[发明专利]多约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法

说明书

本发明的多约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法属于智能飞行器控制领域。首先根据地形，在航迹规划前找出飞行区域中的安全位置，确定可进行定位误差校正的校正点坐标及其类型；其次根据目标确定约束条件，即飞行误差增量约束、垂直误差校正约束、水平误差校正约束、按照规划航迹飞行约束以及最小转弯半径约束，并对这些约束的相互作用机理进行分析，然后以完成任务时间尽可能少、能量消耗尽可能低为目标，建立飞行器航迹规划模型；设计基于最速下降的改进Dijkstra算法进行求解，最终确定满足多约束条件的航迹规划路径；本发明能够快速规划出满足多约束条件的较优航迹，且具有较高的有效性和鲁棒性；且飞行时间少、能源消耗低。

技术领域

本发明属于智能无人飞行器控制领域，特别涉及多约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法。

背景技术

随着人工智能和无人飞行器技术的不断发展，两者之间的深度融合必对我国通用航空事业发展产生不可低估的影响。其中，复杂环境下航迹快速规划是智能无人飞行器控制要解决的重要问题之一。而且在飞行过程中，这类飞行器需要对定位误差进行校正，从而实现精准定位，以免定位误差积累到一定程度导致任务失败。

目前，无人飞行器航迹规划算法主要有启发式算法和智能优化算法。其中，启发式算法主要包括人工势场法和A*算法，但前者存在局部最优点问题，后者随着搜索空间的增大，无法保证实时性；智能优化算法包括很多，如遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等，但计算复杂度较高，且在复杂环境下难以规划出满足飞行性能约束的航迹。

然而，以上研究都没有考虑无人飞行器能智能地进行定位误差校正，没有形成一套对复杂环境下智能无人飞行器航迹快速规划进行分析研究的系统方法。要在复杂环境下智能无人飞行器实现航迹快速规划，主要存在以下挑战：

(1)地形限制：飞行器任务区域地形多种多样，环境复杂多变。

(2)载重限制：由于自身体积和结构系统的原因，飞行器的载重能力是有限的。

(3)续航限制：有限的载重决定了智能无人飞行器携带的能源有限，而能源的多少又决定了飞行器持续航行的能力。所以，在保证完成任务的前提下，航迹长度要尽可能小。

(4)计算能力限制：有限的载重和有限的能源决定了智能无人飞行器的“大脑”的计算能力。同时，环境的复杂性和不确定性地大幅度增加，更是加剧了计算资源的消耗；而且为了保证实时性，这就要求航迹规划算法的计算复杂度不能太大，以免贻误时机。

(5)实时精准定位：飞行器在空间飞行过程中需要实时定位，其定位误差包括垂直误差和水平误差。并且在飞行过程中，由于飞行器速度变化快和振动频率大等因素，定位误差较大，其定位系统无法对自身进行精准定位，这就需要飞行器对定位误差进行校正。

(6)转弯半径限制：飞行器在转弯时受到结构和控制系统的限制，前进方向无法突然改变，无法完成即时转弯。

综上所述，复杂环境下智能无人飞行器航迹快速规划具有很大的研究前景与应用价值。

发明内容

针对上述存在的不足，从复杂环境下智能无人飞行器航迹快速规划的需求出发，本发明提出了一种多约束条件下智能无人飞行器航迹快速规划方法。其中，飞行器航迹约束具备如下特征：

(a)飞行误差增量：飞行器定位误差包括垂直误差和水平误差，其每飞行1m，垂直误差和水平误差将各增加δ个专用单位，以下简称单位。