【摘要】：伴隨著人工智能的熱潮,無人機(jī)自主飛行得到了廣泛的關(guān)注和研究,路徑規(guī)劃是實現(xiàn)無人機(jī)自主飛行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。路徑規(guī)劃的主要任務(wù)就是根據(jù)任務(wù)目標(biāo)規(guī)劃出滿足無人機(jī)自身約束條件的路徑,無人機(jī)實際飛行環(huán)境為高維空間,若考慮時間約束條件,則維度上升到四維,會造成規(guī)劃過程中的“維度災(zāi)難”問題。而基于采樣的路徑規(guī)劃算法避免了對周圍飛行環(huán)境的精確描述,且復(fù)雜度不受空間維度的影響,因此本文采用基于采樣的路徑規(guī)劃方法研究無人機(jī)在動態(tài)環(huán)境中的路徑規(guī)劃問題。本文主要內(nèi)容包括:1.針對視覺導(dǎo)航的圖像處理受光線影響的問題,本文從三維點云出發(fā)進(jìn)行空間模型的建立,同時分析了現(xiàn)有的空間模型,柵格地圖、幾何地圖、拓?fù)涞貓D和點云地圖各自的優(yōu)缺點。為了減少碰撞檢測的計算負(fù)擔(dān),將三維點云圖轉(zhuǎn)換為基于八叉樹的Octomap三維地圖表示規(guī)劃空間模型,然后利用包圍盒法進(jìn)行碰撞檢測。2.在建立好空間模型的基礎(chǔ)上,采用基于采樣的快速搜索隨機(jī)樹算法(Rapidlyexploring Random Tree,RRT)進(jìn)行三維空間的路徑規(guī)劃,為了解決算法的隨機(jī)性,引入了隨機(jī)概率,當(dāng)隨機(jī)樹進(jìn)行擴(kuò)展時以一定概率偏向目標(biāo)點。在此基礎(chǔ)上,為了實現(xiàn)遇到動態(tài)障礙物時的快速重規(guī)劃和使得最終的路徑能接近最優(yōu),將進(jìn)行迭代比較得到較優(yōu)路徑所在的隨機(jī)樹存儲,當(dāng)遇到威脅或動態(tài)障礙物在此基礎(chǔ)上進(jìn)行局部重規(guī)劃。實驗表明改進(jìn)的RRT算法在動態(tài)環(huán)境中表現(xiàn)更好,得到的路徑也更短。3.基于采樣的概率地圖法(Probabilistic Roadmap Method,PRM)在路徑規(guī)劃之前要構(gòu)造路線圖,優(yōu)秀的采樣策略可以使得采樣點均勻的分布在整個規(guī)劃空間,從而構(gòu)造出覆蓋整個規(guī)劃空間的路線圖來提高算法的效率。為了提高采樣的效率,本文分析和比較了現(xiàn)有的采樣策略,最終選擇混合采樣方法解決了PRM算法在狹窄通道的采樣問題。實驗結(jié)果表明混合采樣方法不僅解決了狹窄通道問題,同時采樣點在其他空閑區(qū)域分布也均勻,最后采用A*算法進(jìn)行路經(jīng)查詢。4.基于采樣的路徑規(guī)劃方法得到的路徑是一系列采樣點組成的路徑段,為了使無人機(jī)自身飛行系統(tǒng)能夠跟隨,所以要進(jìn)行路徑平滑,針對現(xiàn)有的貝塞爾曲線和B樣條曲線平滑進(jìn)行了分析和比較,選擇了B樣條曲線在三維環(huán)境下進(jìn)行路徑平滑。最后通過軟件設(shè)計實現(xiàn)了從無人機(jī)采集到點云到得到最終路徑的整個規(guī)劃系統(tǒng),同時考慮無人機(jī)自身尺寸、動態(tài)障礙物等約束條件,通過實驗分析比較了在不同的參數(shù)下的路徑規(guī)劃結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：V279;V249

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2771624