基于局部方位信息的无人机避障轨迹规划

摘要

单目视觉因其具备的小成本、低能耗、非合作等优势已成为提升无人机感知与规避能力的重要手段.然而受制于光学测量特性,单目视觉对障碍物的感知能力存在两大不足:(1)障碍物距离信息感知能力的不足;(2)障碍物全局感知能力的不足.针对单目视觉的上述不足,本文提出了一种基于局部方位信息的无人机避障轨迹规划算法.首先,对单目视觉感知障碍物位置的可观测性进行了理论分析,据此建立了避障轨迹规划的相对坐标系,并选择方位角作为障碍物位置的观测信息;其次,采用二次贝塞尔曲线作为轨迹模型,将避障轨迹规划建模为单目标优化问题,进一步设计基于相对视线角变化率的避障约束条件,根据每一段时间内观测到的局部信息求解最优轨迹片段;最后,利用滚动优化获得最优避障轨迹序列,通过组合序列中的每一个轨迹片段得到近似的全局最优避障轨迹.仿真实验表明,本文所设计的避障轨迹规划算法可以生成一条平滑的避障轨迹,并能有效实现静态和动态障碍物的规避;与基于全局信息的避障轨迹相比,本文方法可以在线地获得近似全局最优轨迹,符合单目视觉的感知能力.