[发明专利]一种多无人机协同避障的规划方法

说明书

一种多无人机协同避障的规划方法，涉及无人机规划技术领域，针对现有技术中多无人机在未知复杂的环境中不能高效地完成协同任务的问题。本申请基于Fast Marching算法设计栅格的评价函数集合，减少模拟波在非必要栅格处的传导，可以加快全局路径的搜索速度，提高规划效率；并且只对局部轨迹进行优化，保证了无人机运动的平滑性且不需要额外的平滑过滤算法，与全局轨迹优化相比大幅减小了计算量，可以很大程度上节省时间成本，更能满足实时在线规划需求。本申请将感知信息的一致性和协同结构的指导性相结合，弥补未知复杂环境下的多无人机协同避障规划方法灵活性和适应性不足等缺点，从而有效提高未知环境下的多无人机协同任务的执行效率。

技术领域

本发明涉及无人机规划技术领域，具体为一种多无人机协同避障的规划方法。

背景技术

随着无人机在众多领域中的应用不断扩展，执行任务的难度也在不断提升，单无人机作业已经无法满足复杂任务需求，多无人机协同任务模式被广泛的认可和应用。在多无人机任务协同场景下，多无人机间通常采用分布式结构并且具备协同结构，也称任务队形，用以最大化任务的执行效率和灵活性。

在未知复杂环境下多无人机执行协同任务时，不可避免的涉及突发障碍物躲避问题和协同结构保持的冲突问题。如何有效利用感知信息为多无人机规划出平滑的协同避障轨迹是至关重要的，在满足各无人机的多类约束关系以及飞行安全的前提下，尽可能贴合协同结构执行无人机协同任务。可以说，合适的多无人机协同避障规划方法是顺利且高效执行多无人机协同任务的前提。因此，研究多无人机间协同避障规划具有更深远的应用价值。

在多无人机协同避障方面，现有手段大都将研究重心在于编队策略、协同控制和单机避障规划，在遇到障碍物时变换队形以规避障碍物，无法做到在协同机构的基础上协同避障，同时忽略了多无人机在避障规划过程中感知信息和飞行信息的共享和融合问题。所以传统的编队避障算法无法根据一致的感知信息和协同结构决策出最优协同避障规划动作。

公开专利CN113442140A提出了一种基于Bezier寻优的笛卡尔空间避障规划方法，采用四阶Bezier曲线作为算法优化的目标轨迹模型，确定中间三个控制点位置以确定轨迹形状，采用粒子群算法迭代优化三个中间控制点位置，利用四阶Bezier曲线计算获得避障轨迹方程，结合实际控制采样周期，完成避障轨迹规划。然而该方法将起点和终点轨迹优化为一段只有五个关键点的Bezier轨迹，采用粒子群算法迭代优化三个中间控制点位置以调整曲线的形状，在复杂环境下粒子群算法的迭代深度也会增大甚至无解，该方法的适应性较差。然而在起点和终点之间对轨迹进行分段化处理，可以更好解决迭代深度大的问题。

因此，将感知信息的一致性和协同结构的指导性相结合，设计一种灵活性和适应性强的多无人机协同避障规划方法，对于多无人机在未知复杂的环境中高效地完成协同任务具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是：针对现有技术中多无人机在未知复杂的环境中不能高效地完成协同任务的问题，提出一种多无人机协同避障的规划方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种多无人机协同避障的规划方法，包括以下步骤：

步骤一：设置任务场景参数和任务参数；

所述任务场景参数包括：任务环境场景大小、相同构型的无人机数量N_uav和栅格离散度resolution；

所述任务参数包括：协同避障规划的起点坐标start_pt、终点坐标end_pt以及无人机的可探测距离，所述无人机的可探测距离为sense_horizon；

步骤二：无人机通过无人机通信邻居表与相邻无人机进行同构信息交换；

所述同构信息包括感知信息和飞行状态信息；