基于改进人工势场法的无人机在线航路规划算法

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1、基于改进人工势场法的无人机在线航路规划算法无人机在线航路规划是综合考虑无人机机动性能、任务需求等约束条件因素应对动态变化的规划环境,进而规划出一条满足任务需求的最优或可行航路⑴。传统的航路规划算法是以固定的任务H标、稳定不变的E行环境为假设前提而提出的，是静态的规划，而无人机在实际的军事、勘探、商业等应用中，其任务目标与飞行环境都可能是变化和不确定的，因此传统的航路规划算法无法满足无人机在动态变化的任务执行环境中快速运行期间对航路变化的耍求。由于传统航路规划算法存在在线规划能力不足的问题，一种可以快速冇效地生成针对动态变化环境相适应的飞行航路的在线航路规划方法亟待提出。

2、近年来，国内外许多学者针对动态坏境中的飞行器航路规划问题做了大量研究，并提出了多种可行的算法一动态规划法3叭神经网络法⑷、启发式A*搜索法⑸、模拟退火法⑹、遗传算法【7-®、粒子群算法⑼等。这些算法比传统的航路规划算法有更好的在线规划能力，使飞行器可以在动态变化的飞行环境中做出与环境变化相应的反应，然而当飞行环境地形精度要求较奇时，地形栅格数量急剧増加，从而搜索空间变大，这些算法的规划用时会大幅增加，大大降低了无人机的反应速度，使其动态规划能力下降。其次这些方法规划出來的航路没冇充分考虑无人机实际的飞行航迹与飞行性能，人多航路是以关键坐标点间直线连接组成不平滑的航路，这

3、种连接方式必须考虑无人机安全指标，例如最人转弯半径、最小直飞距离等。因此，这些常用于全局航路规划的算法在针对动态环境的在线航路实时规划方面仍存在一定不足。木文在考虑无人机的机动性能和威胁回避耍求的基础上，提出了i种基于改进的口适应人工势场法(ArtificialPotentialField,APF)的在线航路规划方法。该方法以全局规划生成的航路规划结果为参考航线,根据飞行坏境的动态变化快速生成可行航路以确保飞行的安全和任务的执行效率。同时针对人工势场法在特殊区域容易陷入局部故小值，从而导致规划失败的问题，以变化的参考航路势场替代任务H标引力场，尽可能减少势场局部最小值的

4、悄况。同时引入时间因子，即使无人机陷入特殊区域的局部最小值，也可以通过时间因子的扰动快速脱离，确保航路规划的成功。另外提出一种虚拟目标方法，选取适当虚拟目标暂时替代实际目标，帮助解决局部极值陷阱问题。仿真结果衣明，基于自适应人工势场法的航路规划方法满足在线航路规划的实时性和安全性耍求，势场局部最小值的处理切实可行。人工势场法的基本理论与应用人工势场法在机器人的路径规划算法中已经有大量的应用，并常被用于解决三维路径规划问题(10*13lo人工势场法与英他三维航路规划算法相比具有显著的优点：首先，人工势场法在规划航路时只需根据势力场计算当前位置受到的合力，结合当前无人机运动

5、状态进行避障规划，所以其最显著的特点即为计算量小，运算速度快【诃。其次，利用人工势场法可以得到平滑而安全的航路，而其他航路规划算法不仅需要对航路进行平滑操作，可能还需要逼新进行最小直飞距离、最大爬升角度等飞行安全性能检测。1.1人工势场法的基本理论人工势场法的基木原理是：将环境中运动的物体看作处于虚拟力场中的一个质点，虚拟力场由目标的吸引力场和障碍物的排斥力场组成，通过搜索沿着势函数下降的路线规划出避撞的航路。单障碍物受力图和多障碍物受力图分别如图1和图2所示。其中虚拟引力如式(1)所示，斥力如式(2)所示，详细步骤如下：(1)在规划空间内设计势场。任务目标对应吸引力场

6、，方向指向目标位置。威胁障碍物对应排斥力场，方向为远离障碍方向。(2)根据规划空间引力和斥力场模型计算合力，结合运动物体当前运动状态规划运动轨迹。=k{XrX)(1)(2)式中，k为引力正权重因子，X为无人机的位置矢量，Xg为目标的位置矢暈；F］是斥力正权重因子，p是无人机与威胁障碍之间的距离，P0是单个威胁障碍的故人作用距离，当无人机与威胁障碍的距离大于P0时无排斥力作用。然而，没冇全局釆样的人匸势场法可能因为失去对全局的感知而容易陷入局部最小值，由于人工势场法冇依赖局部势场的特性，可能存在人工势场的构建不合理的情况，如果目标点的势能并不是最小或存在局部极小值，那么当

7、无人机随着势场的引导到达势场的局部极小值时有很人几率无法逃离该区域，从而导致航路规划失败。1.2局部最小值陷阱当H标点处于障碍物近力场范围内，此时无人机向目标前进时障碍物产生的斥力会急剧增大并超过忖标点的吸引力，无人机将受到远离H标的合力而远离H标运动，表现为无人机在冃标位置附近盘旋而不能完成规划，如图3所示。当无人机、威胁源中心和H标处于同-•直线，威胁源在无人机和目标中间时，由于合力可能等于零，无人机将在威胁源前停止运动，或当吸引力过大时无人机将与威胁障碍相撞，这两种情况都会导致规划失败,如图4所示。当多个排斥力和吸引力在某一区域近乎