[發明專利]一種基于局部定向的群體智能避障方法

有效

• 申請號: 202110454670.0
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113189992B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 蔚濤;陳熙;鄧科;羅懋康
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 成都時譽知識產權代理事務所(普通合伙) 51250
• 代理人: 田高潔

本發明涉及智能避障領域，目的是提供一種基于局部定向的群體智能避障方法，包括下列步驟：步驟1：當個體的探測半徑內出現障礙物時，進行碰撞預判，當判斷的結果為個體會與障礙物發生碰撞時，執行步驟2的避障措施；步驟2：以障礙物最近探測點為平衡點，根據個體大小和障礙物的威脅程度確定極限環半徑，個體在移動過程中對不同的探測平衡點進行繞行，執行步驟3；步驟3：繞行時，還原障礙物的位置和形狀，通過順時針或者逆時針繞行障礙物，向目標點移動。

技術領域

本發明涉及群體避障領域，具體涉及一種基于局部定向的群體智能避障方法。

背景技術

近年來，模仿自然界生物群體行為研究群體智能理論逐漸成為熱點，避障是最基本的群體行為，現有的避障算法主要以虛擬勢場為基礎，隨著研究的深入，傳統的人工勢場法與極限環法在處理復雜環境下群體避障問題時往往存在不足，特別的，障礙的不規則性、非預知性與環境的有界性對算法的研究提供了新的改進方向。

綜上所述，現有針對不規則、非預知障礙與有界環境下的避障算法研究大多圍繞這三方面分別展開，且其中針對群體避障的研究較少，對三種問題均存在的復雜環境下的群體避障算法研究極少。為此，本文主要研究該復雜環境下的群體避障問題，在僅利用智能體的有限探測信息的前提下，一方面，在局部可視不規則障礙的邊緣設置平衡點，并以該點為中心建立局部極限環，最終沿所有局部極限環的包絡對該障礙進行繞行；另一方面，將智能體在局部可視邊界上的投影點設置為虛擬障礙，并以改進的人工勢場斥力函數作為該虛擬障礙的勢場函數來避免與邊界發生碰撞。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于局部定向的群體智能避障方法，在無邊界的條件下考慮無人機的避障情況解決了目標牽引下的群體定向協同優化障礙行更加適應現實情況。

通過以下技術方案來實現的：請參照圖7，一種基于局部定向的群體智能避障方法，包括下列步驟：

步驟1：當個體的探測半徑內出現障礙物時，進行碰撞預判，當判斷的結果為個體會與障礙物發生碰撞時，執行步驟2的避障措施；

步驟2：以障礙物最近探測點為平衡點，根據個體大小和障礙物的威脅程度確定極限環半徑，個體在移動過程中對不同的探測平衡點進行繞行，執行步驟3；

步驟3：繞行時，還原障礙物的位置和形狀，通過順時針或者逆時針繞行障礙物，向目標點移動。

優選的，所述步驟2中，針對單個障礙物的場景，避障措施包括有單障礙物避障算法，具體如下：

步驟21：當個體為無人機時，做無人機與目標點連線為直線L，直線L設為ax+by+c＝0；

步驟22：當連線L穿過危險區時，計算極限環中心到直線L的距離為，

將平衡點坐標(Zx，Zy)，(Zx，Zy)一個波束內無人機探測到的障礙局部中心，無人機坐標(Wx，Wy)和目標點坐標(Mx，My)帶入下列的二階非線性方程來計算無人機在任意位置的期望方向：

步驟23：設X＝(x,y)為個體當前位置，R＝r_v²-x²-y²,r_v為極限環半徑，則加速度權重可以表示為：

該場景下的加速度可以寫作：

a＝H₁X'

其中，

優選的，所述步驟2中，針對多個障礙物的場景，避障措施包括有多障礙物避障算法，具體如下：