基于一致性算法的无人机协同编队避障研究

基于人工势场方法,提出了一种双向网络连接结构的多无人机一致性避障控制算法。该算法能够有效避免无人机之间以及无人机与障碍物之间发生碰撞,实现协同编队飞行,完成任务。将所提出的一致性算法与"长机-僚机"控制策略结合起来应用到编队控制中,能够避免无人机之间以及无人机与障碍物之间发生碰撞,确保无人机编队收敛。文中以3架无人机构成正三角形编队作为控制对象,以长机飞行轨迹作为期望路径,僚机跟踪长机保持正三角形编队飞行,且无人机之间以及无人机与靠近障碍物内侧的僚机与障碍物保持安全距离,长机和僚机在水平面具有相同的前进速度和航向角速率,在垂直方向保持相对距离不变。通过仿真实验验证了所提出的控制算法的有效性,对工程应用具有一定的借鉴意义。     

无人机编队协同追踪控制律和编队信息架构

针对"长机-僚机"模式的无人机编队追踪运动目标出现姿态信息和位置信息不一致而导致碰撞的问题,设计了一种协同追踪控制器并对该控制器进行稳定性分析。该控制器以3架无人机构成的编队作为控制体,采用拉氏矢量场方法获取无人机编队追踪运动目标的轨迹,同时构建无人机之间的信息架构,实现无人机编队按照预期的姿态和位置信息在运动目标周围的圆形轨道飞行的目的。研究单架无人机的航迹规划和多无人机编队协同追踪:对于单架无人机的航迹规划,采用反馈控制完成航向收敛证明;对于多无人机编队,采用一种多变量控制器可以保持无人机编队在圆形轨道运动,同时使用未知风和运动目标的自适应估计量来确定无人机编队在圆形轨道飞行的稳定性。仿真结果表明:在追踪过程中,3架无人机能够快速(15 s)以相同的姿态和位置渐进靠近目标,同时保持相对稳定;在满足航向速率和空速条件时,任意两架无人机相对距离误差能够快速(10 s)收敛到稳定值。该控制器突破了多无人机编队近距协同追踪目标的局限,可为多无人机分布式控制器设计提供方法借鉴。     

基于改进人工势场模型的无人机局部避障方法

针对无人机在追踪目标的过程中实时避障的问题,利用激光传感器获得的障碍物在无人机所处高度的二维位置信息,提出了一种改进人工势场局部实时避障方法.由于无人机始终对视野中的目标进行追踪,因此不存在唯一且固定的目标点,通过结合激光雷达数据,重新构造人工势场模型并对障碍物产生排斥矢量,引导无人机在快速追踪目标的同时躲避空中障碍物,并通过构造动态排斥因子和切换函数对障碍物的威胁进行估计,实现实时局部避障算法.对上述方法进行数值模拟,进一步验证了所提方案的有效性.     

基于A星算法与人工势场法的无人机路径规划

为简化无人机飞行路径规划算法并提高其避障效果,本文提出一种人工势场法和A星算法相结合的路径规划算法:以人工势场法指导全局路径规划,通过引力场控制无人机的飞行方向;以A星算法指导局部路径规划,避让大型障碍物.仿真试验证明,该算法与人工势场法和A星算法相比,提高了避障效果,缩短了搜索时间.     

基于人工势场法的无人机局部航迹重规划

无人机飞行中受复杂环境的影响，在预设航线飞行时容易遇到突发障碍物，这要求无人机及时避障并重新设计轨迹.为实现无人机在飞行过程中主动避障并平滑地返回预设航迹，提出了一种改进人工势场法的局部航迹重规划方法.在引力场函数中加入线势场，使无人机避障后在线势场力的作用下重回原预设航线.通过在斥力场函数中加入无人机与目标点的决策因子，解决无人机在临界点震荡，无法到达预设目标位置的问题.通过引入动态力，解决无人机原地停滞，局部极小值问题.研究在二维环境下进行了Matlab仿真验证，试验结果表明，改进的人工势场法能够实现主动避障和无人机局部航迹的重规划.     

基于改进人工势场法的动态环境下无人机路径规划

基于传统人工势场法,在相对位置引力场和斥力场函数中分别引入目标与障碍物的速度矢量,将其位置动态变化信息融入在改进后的相对速度引力场和斥力场中,引入相对位置引力、相对速度引力、相对位置斥力、相对速度斥力等比例调节因子,建立改进后的人工势场函数及多障碍物合力函数,并在模拟环境下进行仿真。结果表明,该改进人工势场法能满足无人机在目标与障碍物动态变化条件下的路径规划的安全性、实时性和可达性,并提高了动态环境中无人机的跟踪与避障速度。     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

一种面向多智能体群集的避障算法

多智能体群集中的避障问题是研究的难点问题,每个智能体需要安全避开障碍物并朝着目标点前进.根据现有的基于人工势场函数的群集算法,提出一种改进的具有避障能力的群集算法.在该算法中,将障碍物等效成虚拟智能体进行避障.智能体感知到障碍物后,不是立即采取避障措施,而是将智能体的速度方向和目标点考虑在内,根据智能体不同的速度方向和目标点的位置,采取不同的避障措施.经理论分析与实验验证,表明所提出的算法能够有效地躲避障碍,并且在避开障碍物后更快地达到群集.     

波浪滑翔器编队避障方法

波浪滑翔器是一种可以长期工作的新型海洋机器人,主要应用于海洋环境的探测与数据采集。波浪滑翔器编队可以扩展单台设备的能力同时提高任务的效率。本文利用领航跟随者法结合人工势场法,提出了多波浪滑翔器编队的避障方法。通过领航跟随者形成波浪滑翔器编队的同时引入间距势能场,来实现编队队形的保持。人工势场作用下的波浪滑翔器编队被视为一个虚拟的多体系统,受到来自人工势场的虚拟力的约束。针对人工势场法的局部最小域问题,引入沿障碍物切线方向的引力,打破平衡状态,解决了局部最小域问题。最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法

针对道路交通环境车辆避障的复杂性,对传统人工势场法进行了改进,将其应用于车辆的避障路径规划;该方法建立了道路边界危险斥力势场模型和障碍物斥力势场模型,并在传统障碍物斥力势场中引入速度因素,车辆在以上两种势场组成的复合场中受到道路边界斥力、障碍物斥力的作用。当达到受力平衡时,通过求解方程可以得到一条安全避障路径;并在避障过程中对车辆实施速度控制。仿真分析结果表明改进后的方法规划出的路径在避障过程中,车辆与障碍物的距离增加至少20 cm,可有效地提高避障的安全性;避障过程中对主车车速进行控制,可使主车的横摆角速度和侧向加速度降低至少20%,有效地提高车辆运行的舒适性和安全性。     

无人机编队飞行控制中的气动耦合问题

长僚机之间的气动耦合效应是无人机编队飞行中不可忽视的因素,以长僚机的双机编队为例,建立了编队飞行的涡流模型,在有无气动干扰的两种情况下,计算了僚机在编队队形中的气动力,最后设计了考虑气动耦合效应的无人机编队飞行控制系统并进行仿真研究.仿真结果表明气动效应对编队队列中无人机的飞行状态会产生一定影响,该控制系统能很快消除扰动影响,使僚机实现状态的跟踪和保持,达到稳定编队飞行的要求.     

基于改进人工势场法的多无人艇避障策略

针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则（swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS）。本方法首先对传统人工势场法进行改进,定义符合艇群会遇态势判断需求的sCOLREGS,通过速度障碍法实时判断碰撞风险,然后利用偏置斥力区域的改进人工势场法实现对规则的遵守。仿真实验表明,本文方法在障碍物与编队大小相当时可显著减少避障路程,在确保避障实时性的同时,较好地遵守了国际海上避碰规则相关条例。研究结论可为海面无人艇集群安全航行提供参考。     

基于改进人工势场的智能车动态避障算法

针对传统人工势场法在动态环境中易与障碍物发生碰撞的问题,采用了一种适用于动态环境的改进型人工势场法。通过进行局部极小值检测并增设虚拟子目标点,解决了传统人工势场法存在的局部最优问题;通过引入智能车和目标点的相对距离因子对障碍物的斥力势场进行调控,使目标点处的合力势场为全局最小值,减少了障碍物在目标点附近对智能车的影响,使智能车顺利到达目标点;通过在斥力势场函数中引入障碍物相对速度势场和道路边界势场,解决了动态障碍物条件下人工势场法经常面临的碰撞问题。仿真实验结果显示,改进后的人工势场算法可以在动态障碍物环境中规划出一条安全可靠的行驶路径。     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.      

基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

针对在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差,以及在面对复杂工况和曲率较大的路况时,跟踪控制的效果仍然不理想等问题,本文以智能车辆为研究对象,提出了一种模型预测控制(MPC)结合人工势场(APF)算法的路径规划跟踪系统。将改进的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中,设计了基于MPC和APF的避障路径动态规划器。。运用模糊控制对MPC的车辆横向路径跟踪控制器的权重系数进行优化。仿真结果表明：在干燥路面下,与MPC控制器相比,模糊MPC路径跟踪控制器的最大横向偏差减少19.14%。在湿润路面下,模糊MPC控制器最大横向偏差减少0.55 m。基于MATLAB/Simulink与Carsim软件搭建避障路径规划与跟踪控制联合仿真模型,选择动态障碍物不同速度进行障碍物路径动态规划及跟踪控制仿真试验。实验结果表明：跟踪规划路径过程中的最大横向偏差约为0.170 m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物。     

水下多障碍区域机器人的路线规划模型优化设计

水下多障碍区域中障碍物数量较多,且具有随机性和实时性的特点,传统模型依据起始点、目标点及障碍物顶点等建立可视图,一旦障碍物发生变化则需重新构图,无法适应障碍物的随机性,规划的机器人运行路线臃长,提出一种基于改进人工势场法的水下多障碍区域机器人路线规划模型,通过引力场与斥力场的负梯度描述引力和斥力,获取人工势场对机器人的作用力,建立人工势场模型。通过对人工势场斥力函数的优化设计,解决机器人障碍物附近目标不可达的问题;通过障碍物连接法解决人工势场模型的局部最小值问题,使机器人尽快走出局部最小值区域。实验结果表明,所提模型不仅能够有效避开障碍物,而且规划路径较短,效率高。     

基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究

针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划问题时存在局部最优和目标不可达的问题,提出了一种改进斥力的人工势场法与模糊算法相结合的路径规划算法。在斥力场中加入机器人与目标点欧几里德距离的对数函数,形成新的人工势场,并加入机器人、障碍物和目标位置坐标判据式。分别将人工势场引力与斥力的角度差、合力差作为模糊输入,借助专家经验进行决策,得到输出模糊力,进而调整机器人各时刻合力大小和方向。解决了传统人工势场法中出现的局部最优和目标不可达问题,减小了路径轨迹波动幅度,且在凹型槽障碍物中无徘徊。为了验证该方法的有效性,通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,能较好避开障碍物到达目标点。     

一种巡检机器人智能路径规划方法

提出了一种在栅格地图上使用参数可调势场法进行避障的巡检机器人智能路径规划方法.地图采用Hector SLAM算法建立,然后在全局范围内指定目标点并使用变粒度栅格法进行全局路径规划.遇到障碍物时,则在局部小范围内使用参数可调的人工势场法来进行局部路径规划和避障.该方法能有效地提高全局路径规划的效率以及局部避障的准确性,实验验证了该方法的快速性与有效性.