[发明专利]无人机避障方法及系统、无人机集群避障方法及系统有效
申请号: | 202111001691.3 | 申请日: | 2021-08-30 |
公开(公告)号: | CN113625762B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 杨光;马海旭;周宁;曲东明;陈冠宇;杨云瑞;金雪莹 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 董领逊 |
地址: | 130000 吉林*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 无人机 方法 系统 集群 | ||
1.一种无人机避障方法,其特征在于,包括:
获取动态障碍物的位置信息;
基于所述位置信息和拟线性变参模型,反演预测所述动态障碍物的飞行轨迹;
基于所述飞行轨迹,确定无人机与所述动态障碍物之间的碰撞时间区间;
基于所述碰撞时间区间,确定所述无人机是否进入碰撞区域,并当所述无人机进入所述碰撞区域时,根据所述无人机与所述动态障碍物之间的相对位置,选择相应的避障方案;
所述基于所述飞行轨迹,确定无人机与所述动态障碍物之间的碰撞时间区间,具体包括:基于所述飞行轨迹,计算全局任一维度下无人机与所述动态障碍物的动态距离;在标定维度下,将所述动态距离小于碰撞区距离的时间区间确定为局部时间区间;所述标定维度为任一维度;将所有所述局部时间区间进行并集操作,构成碰撞时间区间;
Step1:
S.t.i=1,2,...,G;
J≥Dzone;
Step2:
S.t.i=1,2,...,L;
J′≥Dsafe;
其中,碰撞区由三个维度的碰撞距离构成,θ表示任意一个维度,i表示预测碰撞区的时间,BG、UG表示全局状态点集,BL、UL表示局部状态点集,Dzone表示全局安全碰撞区距离参数,Dsafe表示局部安全距离参数;
所述当所述无人机进入所述碰撞区域时,根据所述无人机与所述动态障碍物之间的相对位置,选择相应的避障方案,具体包括:当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为在水平正前方向且在度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大Z轴正方向的推力;当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为左侧方向且度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大X轴负方向的推力;当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为右侧方向且度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大Y轴负方向放入推力;当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为水平正后方向且度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大原始方向推力;
所述基于所述位置信息和拟线性变参模型,反演预测所述动态障碍物的飞行轨迹,具体包括:基于拟线性变参模型确定动态障碍物飞行轨迹所满足的状态方程;基于所述位置信息计算动态障碍物加速度和动态障碍物速度;所述位置信息至少包括连续采集的5个位置点信息;根据所述状态方程、所述动态障碍物加速度和所述动态障碍物速度,计算所述动态障碍物的系统参数和推力加速度;根据所述动态障碍物的系统参数和推力加速度,反演预测所述动态障碍物的飞行轨迹;其中,在地球坐标系下选择的避障方案为前半程加速后半程减速的平滑轨迹移动方案。
2.根据权利要求1所述的一种无人机避障方法,其特征在于,所述获取动态障碍物的位置信息,具体包括:
基于激光雷达和双目相机共同获取动态障碍物的位置信息。
3.根据权利要求1所述的一种无人机避障方法,其特征在于,所述基于所述碰撞时间区间,确定所述无人机是否进入碰撞区域,具体包括:
判断不同维度下的所述局部时间区间之间是否有交集;
若是,则所述无人机进入碰撞区域;
若否,则所述无人机未进入碰撞区域。
4.一种无人机避障系统,其特征在于,包括:
位置信息获取模块,用于获取动态障碍物的位置信息;
反演预测模块,用于基于所述位置信息和拟线性变参模型,反演预测所述动态障碍物的飞行轨迹;
碰撞时间区间确定模块,用于基于所述飞行轨迹,确定无人机与所述动态障碍物之间的碰撞时间区间;
避障方案选择模块,用于基于所述碰撞时间区间,确定所述无人机是否进入碰撞区域,并当所述无人机进入所述碰撞区域时,根据所述无人机与所述动态障碍物之间的相对位置,选择相应的避障方案;
所述基于所述飞行轨迹,确定无人机与所述动态障碍物之间的碰撞时间区间,具体包括:基于所述飞行轨迹,计算全局任一维度下无人机与所述动态障碍物的动态距离;在标定维度下,将所述动态距离小于碰撞区距离的时间区间确定为局部时间区间;所述标定维度为任一维度;将所有所述局部时间区间进行并集操作,构成碰撞时间区间;
Step1:
S.t.i=1,2,...,G;
J≥Dzone;
Step2:
S.t.i=1,2,...,L;
J′≥Dsafe;
其中,碰撞区由三个维度的碰撞距离构成,θ表示任意一个维度,i表示预测碰撞区的时间,BG、UG表示全局状态点集,BL、UL表示局部状态点集,Dzone表示全局安全碰撞区距离参数,Dsafe表示局部安全距离参数;
所述当所述无人机进入所述碰撞区域时,根据所述无人机与所述动态障碍物之间的相对位置,选择相应的避障方案,具体包括:当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为在水平正前方向且在度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大Z轴正方向的推力;当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为左侧方向且度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大X轴负方向的推力;当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为右侧方向且度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大Y轴负方向放入推力;当所述无人机相对于所述动态障碍物的飞行路径为水平正后方向且度区间范围内时,在地球坐标系下选择的避障方案为所述无人机增大原始方向推力;
所述基于所述位置信息和拟线性变参模型,反演预测所述动态障碍物的飞行轨迹,具体包括:基于拟线性变参模型确定动态障碍物飞行轨迹所满足的状态方程;基于所述位置信息计算动态障碍物加速度和动态障碍物速度;所述位置信息至少包括连续采集的5个位置点信息;根据所述状态方程、所述动态障碍物加速度和所述动态障碍物速度,计算所述动态障碍物的系统参数和推力加速度;根据所述动态障碍物的系统参数和推力加速度,反演预测所述动态障碍物的飞行轨迹;其中,在地球坐标系下选择的避障方案为前半程加速后半程减速的平滑轨迹移动方案。
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