結(jié)合預(yù)設(shè)航線的多旋翼無人機(jī)避障算法*

廖津余， 謝習(xí)華,2,3， 鄧 宇,2

(1.中南大學(xué) 高性能復(fù)雜制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長沙 410083；2.山河智能裝備有限公司，湖南 長沙 410100；3. 南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心,湖南 長沙 410100)

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結(jié)合預(yù)設(shè)航線的多旋翼無人機(jī)避障算法*

廖津余1， 謝習(xí)華1,2,3， 鄧 宇1,2

(1.中南大學(xué) 高性能復(fù)雜制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長沙 410083；2.山河智能裝備有限公司，湖南 長沙 410100；3. 南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心,湖南 長沙 410100)

針對現(xiàn)有多旋翼無人機(jī)使用人工勢場法進(jìn)行避障的研究中，僅考慮目標(biāo)點(diǎn)的安全抵達(dá)，少有考慮按預(yù)設(shè)航線飛行的作業(yè)需求，通過在人工勢場法中賦予航線“線勢場”，將多旋翼無人機(jī)的避障與航線飛行進(jìn)行結(jié)合，使無人機(jī)避障之后能重回航線。針對傳統(tǒng)勢場法中的引力場并不適用于無人機(jī)，對引力場進(jìn)行了改進(jìn)。解決了引入“線勢場”后容易導(dǎo)致無人機(jī)陷入局部極小點(diǎn)的問題,通過仿真驗(yàn)證了上述改進(jìn)的效果。

多旋翼無人機(jī)； 航線飛行； 避障； 線勢場； 改進(jìn)人工勢場

0 引 言

隨著信息技術(shù)、嵌入式技術(shù)、傳感器技術(shù)的進(jìn)步，中小型多旋翼飛行器得到了迅速發(fā)展，自主性日益提高，行業(yè)應(yīng)用潛力巨大。然而，多旋翼飛行器在低空作業(yè)過程中難免會遇到障礙物，因此，飛行器的避障一直是研究熱點(diǎn)?，F(xiàn)存的小型激光雷達(dá)[1]、雙目視覺[2]等高效的環(huán)境探測手段，也為飛行器的自主避障提供了條件。目前，較成熟的避障算法有A*算法、模糊算法、遺傳算法、人工勢場法[3,4]等。其中，人工勢場法因其描述環(huán)境方便，計(jì)算量小，在局部環(huán)境的實(shí)時(shí)避障中具有較為突出的優(yōu)勢。

目前，使用人工勢場法進(jìn)行避障的研究中，基本上只考慮了目標(biāo)點(diǎn)的安全抵達(dá)，很少考慮多旋翼無人機(jī)實(shí)際作業(yè)中需要沿航線飛行的情況，文獻(xiàn)[5]中雖然考慮了此情況，但未深入研究，沒有發(fā)現(xiàn)引入線勢場后帶來的新問題。

考慮到多旋翼無人機(jī)實(shí)際作業(yè)中需沿航線飛行的情況，借鑒文獻(xiàn)[5]的思想，在傳統(tǒng)的人工勢場中，引入了 “線勢場”，使無人機(jī)避障之后能回到航線中繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。另外回到規(guī)劃好的航線還可以盡量避免未知障礙物。考慮到傳統(tǒng)勢場法中的引力場不適用于運(yùn)動(dòng)范圍廣的無人機(jī)，因此，對引力場進(jìn)行了改進(jìn)。在引入了“線勢場”后，發(fā)現(xiàn)勢場系數(shù)的匹配不當(dāng)會很容易導(dǎo)致無人機(jī)陷入局部極小點(diǎn)，通過改進(jìn)斥力場解決了這一問題。

1 人工勢場法改進(jìn)

1.1 傳統(tǒng)人工勢場法

人工勢場法最早由Khatib O于1985年提出[6～9]，基本思想是在規(guī)劃空間中建立一個(gè)虛擬勢場，其中，目標(biāo)點(diǎn)產(chǎn)生引力場，障礙物產(chǎn)生斥力場，引力和斥力對機(jī)器人產(chǎn)生一合力，機(jī)器人在合力作用下行進(jìn)。傳統(tǒng)人工勢場法如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)人工勢場法

引力勢函數(shù)

(1)

斥力勢函數(shù)

(2)

式中 q為無人機(jī)當(dāng)前位置點(diǎn)；ρg(q)為q點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)距離;ρobs(q)為q點(diǎn)到障礙物表面的最短距離;d為障礙物影響范圍;ξ為引力場系數(shù);η為斥力場系數(shù)。

在q點(diǎn)對兩勢函數(shù)求負(fù)梯度即得到引力和斥力

(3)

(4)

(5)

(6)

勢場產(chǎn)生的合力為

(7)

本文將人工勢場法作為路徑規(guī)劃方法應(yīng)用，計(jì)算出的合力矢量方向作為期望速度方向，再由底層控制系統(tǒng)進(jìn)行跟蹤。

1.2 人工勢場法改進(jìn)

1.2.1 線勢場引入

為了使多旋翼無人機(jī)避障后能重回預(yù)定航線中，賦予航線一種“線勢場”，讓航線對無人機(jī)產(chǎn)生一個(gè)虛擬的引力，圖2為“線勢場”示意圖。

圖2 線勢場

“線引力”為

(8)

(9)

1.2.2 引力場改進(jìn)

傳統(tǒng)勢場法中的引力隨機(jī)器人到目標(biāo)距離的增加而線性增大，這對于移動(dòng)距離較短的地面機(jī)器人來說并無顯著影響，但對于無人機(jī)來說，飛行一段較長距離后，會使引力變化很大，從而可能對避障行為產(chǎn)生不利影響(下文將進(jìn)行仿真驗(yàn)證)，為此，將目標(biāo)產(chǎn)生的引力改為定值

(10)

式中 w為常數(shù)。

1.2.3 斥力場改進(jìn)

由2.2節(jié)的仿真得知，引入“線勢場”后，容易導(dǎo)致無人機(jī)陷入局部極小點(diǎn)，為此對斥力場進(jìn)行改進(jìn)，使斥力始終垂直于航線方向。

改進(jìn)的斥力為

(11)

(12)

式(12)中4種情形下障礙物產(chǎn)生的斥力方向如圖3。

圖3 不同情況下的斥力方向

2 仿真分析與驗(yàn)證

2.1 避障仿真場景搭建

人工勢場法中，機(jī)器人始終僅受外界作用力的影響，因此，適合用動(dòng)力學(xué)分析軟件機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)自動(dòng)分析(ADAMS)軟件進(jìn)行避障仿真[10]，相比于其他傳統(tǒng)仿真方式如Matlab,VC環(huán)境等，不僅可以觀察機(jī)器人避障的實(shí)時(shí)仿真過程，仿真結(jié)束后還可以通過ADAMS后處理模塊獲得豐富數(shù)據(jù)，同時(shí)也避免了編寫復(fù)雜的矢量運(yùn)算程序。

搭建的避障仿真場景如圖4所示。

圖4 避障仿真場景

式(3)、式(4)、式(8)、式(10)、式(11)中各系數(shù)的初始取值為：ξ=0.1，η=50，d=3，λ=4，w=4。

2.2 “線勢場”仿真驗(yàn)證

引入“線勢場”前后的避障軌跡對比如圖5所示。

圖5 線勢場引入前后軌跡對比

由圖5看出：引入“線勢場”后，可使無人機(jī)保持在航線附近飛行，無人機(jī)的避障和航線飛行得到了有效地結(jié)合。

2.3 傳統(tǒng)引力場對無人機(jī)避障的不利影響

通過改變引力系數(shù)ξ，分別模擬無人機(jī)與目標(biāo)點(diǎn)距離變化10倍、100倍后導(dǎo)致的引力值變化，及其對避障軌跡的影響。初始ξ=0.1，保持其它參數(shù)不變，得到的避障軌跡如圖6所示。

圖6 不同引力下的避障軌跡

由圖6看出，ξ從0.1分別變化至1，10(即無人機(jī)與目標(biāo)點(diǎn)距離變大10,100倍)時(shí)，避障軌跡愈加靠近障礙物。這說明，對于運(yùn)動(dòng)范圍較廣的無人機(jī)來說，當(dāng)在距目標(biāo)點(diǎn)較遠(yuǎn)處遇到障礙物時(shí)，過大的引力值有可能會使無人機(jī)撞上障礙物。因此，傳統(tǒng)勢場法中變化的引力并不適用于無人機(jī)，將引力改為定值較好。

2.4 引入線勢場后的問題和分析

傳統(tǒng)人工勢場法的固有缺陷之一是存在局部極小點(diǎn)，如圖7(a)所示。但一般情況下機(jī)器人陷入該點(diǎn)的幾率并不高。然而，引入“線勢場”后，無人機(jī)遇到障礙物時(shí)將會更容易陷入局部極小點(diǎn)，如圖7(b)所示。

圖7 引入線勢場前后的局部極小點(diǎn)

無人機(jī)陷入局部極小點(diǎn)將停止前進(jìn)，導(dǎo)致避障失敗。對于引入線勢場后的局部極小點(diǎn)，雖然可以通過調(diào)整勢場系數(shù)使無人機(jī)逃離，但將導(dǎo)致獲得的避障軌跡不理想。

陷入圖7 (b)所示局部極小點(diǎn)的原因，是由于斥力和線引力的合力與目標(biāo)引力平衡，導(dǎo)致無人機(jī)無法在目標(biāo)引力作用下前進(jìn)。所以，若使斥力始終垂直于航線方向，目標(biāo)引力便不會被平衡，無人機(jī)便可以在其作用下不斷前進(jìn)，不會陷入局部極小點(diǎn)，直至到達(dá)目標(biāo)。

2.5 改進(jìn)斥力場仿真驗(yàn)證

保持其它條件相同，分別使用改進(jìn)斥力場和傳統(tǒng)斥力場進(jìn)行避障仿真，結(jié)果如圖8所示。

圖8 傳統(tǒng)斥力場和改進(jìn)斥力場的軌跡對比

圖8 (a)為ADAMS View中的原始仿真軌跡，軌跡1為使用傳統(tǒng)斥力場的軌跡，軌跡2為使用改進(jìn)斥力場的軌跡；圖8(b)和圖8(c)為在ADAMS后處理模塊中以無人機(jī)質(zhì)心X軸位移為自變量，Y軸位移為因變量重繪的2條避障軌跡及其斜率。

從圖8看出：使用改進(jìn)斥力場的軌跡最大斜率為1.07；使用傳統(tǒng)斥力場的軌跡最大斜率為2.18；而且圖8(b)中的斜率曲線比圖8(c)中更陡峭，說明軌跡1的斜率變化更劇烈，較軌跡2欠平滑，使用改進(jìn)斥力場可獲得更平滑的避障軌跡。

3 結(jié) 論

針對多旋翼無人機(jī)在許多應(yīng)用場合中需要避障并回到航線執(zhí)行任務(wù)的情況，通過加入新型的“線勢場”和改進(jìn)傳統(tǒng)人工勢場得到了新的勢場算法，并利用ADAMS對該算法進(jìn)行了仿真研究，得到以下結(jié)論：

1)通過在人工勢場法中加入“線勢場”，可以有效地使無人機(jī)在避障之后回到航線中飛行。

2)傳統(tǒng)人工勢場法中，目標(biāo)產(chǎn)生的隨距離變化的引力對于飛行范圍廣的無人機(jī)來說并不合適，有可能對避障過程產(chǎn)生不利影響，將其改為常值更適用于無人機(jī)。

3)加入“線勢場”后，無人機(jī)在遇到障礙物時(shí)容易陷入局部極小點(diǎn)，通過改進(jìn)斥力場解決了這一問題，而且獲得的避障軌跡較傳統(tǒng)斥力場更為平滑。

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Obstacle avoidance algorithm of multi-rotor UAV considering planned path*

LIAO Jin-yu1， XIE Xi-hua1,2,3， DENG Yu1,2

(1.State Key Laboratory of High Performance Complex Manufacturing，Central South University，Changsha 410083，China; 2.Sunward Intelligent Equipment Co Ltd，Changsha 410100，China；3.Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops,Changsha 410100,China)

Aiming at problem that most research on obstacle avoidance of multi-rotor unmanned aerial vehicle(UAV) using artificial potential field(APF)method,only consider the safe arrival to the target point，rarely considering the actual need of flying on planned path, by giving planned path a“l(fā)ine potential field”in APF algorithm,the obstacle avoidance and planned-path flying are combined,so that the UAV is able to return to the planned path after avoiding obstacle.Considering the UAV has a wide movement range,the Attractive Potential Field in traditional APF method does not apply well to the UAV,so the Attractive Potential Field is improved.It is also found that the introduction of“Line Potential Field”can easily lead UAV fall into the local optimum.After analyzing on this problem,this problem is solved by improving the repulsive potential field(RPF).Simulation verify the effect iveness of aboved impoved improvement.

multi-rotor unmanned aerial vehicle(UAV)； planned-path flight； obstacle avoidance； line potential field；improved artificial potential field(APF)

10.13873/J.1000—9787(2017)08—0152—03

2016—09—05

國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014BAD06B07—1)；湖南省軍民融合專項(xiàng)項(xiàng)目(湘財(cái)企指[2015]42號)；湖南省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016GK2067)

TP 242

A

1000—9787(2017)08—0152—03

廖津余(1992-)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槎嘈頍o人機(jī)飛行控制、導(dǎo)航。