无人机环境建模和运动规划算法研究

发布时间：2019-11-21 19:42

【摘要】：本文研究了无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)的环境建模和运动规划算法。首先,本文提出了偶极子椭圆包络(Dipole Ellipse Envelope, DEE)模型以实现环境建模,并定义了基于该模型的环境熵增。该模型包括孤立包络(Isolated Envelope Mode)和组合包络(Combined Envelope Mode)两种模式,前者针对简单、孤立的障碍物,后者则适用于复杂、群集的障碍物。这两种模式以相同的理念为支撑,即从整体上把握障碍物的外廓和走势,而忽略无关紧要的边界细节,从而以牺牲一定的精确性为代价,换取几何建模的简洁性和灵活性,尤其适用于在信息不完全或环境动态变化的环境中对任意形状障碍物进行几何建模。在环境建模的基础上,本文将运动规划问题分为两个层次：(1)在全局环境中,将路径长度和环境熵增等因子归一化为目标函数,进而利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法实现路径规划；(2)在局部环境下,通过实时感知环境信息来动态更新环境模型,并利用人工势场(Artificial Potential Field, APF)方法进行动态避障。特别地,为了提高动态避障的可靠性和效率,本文对传统APF方法进行了改进,一方面在目标引力场、障碍物斥力场的基础上引入偶极子导流场以减少发生路径振荡和陷入极小值点的可能性,另一方面在构建APF是不仅考虑位置信息和速度信息,而且考虑二者的相互关系以实现二者的相互协调。为了实现路径规划和动态避障的有机统一,本文将二者融入到统一框架中：在全局环境中,前者规划一条由若干节点串联而成的大致路径；在局部环境中,后者实现相邻节点之间的动态避障。这种架构实现了二者的利弊互补：前者可以保证全局路径的合理性,使得后者不会陷入局部极小值点或者局部振荡区域；后者可以保证局部轨迹的平滑性,从而减少了前者所需节点数,显著提高了前者的效率。以DEE模型为基础,本文对路径规划和动态避障算法进行了仿真实验,结果表明该框架具有较高的有效性和效率。
【图文】：

无人机环境建模和运动规划算法研究逡逑１．２偶极子椭圆包络（ＤＥＥ）模型逡逑如图１．２所示，在笛卡尔坐标系Ｏｘｙ中，椭圆中心Ｃ的位置为（Ｘｃ，邋ｙｃ）Ｔ，长轴ＰＱ逡逑的长度为２ａ，短轴ＭＷ的长度为２ｂ。在Ｐ点放置正极子，在Ｑ点放置负极子，构成一逡逑对偶极子。本文利用带有偶极子的椭圆包络障碍物，称为偶极子棉圆包络（ＤｉｐｏｌｅＥｌｌｉｐｓｅ逡逑Ｅｎｖｅｌｏｐｅ，邋ＤＥＥ）模型。逡逑ｙ本逦ｙ本逡逑／退化范围、、逡逑，退化范围、＼逦＼邋／逦＼逡逑Ｚ逦，邋Ｚ逡逑Ｚ逦、？逦，逡逑３０°逡逑ｓ…逦Ｓ＾ｌｌ３０１＿．逡逑０＊逦｜ｏ＾逡逑（ａ）ｅ邋＝邋０°，邋（Ｐ邋＝邋３０°逦（ｂ）ｅ邋＝邋３０°

无人机环境建模和运动规划算法研究逡逑１．４．１构建凸角序列逡逑为了叙述方便，首先参照图１．５给出凸角序列及其他相关概念的定义：逡逑）Ａ｜｜邋捯逡逑ｖ５逡逑（ａ）邋“Ｖ”字形逦（ｂ）邋“Ｘ”字形逡逑图１．５构建凸角序列逡逑Ｆｉｇ．邋１．５邋Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ邋ｔｈｅ邋ｖｅｒｔｅｘ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ逡逑定义１．１４：凸角序列。找出障碎物边界上的所有凸角，取Ｘ轴坐标最小的凸角作为逡逑第一个元素，，并按照逆时针顺序将其他凸角依次加入序列Ｖ中，得到Ｖ＝邋［ｖｌ，邋ｖ２，…，ｖｎ］，逡逑ｎ是凸角的个数，称为凸角序列。如果ｎ＜邋３，则称为退化凸角序列。凸角ｖｉ表示为（ｐｉ，邋ａｉ，逡逑Ｔｉ），邋ｉ邋＝邋１，２，…，！！。其中，ｐｉ邋＝邋（ｘｉ，邋ｙｉ）表示凸角ｖｉ的位置坐标；ａｉ表示凸角ｖｉ的角度，ａｉ邋＜逡逑１８０°；邋ｔｉ表示与凸角ｖｉ的平分线重合的单位失量，方向由障碍物内部指向外部。逡逑如图１．５所示，在每个凸角处插一支与角平分线相重合的黑色线段。在图１．５ａ和逡逑１．５ｂ中，凸角序列均表示为［ｖｌ，邋ｖ２，邋ｖ３，邋ｖ４，邋ｖ５］邋＝逡逑定义１．１５：轮廓多边形。将凸角序列Ｖ中的所有凸角依次连接起来
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V279

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 孙亮;呼德夫;;两轮机器人的舞步运动规划和仿真研究[J];制造业自动化;2011年11期

2 王珂珂;赵汗青;吕强;张蔚;;基于虚拟触角的自主车辆运动规划方法[J];装甲兵工程学院学报;2011年04期

3 李永成,张钹;多关节机械手抓取-放置操作的运动规划[J];机器人;1992年06期

4 许海明,孙守迁;采掘机器人挖掘过程的运动规划的插补算法[J];机械设计与研究;1993年02期

5 李军;刘桉;赵文涛;;一种四足机器人平面转弯步行规划[J];机械与电子;2012年11期

6 李青湘,胡跃明,毛宗源;一类非完整系统的变结构控制运动规划[J];华南理工大学学报(自然科学版);1999年08期

7 陈国良;黄心汉;王敏;;双机器人协调跟踪复杂边缘的运动规划[J];电气自动化;2006年05期

8 段群杰;张铭钧;;基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计[J];兵工学报;2007年12期

9 魏俊华,尤波;一种速度连续的运动规划方法[J];哈尔滨理工大学学报;2001年05期

10 唐华斌,王磊,孙增圻;结合预测仿真的两级规划方法[J];清华大学学报(自然科学版);2005年04期

相关会议论文 前8条

1 居鹤华;崔平远;崔祜涛;;基于自主行为智能体的月球漫游车运动规划与控制[A];中国宇航学会深空探测技术专业委员会第一届学术会议论文集[C];2005年

2 王红;周越;;移动机器人的分层式运动规划方法研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

3 张智焕;沈萌红;;欠驱动两足机器人的运动规划综述[A];全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2010年

4 李伟;马晨宇;陈祖舜;曹琦;;多自由度机器人的运动规划[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集（下册）[C];1996年

5 张奇志;周亚丽;;移动机器人运动规划的粒子群优化算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

6 程平;孙茂相;袁曾任;王艳红;;基于规则的移动机器人实时运动规划[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集（下册）[C];1996年

7 王艳红;杨宏;孙茂相;袁曾任;;移动机器人在非结构环境中的运动规划[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C];1995年

8 陈伟;戈新生;;带欠驱动关节平面三自由度杆的非完整运动规划[A];数学·力学·物理学·高新技术研究进展——2006（11）卷——中国数学力学物理学高新技术交叉研究会第11届学术研讨会论文集[C];2006年

相关重要报纸文章 前1条

1 刘培香邋记者 李丽云;机器人与人类较量足球指日可待[N];科技日报;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 王光彬;复杂环境下无约束运动体多目标运动规划与轨迹控制研究[D];吉林大学;2011年

2 周雷;开放式数控系统复杂曲线运动规划方法的研究与实现[D];中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所）;2006年

3 朱玉乐;多指灵巧手抓取运动规划的研究[D];河南科技大学;2013年

4 崔春;仿生蛇的设计及其运动仿真[D];哈尔滨工业大学;2009年

5 郑中伟;漂浮基空间机械臂非完整运动规划[D];哈尔滨工业大学;2009年

6 胡洪志;仿人步行机器人的运动规划方法研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年

7 胡广;无人机环境建模和运动规划算法研究[D];大连理工大学;2015年

8 李海莹;基于广义位姿距离的空间机器人运动规划方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2008年

9 赵建波;超铰接无约束运动物体轨迹控制与运动规划的研究[D];吉林大学;2005年

10 夏嫣红;平面超冗余机器人机构的运动规划研究[D];西南交通大学;2007年

本文编号：2564140