分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法

1.本发明涉及无人机的避碰控制方法，具体涉及一种分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法。


背景技术：

2.已知的多无人机避碰方法中，人工势场法基于无人机及障碍物，建立了统一的势能函数，数学描述上简洁美观，让无人机能够自主进行避碰，但障碍物的位置对求解过程影响较大，很容易影响无人机的正常任务。目前分布式多无人机避碰过程主要是通过数学优化方法，设计合理的控制律使每个无人机能够根据周围的局部信息和邻机的状态进行机动。首先产生一个减小冲突的机动角度，再通过不断进行信息交换多次迭代，对每次求出的机动角度进行累加，直到得到可行的无冲突的机动策略。分布式优化算法能够有效通过局部信息，得出无冲突的机动策略可行解。
3.在大量的分布式无人机集群飞行过程，其避碰过程要经过多次的信息交换，无人机通过多次小角度机动，不断迭代，找到无冲突的可行解。整个避碰算法计算量大，需要无人机间的频繁通信，对整个集群的计算能力和通信能力有较高的要求，这就导致需要付出极高的成本才能基本满足频繁通信和大计算量的需求，而这样的需求对于集群编队而言过于巨大，是集群编队模式快速发展的拦路虎。
4.由于上述原因，本发明人对集群内避碰控制方法做了深入研究，以期待设计出一种能够解决上述问题的新的避碰控制方法。


技术实现要素：

5.为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，设计出一种分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法，该方法使得分布式无人机集群的避碰过程能够不依靠多次迭代计算，而是通过一次性计算得到每对冲突的机动角，对其进行寻优，得到一次性避碰的可行方案，在比例导引法的基础上，不仅能够达到原有的协同制导目的，还可以在产生冲突时，及时进行机动，避免无人机间发生碰撞，从而完成本发明。
6.具体来说，本发明的目的在于提供一种分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法，该方法包括如下步骤：
7.步骤1，无人机集群中的每个无人机都与其周围预定范围内的邻机交互，获得交互时刻的相对位置和相对速度；
8.步骤2，每个无人机都解算筛选出在预定时间τ内可能与其发生碰撞的邻机，并记录其序号；
9.步骤3，针对每一个记录序号的邻机，无人机解算获得能够避免与其碰撞的自身机动角度，并分别记录；
10.步骤4，建立效用函数w
ij
，基于效用函数筛选出能够使得总冲突最小的机动角，记为δ
φi
，进一步解算获得该机动角δ
φi
对应的角速度ωc；
11.步骤5，通过无人机的避碰过程与制导过程加权，获得无人机的实际航向角速度ω，并可以据此对无人机进行控制。
12.其中，所述无人机集群中的每个无人机都实时获知其自身的位置和速度信息，并且能够将该信息传递给其周围预定范围内的邻机。
13.其中，在步骤2中，每个无人机都解算获得其自身在时间τ内的预测轨迹，还解算获得其周围预定范围内的邻机的预测轨迹，分别获得时间τ内，无人机与其每一个邻机之间的最小距离r
ij
，当所述最小距离小于安全距离rs时，将该最小距离对应的邻机记录为可能与其发生碰撞的邻机。
14.其中，在所述步骤3中，解算获得能够避免碰撞的自身机动角度的过程包括如下子步骤：
15.子步骤1：获得邻机在τ时间后能够到达的位置，以此位置为中心，以安全距离为半径做圆/球，得到安全区域；
16.子步骤2：获得无人机自身与所述安全区域相切的速度方向，该速度方向至少有两个，对应获得至少两个机动角度；
17.子步骤3：根据无人机的机动能力去除不符合要求的机动角度；优选地，当符合要求的机动角度为两个或者两个以上时，按照逆时针机动原则筛选出机动角度，作为所述能够避免碰撞的自身机动角度。
18.其中，所述步骤4包括如下子步骤：
19.子步骤a：建立如下式(一)中所示的效用函数w
ij
，根据步骤3中获得的第一个机动角度δ
φi1
，在保持邻机速度大小、邻机速度方向、自身速度大小不变的情况下，获得对应的r
ij
，进而获得对应的效用函数w
ij
：
[0020][0021]
其中，w
ij
表示效用函数，r
ij
表示第i架无人机与其第j个邻机之间在时间τ内的最小距离；r
is
表示安全距离；
[0022]
子步骤b：根据下式(二)，基于效用函数获得总冲突w：
[0023][0024]
其中，w表示总冲突，i表示第i个无人机，j表示预定时间τ内可能与自身发生碰撞的第j个邻机；ni表示步骤3中获得的第i个无人机的机动角度数量，也是第i个无人机对应的预定时间τ内可能与其发生碰撞的邻机数量；
[0025]
子步骤c：重复子步骤a和子步骤b，使得步骤3中获得的机动角度都对应获得总冲突w，共获得ni个总冲突w；从中挑选出最小的总冲突w，并将其对应的机动角度记为δ
φi
，进一步解算获得该机动角δ
φi
对应的角速度ωc。
[0026]
其中，在所述步骤5中，
[0027]
当预定时间τ内不存在可能发生碰撞的邻机时，
[0028]
所述航向角速度ω＝ωk，
[0029]
其中，ωk表示制导所需的机动角速度；
[0030]
当预定时间τ内存在可能发生碰撞的邻机时，
[0031]
所述航向角速度ω＝0.2ωk 0.8ωc。
[0032]
其中，所述安全距离为20-100米，优选为30-80米。
[0033]
其中，时间τ为1-30秒，优选为5-20秒。
[0034]
其中，该方法还包括如下步骤：
[0035]
步骤6，按照预定频率更新各个无人机的位置和速度信息，重复步骤1-5，直至所有无人机都到达目标位置。
[0036]
本发明所具有的有益效果包括：
[0037]
(1)根据本发明提供的分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法能够一次性求解出切线避碰机动角度，替代迭代的方法，减小了计算量和无人机间频繁通信的需求；
[0038]
(2)根据本发明提供的分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法中，利用效用函数对所有机动角度进行寻优筛选，能够保障无人机依靠局部信息就能够筛选出当前状态下，一定的冲突情况下，相对最优的机动策略。
附图说明
[0039]
图1示出根据本发明一种优选实施方式的分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法整体逻辑图；
[0040]
图2示出本发明实施例一中无人机的飞行轨迹示意图；
[0041]
图3示出本发明实施例一中最短距离的变化情况示意图；
[0042]
图4示出本发明实施例二中无人机的飞行轨迹示意图；
[0043]
图5示出本发明实施例二中最短距离的变化情况示意图。
具体实施方式
[0044]
下面通过附图和实施例对本发明进一步详细说明。通过这些说明，本发明的特点和优点将变得更为清楚明确。
[0045]
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0046]
根据本发明提供的一种分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法，如图1中所示，该方法包括如下步骤：
[0047]
步骤1，无人机集群中的每个无人机都与其周围预定范围内的邻机交互，获得交互时刻的相对位置和相对速度；
[0048]
其中，所述无人机集群中的每个无人机都实时获知其自身的位置和速度信息，并且能够将该信息传递给其周围预定范围内的邻机。交互时，能够直接获取邻机的飞行状态，再结合自身的位置和速度信息，能够获得相对位置和相对速度；
[0049]
所述无人机中都设置有卫星接收模块或者惯导模块，能够据此获得自身的位置及
速度信息，无人机中还设置有通讯模块，如4g通讯模块或者雷达模块，从而能够执行交互作业。
[0050]
本技术中所述的预定范围可以根据无人机的速度、安全距离通讯模块的工作能力、环境状况等因素选择设置，如设置为 3～5km。
[0051]
步骤2，每个无人机都解算筛选出在预定时间τ内可能与其发生碰撞的邻机，并记录其序号；
[0052]
其中，在步骤2中，每个无人机都解算获得其自身在时间τ内的轨迹，还解算获得其周围预定范围内的邻机的预测轨迹，该邻机数量设为m，分别获得时间τ内，无人机与其每一个邻机之间的最小距离r
ij
，即能够获得m个最小距离r
ij
，当所述最小距离小于安全距离时，将该最小距离对应的邻机记录为可能与其发生碰撞的邻机。本技术中，将两个无人机之间的距离小于安全距离的情况认定为碰撞，并且通过控制方法来避免这样的情况发生。
[0053]
本技术中，所述安全距离为20-100米，优选为30-80米，该距离根据无人机的实际大小选择设置。如果两个无人机在任意时刻的距离小于该安全距离，即可认为这两个无人机会发生碰撞。
[0054]
本技术中，所述时间τ为1-30秒，优选为5-20秒，该时间根据无人机的速度及整体距离选择设置。
[0055]
步骤3，针对每一个记录序号的邻机，无人机解算获得能够避免与其碰撞的自身机动角度，并分别记录；
[0056]
其中，在所述步骤3中，针对任意一个记录序号的邻机，解算获得能够避免碰撞的自身机动角度的过程包括如下子步骤：
[0057]
子步骤1：获得邻机在τ时间后能够到达的位置，以此位置为中心，以安全距离为半径做圆/球，得到安全区域；本技术中可以选择做圆球形，这样的计算量会偏大，但能够针对复杂的无人机运动状态进行避碰控制；也可以选择做平面圆形，即在水平面内解算无人机之间的碰撞关系，并且将所述邻机限定在同一水平面内的无人，针对不同水平面内的无人机，限定其飞行高度，避免竖直方向上出现碰撞。
[0058]
子步骤2：获得无人机自身与所述安全区域相切的速度方向，该速度方向至少有两个，对应获得至少两个机动角度；当选择做圆球形时，该速度方向有无数个。
[0059]
子步骤3：根据无人机的机动能力去除不符合要求的机动角度；优选地，当符合要求的机动角度为两个或者两个以上时，按照逆时针机动原则筛选出机动角度，作为所述能够避免碰撞的自身机动角度。所述无人机的机动能力根据无人机的型号、载重量等具体情况设置，在此子步骤中，若符合要求的机动角度大于1个，且各个机动角度大小基本相等，相差不超过5％，则采用逆时针机动原则，即控制无人机逆时针在水平面内机动，能够最大程度地减小机动，降低能量损耗，若机动角度相差较大，则尽量选择小的机动角度。若在此步骤中发现无符合要求的机动角度，则选择符合要求的能够距离邻机最远的机动角度。
[0060]
步骤4，建立效用函数w
ij
，基于效用函数筛选出能够使得总冲突最小的机动角，记为δ
φi
，进一步解算获得该机动角δ
φi
对应的角速度ωc；
[0061]
其中，所述步骤4包括如下子步骤：
[0062]
子步骤a：建立如下式(一)中所示的效用函数w
ij
，根据步骤3中获得的第一个机动角度δ
φi1
，在保持邻机速度大小、邻机速度方向、自身速度大小不变的情况下，根据该第一个
机动角度δ
φi1
解算获得新的自身速度方向，获得对应的r
ij
，进而获得对应的效用函数w
ij
：
[0063][0064]
其中，w
ij
表示效用函数，r
ij
表示第i架无人机与其第j个邻机之间在时间τ内的最小距离；r
is
表示安全距离；
[0065]
子步骤b：根据下式(二)，基于效用函数获得总冲突w：
[0066][0067]
其中，w表示总冲突，i表示第i个无人机，j表示预定时间τ内可能与自身发生碰撞的第j个邻机；ni表示步骤3中获得的第i个无人机对应的预定时间τ内可能与其发生碰撞的邻机数量，也是第i个无人机的机动角度数量；
[0068]
子步骤c：重复子步骤a和子步骤b，使得步骤3中获得的机动角度都对应获得总冲突w，共获得ni个总冲突w；从中挑选出最小的总冲突w，并将其对应的机动角度记为δ
φi
，进一步解算获得该机动角δ
φi
对应的角速度ωc。
[0069]
在子步骤c中，重复子步骤a和子步骤b n
i-1次，每次重复时使用的机动角度都不同，从而获得不同的总冲突；本技术中通过上述步骤4，能够在综合考虑多个邻机及相应安全距离的情况下，选择最优的角速度。
[0070]
步骤5，通过无人机的避碰过程与制导过程加权，获得无人机的实际航向角速度ω，并可以据此对无人机进行控制。
[0071]
其中，在所述步骤5中，
[0072]
当预定时间τ内不存在可能发生碰撞的邻机时，
[0073]
所述航向角速度ω＝ωk，
[0074]
其中，ωk表示制导所需的机动角速度；在集群飞行过程中，每个无人机都有其自己的任务目标，自然也会对应有自身的制导率，进而控制无人机飞向目标，在飞向目标的过程中如果存在碰撞风险才需要进行规避，所以当不存在可能碰撞的邻机时，无人机按照自身的制导率朝向目标飞行即可，不必考虑避碰的问题，例如当无人机上灌装有比例导引制导率时，所述n表示比例导引系数，表示视线角速度。
[0075]
当预定时间τ内存在可能发生碰撞的邻机时，
[0076]
所述航向角速度ω＝0.2ωk 0.8ωc。本技术人发现通过设置该加权方案，能够在保证无人机飞向目标的基础上，有效地执行避碰作业。
[0077]
在一个优选的实施方式中，该方法还包括如下步骤：
[0078]
步骤6，按照预定频率更新各个无人机的位置和速度信息，重复步骤1-5，直至所有无人机都到达目标位置。
[0079]
本技术中的上述方法可以在无人机飞向目标的过程中安装预定频率更新操作，按
照该预定频率获得新的邻机飞行状态；也可以通过模拟计算邻机的位置及速度信息来更新邻机状态，从而逐渐预测，直至预测得到从当前时刻到无人机到达目标位置的全飞行路径，可以根据具体的任务需求选择设置。所述预定频率可以设置为1-2秒一次。
[0080]
实施例1：
[0081]
在方形区域x∈[0,10000],y∈[0,10000]中，存在16架无人机，每架无人机的初始位置为：
[0082]
[5000 5000*cos(2π*i/16),5000 5000*sin(2π*i/16)]，
[0083]
i为无人机编号，取值为1-16中的任意一个整数。
[0084]
16架无人机都向着相对的位置飞行，目标位置为：
[0085]
[5000-5000*cos(2π*i/16),5000-5000*sin(2π*i/16)]；
[0086]
无人机的飞行速度为100m/s；对于每架无人机uavi，其邻机为4km范围内的所有无人机，即无人机能够与4km范围内的邻机进行交互，获得邻机的飞行状态，安全区为50m，两架无人机间距离小于50m时，视为互相碰撞。无人机提前检测10s内可能发生的冲突，提前进行机动，即τ取值为10s。
[0087]
以无人机uavi为例，其具体控制过程如下：
[0088]
步骤1，记录自己的飞行状态，并实时传递给与之交互的邻机，主动与周围4km范围内的邻机交互，获得交互时刻的邻机的飞行状态；
[0089]
步骤2，解算筛选出在10s内可能与其发生碰撞的邻机，即最短距离小于安全区50m的邻机，并记录其序号
[0090]
步骤3，针对每一个记录序号的邻机，无人机解算获得能够避免与其碰撞的自身机动角度，并分别记录；
[0091]
具体来说，包括如下子步骤，
[0092]
子步骤1：获得邻机在10s后能够到达的位置，以此位置为中心，以50米为半径做圆，得到安全区域；
[0093]
子步骤2：获得无人机自身与所述安全区域相切的速度方向，记为和对应获得两个机动角度；
[0094]
子步骤3：无人机转弯过程的曲率半径为r
min
＝382m，即，无人机的最大转弯角速度为15
°
/s；根据该机动能力去除不符合要求的机动角度；当两个机动角度都符合要求时，按照逆时针机动原则筛选出机动角度，作为所述能够避免碰撞的自身机动角度。
[0095]
步骤4，建立效用函数w
ij
，基于效用函数筛选出能够使得总冲突最大的机动角，记为δ
φi
，进一步解算获得该机动角δ
φi
对应的角速度ωc；
[0096]
具体来说，包括如下子步骤，
[0097]
子步骤a：建立如下式(一)中所示的效用函数w
ij
，根据步骤3中获得的第一个机动角度δ
φi1
，在保持邻机速度大小、邻机速度方向、自身速度大小不变的情况下，获得对应的r
ij
，进而获得对应的效用函数w
ij
：
[0098]
[0099]
其中，w
ij
表示效用函数，r
ij
表示第i架无人机与其第j个邻机之间在时间τ内的最小距离；安全距离r
is
＝50m；
[0100]
子步骤b：根据下式(二)，基于效用函数获得总冲突w：
[0101][0102]
其中，w表示总冲突，i表示第i个无人机，j表示预定时间τ内可能与自身发生碰撞的第j个邻机；ni表示步骤3中获得的第i个无人机的机动角度数量，也是第i个无人机对应的预定时间τ内可能与其发生碰撞的邻机数量；
[0103]
子步骤c：重复子步骤a和子步骤b，使得步骤3中获得的机动角度都对应获得总冲突w，共获得ni个总冲突w；从中挑选出最小的总冲突w，并将其对应的机动角度记为δ
φi
，进一步解算获得该机动角δ
φi
对应的角速度ωc。
[0104]
步骤5，无人机采用比例导引制导率进行制导，当无冲突时，最终的机动为制导机动ω＝ωk，有冲突时，最终的机动策略为ω＝0.2ωk 0.8ωc；其中，
[0105]
通过控制速度方向，对无人机的避碰和制导过程进行控制，不断仿真得到无人机的飞行轨迹，如图2中所示，得到无人机的飞行过程，记录每一时刻无人机间的最短距离，如图3 中所示。
[0106]
实验例2
[0107]
10架无人机的初始位置在x∈[1000,3000],y∈[3000,5000]，随机选取，两架无人机的初始距离在安全距离的两倍以上。目标位置为由：
[0108][0109]
为顶点组成的三角形区域，每个目标之间距离为2000m。
[0110]
无人机的飞行速度为100m/s；对于每架无人机uavi，其邻机为4km范围内的所有无人机，即无人机能够与4km范围内的邻机进行交互，获得邻机的飞行状态，安全区为50m，两架无人机间距离小于50m时，视为互相碰撞。无人机提前检测10s内可能发生的冲突，提前进行机动，即τ取值为10s。
[0111]
无人机的具体控制过程与实施例1中一致，最终得到的无人机的飞行轨迹如图4中所示，得到无人机的飞行过程每一时刻无人机间的最短距离，如图5中所示。
[0112]
通过上述两个实施例可知，本技术提供的分布式无人机集群协同制导过程中的群内避碰控制方法能够在减小无人机计算量，减小交互频率的情况下快速准确地控制无人机彼此避碰，确保无人机能够及时安全地到达目标位置。
[0113]
以上结合了优选的实施方式对本发明进行了说明，不过这些实施方式仅是范例性的，仅起到说明性的作用。在此基础上，可以对本发明进行多种替换和改进，这些均落入本发明的保护范围内。