[发明专利]无人机自动避撞系统

权利要求书

1.无人机自动避撞系统，其特征在于，包括：

无人机态势感知模块，用于信号级或像素级的目标检测、跟踪和识别，以及从信息中抽象出对环境的整体性认识，实现环境的认知，包括目标行为理解、态势评估、威胁估计以及态势理解；

无人机防相撞威胁评估与预测模块，用于在无人机在空域运行中，对所探测区域内的静态障碍、极端天气和动态目标进行威胁评估与冲突预测，使无人机具备及时发现、预测和评估飞行冲突的能力，确保无人机能够准确及时的采取规避机动，防止不安全事故的发生；

无人机决策避撞模块，用在无人机通过评估预测得到飞行冲突趋势后，生成相应的行为选择，并通过飞行轨迹规划器及时规划出可飞的最优避撞路径，并输出规避决策和机动指令，使飞控系统能够按照指令操纵飞机自主飞行；

所述无人机态势感知模块包括

多源信息融合与处理模块，由传感器组进行多源信息输入，然后将输入的信息融合发送到态势评估模块；

态势评估模块，用于根据接收到的数据，通过离线地图和机载导航装置的支持，生成关联态势信息，并可用于相撞威胁评估和相撞风险预测；

所述无人机防相撞威胁评估与预测模块包括

目标状态估计器，用于通过非合作式目标轨迹预测方法对动目标运行轨迹进行预测；

安全威胁预测模块，用于通过几何方法，基于空管数据库中的间隔标准对飞行冲突趋势进行预测；

所述无人机决策避撞模块包括避撞决策模块、飞行轨迹规划器和避撞指令模块，避撞决策模块通过避撞规则库和解决方法组合选择器的支持得出避撞决策，并将避撞决策发送到飞行轨迹规划器，飞行轨迹规划器根据接收到的数据以及避撞机动库的支持，进行动态飞行航迹的规划，涉及避撞规则、构建规划空间算法、无人机运动模型、代价函数和算法求解方面。

2.如权利要求1所述的无人机自动避撞系统，其特征在于，动态飞行航迹的规划问题可以看成是一个求解最优问题的过程，寻找一组决策变量在满足其约束条件下飞目标函数的最优解，用数学形式表示如下：

式中：x＝(x₁，x₂，…，x_n)^T∈R是决策变量，J(x)是目标函数，g_i(x)(i＝1，2，…，m)与h_i(x)(i＝1，2，…，l)为约束函数。

3.如权利要求1所述的无人机自动避撞系统，其特征在于，无人机对其周围飞行态势的感知不限于仅对合作目标的感知，也包括对非合作目标的感知，避免相撞的措施不依赖于避撞目标的避撞行为，也不依赖于地面操控人员的避撞操控，而是直接将避撞的飞行路径规划指令输送给机载飞行控制模块。