岳碧波

摘 要：本文針對(duì)傳統(tǒng)人工力場(chǎng)方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃能力差的不足，提出了一種自適應(yīng)人工力場(chǎng)防撞方法，將本機(jī)到目的地位置的距離作為新參數(shù)，使得障礙物對(duì)本機(jī)的斥力影響隨著障礙物的位置不同而不同，能保證在遠(yuǎn)離目的地位置的障礙物對(duì)本機(jī)產(chǎn)生的斥力大，接近目的地位置的障礙物對(duì)本機(jī)產(chǎn)生的斥力小，提高了人工力場(chǎng)防撞方法的自適應(yīng)能力以及動(dòng)態(tài)規(guī)劃能力。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該改進(jìn)方法規(guī)劃出的航跡在效率及穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)人工力場(chǎng)方法。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)；防撞規(guī)避；人工力場(chǎng)；航跡規(guī)劃

中圖分類號(hào)：V249.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2018）08-0202-01

1 引言

無(wú)人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）是一類無(wú)人駕駛航空飛行器的總稱，目前，全球無(wú)人機(jī)型號(hào)超過(guò)300個(gè)，數(shù)量急劇增長(zhǎng)，應(yīng)用領(lǐng)域涉及軍事偵察、監(jiān)視、通信中繼、電子對(duì)抗、攝影娛樂、農(nóng)林作業(yè)、治安反恐、地理測(cè)繪、災(zāi)害救援等。本文針對(duì)智能無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)自主防撞航跡規(guī)劃應(yīng)用中，常規(guī)人工力場(chǎng)方法動(dòng)態(tài)規(guī)劃能力不足的問(wèn)題，提出一種具有自適應(yīng)能力的人工力場(chǎng)動(dòng)態(tài)航跡規(guī)劃方法。

2 人工力場(chǎng)防撞方法

常規(guī)人工力場(chǎng)法（Artificial Potential Field， APF）引力與斥力計(jì)算方法為

3 自適應(yīng)人工力場(chǎng)方法

針對(duì)APF航跡規(guī)劃方法動(dòng)態(tài)適應(yīng)性差的問(wèn)題，本文對(duì)APF斥力計(jì)算方法做了改進(jìn)，提出一種自適應(yīng)人工力場(chǎng)方法（Adaptive Improved Artificial Potential Field， AAPF），采用本機(jī)當(dāng)前位置與目的地位置間距修正斥力大小，增加人工力場(chǎng)方法的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性，斥力計(jì)算方法為：

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 仿真場(chǎng)景設(shè)置

為了驗(yàn)證本文提出的AAPF防撞航跡規(guī)劃效率，將AAPF以及APF應(yīng)用于同一組二維防撞規(guī)避仿真場(chǎng)景中，本機(jī)執(zhí)行水平規(guī)避。本機(jī)起始位置和目的地分別為（0，0）和（10000，6000），障礙物數(shù)量為5，位置參數(shù)分別為（1200 780）、（3000 2500）、（5000 850）、（6000 2500）、（7500 4500）。AAPF引力參數(shù)為，斥力參數(shù)為；APF方法引力參數(shù)為、斥力參數(shù)為。

本機(jī)在整段飛行過(guò)程中保持速度大小為180m/s并保持不變，規(guī)避過(guò)程根據(jù)合力只改變速度角度。AAPF方法參數(shù)與APF方法通過(guò)參數(shù)設(shè)置保證兩種方法產(chǎn)生的引力與斥力接近。

4.2 仿真結(jié)果分析

按照上述算法參數(shù)以及場(chǎng)景設(shè)置，采用APF和AAPF方法規(guī)劃的防撞航跡如圖1所示，APF方法雖然完成了對(duì)障礙物的規(guī)避，但是在對(duì)第3、5兩個(gè)障礙物規(guī)避的時(shí)候發(fā)生了劇烈的抖動(dòng)，AAPF能完成對(duì)所有障礙無(wú)的規(guī)避，規(guī)劃出的規(guī)避航跡比APF平滑。

兩種方法的仿真結(jié)果在圖中用不同的曲線表示的規(guī)避過(guò)程中本機(jī)受到的引力、本機(jī)與障礙物最小距離、本機(jī)航向角如圖2所示。APF和AAPF方法規(guī)避時(shí)間分別為82秒和85秒。APF方法產(chǎn)生斥力變化劇烈，導(dǎo)致本機(jī)飛行過(guò)程中航向角劇烈變化，穩(wěn)定性較差，相比較而言，AAPF方法產(chǎn)生的斥力則平滑得多，本機(jī)飛行航向角變化平穩(wěn)，保證本機(jī)飛控穩(wěn)定。兩種方法都能保證本機(jī)與障礙物最小距離大于碰撞間隔，但AAPF方法可以保證本機(jī)與障礙物最小距離變化平穩(wěn)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AAPF能夠規(guī)劃滿足防撞規(guī)避的可行航跡，相比于APF方法，AAPF規(guī)劃出的航跡長(zhǎng)度更短，產(chǎn)生的斥力變化穩(wěn)定，不僅確保本機(jī)與障礙物保持安全間隔，而且能保證規(guī)劃出的航跡曲線平穩(wěn)，本機(jī)在該規(guī)劃航跡下保持合理的轉(zhuǎn)向角度，AAPF總體性能優(yōu)于APF。

5 結(jié)語(yǔ)

AAPF是針對(duì)APF方法在實(shí)際無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃過(guò)程中存在適應(yīng)性差的不足，改進(jìn)了APF方法中斥力計(jì)算方式，將本機(jī)當(dāng)前位置與目的地位置間距修正斥力大小，一方面，AAPF方法能使本機(jī)的斥力與引力大小保持和一個(gè)合理的范圍內(nèi)，另一方面，能保證在遠(yuǎn)離目的地位置的障礙物對(duì)本機(jī)產(chǎn)生的斥力大，接近目的地位置的障礙物對(duì)本機(jī)產(chǎn)生的斥力小。相比于APF方法，AAPF方法產(chǎn)生的斥力大小與障礙物的位置有關(guān)，增加人工力場(chǎng)方法的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明了AAPF的總體性能要優(yōu)于APF方法。智能自主防撞技術(shù)是未來(lái)防撞技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)，下一步將根據(jù)具體航線防撞、編隊(duì)防撞、空中加受油防撞等應(yīng)用場(chǎng)景以及實(shí)際飛行器機(jī)動(dòng)參數(shù)，解決三維+時(shí)間的四維人工力場(chǎng)防撞問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)

[1]Tsourdos A.， White B.， Shanmulgavel M. Cooperative path planning of unmanned aerial vehicles[M].Chichester： Wiley，2011： 10-20.

[2]李儼，王重，齊延軍，等.城市風(fēng)場(chǎng)環(huán)境中的無(wú)人機(jī)快速航跡規(guī)劃方法[J].航空學(xué)報(bào)，2016， 37（3）：949-959.

[3]焦衛(wèi)東，程穎，柯然.基于SAS算法的起飛一發(fā)失效應(yīng)急路徑規(guī)劃方法[J].航空學(xué)報(bào)，2016， 37（10）：3140-3148.

[4]Asano T.， Guibs L.， Hershberger J.， et al. Visibility-polygon search and Euclidean shortest path[C]. The Proceedings of 26th Symposium on Foundations of Computer Science， Berkeley， CV， 1989：155-164.

[5]王振華，章衛(wèi)國(guó).基于改進(jìn)概率地圖的無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2010，46（25）：220-222.