[發(fā)明專利]城市低空環(huán)境下無人機多目標(biāo)路徑規(guī)劃聯(lián)合搜索方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710255262.6
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN106970648B
• 公開（公告）日: 2019-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹先彬;肖振宇;楊朋;尹超;席星;吳大鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G05D1/12
• 分類號: G05D1/12
• 代理公司: 北京永創(chuàng)新實專利事務(wù)所 11121
• 代理人: 祗志潔

1.一種城市低空環(huán)境下無人機多目標(biāo)路徑規(guī)劃聯(lián)合搜索方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，以地理地圖中標(biāo)記的靜態(tài)已知障礙物為基礎(chǔ)，構(gòu)建靜態(tài)安全指數(shù)地圖；所述的靜態(tài)安全指數(shù)地圖描述無人機飛行過程中空間圖上任意一點的靜態(tài)安全指數(shù)；

步驟2，以無人機在飛行過程中主動探測到的沒有標(biāo)記在地理地圖中的障礙物為基礎(chǔ)，在機載平臺上構(gòu)建動態(tài)安全指數(shù)地圖；所述的動態(tài)安全指數(shù)地圖描述無人機在飛行過程中探測到的空間中任意一點的動態(tài)安全指數(shù)；

步驟3，構(gòu)建聯(lián)合優(yōu)化無人機飛行時間和飛行安全的多目標(biāo)路徑規(guī)劃問題；所述的步驟3中構(gòu)建的多目標(biāo)路徑規(guī)劃問題，定義具有最小代價W的一條路徑p為帕累托最優(yōu)路徑；

其中，α為權(quán)重系數(shù)，g_j(p)是路徑p的第j個優(yōu)化目標(biāo)的總代價，j∈{1,2}，集合P是求解多目標(biāo)路徑規(guī)劃問題的帕累托路徑集合；

步驟4，基于離線搜索與在線搜索聯(lián)合求解多目標(biāo)路徑規(guī)劃問題，獲取最優(yōu)路徑規(guī)劃方案；步驟4中所述的離線搜索中，采用如下波速函數(shù)來計算：

其中，表示當(dāng)前無人機的位置，表示處無人機的速度函數(shù)，表示地圖中無人機在位置處的安全指數(shù)，α為權(quán)重系數(shù)；

根據(jù)無人機的起點、終點和飛行速度，采用離線搜索為無人機離線規(guī)劃一條從起點到終點的代價最小的路徑；無人機在飛行過程中，當(dāng)檢測到未知障礙物時，采用在線搜索為無人機在線規(guī)劃一段變更的航跡，以避開動態(tài)障礙物；所述的在線搜索在當(dāng)前搜索點和終點之間的連線與檢測到的未知障礙物之間不相交的時候，搜索過程停止。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟1中構(gòu)建靜態(tài)安全指數(shù)地圖時，設(shè)Pr(x_c,y_c)表示無人機的風(fēng)險概率，通過無人機的位置概率密度在障礙物區(qū)域上的積分得到，其中(x_c,y_c)表示無人機中心點的坐標(biāo)；無人機中心位置的安全概率靜態(tài)安全指數(shù)地圖中，無人機在位置的安全指數(shù)

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟2中構(gòu)建動態(tài)安全指數(shù)地圖時，設(shè)(x_c,y_c)表示無人機中心點的坐標(biāo)，首先將無人機的探測范圍建模為一個以無人機當(dāng)前位置為圓心，半徑為傳感器感知距離的圓，然后判斷探測范圍內(nèi)是否存在與所探測到的障礙物之間的垂直距離小于等于安全裕度距離的點，如果存在，則設(shè)置無人機在位置(x_c,y_c)的安全指數(shù)為+∞，否則設(shè)置為0。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟4中所述的離線搜索，實現(xiàn)步驟包括：

(1)根據(jù)無人機的起點、終點和飛行速度，基于靜態(tài)安全指數(shù)地圖生成靜態(tài)代價分布地圖；

設(shè)集合A包含無人機的全部目的地點，集合NarrowBand包含無人機的全部起始點，集合FarAway包含地圖中除了集合A和NarrowBand中的節(jié)點之外的全部節(jié)點；

對NarrowBand中不在禁止區(qū)域內(nèi)的任意一點node，更新node點處的代價cost[node]；

cost[node]＝(αS-SIMap[node]*VELOCITY+(1-α))/VELOCITY，

其中，α為權(quán)重系數(shù)，S-SIMap[node]為靜態(tài)安全指數(shù)地圖中node點處的安全指數(shù)，VELOCITY為無人機的飛行速度；

對FarAway中的任意一點node，令cost[node]＝+∞；

迭代判斷NarrowBand和FarAway是否為空，如果NarrowBand和FarAway都不為空，執(zhí)行(1.1)，否則終止迭代，最終生成的集合A就是靜態(tài)代價分布地圖；

(1.1)將NarrowBand中的代價最小的節(jié)點記為best_neighbor，并將該best_neighbor加入集合A，同時，對best_neighbor的任意一個不在禁止區(qū)域內(nèi)的鄰居節(jié)點node，更新該node點處的代價cost[node]；再判斷該node點是否在FarAway中，如果在，將其從FarAway中移除，并添加到NarrowBand中；

(2)依據(jù)靜態(tài)代價分布地圖，為無人機離線規(guī)劃一條從起點到終點的路徑。