[发明专利]一种考虑抵达时间约束的无人机航迹规划方法

摘要

本发明涉及一种考虑抵达时间约束的无人机航迹规划方法，属于航迹规划技术领域。本发明针对无人机指定时刻抵达目标区域问题，建立抵达时间约束模型和航迹规划模型。在SAS算法思想的基础上，提出一种指定航程稀疏A*搜索(GRC‑SAS)算法，该方法通过对SAS算法的代价函数和收敛条件进行设计，使得航迹结果满足抵达时间约束，并对节点扩展方案进行改进以进一步提高算法的搜索效率，从而快速生成满足约束的无人机飞行航迹。本发明要解决的技术问题为：根据实际任务需要，基于指定航程稀疏A*搜索算法获得无人机飞行航迹，具有满足复杂约束、短时间内生成可行航迹的优点，其中，复杂约束包括抵达时间约束、无人机运动学约束和障碍规避约束。

主权项

1.一种考虑抵达时间约束的无人机航迹规划方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：获得无人机飞行性能参数信息、航迹约束信息和任务环境信息；所述的无人机飞行性能参数信息包括无人机飞行速度、最大转弯角和最小航迹段长度；所述的航迹约束信息包括无人机的飞行起点位置和目标点位置；所述的任务环境信息包括禁飞区的位置、半径、无人机的指定航程L^*和航迹长度的相对误差限ε_L；步骤二：建立抵达时间约束和航迹规划数学模型；(1)建立抵达时间约束模型抵达时间约束要求无人机抵达目标点时间的偏差在无人机抵达时间偏差限ε_t以内；由于航迹点不包括准确的时间信息，为了满足无人机抵达时间约束，则根据飞行航程计算得到每个航迹点对应的近似时间；然后，以近似时间为基准，建立无人机的抵达时间约束模型；无人机的飞行航迹表示为：其中，表示无人机的航迹点序列，n表示无人机的航迹所包含航迹点总数量；表示航迹中的第1个航迹点；表示航迹中的第2个航迹点；表示航迹中的第k个航迹点；表示航迹中的第n个航迹点；x₁,y₁表示第1个航迹点的x、y方向坐标；表示无人机飞抵第1个航点的近似时刻；x₂,y₂表示第2个航迹点的x、y方向坐标；表示无人机飞抵第2个航点的近似时刻；x_k,y_k表示第k个航迹点的x、y方向坐标；表示无人机飞抵第k个航点的近似时刻；x_n,y_n表示第n个航迹点的x、y方向坐标；表示无人机飞抵第n个航点的近似时刻；设无人机的巡航速度为V，则无人机抵达各个航迹点的近似时间为：其中，x_k+1,y_k+1表示第k+1个航迹点的x、y方向坐标；表示无人机飞抵第k+1个航点的近似时刻；基于式(1)，无人机的抵达时间约束表示为：其中，t^*表示指定无人机抵达时间，ε_t表示无人机抵达时间偏差限；由于无人机抵达航迹点的时间是以巡航速度近似计算得到的，因此无人机抵达时间约束也能够转换为无人机航程约束，即要求无人机的航迹长度误差在允许的范围内，如式(4)所示；|L‑L^*|/|L^*|≤ε_L    (4)其中，ε_L为航迹长度的相对误差限，L^*是指定航程，L为无人机的实际航迹长度，其表达式为(2)建立航迹规划模型以无人机实际飞行航程与指定航程的误差作为优化目标，如下式所示min|L‑L^*|    (6)无人机航迹规划约束不仅包括抵达时间约束，还需考虑无人机机动能力约束和禁飞区约束；所述机动能力约束包括：最小航迹段长度和最大转弯角；最小航迹段长度约束：受机动性能限制，无人机每次改变航迹方向前，必须沿原方向飞行一段距离，即要求每一段航迹段不小于最短直飞距离l_min，最小航迹段长度约束的表达式为：其中，l_k为无人机第k段航迹的长度，其表达式如下所示最大转弯角约束：受无人机机动性能的约束，规划的航迹需要避免过大的转弯角，以保证航迹可行；设无人机的最大转弯角为△χ_max，则要求其中，△χ_k为无人机在第k个航迹点处的转弯角；禁飞区约束：无人机飞行过程中，需对环境中的禁飞区进行规避，即要求无人机的航迹不与禁飞区相交，表示为其中，dis_j表示无人机的航迹与禁飞区j之间的最小距离，n_NFZ为禁飞区的数量；步骤三：通过指定航程稀疏A*搜索(GRC‑SAS)算法对无人机进行抵达时间约束的航迹规划；步骤1)：初始化GRC‑SAS算法中的OPEN表和CLOSED表；创建OPEN表和CLOSED表，同时将规划的起点插入OPEN表，此时CLOSED表为空；步骤2)：大步长预先采点；以设置步长N倍的值作为大步长，从起点开始进行节点扩展，对大步长扩展得到的节点不进行收敛条件判断，但需进行约束检测，然后将扩展得到的可行节点全部放入OPEN表中；步骤3)：判断OPEN表是否为空；若OPEN表为空，则结束搜索；若OPEN表非空，则执行步骤4)；步骤4)：更新当前节点；从当前的OPEN表中取出代价值最小的节点作为新的当前节点，将当前节点从OPEN表中删除，并放入CLOSED表；节点代价值计算的具体实现如下：GRC‑SAS算法是以最小化航迹长度与指定航程的差值为目标，因此节点的代价函数f(k)表示为其中，为从起点经过节点k并到达目标点的估计航迹长度，其表达式为其中，L_g(k)为无人机从起点到节点k的真实航迹长度，L_h(k)为从节点k到目标点的估计航迹长度，w_h为估计航迹长度的比例系数；步骤5)：判断当前节点能否满足收敛条件；若当前节点能够在满足所有约束的条件下到达目标节点，则结束节点扩展循环，转而执行步骤7)；否则执行步骤6)；收敛条件为当前节点直线飞抵目标点时，在节点可行性的前提下，整条航迹满足指定航程约束，即将起点到当前节点的真实航迹长度与当前节点直线到达目标点的航迹长度之和与指定航程进行比较，比较值小于给定的ε_L；步骤6)：节点扩展与储存；以当前节点为中心进行节点扩展，获得当前节点的子节点；判断扩展子节点的可行性，计算所有可行节点的代价值，并将可行节点存入OPEN表中；然后执行步骤3)；所述节点扩展方法为：采用GRC‑SAS算法进行二维航迹规划时，节点扩展仅需在水平面内进行；因此，节点扩展包含平飞和转弯两种情况；平飞扩展对应于零转弯角飞行，即沿当前节点的速度方向，继续飞行一个步长得到一个子节点；转弯扩展包括左转弯和右转弯两组扩展节点；设左转的扩展节点数量为m_L，则以当前节点为中心点，扩展步长为线段长度，分别以{△χ_max/m_L,2△χ_max/m_L,...,△χ_max}为转弯角度，计算得到左转弯所对应的扩展节点；设右转的扩展节点数量为m_R，则以当前节点为中心点，扩展步长为线段长度，分别以{△χ_max/m_R,2△χ_max/m_R,...,△χ_max}为转弯角度，计算得到右转弯所对应的扩展节点；通过上述节点扩展，得到当前节点的m_L+m_R+1个子节点；所述节点可行性判断方法为：考虑禁飞区约束，依次对新扩展子节点进行约束检验；由于扩展过程中已经保证了从起点到当前节点的航迹可行性，因此仅需检测当前节点到扩展子节点的航迹段的可行性即可；对于不满足约束的新扩展节点，直接舍弃；而对于满足约束的新扩展可行节点，判断其是否与OPEN表中的已有节点重复；若不存在重复节点，则计算所有可行节点代价值后，将所有可行节点放入OPEN表中；若存在重复节点，则仅保留代价值较小的节点；步骤7)：创建目标节点，目标节点的父节点设置为当前节点，并将目标节点压入CLOSED表；步骤8)：反溯最终规划航迹；根据目标节点和CLOSED表中的已扩展节点，利用节点间的扩展关系，从目标节点向上回溯直至起始节点，得到从起始点到目标点的航迹，该航迹即为满足抵达时间约束的无人机可行航迹。