一种无人机自主飞行路径规划方法及系统与流程

本发明属于无人机飞行控制的，更具体地，涉及一种无人机自主飞行路径规划方法及系统。

背景技术：

1、无人机是一种空中机器人，具有飞行速度快、机动性强等特点，在无人配送、无人巡检、测绘以及军事等相关领域具有广阔的应用场景。

2、传统无人机自主航线飞行一般采用航点之间直线连接作为飞行轨迹，此方法由于简单粗暴，在飞行加减速过程中往往会出现飞行顿挫感，导致飞行性能下降，也不吻合无人机的空气动力学最佳性能，也进而影响续航时间等性能指标。另外使用类似人工智能的路径规划策略会耗费大量的cpu资源，需要比较大的算力，导致时间的延时，也不符合无人机对于实时控制的要求。

3、现有技术中，中国专利文献cn116859979a公开一种无人机的运动路径规划方法、无人机及存储介质，根据无人机当前位置信息和障碍物信息得到运动轨迹函数，运动轨迹函数用于分段表示初始的无人机运动轨迹；根据运动轨迹函数构造运动规划目标函数，运动规划目标函数包括多个随时间变化的函数；根据运动规划目标函数和预设的运动规划目标函数的约束条件构建优化目标函数；最后对优化目标函数进行求解，得到优化后的无人机运动轨迹。该方法由于将室内无人机的运动规划问题转化为多准则优化问题后对该问题进行求解，使得在室内无人机飞行中可以实时规划出安全、平滑及无碰撞的路径，但是并未解决无人机自主航线飞行所存在的在飞行加减速过程中往往会出现飞行顿挫感，导致飞行性能下降的问题。

4、中国专利文献cn104062976a公开一种基于角加速度导数为正弦曲线的飞行器姿态快速机动方法，首先根据飞行器上所配置的执行机构确定飞行器姿态机动最大角加速度am，根据飞行器上所配置的执行机构角动量包络和敏感器量程确定飞行器姿态机动最大角速度，当飞行器接收到地面发送的姿态机动控制指令时，飞行器控制系统根据接收到的姿态机动角度θm和已确定的姿态机动最大角速度和姿态机动最大角加速度am计算出飞行器姿态机动飞行轨迹的特征转折时刻，然后飞行器控制系统利用特征转折时刻，按照角加速度导数为分段正弦曲线实时计算出飞行器姿态机动时的目标姿态角加速度ar、目标姿态角速度和目标姿态角度θr，最后飞行器控制系统按照姿态机动目标姿态角加速度ar、目标姿态角速度和目标姿态角度θr进行飞行器姿态机动控制。该方法引入速度信息提高无人机路径规划的可靠性，但同样未解决无人机自主航线飞行所存在的在飞行加减速过程中往往会出现飞行顿挫感，导致飞行性能下降的问题。

5、基于此，亟需开发一种高性能的无人机自主航线路径规划方法，对于无人机的高效飞行具有重要意义。

技术实现思路

1、本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷，提供一种无人机自主飞行路径规划方法及系统，用以解决现有无人机自主航线飞行中所存在的在飞行加减速过程中往往会出现飞行顿挫感，导致飞行性能下降的技术问题。

2、本发明详细的技术方案如下：

3、一种无人机自主飞行路径规划方法，所述无人机自主飞行路径包括加速阶段、匀速阶段t4和减速刹车阶段，所述方法包括：

4、s1、给定路径规划中的状态量限幅以及目标速度vref，所述状态量限幅包括最大加加速度jmax、最大加速度amax和最大速度vmax；

5、s2、根据无人机在所述加速阶段和减速刹车阶段内自主飞行的状态，将所述加速阶段划分为加加速阶段t1、匀加速阶段t2和减加速阶段t3，将所述减速刹车阶段划分为加减速阶段t5、匀减速阶段t6和减减速阶段t7，并确定所述无人机分别在所划分的各个阶段的飞行状态；

6、s3、根据所述状态量限幅和目标速度vref推导出所述无人机分别在所划分的各个阶段内的状态量，以计算所述无人机分别在所划分的各个阶段内的飞行时间；

7、s4、设定目标时间间隔，确定所述无人机在当前目标时刻所处阶段，并根据所述无人机在当前目标时刻所处阶段内的状态量，计算出所述无人机在下一目标时刻的期望状态量；

8、s5、将计算得到的所述期望状态量作为指令加入所述无人机自主飞行的位置控制和姿态控制中，以实现所述无人机自主飞行的路径规划。

9、根据本发明优选的，所述步骤s2中，所述无人机在加加速阶段t1和减减速阶段t7中均处于恒定最大加加速度jmax状态；

10、所述无人机在匀加速阶段t2和匀减速阶段t6中均处于加加速度为0、且维持实际最大加速度am或给定最大加速度amax状态；

11、所述无人机在减加速阶段t3和加减速阶段t5中均处于恒定反向最大加加速度jmax状态。

12、根据本发明优选的，所述步骤s2中，所述无人机在匀加速阶段t2和匀减速阶段t6中均处于加加速度为0、且维持实际最大加速度am或给定最大加速度amax状态，具体包括：

13、当所述无人机的实际最大加速度am小于或等于给定的最大加速度amax时，所述无人机维持实际最大加速度am飞行状态；

14、当所述无人机的实际最大加速度am大于给定的最大加速度amax时，所述无人机维持给定的最大加速度amax飞行状态。

15、根据本发明优选的，所述步骤s3中，所述无人机分别在加速阶段所划分的各个阶段内的状态量包括：

16、(1)所述无人机在加加速阶段t1内的状态量为：

17、加加速度：j1＝jmax，j1为无人机在加加速阶段t1内的加加速度；

18、加速度：a1＝a0+jmaxt1，t1为加加速阶段t1内的任一时间点，且0＜t1≤t1，a1为无人机在t1时间点的加速度，a0为无人机的初始加速度；

19、速度：v1为无人机在t1时间点的速度，v0为无人机的初始速度；

20、(2)所述无人机在匀加速阶段t2内的状态量为：

21、加加速度：j2＝0，j2为无人机在匀加速阶段t2内的加加速度；

22、加速度：a2＝am或a2＝amax，a2为无人机在匀加速阶段t2内的加速度，其中，am为实际最大加速度，amax为给定的最大加速度，且当am≤amax时，a2＝am，当am＞amax时，a2＝amax；

23、速度：t2为匀加速阶段t2内的任一时间点，且t1＜t2≤t2，v2为无人机在t2时间点的速度，为无人机在t1时间点的速度；

24、(3)所述无人机在减加速阶段t3内的状态量为：

25、加加速度：j3＝-jmax，j3为无人机在减加速阶段t3内的加加速度；

26、加速度：a3＝am-jmax(t3-t2)，t3为减加速阶段t3内的任一时间点，且t2＜t3≤t3，a3为无人机在t3时间点的加速度；

27、速度：v3为无人机在t3时间点的速度，为无人机在t2时间点的速度。

28、根据本发明优选的，所述步骤s3中，所述无人机分别在减速刹车阶段所划分的各个阶段内的状态量包括：

29、(1)所述无人机在加减速阶段t5内的状态量为：

30、加加速度：h5＝-hmax，j5为无人机在加减速阶段t5内的加加速度；

31、加速度：a5＝-jmax(t5-t4)，t5为加减速阶段t5内的任一时间点，且t4＜t5≤t5，a5为无人机在t5时间点的加速度；

32、速度：v5为无人机在t5时间点的速度；

33、(2)所述无人机在匀减速阶段t6内的状态量为：

34、加加速度：j6＝0，j6为无人机在匀减速阶段t6内的加加速度；

35、加速度：a6＝-am或a6＝-amax，a6为无人机在匀减速阶段t6内的加速度，其中，am为实际最大加速度，amax为给定的最大加速度，且当am≤amax时，a6＝-am，当am＞amax时，a6＝-amax；

36、速度：v6＝vt5-am(t6-t5)或v6＝vt5-amax(t6-t5)，t6为匀减速阶段t6内的任一时间点，且t5＜t6≤t6，v6为无人机在t6时间点的速度，为无人机在t5时间点的速度；

37、(3)所述无人机在减减速阶段t7内的状态量为：

38、加加速度：j7＝jmax，j7为无人机在减减速阶段t7内的加加速度；

39、加速度：a7＝-am+jmax(t7-t6)或a7＝-amax+jmax(t7-t6)，t7为减减速阶段t7内的任一时间点，且t6＜t7≤t7，a7为无人机在t7时间点的加速度，am为实际最大加速度，amax为给定的最大加速度，且当am≤amax时，a7＝-am+jmax(t7-t6)，当am＞amax时，a7＝-amax+jmax(t7-t6)；

40、速度：或v7为无人机在t7时间点的速度，为无人机在t6时间点的速度。

41、根据本发明优选的，所述步骤s3中，计算所述无人机分别在所划分的各个阶段内的飞行时间，具体包括：

42、s31、根据所述无人机分别在加速阶段所划分的各个阶段和减速刹车阶段所划分的各个阶段内的速度变化量及飞行时间的数学表达式，推导出所述无人机分别在加速阶段和减速刹车阶段内的总飞行时间；

43、s32、分别最小化所述无人机在加速阶段和减速刹车阶段内的总飞行时间，以求解所述无人机分别在加速阶段和减速刹车阶段内的实际最大加速度；

44、s33、根据所述无人机在加速阶段和减速刹车阶段内的实际最大加速度，分别计算所述无人机在加速阶段所划分的各个阶段和在减速刹车阶段所划分的各个阶段内的飞行时间。

45、根据本发明优选的，所述步骤s31中，所述无人机在加速阶段所划分的各个阶段内的速度变化量及飞行时间的数学表达式为：

46、无人机在加加速阶段t1内的速度变化量及飞行时间t1分别为：

47、

48、t1＝(am加-a0)/jmax (2)；

49、无人机在减加速阶段t3内的速度变化量及飞行时间t3分别为：

50、

51、t3＝am加/jmax (4)；

52、无人机在匀加速阶段t2内的速度变化量及飞行时间t2分别为：

53、

54、

55、所述无人机在加速阶段内的总飞行时间ttotal1为：

56、

57、式(1)～(7)中：a0为初始加速度；am加为加速阶段的实际最大加速度；jmax为给定的最大加加速度jmax；为加速阶段的整体速度变化量。

58、根据本发明优选的，所述步骤s31中，所述无人机在减速刹车阶段所划分的各个阶段内的速度变化量及飞行时间的数学表达式为：

59、无人机在加减速阶段t5内的速度变化量及飞行时间t5分别为：

60、

61、t5＝am减/jmax (9)；

62、无人机在减减速阶段t7内的速度变化量及飞行时间t7分别为：

63、

64、t7＝am减/jmax (11)；

65、无人机在匀减速阶段t6内的速度变化量及飞行时间t6分别为：

66、

67、

68、所述无人机在减速刹车阶段内的总飞行时间ttotal2为：

69、ttotal2＝t5+t6+t7＝am减/jmax+vref/am减-am减/jmax+am减/jmax＝am减/jmax+

70、vref/am减(14)；

71、式(8)～(14)中：am减为减速刹车阶段的实际最大加速度；vref为给定的目标速度。

72、根据本发明优选的，所述步骤s32中，所述无人机在加速阶段内的实际最大加速度am加为：

73、

74、所述无人机在减速刹车阶段内的实际最大加速度am减为：

75、

76、在本发明的另一个方面当中，提供了一种无人机自主飞行路径规划系统，所述系统包括：

77、输入模块，用于输入给定的路径规划中的状态量限幅以及目标速度vref，所述状态量限幅包括最大加加速度jmax、最大加速度amax和最大速度vmax；

78、划分模块，用于根据无人机在所述加速阶段和减速刹车阶段内自主飞行的状态，将所述加速阶段划分为加加速阶段t1、匀加速阶段t2和减加速阶段t3，将所述减速刹车阶段划分为加减速阶段t5、匀减速阶段t6和减减速阶段t7，并确定所述无人机分别在所划分的各个阶段的飞行状态；

79、第一计算模块，用于根据所述状态量限幅和目标速度vref推导出所述无人机分别在所划分的各个阶段内的状态量，以计算所述无人机分别在所划分的各个阶段内的飞行时间；

80、第二计算模块，用于设定目标时间间隔，确定所述无人机在当前目标时刻所处阶段，并根据所述无人机在当前目标时刻所处阶段内的状态量，计算出所述无人机在下一目标时刻的期望状态量；

81、控制模块，用于将计算得到的所述期望状态量作为指令加入所述无人机自主飞行的位置控制和姿态控制中，以实现所述无人机自主飞行的路径规划。

82、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

83、(1)本发明提供的一种无人机自主飞行路径规划方法及系统，首先给定路径规划中的状态量限幅以及目标速度，并将无人机飞行路径中的加速阶段和减速刹车阶段按照其飞行特点分别划分为多个阶段，然后基于给定的状态量限幅以及目标速度求解出无人机分别在加速阶段和减速刹车阶段的总飞行时间，通过最小化该总飞行时间，从而分别求解出在加速阶段和减速刹车阶段的实际最大加速度，进而求解出分别在加速阶段和减速刹车阶段所划分的各个阶段内的飞行时间，最后通过确定无人机在每个目标时刻所处的飞行阶段来确定其期望状态量，再将这些期望状态量作为指令加入到无人机自主飞行的位置控制和姿态控制中，以实现无人机自主飞行的路径规划。

84、(2)本发明的方法规避了航点之间直线连接作为航迹的简单方法，使用平滑速度的方式，解决了飞行启动和刹车过程的顿挫现象。

85、(3)本发明根据无人机当前位置设计一个个小目标(作为牵引点)，通过跟踪小目标，一步一步跟踪至当前航点，完成大目标，通过牵引点的方式实现航迹跟踪和简单的侧偏控制。

86、(4)本发明提供的这种s曲线的规划方法近似于速度指令的柔化过程，保证加速度的连续性，不会出现明显的突变，提高了无人机飞行性能。