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无人机避障算法综述(四)

日期:2021-12-28 浏览次数:

转自:无人机   

作者:张宏宏,甘旭升,毛 亿,杨春林,谢晓伟

2.2 基于势场和导航函数的避障方法

基于势场的避障方法在空域内构造虚拟势场,生成导航函数,将航空器的运动规律转化为物体间力的作用结果,是一种广泛应用的避障方式,具有数学描述结构简单、美观,规划算法快等特点,常见的算法有人工势场法、速度障碍法、流函数法等。

2.2.1 人工势场法

人工势场法的基本思想是将复杂障碍环境转化为一个势场,障碍物产生的斥力Frep与目标点产生的引力Fatt共同作用在无人机,合力Ftotal控制无人机运动状态,达到局部避撞的效果,如图3所示。管祥民等[56]结合蚁群算法与APF的优点,提出改进混合避障方法,得出时效性与飞行更好的解脱路径。Yang等[57]提出了一种回归搜索法,用来改进势场函数,避免了陷入局部极小点的缺陷。韩知玖等[58]提出改进APF算法,可在航空器动力学约束的条件下,生成路径短、平滑的最优路径。

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图3 人工势场受力模型

Fig.3 Force model of artificial potential field

2.2.2 速度障碍法

速度障碍法(Velocity Obstacle, VO)是通过分析无人机与动态障碍物之间的空间几何关系,计算避障所需的速度与航向。如图4所示,无人机与动态障碍物的速度分别为v1, v2,速度障碍法将相对速度vR=v1-v2作为研究对象,将位置障碍转化为速度障碍。若相对速度vR落在障碍锥中,则存在冲突,否则不存在。无人机通过调整自身航向、速度,使得相对速度落在障碍锥之外,实现冲突解脱。

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图4 速度障碍法冲突解脱示意图

Fig.4 Schematic diagram of conflict resolution of velocity obstacle method


张宏宏等[59]等基于速度障碍法,对无人机避障应调航向与速度进行严格的理论推导,实现不同冲突场景下无人机自主选择解脱策略实现避障。Durand等[60]在速度障碍法的基础上,提出最优互惠避碰(ORCA)算法,使之适用于速度受限的飞机。Bareiss等[61]对最优互惠避碰(ORCA)模型进行分析,将所有基于速度障碍理论的避障策略归纳为泛速度障碍模型。杨秀霞等[62]利用空间速度障碍球冠模型,将三维空间内的障碍映射到二维平面,给出无人机避障的最优航向决策,具有一定的可行性与有效性。

2.2.3 流函数法(Stream Function,SF)

流函数法是将流体计算与规避障碍物相结合,通过模拟自然界流水避石,从起始点流向终点的现象而提出的避障方法,因其可以快速生成光滑避碰路径而受到学者关注,如图5所示。梁宵等[63]采用旋转评议矩阵与流线数据叠加模型,解决了多障碍物任意位置存在的避障问题。Daily等[64]通过对不同障碍物流函数进行加权求和处理,解决了多障碍物重叠时的避障问题。王宏伦等[65]提出虚拟动态目标方法,将无人机所受的性能约束转化为虚拟障碍,能在复杂环境下规划出可飞的解脱航路。

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图5 流函数法示意图

Fig.5 Schematic diagram of flow function method

常见的基于势场和导航函数的避障算法适用场景与优缺点如表4所示。

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表4 基于势场和导航函数的避障方法对比

Table 4 Comparison of obstacle avoidance methods based on potential field and navigation function


(关键词:无人机,无人机反制,反制无人机,黑飞无人机,无人机防御,防御无人机,反无人机,无人机管控,无人机黑飞,无人机管理)