；pm,p3,p5)，其中pi表示障碍物表面的点云矩阵o中的第i个点(xi,yi,zi)，矩阵中每一行表示由三个顶点组成的三角面片。
8、优选的，所述s2包括：
9、s2-1.根据无人机当前的位置，遍历计算与其中一个障碍物三维凸包上所有点的距离，记录与无人机当前位置最近的点的坐标pt；
10、s2-2.在记录三角面片顶点的矩阵a中提取出包含点pt的三角面片；
11、s2-3.计算包含pt的所有三角面片到无人机的距离，记录最小距离dmin；
12、s2-4.遍历计算所有障碍物三维凸包到无人机的最近点的坐标和距离，记录所有障碍物距离无人机的最近点坐标p_min(pmin1，pmin2，...，pminj)、最近距离d_min(dmin1,dmin2,...dminj)，其中j表示障碍物的个数。
13、优选的，所述s3包括：
14、s3-1.为保证无人机到达目标点，应保证距离目标点越远，引力势越大，根据无人机的初始状态与目标状态采用二次型函数构建引力势函数，
15、φp＝(x-xt)tp(x-xt)，其中x为无人机当前状态，xt为无人机目标状态，p为正定矩阵；
16、s3-2.根据无人机的当前位置与障碍物距离无人机最小距离d_min构建斥力势函数，其中τ＞0，是参数；当无人机相对障碍的最小距离d_min减小时，斥力势函数值φh增大，引导无人机避开障碍物；
17、s3-3.构建整体势函数φ＝φp+φh，根据李雅普诺夫稳定律，控制加速度a沿势场降低方向前进，实现到达目标点的同时成功规避障碍物，使其中m>0,v表示无人机的速度，则最终的加速度其中，pr为p的左上角部分,pv为p的右下角部分，r为无人机的位置，无人机在该控制加速度的驱动下，会远离障碍物并成功达到目标点。
18、本专利技术通过对障碍物的精细表达以及改进的人工势场，实现了无人机在狭窄区域内的障碍规避，提高了无人机在狭窄区域内适应性和安全性。
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1.狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求2所述的狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，其特征在于，所述S2包括：
4.根据权利要求3所述的狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，其特征在于，所述S3包括：
【技术特征摘要】
1.狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的狭窄区域内基于改进的人工势场的无人机三维避障方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙立周，杨睿之，李靖博，张健健，杨洋，王祯国，张佳音，叶博，许鑫，李赟骁，杨谦亨，
申请(专利权)人：山西省智慧交通研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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