一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法

本发明涉及一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，属于无人机。

背景技术：

1、当今社会，无人机发展迅速，在各领域得到广泛应用，下至传统工农业生产上至军事对抗无不见其踪影。在这些应用场景中，单架无人机由于自身性能限制，很难快速完成大范围遍历的基础任务，更难以完成后续的复杂任务。为应对日益复杂的任务需求，无人机集群编队飞行已经是一种必然趋势。在研究无人机集群编队飞行时，如何使集群在有动态障碍物的环境中自主行进而不发生碰撞是其安全性能和生存能力的必要保证。

2、目前，国内外对于实现无人机编队自主规避障碍物的研究大致可以分为五类，分别是基于纯数学优化、基于人工势场、基于启发式算法、基于几何制导和基于机器学习的方法。其中，人工势场法应用尤其广泛，但常规的人工势场法仍存在一定问题，比如一旦无人机陷入引力与斥力的平衡点处，便无法脱离。为此，本发明提供了一种可脱离局部极值点的改进人工势场法。

技术实现思路

1、针对上述技术领域中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，以一种可脱离局部极值点的改进人工势场法，避免传统人工势场法存在的引力与斥力的平衡点的局限性。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，提供了一种可脱离局部极值点的改进人工势场法，适用于无人机集群编队飞行时的自动避障。

4、所述改进人工势场法，包括以下特性：首先，在斥力势场函数中引入了无人机当前航迹点和目标点之间的距离，同时通过改变无人机所受斥力的分量改变合力方向，使速度产生一定角度的偏转，从而脱离局部极值点；其次，对无人机集群的避障控制和目标点控制开展了进一步的研究，通过给无人机势场中增加摩擦阻力，使其到达目标点后，减小震荡幅度，并缩短震荡时间，从而解决了无人机到达目标点之后的震荡问题；最后在对控制算法进行实验仿真过程中，加入了动态障碍物干扰，实现了无人机集群在编队队形变换过程中的动态避障功能。

5、进一步地，为克服局部极值点，本设计在无人机运动到局部极值点后，采用某种方法使其改变方向，脱离局部极值点的位置，最终到达目标点。当无人机到局部极值点后，求解其斥力分量时，按照如下公式计算：

6、frepx ＝a·frep ·cosα (1)

7、frepy ＝b·frep ·sinα (2)

8、其中，a、b是0.8到1.2之间的参数且不能相等，这样就可以使斥力的方向发生小角度改变，便可解决以上问题。在动态故障和正常无人机相对而行时，当两无人机相距达到安全距离时，会有斥力产生，若按照传统的人工势场法，则正常无人机就无法到达目标点，此时，若采用式(1)和(2)所示的改进后的方法，则正常无人机会按照绿色实线所示的路径前进到目标点，可以达到避免进入局部极值点的效果。

9、进一步地，为了使改进后的算法更具稳定性，从减小无人机到达目标点后震荡、加速度和速度饱和限制、参数的选择等方面对算法进行了优化处理。

10、(1)震荡优化

11、为了减小无人机到达目标点后的震荡幅度，缩短其震荡时间，使其尽快达到稳定状态，在算法中设置了一个摩擦阻力：

12、ffri＝-kfri·v (3)

13、其中，kfri为摩擦阻力系数。因此，可得出无人机所受的合力为目标点产生的引力、各个障碍物产生的斥力以及摩擦阻力的矢量和：

14、ftotal ＝fatt+fyep+ffri (4)

15、(2)加速度-速度-位置模型约束分析

16、由式(4)得无人机所受的合力为ftotal，因此可以得到无人机的理论加速度为：

17、at＝ftotal /m (5)

18、其中，m为无人机的质量。为保证无人机在姿态变换中尽可能的连续平稳，要对加速度进行限制，使其绝对值不大于最大加速度amax。因此可以得到无人机的实际加速度为：

19、

20、进一步可以得到无人机当前时刻的理论速度为：

21、vt＝vbef+a·dt (7)

22、其中，vbef为四旋翼前一时刻的速度，t为间隔时间，为保证飞行安全，同样将速度限制在最大速度范围之内，因此可以得到四旋翼的实际速度为：

23、

24、因此，最终得到四旋翼的当前时刻的位置为：

25、x＝xbef +v·dt (9)

26、(3)参数的选择

27、参数的选择涉及最小安全距离、引力系数、斥力系数等等，其中最小安全距离主要取决于无人机的尺寸、速度、gps的定位精度等等。其中，引力和斥力增益系数对飞行轨迹有较大的影响，当斥力系数设置过小或引力系数设置过大时，传统的人工势场法将无法规避障碍物；若斥力系数设置过大或者引力系数设置过小，则会导致无人机轨迹存在不必要的弯曲或无法收敛到目标点。因此，选择合适的引力和斥力增益系数对该算法具有重要的意义。而本文根据无人机到障碍物的距离和障碍物的影响半径，多次仿真来调整引力系数与斥力系数，最终选取了较为合适的一组数据，有利于无人机规避障碍物；同时设置了斥力有限的作用区域，可减少轨迹不必要的转弯机动。

28、由以上论述得知，无人机的最大速度为vmax，最大加速度amax，假设每架无人机的机身尺寸为c，gps的定位精度为d，无人机由最大速度减速到零时的最短距离为s，则

29、

30、则由此可以计算出两架无人机之间安全距离的最小值ρ0min为：

31、ρ0min ＝2d+2s+c (11)

32、进一步地，确定增益系数，在本文中，斥力系数和引力系数需要满足两个条件：

33、1)为使无人机能够不断向目标点靠近，则其受到的合力应该和引力同向；

34、2)为了最大程度地保证每架无人机的安全，避免其碰撞，应该在满足第一个条件的基础上，使斥力系数尽可能的大一些。

35、fatt +frep ＜0 (12)

36、代入得：

37、

38、由于katt、均大于0，因此可以整理得到：

39、

40、整理得：

41、

42、因此，结合具体的无人机工作环境以及最小安全距离，便可确定引力系数和斥力系数的大致范围，然后结合工作时间的要求，在matlab中仿真确定krep、katt的合适值。

43、与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：

44、1.实现了集群无人机队形变换时的自主路径规划设计；

45、2.解决了常规人工势场法存在的局部极值点问题；

46、3.使无人机集群能平滑地绕过动态障碍物，在复杂环境下成功抵达任务目标区域。

技术特征：

1.一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，其特征在于，提供了一种可脱离局部极值点的改进人工势场法，适用于无人机集群编队飞行时的自动避障；所述改进人工势场法，包括以下特性：首先，在斥力势场函数中引入了无人机当前航迹点和目标点之间的距离，同时通过改变无人机所受斥力的分量改变合力方向，使速度产生一定角度的偏转，从而脱离局部极值点；其次，对无人机集群的避障控制和目标点控制开展了进一步的研究，通过给无人机势场中增加摩擦阻力，使其到达目标点后，减小震荡幅度，并缩短震荡时间，从而解决无人机到达目标点之后的震荡问题；最后在对控制算法进行实验仿真过程中，加入了动态障碍物干扰，实现了无人机集群在编队队形变换过程中的动态避障功能。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，其特征在于，为克服局部极值点，本发明在无人机运动到局部极值点后，采用某种方法使其改变方向，脱离局部极值点的位置，最终到达目标点；

3.根据权利要求1所述的一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，其特征在于，所述改进人工势场法针对无人机到达目标点的震荡问题对算法进行了优化处理；

4.根据权利要求1所述的一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，其特征在于，所述改进人工势场法针对无人机到达目标点后的加速度和速度饱和限制做出了优化；

5.根据权利要求1所述的一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法，其特征在于，所述改进人工势场法在参数的选择上做出了优化；

技术总结本发明公开了一种基于改进人工势场法的无人机集群智能规避方法。针对传统人工势场法存在引力与斥力的平衡点的局限性，提供了一种可脱离局部极值点的改进人工势场法所述改进人工势场法，适用于无人机集群编队飞行时的自动避障。其包括以下特性：首先，在斥力势场函数中引入无人机当前航迹点和目标点之间的距离，同时通过改变无人机所受斥力的分量改变合力方向，使速度产生一定角度的偏转，从而脱离局部极值点；其次，通过给无人机势场中增加摩擦阻力，使其到达目标点后，减小震荡幅度，并缩短震荡时间，从而解决无人机到达目标点之后的震荡问题；最后在控制算法中加入动态障碍物干扰的考量，实现无人机集群在编队队形变换过程中的动态避障功能。技术研发人员：刘怡君,陈欣,肖驿,李相呈,刘金阳,沈安琪受保护的技术使用者：南京航空航天大学技术研发日：技术公布日：2024/7/9