【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多机器人路径规划，特别是涉及一种基于a*与速度避障法的无人机集群路径规划方法。
技术介绍
1、科学技术的快速进步推动了无人机相关领域基础技术的快速发展，如微处理器技术、传感器技术、通信技术和智能控制技术等。上述技术的微型化和集成度越来越高使得小型无人机功能和性能得到大幅提升。无人机可以搭载丰富的传感器，例如双目摄像头和激光雷达，gps导航，获得周围的环境信息以及在环境中的位置信息，还可以搭载处理器在线处理数据。无人机以其自身灵活，简单，高机动性等特点引起了国内外学者的关注。在此前提下，无人机集群路径规划技术也不断地发展，因其广阔的应用前景而引起研究人员更加全面的探索。
2、近年来，无人机集群在民用领域得到了广泛的关注，如在农林植保、道路巡检、协同吊运等中得到了广泛的应用；在农田和林场，无人机集群可以完成农业监测、播种和药物应用，顺应当前国家推行的智能农业，精准农业发展方向；在洪水、森林火灾等灾区，无人机集群可完成灾害信息采集、集群编队森林灭火等任务。同时无人机集群也在军事领域有着广泛应用，可以执行情报侦察、战场监视、目标跟踪、军事打击等作战任务。在战场环境中，无人机集群可以收集情报并进行精确打击，例如“斩首”行动。无人集群系统是增强国防力量建设的一类高效能无人作战装备。世界各大研究中心正从体系架构、自主协同等方面布局无人集群系统关键技术研究，以实现智能、协同、高效的集群作战。
3、无人集群技术中涉及了势态感知、路径规划、通信网络与编队控制等技术。集群路径规划是无人集群技术中的重要组成部分，集
技术实现思路
1、针对以上技术问题，本专利技术提供一种基于a*与速度避障法的无人机集群路径规划方法。
2、本专利技术解决其技术问题采用的技术方案是：
3、一种基于a*与速度避障法的无人机集群路径规划方法，所述方法包括以下步骤：
4、s100：搭建集群无人机规划仿真平台，包括仿真平台以及仿真模型文件，无人机sdf模型文件以及位于无人机上方的激光雷达相机模型文件，获取全局无人机位置信息的插件，以及用于完成无人机飞行控制的px4飞控；
5、s200：获取激光雷达的数据，通过激光雷达建图算法获得用于规划使用的占用栅格地图；
6、s300：获取仿真中无人机的位置和速度信息，以及s200中实时更新的占用栅格地图信息后，采用hybrid a*算法进行无人机的全局规划；
7、s400：每一个无人机接收来自其余所有无人机全局规划节点的路径信息，采用orca局部规划算法来完成当前无人机局部范围内的路径规划，将下一个全局路径点当做目标点，实现无人机的交互以及对飞，完成无人机集群飞行以及避撞。
8、优选地，s100包括：
9、s110：在ros下使用gazebo仿真平台构建虚拟仿真，启动无人机sdf模型文件，同时启动px4建立仿真平台与飞控的信息通信；
10、s120：启动激光雷达相机模型文件，同时启动无人机位置插件，得到在仿真平台中的位置真值，该位置当做无人机的全局位置信息。
11、优选地，s200包括：
12、s210：获取激光雷达的点云数据，启动octomap节点，利用octomap算法建图进行点云地图到占用栅格地图的转换；
13、s220：将转换完成的占用栅格地图发送给无人机全局规划节点，并且进行占用栅格地图的实时更新，在可视化软件rviz中进行显示。
14、优选地，s300包括：
15、s310：启动hybrid a*算法节点，接收来自octomap节点发送的占用栅格地图信息，将识别到的其他无人机的点云信息删除后，进行地图的膨胀；
16、s320：订阅来自仿真平台的无人机的位姿真值信息，设置起始点和目标点，在无人机达到一定高度并平稳时，采用hybrid a*算法进行无人机的全局路径搜索，得到安全可行的无人机全局路径；
17、s330：将搜索到的安全可行的无人机全局路径发送到无人机局部规划节点，并且在无人机的位置在不断地移动的同时更新全局路径信息。
18、优选地，s320具体为：
19、s321：初始化起始点和目标点，初始化open列表和close列表，将起始点加入到open列表中；
20、s322：在open列表中选择代价最小的状态节点作为当前节点，将当前节点从open列表中删除；
21、s323：判断当前节点是否为目标节点，若当前节点为目标节点，则结束返回路径；若当前节点不为目标节点，则执行s324；
22、s324：将当前节点加入到close列表，对当前节点搜索扩展，生成当前节点的所有子节点，对每个子节点进行判断，如果该子节点在close列表中已存在，则跳过该子节点；如果该子节点不在open列表中，将当前节点设置为该子节点的父节点，计算该子节点的代价，加入到open列表中；如果该子节点已经在open列表中，则更新该子节点的代价，取更优代价加入到open列表；
23、s325：重复执行s322至s324，如果open列表已为空，则搜索失败，返回空值。
24、优选地，每隔预设次循环，s323中还包括：
25、若当前节点不为目标节点，使用reeds-sheep曲线生成当前节点到目标点的轨迹，判断轨迹是否落入膨胀后的占用栅格地图中，若不落入，则说明未发生碰撞，则结果返回路径，若发生碰撞，则执行s324。
26、优选地，代价是指从起始状态到当前状态的路径长度和启发式函数估计的从当前状态到目标状态的距离之和，s322具体为：
27、f(n)＝g(n)+h(n)
28、其中f(n)为代价之和，g(n)为起始状态到当前状态的路径长度，h(n)为启发式函数估计的从当前状态到目标状态的距离。
29、优选地，s400包括：
30、s410：启动orca算法节点，接收来自hybrid a*节点发送的安全可行的无人机全局路径信息，将一段路径平均分成几段，将选中的路径点加入到orca算法的目标点序列；
31、s420：订阅来自仿真平台的无人机的位姿真值信息，每个无人机orca节点接收来自其他无人机orca本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于A*与速度避障法的无人机集群路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S100包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S200包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S300包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S320具体为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，每隔预设次循环，S323中还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，代价是指从起始状态到当前状态的路径长度和启发式函数估计的从当前状态到目标状态的距离之和，S322具体为：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，S400包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，S410中多无人机orca算法具体为：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，S412具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于a*与速度避障法的无人机集群路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s100包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s200包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，s300包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，s320具体为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，每隔...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪志强，姜池，王耀南，黄世杰，李谦，谢核，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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