基于深度相机的小型无人机室内三维地图构建

为了解决小型无人机在室内光线不足情况下的避障以及路径规划问题,设计了一种基于深度相机的无人机室内地图构建系统.文中使用Pixhawk控制板和低成本嵌入式结构光深度相机硬件平台,为避障以及路径规划目标提供室内环境信息.采用反传感器模型算法,利用深度相机和位姿传感器提供的信息来筛选处理出有效的障碍物信息,并构建室内的三维地...     

基于深度相机的小型无人机室内三维地图构建

为了解决小型无人机在室内光线不足情况下的避障以及路径规划问题,设计了一种基于深度相机的无人机室内地图构建系统。文中使用Pixhawk控制板和低成本嵌入式结构光深度相机硬件平台,为避障以及路径规划目标提供室内环境信息。采用反传感器模型算法,利用深度相机和位姿传感器提供的信息来筛选处理出有效的障碍物信息,并构建室内的三维地图,其中深度相机通过激光扫描的方式来获取障碍物点云的描述信息,利用位姿传感器获取无人机的高度信息。实验结果表明,使用该系统能够快速获取室内地图,对障碍物的判断准确率比较高,且不受光线影响,可以广泛应用于无人机的室内导航,实现不依赖外部光源的室内无人机地图构建系统。     

一种多无人机分布式路径规划算法

为解决多无人机路径规划鲁棒性不足、收敛速度慢的问题，提出了一种分布式多无人机路径规划方法。首先，将机队成员视为具有本地控制器的非线性动态系统，并将多无人机控制视为在线优化问题构建路径优化成本函数模型。其次，通过将局部控制和分布式路径规划相结合，并使用粒子群优化算法将平移运动与旋转动力学解耦，以实现对多无人机的分布式路径规划和有效控制。最后，通过建立基于四元数的无人机动力学模型与其他两种方法进行对比仿真测试，并搭建由三架无人机组成的机队进行飞行测试，验证所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法能够实现对多无人机的最佳路径规划和有效控制，并具有良好的抗干扰性能，且与其他对比方法相比具有更好的收敛性、鲁棒性和抗振荡性。     

基于队形变化的多无人机航迹规划算法

针对多无人机在复杂环境下的航迹规划问题，文中提出基于队形变化的多无人机航迹规划算法。利用领航-跟随的无人机拓扑结构，设计了一种以时间与航程作为衡量指标的代价函数，求解出最优的编队集结点。采用改进的Informed-RRT*算法求解出领航者的渐近最优航迹，结合队形变化策略实现了跟随者的航迹规划与避障。在定义队形变化量、路径长度比、航向稳定性性能指标的基础上，文中进行了仿真实验并对生成航迹进行评价与对比。仿真结果表明，无人机编队实现了在复杂环境下航迹规划与避障，同时为跟随者规划出最优航迹，与领航者最优航迹长度相差不到1%,验证了该算法的实用性与有效性。     

多约束的无人机动态路径规划算法研究

无人机的自主飞行是无人机相关研究的重点方向，如何在复杂环境中快速分析环境，并规划一条安全可行的路径，是该方向的研究目标。针对传统路径搜索算法存在的路径不平滑问题，采用三阶B样条曲线进行预规划航迹。在欧式有符号距离函数(Euclidean Signed Distance Functions, ESDF)地图提供的梯度信息的基础上，分别在平滑、碰撞和可行性上设计约束方程，实现轨迹动态重规划。针对路径动态更新中，时间间隔变化产生的控制点不再符合约束的问题，采用各向异性曲线拟合方法，实现时间再分配，保障在动态更新路径的过程中，新产生的路径与原路径相似且具有同样的可行性。实验证明，该算法实现了无人机的自主路径规划与优化，能够进行动态避障，面对复杂环境具有鲁棒性。     

无人机航线规划系统的改进设计与实现

无人机航线规划是无人机任务规划技术中的关键。目前无人机航线规划技术存在响应速度缓慢、探测效果不佳、计算量较大等缺点。因此,对无人机航线规划系统进行改进设计,其硬件主要包括飞控核心板、存储模块、侦测导航模块等,根据性能将规划系统划分为6个功能模块。采用飞控核心板实时检测无人机状态信息,控制飞行路径。优化存储模块电路,对无人机飞行数据进行保存。利用侦测导航模块,为无人机提供准确的飞行航线导航信息,实现无人机航线的精准规划。设计无人机软件系统中的A/D采集驱动程序,使用C语言将规划路线写入航线规划系统,实现无人机自主飞行。实验结果表明,在遇到突发威胁与突然改变飞行任务的情况下,所设计的无人机航线规划系统能够及时规划出最佳飞行航线,响应速度快,拥有良好的避障性能,可实现无人机的自主飞行。     

基于多传感器融合的无人机自主避障方法

针对无人机利用单一传感器进行避障时存在准确度低、信息缺失等问题,提出了一种基于多传感器融合的无人机自主避障方法。通过改进的贝叶斯融合算法将二维激光雷达与深度相机获取的点云信息进行融合,以弥补二维激光雷达无法检测的区域。同时,利用融合点云生成八叉树地图,并根据不断更新的地图信息对无人机进行实时航迹重规划,实现无人机在未知环境中的自主避障。实验结果表明,所研究方法不仅提高了无人机感知周围环境的准确度,融合点云的均方根误差小于0.06 m,还具有良好的避障效果,无人机与障碍物的距离均大于0.5 m,保证了其在未知环境中的安全飞行。     

四旋翼无人机的轨迹规划跟踪控制研究

针对四旋翼无人机的实际应用需求,开展轨迹跟踪控制研究。提出了一种基于快速扩展随机树（RRT）算法的Dubins航迹规划方法,同时搭建了四旋翼模型,并设计了轨迹跟踪控制方案对所提出的规划路径进行了轨迹跟踪仿真。该RRT-Dubins算法采用RRT算法对有障碍区域的无人机路径进行有效规划,然后利用Dubins路径对规划出的轨迹进行平滑处理,以形成一条无人机可飞行路径。仿真实验表明,采用所提出的轨迹规划方法及路径可以较好地规避障碍区域,且轨迹平滑更适合无人机飞行,同时验证了所提轨迹跟踪控制方案的有效性。     

基于人工势场法的无人机路径规划避障算法

随着无人机广泛应用于生产生活的各个方面,无人机的避障研究成为热点问题。为了提高无人机的避障性能,文中提出一种基于人工势场法的无人机路径规划避障算法。该算法通过生成预规划路径弱化了目标点对无人机的吸引作用,增加了路径的连贯性;在势场函数中加入了动态调节因子,可减少无人机轨迹不必要的转弯机动,减少机动能耗;该算法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和机动能耗,提出了一种新的代价函数,并通过使得代价函数最小化来选出最优路径。实验结果表明,该算法克服了传统人工势场的不足,在不同的飞行环境下均能够规划出安全、平滑、机动能耗小的路径,有效避开障碍物,且具有较好的适应性。     

基于激光雷达和SLAM的自主行驶小车设计

结合ROS平台、激光雷达和SLAM技术设计出拥有自主移动能力的行驶小车。首先搭建硬件开发平台,配置ROS下的一系列开源功能包,实现路径规划、自主行驶和避障功能。软件部分通过激光雷达的功能包获取周围的环境信息,进行SLAM地图创建,通过导航功能包进行全局路径规划和局部路径规划,小车行驶过程中结合AMCL功能包对移动过程中产生的误差进行修正,小车能够实现自主行驶。     

基于Arduino的智能消毒小车设计

文章基于Arduino设计一款能够自动避障并具有消毒功能的小车,分别进行了软硬件系统的设计,搭建了智能小车平台。利用超声波传感器、红外传感器对路况进行监测,采用基于栅格法地图的弓字形遍历路径,以静态路径规划和动态路径规划相结合的方式进行综合路径规划,借助驱动程序实现避障,同时结合消毒液喷洒装置实现消毒作业。试验结果表明,该智能消毒小车能够稳定运行,满足设计要求。     

基于人工势场法的集群避障算法应用研究

针对无人机集群避障的问题,选用效率高、应用普遍的人工势场法作为避障算法, 结合一致性编队理论,采用领航者—跟随者编队算法对无人机进行编队控制。并且对于障碍物增加虚拟障碍点进行重新拟合,以优化避障路径。结合以上内容有效地解决了无人机集群的避障应用问题。     

无人机编队飞行面临问题及关键技术研究

随着无人机任务的复杂性增加,无人机编队飞行成为无人机发展的新方向。为了研究无人机由于编队带来的新问题,分析在单架无人机执行任务时所遇到的问题及无人机编队飞行的必要性,并在分析无人机编队飞行的特点基础上,阐述编队飞行过程中所需解决的问题。通过查阅近几年国内外对于无人机编队的问题研究,总结整理出无人机编队主要面临的队形保持中控制器设计、防撞避障及航迹规划中路径优化等问题。针对各个问题,对编队飞行过程中的关键技术进行探讨和分析。     

无人机协同的路径规划与通信保持优化策略

为降低无人机通信的信号中断、改进优化多无人机协同的搜索与路径规划质量,提出基于无人机自定位、改进蚁群遗传算法的组合算法,通过将多个无人机的地上目标旅行商航路规划（Multiple Traveling Salesman Problem,MTSP）问题,转换为多个独立路径的组合优化集合（TSP）问题,引入局部信息素的搜索优化算子,为避免路径寻址工作陷入过早收敛,设计与应用选择算子、交叉算子,对不同无人机路径规划的种群个体作出交叉操作。同时在无人机通信网络路由选择分析的基础上,通过调整无人机的路径规划方式,优化通信网络性能、降低通信延时,实现区域内多无人机目标的可靠信息传输。     

紫外光通信协作无人机防撞编队的控制方法

为了研究强电磁干扰环境下无人机防撞编队的避障控制效果, 采用无人机编队间紫外光通信模型, 对传统人工势场法进行改进, 给出了具体无人机编队机间和无人机与障碍物的势场函数, 实现无人机编队在飞行的同时可以进行局部避障。结果表明, 在相同条件下, 改进后的人工势场法比传统人工势场法的避障时间减少了7.38%, 避障总路径减少了5.8%, 将改进后的避障算法应用到编队中可实现无人机编队的机间避障与外部障碍物的规避, 且编队间能够保持固定队形飞行至目标点。这一结果对强电磁干扰环境下无人机编队避障的研究有一定的应用价值。     

基于视觉跟踪的移动机器人路径规划研究

针对复杂环境下含有外部干扰的移动机器人系统,进行路径规划和避障时算法移植性差收敛速度慢、控制系统开放性低容易陷入局部最优,提出一种不依赖滤波器函数和专用通信协议,能够同时满足时效性和精准度的路径规划算法。设计的路径规划算法将机器人运动控制与视觉控制集成一起,随着机器人的运动计算角位移和目标距离,通过以太网进行数据传输,利用相似度不断关联目标路径,最终快速准确地定位目标动态实现路径规划和避障。与传统路径规划算法相比,所提出的模型简单,无需进行复杂的机器人运动学分析,同时在集成系统中引入预设性能评价函数,合理利用系统资源保证了系统的安全性和稳定性。通过李雅普诺夫第二方法稳定性分析,验证算法的稳定性和有效性。     

基于地图重构的蜂窝连接无人机在线路径规划方法

为了减少无人机在复杂实时信道状态下与地面蜂窝网络的连接中断，并且降低无人机在飞行任务过程中的能量消耗，针对蜂窝连接无人机系统，提出了一种基于无线电地图重构的无人机在线路径规划方法。无人机首先从目标区域中稀疏采样并计算采样点中断概率，随后利用基于深度图像先验的算法对无线电地图进行重构。基于重构的无线电地图，以最小化无人机任务执行的能耗为目标，建立了无人机路径规划优化问题，并提出了一种基于深度强化学习的路径规划算法进行求解。仿真结果表明，所提出方法能够在确保无人机与蜂窝连接性的前提下减少无人机的飞行能耗。     

连续障碍环境下无人机实时避障控制

针对小型固定翼无人机在未知环境下,面对墙壁等连续型障碍物不能快速实时防撞的问题,提出了一种结合多幂次滑模趋近律和超螺旋观测器设计的无人机避障控制方法。首先通过空间位置关系和无人机运动学方程建立无人机避障系统数学模型,进而利用多幂次滑模趋近律快速收敛的特性设计了无人机避障制导律;同时考虑到传感器误差和系统建模等造成的不确定性,引入了超螺旋干扰观测器加以补偿,并对系统的收敛性加以证明。仿真结果表明,所提出的避障控制策略能够使无人机快速避开连续障碍,同时对传感器扰动有较强的鲁棒性。     

基于混合智能算法的机器人避障路径规划研究

为提高智能机器人在市场内的使用率,优化机器人的使用性能,开展基于混合智能算法的机器人避障路径规划方法的设计。结合动力学扰动行为的分析,获取机器人不同关节有效运动参数,通过对不同运动姿态的有效融合,建立机器人障碍规划运动学模型;基于栅格法,对障碍物环境进行网格划分,基于蚁群算法,定位机器人避障最优参数,以此实现对避障路径规划中参数的设定;利用OAO的局部定位与全局检索能力,构建一个环境障碍物随机树,将其与蒙特卡洛算法进行融合,进行机器人规划初步行进路径的设计。实验结果证明,设计的路径规划方法,在实际应用中,可以起到缩短并优化避障路径的作用,以此种方式,提高机器人行进的速度与效率。     

面向风电场线路运维的无人机智能巡检系统

风电场线路的运维是保障风电场安全、稳定运行的关键环节。针对现有无人机巡检系统续航能力差、智能化水平不足等问题,提出一种面向风电场线路运维的无人机智能巡检系统。首先,构建巡检系统的巡检设备层、通信层和应用服务层架构;其次,设计无人机避障路径,对故障进行识别,提高无人机巡检的自主飞行和智能化水平;最后,构建面向风电场线路运维的无人机智能巡检系统,主要包括无人机及其搭载设备、机巢以及通信方案的设计。