[發(fā)明專利]一種異構(gòu)無人集群編隊避障方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210539701.7
• 申請日: 2022-05-17
• 公開（公告）號: CN115033016B
• 公開（公告）日: 2023-03-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉澤民;沈雨陽;趙一先;閆昌智;林學(xué)忠;徐金明
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 杭州知見專利代理有限公司 33295
• 代理人: 盧金元

1.一種異構(gòu)無人集群編隊避障方法，其特征在于，包括以下步驟：

S101、獲取異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的通信拓撲關(guān)系，確定異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的穩(wěn)定性；所述的異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的通信拓撲關(guān)系包括無人車之間的通信拓撲圖和無人機之間的通信拓撲圖，智能體只能與同構(gòu)的鄰居智能體進行通信，且智能體與智能體之間的作用拓撲是雙向的；

S102、根據(jù)異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)中智能體的運動狀態(tài)和控制輸入，確定智能體的運動學(xué)模型；

S103、根據(jù)智能體的運動狀態(tài)和障礙物的位置信息，選擇無人車領(lǐng)航者和無人機領(lǐng)航者；

S104、構(gòu)造分布式的編隊形成控制器，確定在無障礙物環(huán)境下的控制輸入，所述的編隊形成控制器生成所述的異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)在無障礙物環(huán)境下整體運動的參考軌跡；

S105、根據(jù)智能體的位置信息，確定異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的權(quán)重向量，并利用權(quán)重向量優(yōu)化無障礙物環(huán)境下整體運動的參考軌跡；

S106、構(gòu)造分布式的編隊避障結(jié)合控制器，確定在有障礙物環(huán)境下控制輸入，對異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)在有障礙物的環(huán)境下實現(xiàn)編隊和避障的權(quán)衡與結(jié)合；

S107、構(gòu)造運動學(xué)約束模塊，限制智能體的控制輸入在智能體的約束范圍之內(nèi)；

步驟S106具體包括：

結(jié)合S104所述的構(gòu)造分布式的編隊形成控制器和S105所述的確定異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的權(quán)重向量，在有障礙物的環(huán)境下：

利用公式：u_L-UGV-ob(t)＝v_L-UGV-ob(t)＝v_L-UGV(t)+σ(β·ob_dist(v,w)+γ·velocity(v,w))，確定在有障礙物環(huán)境下的無人車領(lǐng)航者的控制輸入；

利用公式：u_L-UAV-ob(t)＝v_L-UAV-ob(t)＝v_L-UAV(t)+σ(β·ob_dist(v,w)+γ·velocity(v,w))，確定在有障礙物環(huán)境下的無人機領(lǐng)航者的控制輸入；

其中v_L-UGV-ob(t)∈R^2×1、v_L-UAV-ob(t)∈R^3×1分別表示無人車領(lǐng)航者和無人機領(lǐng)航者的速度信息，ob_dist(v,w)表示智能體到障礙物的距離，velocity(v,w)表示智能體的可行速度，σ、β和γ表示動態(tài)窗口避障增益系數(shù)；v_L-UGV(t)∈R^2×1是無人車領(lǐng)航者的速度信息；v_L-UAV(t)∈R^3×1是無人機領(lǐng)航者的速度信息，

S106具體還包括：

判斷無人車跟隨者的位置信息x_i-F-UGV(t)和無人機跟隨者在二維平面XOY上的位置信息x_i-F-UAV-XOY(t)，是否滿足：

若滿足，則說明所述的無人車跟隨者和無人機跟隨者的ε領(lǐng)域內(nèi)無障礙物，可按照在無障礙物環(huán)境下的控制輸入進行編隊控制；若不滿足，則說明所述的無人車跟隨者和無人機跟隨者的ε領(lǐng)域內(nèi)有障礙物，需要進行編隊避障控制：N為同構(gòu)智能體的數(shù)量；

利用公式確定在有障礙物環(huán)境下所述的無人車跟隨者受到障礙物的斥力大小；

利用公式確定在有障礙物環(huán)境下所述的無人機跟隨者在XOY平面上受到障礙物的斥力大小；

利用不等式

確定所述的無人機跟隨者是否受到障礙物在Z軸方向上的斥力；

若當(dāng)前無人機跟隨者的位置x_i-F-UAV(t)滿足上述不等式，則利用公式確定在Z軸方向上所述的無人機跟隨者受到障礙物的斥力大小；若當(dāng)前無人機跟隨者的位置x_i-F-UAV(t)不滿足上述不等式，那么所述的無人機跟隨者只受到障礙物在XOY平面上的斥力，而不受到障礙物在Z軸方向上的斥力；

利用公式r_i-F-UAV-ob＝r_{i-F-UAV-ob-XOY}+r_i-F-UAV-ob-Z得到所述的無人機跟隨者受到的障礙物的總斥力；

利用公式計算障礙物產(chǎn)生的斥力系數(shù)；

其中，r_i-F-UGV-ob∈R^2×1表示無人車跟隨者在障礙物作用下所受的斥力大小，N_obs-UGV∈R^2×1表示二維空間中的障礙物位置集合，temp表示障礙物產(chǎn)生的斥力系數(shù)，x_m-obs-UGV∈R^2×1表示二維空間上的第m個障礙物的位置信息，r_{i-F-UAV-ob-XOY}∈R^2×1表示無人機跟隨者在二維平面XOY上所受到的斥力大小，N_obs-UAV∈R^3×1表示三維空間中的障礙物位置集合，x_i-F-UAV-XOY(t)∈R^2×1表示第i個無人機跟隨者在XOY平面上的位置信息，x_{m-obs-UAV-XOY}∈R^2×1表示三維空間上的第m個障礙物在XOY平面上的位置信息，r_i-F-UAV-ob-Z∈R表示無人機跟隨者在Z軸方向上所受到的斥力大小，x_i-F-UAV-Z(t)∈R表示第i個無人機跟隨者在Z軸方向上的位置信息，x_m-obs-UAV-Z∈R表示三維空間上的第m個障礙物在Z軸方向上的位置信息，H∈R表示無人機期望的飛行高度，r_i-F-UAV-ob∈R^3×1表示第i個無人機跟隨者在障礙物作用下所受的總斥力，ob_dist表示智能體到障礙物的距離，ε為智能體需要避障時到障礙物的最小距離；

S106具體還包括：

利用公式得到無人車跟隨者和無人機跟隨者的控制輸入，其中，beta為人工勢場增益系數(shù)；u_i-F-UGV(t)∈R^2×1表示第i個無人車跟隨者的控制輸入；u_i-F-UAV(t)∈R^3×1表示第i個無人機跟隨者的控制輸入，

定義編隊的總誤差

利用公式確定最優(yōu)的人工勢場增益系數(shù)beta，用于所述的異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的跟隨者形成最優(yōu)的參考軌跡；distance_UGV_i(t)∈R表示第i個無人車與其鄰居智能體形成期望編隊的誤差距離，distance_UAV_i(t)∈R表示第i個無人機與其鄰居智能體形成期望編隊的誤差距離；

其中，error_formation(beta)是所述的異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)智能體編隊隊形的總誤差，ob_dist(beta)是智能體到障礙物的距離，δ、是編隊誤差權(quán)重增益系數(shù)；

S106具體還包括：

判斷跟隨者的控制輸入u_i-F-UGV-ob(t)、u_i-F-UAV-ob(t)是否為0；

若所述的跟隨者的控制輸入為0，判斷所述的異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的跟隨者是否形成期望的編隊隊形并到達期望的位置；若所述的跟隨者未形成期望的編隊隊形或者未到達期望的位置，則利用公式重新規(guī)劃控制輸入，用于所述的異構(gòu)無人集群編隊避障系統(tǒng)的跟隨者跳出局部最小值點，重新生成參考軌跡；

其中，β為前述的動態(tài)窗口避障增益系數(shù)。