关于无人机自主避障的进化研究

陈香敏 孟显娇 王赛男

摘 要：部署无人机的很多利益可以从自主任务得到。然而，对于那些任务避免障碍物的感知和避免能力是一个决定性的要求。碰撞避免可以概括性得分类为全局和局部路径规划算法，并且为保证成功的完成任务两种算法均需要被很好的应用和处理。然而全局路径规划明显是为到达目标点而进行的路径规划，局部碰撞避免算法是很快速、反应性的并且被应用在在线路经规划中，在意外的和无法预料的障碍物避碰中确保无人机的飞行安全。本文综述了关于无人机避碰问题的已有的和进化的算法，更加详尽的介绍了局部碰撞避免问题。

关键词：无人机；避障；路径规划；进化研究

在不久的将来关于无人机的应用将普遍存在，自主执行复杂任务和民用任务例如：侦查、环境监测、边境巡逻队、搜索和救援行动、灾难援助、交通检测等。上述大部分应用要求无人机低空飞行接近人工和自然结构。

一个有固定结构的碰撞或另一个无人机被证明是潜在致命的，甚至可能会导致任务失败。因此要求无人机必须拥有较好的成功感知和避免碰撞的能力，同时在不久的将来实现自己的目标。这就要求鲁棒性好、运算量可行的避碰算法在机载无人机中被实施。

1 带有局部碰撞避免的全局路径规划算法

通常来讲，当避免与已知障碍物进行碰撞时，一个基本的动作规划问题是由包含起始点到目标点的产生连续动作片段组成。本文讨论的算法保持对全局信息的了解，即算法首先规划出一条与先验已知的障碍物避免碰撞的路经到达目标点。如果预测到会发生碰撞，需要重新规划路经以便于可以避免与障碍物发生碰撞。由于路径规划的目标是向着目标点移动，所以需要保证重新规划的路经在成功避免碰撞后也需要达到目标点。因此，这些算法被认为是在考虑到局部避免碰撞的情况下所使用的全局路径规划算法。

1）图搜索算法。在给定的环境中利用图搜索算法寻求一条可行的路经。其中A*算法、V图搜索算法、随机路经生成法都是典型的图搜索算法。尽管这些算法主要被用来进行全局路径规划，为了减少计算时间量，反应规划通过算法模拟已经得到实现。

2）快速搜索随机树。快速搜索随机树是一种搜索算法，这种方法可以在高维复杂的环境中快速的找到一个可行的路径。它是基于概率性样本的方法。在每个步骤中都会产生一个随机样本的环境，在产生的随机树的一个增量的距离范围在这个节点的方向上产生一个新的节点。这种算法的一个不错的功能在于它可以处理车辆自主性和动力学约束。

3）势场法。势场法作为一种航行方法被广泛应用在地面机器人和无人机问题中。在这种方法中，将无人机的飞行环境看做一个势场，通过具体问题建立人工势场函数，它由目标和障碍物的位置决定。势场法保证无人机通过沿着避免与障碍物发生碰撞生成的路径最终安全的到达飞行目标。

势函数包含一个“吸引力场”，它把无人机引向目标，一个“拒斥场”，这确保了无人机不会撞上障碍物。结果由于势场力的存在决定了无人机运动的方向。这种方法是快速和有效的。它也很容易添加新的障碍函数。一个无人机编队使用势场方法以及增加一个虚拟领导者的概念，也可以完成飞行任务。

4）最优施力向导。

2 局部碰撞避免算法

局部碰撞方法应用在当无人机探测到障碍物情况下的避免碰撞的航迹规划问题中。这种方法不需要了解到无人机的全局信息，也不需要知道全部的环境，或者初始点以及目标点。它所需要了解的信息仅仅包括数十幢跳下的即刻信息，以及有机载雷达或者机载照相机提供的附近障碍物的位置信息。通常情况下，这些信息足够充分去计算出避免碰撞的无人机机动性能。必须要强调的是，这些方法可以嵌入到任何一种全局规划方法中，因此可以保证当无人机避免与障碍物发生碰撞之后可以快速的回到原来的全局路径中。

2.1 非线性模型预测控制算法

近年来，模型预测控制作为一个控制方法被广泛应用在对于非线性动态系统中。这种方法处理实际的系统约束，比如输入饱和和状态约束和发现适合在复杂环境下的路径规划问题。一个模型预测控制系统方案成功地实现避免无人机在飞行过程中发生线避碰。因为模型预测控制系统在有限的时域范围内，通过在线的滚动优化自变量的方式，它可以预测未来环境变化。防撞是内置的优化问题，它是执行跟踪参考轨迹和避勉无人机发生碰撞现象的处理模块。系统预测将要发生碰撞，生成安全的轨迹，即将进行碰撞避免计算。

2.2 势场法的改进算法

考虑到人工势场法存在的缺陷，因此一些改进方法已经产生。这个方法不会遇到局部最小值问题。此外，该算法不保留全局信息，只处理障碍出现时，在无人机的安全问题。这个陀螺力法成功实现了室内机器人避免碰撞的问题。还描述了深入实际分析的控制体系结构，通过实验验证了无人机在使用这个控制系统的可靠性。

2.3 基于视觉的神经网络方法

一个应用神经网络方案用于局部避碰问题中。该神经网络是非线性竞争神经网络。这些都是能够解释工作人的视力，可被用于各种各样的应用程序中，尤其是无模式识别问题。神经网络可以用于人机应用导航，实现在线避碰。

2.4 冲突检测和解决

无人驾驶飞行器防撞系统可以视作一个冲突检测和解决方法（CDR）问题。冲突检测和解决方法是广泛应用于空中交通管制问题中。这些方法可以预测出两架飞机之间发生冲突的可能性，并计算出一个机动策略，这样的情况下可以避免无人机间发生碰撞，避免了冲突的发生。

3 结论

无人机部署问题的很多好处可以确保无人自主完成任务。路径规划与碰撞避免问题是一个需要解决的重要问题，在确保无人机安全问题下完成自主任务规划。回顾本文，到目前简要概述了一些有用的和不断发展的思想，如图搜索，快速随机搜索树，势场法，模型预测控制算法、视觉的基础算法，梅格等。注意为了实现完全避免碰撞，有几个算法必须满足的需求。

参考文献：

[1] 李士波，孙秀霞，王栋，等.无人机动态环境实时航迹规划[J].系统工程与电子技术，2007，29（3）：399-401.

[2] 李季，孙秀霞，马强.无人機对空威胁算法与仿真[J].系统仿真学报，2008，20（16）：4237-4240.