基于改进人工势场的未知障碍物无人机编队避障

摘要

随着无人机相关技术的成熟,无人机的发展前景和潜在的应用场景也被越来越多的人所认识,其中无人机编队能够打破单个无人机在载荷和任务种类等方面受到的限制,因此无人机编队飞行是未来重要的发展方向。在飞行的过程中,无人机编队可能会受到新建高楼、临时禁飞区等未知障碍物的限制。目前避障方法的主要关注点是在出发前且障碍物信息已知的条件下,为二维场景下的无人机生成不与障碍物相交的参考路径。但是这种方法不够灵活,无法满足在实际三维环境前进的过程中避开这些未知障碍物的要求。文中提出一种碰撞风险感知的编队防碰撞系统(Formation Collision Avoidance System,FCAS),通过对无人机的运动趋势进行分析,筛选出编队中最有可能发生碰撞的无人机;通过改进人工势场(Improved Artificial Potential Field,iAPF)对未知障碍物进行躲避,能够有效避免避障过程中编队中无人机间的碰撞,有效减少编队内部通信链路的数量,将障碍物对无人机编队的影响降到最低。在完成避障后,所有无人机将重新保持原来的队形并返回参考路径。模拟实验显示,该系统使无人机编队在参考路径飞行过程中能够处理静态未知障碍物,并最终无碰撞地抵达终点,验证了策略的可行性。