[發明專利]一種動態障礙物環境下無人機無風險協同航跡規劃方法

在審

• 申請號: 202210458088.6
• 申請日: 2022-04-28
• 公開（公告）號: CN114859970A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 李元凱;巴曉輝;高陽;郭子琦;譚小蘇
• 申請（專利權）人: 成都星航時空科技有限公司
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 張超

1.一種動態障礙物環境下無人機無風險協同航跡規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、建立Q-learning算法訓練空間；

S2、改進Q-learning算法的反饋策略，為無人機的訓練過程中加入引導信息和風險意識；

S3、結合動態窗口算法為航跡規劃系統增加局部航跡規劃能力，獲取動態環境下自適應能力；

S4、基于Reynolds蜂擁模型，設計無人機集群航跡調整規則，實現多無人機無風險協同航跡規劃。

2.根據權利要求1所述的一種動態障礙物環境下無人機無風險協同航跡規劃方法，其特征在于：

步驟S1中的Q-learning算法訓練空間包括無人機的起點位置、終點坐標、靜態障礙物以及地圖邊界。

3.根據權利要求1所述的一種動態障礙物環境下無人機無風險協同航跡規劃方法，其特征在于，步驟S2的具體步驟包括：

S21、在算法訓練過程中，改進環境獎勵反饋，以無人機與目標點的實時距離作為過程獎勵；

S22、在無人機通過交互行為獲取環境信息的過程中，將獲得過懲罰值的位置點標記為風險區域；

S23、重復步驟S21～步驟S22，完成無人機的無風險航跡計算。

4.根據權利要求1所述的一種動態障礙物環境下無人機無風險協同航跡規劃方法，其特征在于，步驟S3的具體步驟為：

S31、獲取離散全局航跡節點；

S32、將離散航跡節點設置為區域節點，作為動態窗口算法的目標終點；

S33、在無人機的速度和角速度組成的二維空間中采樣，計算時間步長內對應航跡；

S34、航跡評估，獲取最優航跡。

S35、重復步驟S31～步驟S34，更新區域節點，直至無人機到達全圖目標位置。

5.根據權利要求1所述的一種動態障礙物環境下無人機無風險協同航跡規劃方法，其特征在于，步驟S4的具體步驟為：

S41、獲取在所規劃航跡上無人機的實時位置、速度與加速度；

S42、將S41步驟中獲取的信息作為Reynolds蜂擁模型的虛擬領航者信息；

S43、根據斥力排斥規則，調整無人機集群個體的加速度，驅動集群與障礙物保持安全距離；

S44、重復步驟S41～步驟S43，直至集群到達全局目標位置。