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(深圳供電局有限公司,深圳 518000)
隨著計算控制技術(shù)、信息技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,無人機(jī)(Unmanned Air Vehicle,UAV)被廣泛地用于地質(zhì)測繪、巡線、智能安防以及植物保護(hù)等領(lǐng)域[1-2],無人機(jī)實物圖如圖1所示。
圖1 無人機(jī)實物圖
無人機(jī)航跡規(guī)劃是指在綜合考慮多影響因素的環(huán)境下,為滿足實際需要而規(guī)劃出的最優(yōu)飛行軌跡路線[3]。無人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)之前,首先離線規(guī)劃出參考航跡,之后隨著飛行,結(jié)合實際探測信息和周圍環(huán)境,根據(jù)需要,快速規(guī)劃出新的飛行航跡。傳統(tǒng)的UAV航跡規(guī)劃方法存在實時性差、路線容易偏離等缺點,本文以UAV的不規(guī)則航跡規(guī)劃為研究對象,建立基于布谷鳥算法的無人機(jī)不規(guī)則作業(yè)區(qū)域航跡規(guī)劃研究,實現(xiàn)UAV航跡的實時規(guī)劃和威脅目標(biāo)的規(guī)避,效果較好。
布谷鳥算法[4](Cuckoo Search Algorithm,CSA)是受布谷鳥種群寄宿繁殖行為啟發(fā)而提出的一種新的群智能搜索算法。該算法假設(shè)如下:
(1)布谷鳥一次只下一個蛋,并且隨機(jī)放在一個鳥巢中孵化;
(2)一部分布谷鳥的鳥巢存放優(yōu)質(zhì)蛋,存放優(yōu)質(zhì)蛋的布谷鳥鳥巢將被保存到下一代;
(3)布谷鳥蛋被寄主鳥發(fā)現(xiàn),其將丟棄鳥巢或鳥蛋,尋找新的布谷鳥鳥巢,避免影響優(yōu)化解的尋找。
⊕L(λ)(i=1,2,…,n)
(1)
其中,?表示步長控制量;xb表示布谷鳥的當(dāng)前最優(yōu)位置;⊕表示點對點乘法;L(λ)表示布谷鳥的隨機(jī)搜索路徑,其服從Levy概率分布[5-6]如式(2)。
Levy~u=t-λ1<λ≤3
(2)
在多約束條件下,為保證無人機(jī)航跡規(guī)劃路徑最短,本文選擇適應(yīng)度函數(shù)式(3)作為目標(biāo)函數(shù)[7]。
Fitness(xi)=q1·f_apag(xi)+q2·f_plag(xi)+
q3·f_Rsw(xi)+q4·f_L(xi)+
q5·f_height(xi)+q6·f_close(xi)
(3)
其中,q1、q2、q3、q4、q5和q6分別表示垂直方向轉(zhuǎn)彎角、水平方向轉(zhuǎn)彎角、轉(zhuǎn)彎半徑、飛行距離、飛行高度和航向的權(quán)值系數(shù)。
(1)UAV在垂直方向上的最大轉(zhuǎn)彎角約束條件[7]如式(4)。
(4)
其中,θmax表示UAV在垂直方向上的最大轉(zhuǎn)彎角度,轉(zhuǎn)彎角度示意圖如圖2所示。
圖2 UAV轉(zhuǎn)彎角度示意圖
(2)UAV在水平方向上的最大轉(zhuǎn)彎角約束條件[7]如式(5)。
(5)
其中,φmax表示UAV在水平方向上的最大轉(zhuǎn)彎角度。
(3)UAV的最小轉(zhuǎn)彎半徑約束條件[8],如式(6)。
(6)
其中,Rsw、Rmin分別表示UAV的轉(zhuǎn)彎半徑和其固有的最小轉(zhuǎn)彎半徑。
(4)UAV飛行距離約束條件[8-9]:為保證UAV完成任務(wù)和返航,UAV飛行距離應(yīng)限制在一個最遠(yuǎn)距離Lmax內(nèi),如式(7)。
(7)
(5)UAV最低飛行高度約束條件[8-10]:無人機(jī)安全飛行的所保證的最低飛行高度Hmin。由UAV高度示意圖(圖3)可知式(8)。
(8)
其中,hk表示UAV的當(dāng)前飛行高度;Hmax和Hmin分別表示UAV的最大和最小飛行高度,如圖3所示。
圖3 UAV航跡高度示意圖
(6)UAV航向約束條件[8-10]:UAV航跡規(guī)劃時,其每迭代計算一步應(yīng)不斷逼近目標(biāo)點,因此航向應(yīng)滿足式(9)。
(9)
其中,li表示目標(biāo)點G和待選航跡節(jié)點C的距離,l表示目標(biāo)點G和當(dāng)前航跡節(jié)點B之間的距離。其示意圖如4所示。
圖4 UAV航向關(guān)系示意圖
UAV在執(zhí)行飛行任務(wù)之前,先通過離線規(guī)劃出無人機(jī)一條最優(yōu)飛行路線。當(dāng)無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的時候,無人機(jī)將根據(jù)自身偵測設(shè)備和控制中心所接收到的環(huán)境探測信息,無人機(jī)進(jìn)行信息評估,根據(jù)信息評估結(jié)果作出決策是否避開危險目標(biāo),從而規(guī)劃出一條新的航跡路線[11]?;贑SA的無人機(jī)航跡規(guī)劃流程圖如圖5所示,其算法流程如下:
Step1:建立無人機(jī)航跡規(guī)劃數(shù)學(xué)空間模型和威脅目標(biāo)位置信息[12];
Step2:初始化CSA算法參數(shù):CSA算法的種群大小為size,迭代次數(shù)為N,最大最小步長分別為?max,?min;
Step 4:根據(jù)公式(1)和公式(2)計算Levy飛行步長,并更新其他布谷鳥鳥巢的位置,獲取新的布谷鳥鳥巢位置,并計算新的布谷鳥鳥巢位置的適應(yīng)度Fitness;
Step 6:若gen>N,保存最優(yōu)解;反之gen=gen+1,轉(zhuǎn)到Step3;
基于上述算法流程,CSA算法能夠找到UAV航跡規(guī)劃路徑的一條最優(yōu)航跡,如圖5所示。
圖5 基于CSA算法的UAV航跡規(guī)劃流程圖
為了驗證本文算法的有效性和可靠性,假設(shè)UAV在飛行50 km之后在其飛行空間內(nèi)發(fā)現(xiàn)一中心坐標(biāo)(60,60,0),防空導(dǎo)彈陣地的作戰(zhàn)半徑為10 km,無人機(jī)的最大規(guī)劃時間tmax=15 s,UAV當(dāng)前飛行速度為V飛,開始重新規(guī)劃航跡,最大規(guī)劃時間tmax之后,UAV開始重新規(guī)劃航跡,目標(biāo)函數(shù)的約束權(quán)值系數(shù)分別為q1=0.1,q2=0.1,q3=q4=q5=q6=0.2。UAV初始規(guī)劃和發(fā)現(xiàn)威脅的空間三維圖分別如圖6和圖7所示。
圖6 初始規(guī)劃空間
圖7 發(fā)現(xiàn)威脅的規(guī)劃空間
UAV發(fā)現(xiàn)威脅之后,受攻擊之前,其正好經(jīng)過參考航跡空間,因此需進(jìn)行航跡重新規(guī)劃。假設(shè)無人機(jī)的出發(fā)位置坐標(biāo)為(0,0,0),目標(biāo)位置坐標(biāo)為(100,100,0),其離線規(guī)劃的參考航跡和重新規(guī)劃航跡分別如圖8和圖9所示。
圖8 參考航跡
圖9 重新規(guī)劃航跡
圖8和圖9中紅色曲線表示UAV離線規(guī)劃的參考航跡,藍(lán)色曲線表示CSA重新規(guī)劃出的飛行航跡。當(dāng)UAV探測到威脅目標(biāo)位于參考航跡空間內(nèi)時,UAV開始重新規(guī)劃航跡,避開威脅目標(biāo),在飛行最大規(guī)劃時間tmax,無人機(jī)將繼續(xù)沿著離線規(guī)劃的航跡路線飛行。CSA規(guī)避威脅目標(biāo)重新規(guī)劃航跡的時間為2.35 s,實時性較好,能夠滿足UAV的不規(guī)則作業(yè)區(qū)域的航跡規(guī)劃需要。
為了進(jìn)一步說明,CSA進(jìn)行UAV航跡規(guī)劃的實時性和可靠性,假設(shè)無人機(jī)的出發(fā)位置坐標(biāo)為(5,5,0),目標(biāo)位置坐標(biāo)為(95,95,0),其離線規(guī)劃的參考航跡和重新規(guī)劃航跡分別如圖10和圖11所示。
圖10 參考航跡
通過圖10和圖11可知,通過更換目標(biāo)位置和出發(fā)位置,CSA算法進(jìn)行航跡規(guī)劃,可以有效避開威脅目標(biāo),規(guī)劃出新的航跡,規(guī)劃時間僅1.91 s,實時性好,滿足航跡規(guī)劃的實時性要求,可以推廣應(yīng)用。
圖11 重新規(guī)劃航跡
針對傳統(tǒng)的UAV航跡規(guī)劃方法存在實時性差、路線容易偏離等缺點,以UAV的不規(guī)則航跡規(guī)劃為研究對象,在保證無人機(jī)航跡規(guī)劃路徑最短的情況下,綜合考慮垂直方向轉(zhuǎn)彎角、水平方向轉(zhuǎn)彎角、轉(zhuǎn)彎半徑、飛行距離、飛行高度和航向等約束條件,提出一種基于布谷鳥算法的無人機(jī)不規(guī)則作業(yè)區(qū)域航跡規(guī)劃方法。仿真試驗結(jié)果表明,提出的算法可以有效規(guī)避威脅目標(biāo),并重新規(guī)劃出航跡路線,具有很好的實時性,能夠滿足實際路線規(guī)劃要。