張子用
(廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,廣東 廣州510006)
無(wú)人機(jī)相關(guān)研究在最近幾十年吸引了很多關(guān)注,例如監(jiān)視、搜索和搜救等任務(wù)。在執(zhí)行有挑戰(zhàn)性的或者復(fù)雜的覆蓋任務(wù)時(shí),無(wú)人機(jī)群可以發(fā)揮其機(jī)動(dòng)性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。相較于傳統(tǒng)方式,無(wú)人機(jī)群進(jìn)入危險(xiǎn)環(huán)境執(zhí)行覆蓋任務(wù)或者長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)視目標(biāo)區(qū)域可以發(fā)揮不能替代的作用[1-6]。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,動(dòng)態(tài)環(huán)境或者無(wú)人機(jī)的位置不確定性使得無(wú)人機(jī)執(zhí)行覆蓋任務(wù)變得困難,在[7]中,論文使用非參數(shù)高斯回歸方法獲得無(wú)人機(jī)的估計(jì)位置,其中無(wú)人機(jī)用于估計(jì)自身位置的測(cè)量量包含較多不確定性。在[8]中,在隨機(jī)動(dòng)態(tài)環(huán)境下,論文使用了分布式算法完成多無(wú)人機(jī)合作覆蓋搜索任務(wù)。但是以上工作中從未考慮在GPS 受限環(huán)境下,無(wú)人機(jī)群中部分無(wú)人機(jī)不能獲得自己全局位置的情況。針對(duì)這種場(chǎng)景,可以使用相對(duì)定位的算法解決定位問(wèn)題。在論文[9]中,作者提出了基于視覺(jué)的相對(duì)定位算法,利用無(wú)人機(jī)上的攝像頭基于模式識(shí)別的算法獲得無(wú)人機(jī)間的相對(duì)位置,他們?cè)谒惴ㄖ薪Y(jié)合了flood-fill 方法提高了相對(duì)定位算法的執(zhí)行速度和精確性。但是算法的性能受到光照條件和到目標(biāo)距離的影響,限制了算法應(yīng)用場(chǎng)景。論文[10]提出了使用基于相鄰無(wú)人機(jī)距離測(cè)量和無(wú)人機(jī)位置變化的相對(duì)定位算法,使用該算法研究利用單信標(biāo)的docking 問(wèn)題,并且實(shí)現(xiàn)了在GPS 受限環(huán)境下的無(wú)人機(jī)自動(dòng)跟隨和降落功能。該工作主要論證了在單信標(biāo)條件下相對(duì)定位算法的可行性。論文[11]中提出了使用UWB 和視覺(jué)里程計(jì)的相對(duì)定位算法,結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼濾波方法獲得了無(wú)人機(jī)的全局位置。在本文中,我們將考慮相對(duì)定位和覆蓋任務(wù)同步執(zhí)行的問(wèn)題而且在任務(wù)執(zhí)行前無(wú)人機(jī)群中只有一架無(wú)人機(jī)可以獲取其全局位置。
覆蓋控制的研究最早起源于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域的監(jiān)測(cè)覆蓋能力。使用無(wú)人機(jī)執(zhí)行區(qū)域覆蓋任務(wù)時(shí),由于受到無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載能力、通訊距離的影響,需要使用分布式控制方法來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的覆蓋控制。分布式覆蓋控制代價(jià)函數(shù)如下所示:
圖2 無(wú)人機(jī)起始時(shí)刻分布
其中,圖中藍(lán)色邊框?yàn)関oronoi 分區(qū)邊界,UAV0 作為主無(wú)人機(jī),其估計(jì)位置和真實(shí)位置重合,其余無(wú)人機(jī)估計(jì)位置和真實(shí)位置如圖所示。
圖3 無(wú)人機(jī)最終位置分布圖
無(wú)人機(jī)群軌跡如圖所示,最終無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)覆蓋控制。
本文提出了基于相對(duì)定位的多無(wú)人機(jī)覆蓋控制。在執(zhí)行覆蓋任務(wù)之前,無(wú)人機(jī)群中只有一架無(wú)人機(jī)可以獲取其全局位置,其余無(wú)人機(jī)通過(guò)基于相對(duì)定位的無(wú)人機(jī)位置估計(jì)算法,獲取其全局位置。無(wú)人機(jī)群進(jìn)行協(xié)同定位的同時(shí)執(zhí)行覆蓋任務(wù),仿真實(shí)驗(yàn)可以看出基于相對(duì)定位的多無(wú)人機(jī)覆蓋控制算法可以控制多無(wú)人機(jī)完成覆蓋任務(wù)。