改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

doi:10.7527/S1000-6893.2022.27586

电子电气工程与控制

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改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

郭华, 郭小和()

南昌航空大学飞行器工程学院，南昌 330000

收稿日期:2022-06-08 修回日期:2022-07-28 接受日期:2022-09-29 出版日期:2023-06-15 发布日期:2022-10-14
通讯作者: 郭小和 E-mail:34009@nchu.edu.cn

Local path planning algorithm for UAV based on improved velocity obstacle method

Hua GUO, Xiaohe GUO()

School of Aircraft Engineering，Nanchang Hangkong University，Nanchang 330000，China

Received:2022-06-08 Revised:2022-07-28 Accepted:2022-09-29 Online:2023-06-15 Published:2022-10-14
Contact: Xiaohe GUO E-mail:34009@nchu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题，提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中，建立三维空间速度障碍模型，将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定，实时性更好，提高了避障水平与安全裕度；通过定义和引入自适应威胁距离，提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率；利用空间几何分析，求解无人机空间自主避障的最优速度，实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果，验证了该算法的实时性、可行性和有效性。

关键词: 路径规划, 速度障碍法, 机动性障碍物, 自适应威胁距离, 自主避障, 最优速度

Abstract:

To solve the real-time and safety problems in UAV local path replanning based on environment awareness， a local path avoidance planning algorithm is proposed based on the improved velocity obstacle method. The traditional velocity obstacle method is extended to the three-dimensional space， and a three-dimensional spatial velocity obstacle model is established to transform the motion uncertainty of maneuvering dynamic obstacles in the velocity space into position uncertainty， with better real-time performance and improved obstacle avoidance level and safety margin. By defining and introducing adaptive threat distance， the utilization rate of the original trajectory of the UAV in the obstacle avoidance process is improved. The optimal speed of spatial autonomous obstacle avoidance is solved using spatial geometric analysis， and dynamic real-time planning of local paths is achieved. The timeliness， feasibility and effectiveness of the algorithm are verified by comparing the simulation results of local path obstacle avoidance planning under three scenarios： encounter， pursuit and crossover.

Key words: path planning, velocity obstacle method, maneuvering obstacle, adaptive threat distance, autonomous obstacle avoidance, optimal velocity

中图分类号:

V249.122+.6

郭华, 郭小和. 改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法[J]. 航空学报, 2023, 44(11): 327586-327586.

Hua GUO, Xiaohe GUO. Local path planning algorithm for UAV based on improved velocity obstacle method[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(11): 327586-327586.

图/表 18

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

表 1

障碍物初始条件参数

场景	障碍物起点/m	偏航角/（°）	俯仰角/（°）	速度大小/（ $m ⋅ s - 1$ ）
1	（1 000，800，200）	230	-8.87	12
2	（447，358，89）	51.34	8.88	5
3	（400，600，116）	180	0	12

表 1

表 2

表 3

图 8

图 9

图 10

表 4

考虑障碍物机动性并引入威胁距离的无人机避障过程相关参数

场景	$d s a f e$	UAV飞行状态改变点	半径	最近距离
1	150.13	（462.91，370.38，92.58）	50.09	52.97
2	88.52	（308.61，246.89，61.72）	48.87	49.87
3	137.78	（200.59，160.48，40.12）	50.09	66.55

表 4

图 11

表 5

表 6

表 7

参考文献 24

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

场景	UAV飞行状态改变点/m	期望偏航角/（°）	期望俯仰角/（°）	半径/m
1	（339.47，271.57，67.89）	44.03	7.37	50.09
2	（15.43，12.34，3.09）	54.18	13.16	48.87
3	（77.15，61.72，15.43）	44.91	8.99	50.09

场景	UAV飞行状态改变点	期望偏航角/（°）	期望俯仰角/（°）	半径/m
1	（339.47，271.57，67.89）	54.71	6.65	48
2	（15.43，12.34，3.09）	51.25	5.97	48
3	（77.15，61.72，15.43）	56.97	9.53	48

算法类型	算法求解耗时/s	飞行解脱耗时/s	解脱耗时占比/%
引入威胁距离	0.008 1	11	16.92
未引入威胁距离	0.008 4	20	30.77

算法类型	算法求解耗时/s	飞行解脱耗时/s	解脱耗时占比/%
引入威胁距离	0.008 5	19	29.23
未引入威胁距离	0.008 5	37	56.92

算法类型	算法求解耗时/s	飞行解脱耗时/s	解脱耗时占比/%
引入威胁距离	0.007 1	13	20.31
未引入威胁距离	0.008 6	21	32.31

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Local path planning algorithm for UAV based on improved velocity obstacle method

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