多无人机协同防碰撞方法研究
发布时间：2022-07-20 17:18
由于单个无人机在载荷、续航时间和执行任务能力等方面有限,并且多个无人机组成协同系统在实用性、鲁棒性、可扩展性等方面有明显优势,因此多无人机协同是未来无人机系统发展和应用的重要方向。但是,随着消费级无人机的广泛使用、多无人机编队飞行的普及以及多无人机协同技术的出现,无人机的飞行安全形势正变得越来越严峻,在同一空域出现无人机之间碰撞的可能性急剧增加。防碰撞是无人机系统的基本需求之一,是无人机安全飞行和执行其他高层次任务的重要保障。现有的防碰撞方法主要分为两大类:Model-based方法和Model-free方法。其中Model-based方法往往需要较高的计算成本,但是通常能保证安全性;而Model-free方法虽然能实时响应,却不能提供安全性保证。本文所研究的多无人机协同防碰撞问题既需要保证安全性又需要满足实时性,为此本文基于Model-based类的速度障碍方法和Model-free类的模糊控制方法提出了一种面向多无人机系统的实时混合全分布式防碰撞方法。为了保证模糊控制中规则的结构不随系统中无人机的数量发生变化,我们首先将无人机的感知区域划分成不同的碰撞区域。然后,在每个碰撞区域内,...
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 Model-based防碰撞模型研究现状
1.2.2 Model-free防碰撞模型研究现状
1.3 论文的主要研究内容
1.4 论文的组织结构
2 预备知识
2.1 问题描述
2.2 速度障碍
2.3 模糊控制
2.4 本章小结
3 基于速度障碍的“入侵”无人机筛选
3.1 碰撞区域划分
3.2 基于速度障碍的碰撞检查
3.3 基于碰撞风险评估的碰撞筛选
3.4 筛选算法
3.5 本章小结
4 基于模糊控制的防碰撞算法研究
4.1 模糊化
4.2 模糊规则的训练
4.3 候选速度的生成
4.4 候选速度的优化
4.5 防碰撞算法
4.5.1 单无人机防碰撞算法
4.5.2 多无人机分布式协同防碰撞算法
4.6 本章小结
5 仿真平台与飞行器平台
5.1 无人机仿真平台
5.1.1 仿真的意义
5.1.2 ROS机器人操作系统
5.1.3 Gazebo仿真工具
5.1.4 RotorS无人机仿真器
5.2 DJI M100无人机飞行平台
5.2.1 DJI M100飞行平台
5.2.2 DJI Simulator飞行模拟器
5.3 本章小结
6 实验与分析
6.1 实验设置
6.2 多无人机防碰撞实验
6.3 对比实验
6.3.1 规则数量对比
6.3.2 无人机轨迹对比
6.3.3 使用不同碰撞风险评估方法的防碰撞性能对比
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 本文工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度强化学习的移动机器人导航策略研究[J]. 江其洲,曾碧. 计算机测量与控制. 2019(08)
[2]多无人机协同控制方法及应用研究[J]. 韩亮,任章,董希旺,李清东. 导航定位与授时. 2018(04)
[3]基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法[J]. 朱旭,闫茂德,张昌利,林海,屈耀红. 哈尔滨工程大学学报. 2017(06)
[4]混合模拟退火与粒子群优化算法的无人艇路径规划[J]. 郑佳春,吴建华,马勇,龙延. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2016(09)
[5]复杂环境下基于RRT的智能车辆运动规划算法[J]. 杜明博,梅涛,陈佳佳,赵盼,梁华为,黄如林,陶翔. 机器人. 2015(04)
[6]基于混合整数线性规划的无人机任务规划[J]. 李大东,孙秀霞,孙彪,张煜. 飞行力学. 2010(05)
[7]基于模糊逻辑的机器人动态避障方法[J]. 李北川,祖丽楠,杨鹏. 机器人技术与应用. 2008(06)
[8]基于随机采样的运动规划综述[J]. 唐华斌,王磊,孙增圻. 控制与决策. 2005(07)
博士论文
[1]基于强化学习的移动机器人自主学习及导航控制[D]. 陈春林.中国科学技术大学 2006
[2]轮式移动机器人导航控制与路径规划研究[D]. 沈猛.西北工业大学 2006
硕士论文
[1]基于人工势场法的无人机编队关键技术研究[D]. 张帅.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于性能的旋翼无人机避障关键技术研究与应用[D]. 惠国腾.中国民用航空飞行学院 2018
[3]多机器人路径规划与协同避碰研究[D]. 苏青.南京邮电大学 2014
本文编号：3664414
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 Model-based防碰撞模型研究现状
1.2.2 Model-free防碰撞模型研究现状
1.3 论文的主要研究内容
1.4 论文的组织结构
2 预备知识
2.1 问题描述
2.2 速度障碍
2.3 模糊控制
2.4 本章小结
3 基于速度障碍的“入侵”无人机筛选
3.1 碰撞区域划分
3.2 基于速度障碍的碰撞检查
3.3 基于碰撞风险评估的碰撞筛选
3.4 筛选算法
3.5 本章小结
4 基于模糊控制的防碰撞算法研究
4.1 模糊化
4.2 模糊规则的训练
4.3 候选速度的生成
4.4 候选速度的优化
4.5 防碰撞算法
4.5.1 单无人机防碰撞算法
4.5.2 多无人机分布式协同防碰撞算法
4.6 本章小结
5 仿真平台与飞行器平台
5.1 无人机仿真平台
5.1.1 仿真的意义
5.1.2 ROS机器人操作系统
5.1.3 Gazebo仿真工具
5.1.4 RotorS无人机仿真器
5.2 DJI M100无人机飞行平台
5.2.1 DJI M100飞行平台
5.2.2 DJI Simulator飞行模拟器
5.3 本章小结
6 实验与分析
6.1 实验设置
6.2 多无人机防碰撞实验
6.3 对比实验
6.3.1 规则数量对比
6.3.2 无人机轨迹对比
6.3.3 使用不同碰撞风险评估方法的防碰撞性能对比
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 本文工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度强化学习的移动机器人导航策略研究[J]. 江其洲,曾碧. 计算机测量与控制. 2019(08)
[2]多无人机协同控制方法及应用研究[J]. 韩亮,任章,董希旺,李清东. 导航定位与授时. 2018(04)
[3]基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法[J]. 朱旭,闫茂德,张昌利,林海,屈耀红. 哈尔滨工程大学学报. 2017(06)
[4]混合模拟退火与粒子群优化算法的无人艇路径规划[J]. 郑佳春,吴建华,马勇,龙延. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2016(09)
[5]复杂环境下基于RRT的智能车辆运动规划算法[J]. 杜明博,梅涛,陈佳佳,赵盼,梁华为,黄如林,陶翔. 机器人. 2015(04)
[6]基于混合整数线性规划的无人机任务规划[J]. 李大东,孙秀霞,孙彪,张煜. 飞行力学. 2010(05)
[7]基于模糊逻辑的机器人动态避障方法[J]. 李北川,祖丽楠,杨鹏. 机器人技术与应用. 2008(06)
[8]基于随机采样的运动规划综述[J]. 唐华斌,王磊,孙增圻. 控制与决策. 2005(07)
博士论文
[1]基于强化学习的移动机器人自主学习及导航控制[D]. 陈春林.中国科学技术大学 2006
[2]轮式移动机器人导航控制与路径规划研究[D]. 沈猛.西北工业大学 2006
硕士论文
[1]基于人工势场法的无人机编队关键技术研究[D]. 张帅.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于性能的旋翼无人机避障关键技术研究与应用[D]. 惠国腾.中国民用航空飞行学院 2018
[3]多机器人路径规划与协同避碰研究[D]. 苏青.南京邮电大学 2014
本文编号：3664414
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3664414.html
