[发明专利]一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法有效
申请号: | 202210073036.7 | 申请日: | 2022-01-21 |
公开(公告)号: | CN114089780B | 公开(公告)日: | 2022-04-12 |
发明(设计)人: | 刘延杰;牛耕田;王超;陈忠;朱峰;韩东;刘程威;陆萍;刘佳;张原 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
主分类号: | G05D1/08 | 分类号: | G05D1/08;G05D1/10 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人: | 胡建华 |
地址: | 210007 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 城市 空间 多旋翼 无人机 路径 规划 方法 | ||
1.一种面向城市空间的多旋翼无人机路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,确定多旋翼无人机动力学模型;
步骤2,确定多旋翼无人机轨迹优化约束条件及优化指标;
步骤3,建立多旋翼无人机动力学模型与障碍物约束线性化;
步骤4,建立多旋翼无人机动力学方程及约束条件离散化;
步骤5,求解完成面向城市空间的多旋翼无人机路径规划;
步骤1中所述多旋翼无人机动力学模型如下:
其中, x、 y和 z分别表示多旋翼无人机的三轴位置坐标, 、 和 分别表示多旋翼无人机沿三轴的速度分量, 、 和 分别表示三轴位置坐标关于时间的导数, 、 和分别表示三轴位置坐标关于时间的二阶导数; 、 和 分别表示多旋翼无人机的俯仰角、滚转角和偏航角, p、q和 r分别表示多旋翼无人机的俯仰角速度、滚转角速度和偏航角速度,、和 表示姿态角关于时间的一阶导数, 、和表示姿态角关于时间的二阶导数; 、和 表示多旋翼无人机对应三个轴的转动惯量; m表示多旋翼无人机的质量, 表示升力作用点,即多旋翼无人机螺旋桨中心到质心的距离; 、 、 和 分别表示多旋翼无人机的四个控制输入量, g表示重力加速度;
步骤2中多旋翼无人机的初始状态约束定义如下:
其中, 、和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的三轴位置坐标, 、 和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的沿x轴、y轴和z轴的速度分量, 、和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻的姿态角, 、 和 分别表示多旋翼无人机在初始时刻姿态角速度;
步骤2中多旋翼无人机的终端状态约束定义如下:
其中, 表示飞行时间, 、 和 分别表示多旋翼无人机在时刻的三轴位置坐标,、 和分别表示多旋翼无人机在时刻的沿 x轴、 y轴和z轴的速度分量, 、 和分别表示多旋翼无人机在时刻的姿态角, 、和分别表示多旋翼无人机在 时刻姿态角速度;
步骤2中多旋翼无人机的过程约束定义如下:
其中, 、、 、、和分别表示多旋翼无人机飞行过程中各状态变量的最小值, 、、、、和 分别表示多旋翼无人机飞行过程中各状态变量的最大值;
步骤2中多旋翼无人机的控制输入约束定义如下:
其中, 、、和 分别表示四个控制输入量的最大值;
步骤2中多旋翼无人机的障碍物约束如下:
其中, 表示障碍物中心, a表示障碍物边缘沿x轴方向距离障碍物中心的距离, b表示障碍物边缘沿 y轴方向距离障碍物中心的距离, z表示障碍物边缘沿z轴方向距离障碍物中心的距离, 表示多旋翼无人机距离障碍物的安全阈值;
优化指标定义如下:
;
步骤3中所述多旋翼无人机动力学模型中,动力学方程线性化表达式如下:
其中, X*为任意参考轨迹, X表示状态变量, U表示控制输入,B为系数矩阵,
障碍物约束线性化形式如下:
其中, 为的雅可比矩阵;
步骤4中所述多旋翼无人机动力学方程及约束条件离散化方法如下:
步骤4-1,将时间区间分成N等份,时间步长为h,其表达式如下:
;
步骤4-2,根据显式四阶龙格库塔公式,对动力学方程进行离散化如下:
其中, 和分别表示状态变量在第和第节点取值, 、、和 表达式如下
其中, 和分别表示控制输入在第和第节点取值;
步骤4-3,终端状态约束可写成如下形式:
;
步骤4-4,过程约束可写成如下形式:
其中, ;
步骤4-5,控制输入约束写成如下形式:
其中, ;
步骤4-6,障碍物约束写为:
其中, ;
步骤4-7,优化指标写成如下形式:
;
步骤4-8,经过线性化和离散化处理后,所述面向城市空间的多旋翼无人机路径规划问题归纳为如下形式:
其中, ;
对步骤4中所归纳的多旋翼无人机路径规划问题进行求解,过程如下:
步骤5-1,已知多旋翼无人机初始状态情况下,令, , , ,通过动力学递推得到一条初始参考轨迹X*;
步骤5-2,将所述初始参考轨迹X*带入步骤4中的多旋翼无人机路径规划问题,采用内点法进行求解,得到一条新的轨迹,并将该轨迹作为下一次计算的参考轨迹X*;
步骤5-3,当得到的轨迹收敛以后,则得到最优解,即面向城市空间的多旋翼无人机能量消耗最优轨迹,完成面向城市空间的多旋翼无人机路径规划。
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