多旋翼飞行器动力学运动规划

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近年来,小型多旋翼飞行器在航拍摄影、巡检监控、农业喷洒、物流配送等领域渐渐崭露头角,随着其在各行业中的应用越来越广泛,对其自动化、自主化、智能化作业的需求愈发强烈,开发飞行器自主导航系统成为研究热点。稳定的感知以及控制能够保证自主导航系统的下限,而鲁棒且高效的运动规划则决定飞行作业任务完成情况的上限。随着飞行作业的场景愈发偏向近地面的低空复杂环境,导航时对避障的要求越来越高,考虑避障约束、飞行器的物理限制、以及作业任务需求的运动规划在整体自主导航系统中扮演的角色越来越关键。归纳飞行器自主导航中常见的三大类情形:一、全局规划。已知较大范围精确的静态全局地图,在此情况下进行全局最优轨迹规划,导航执行此轨迹的过程中无需动态感知与重规划;二、局部规划。无先验地图信息,只能实时动态感知自身周围的小范围环境,此时导航过程中需要根据最新的精确地图信息不断进行重规划,每次重规划称作局部轨迹规划;三、跟踪规划。已知粗略的大范围全局地图,可据此规划出全局轨迹,但是由于全局地图不精确,甚至是过时的,此全局轨迹可能与实际的障碍物发生碰撞,因而在导航跟踪全局参考轨迹的过程中仍然需要动态感知,获得精确的小范围地图,并且进行实时重规划以避开实际的障碍物。本文分析多旋翼飞行器在上述情形下自主导航中的运动规划侧重点并展开研究,主要内容如下:1.对于全局规划情形,规划算法重点需要考虑是否具有全局最优性以及能否快速收敛。本文使用在采样类动力学规划方法中深度结合局部优化的求解方法,提出时空形变树算法,在探索解空间的过程中生长一棵在时间和空间层面同时发生形变的轨迹树,随着树的生长自然地选择拓扑路径更好的轨迹,直至逼近全局最优解。树中一段轨迹边的生长建模为求解末状态部分受约束的两点边值问题,使用约束松弛策略加速求解。本文提出形变单元的概念,其仅包含树中的一个状态节点以及连接在其上的所有轨迹边,只占整体轨迹树的一小部分。我们针对性地设计用形变单元表示的轨迹树整体质量性能指标,在时间和空间层面优化不同形变单元的组合,花费尽量小的代价高效提升整体轨迹树的质量,提升算法的收敛性。2.对于局部规划情形,规划算法重点需要考虑飞行器的运动初始状态和求解的实时性以应对实时变化的环境。本文使用采样类前端规划衔接高效后端提优的层级式规划框架,每次重规划求解一条满足实时性且足够好的局部最优轨迹。本文根据环境快速构建近似拓扑图,用其引导在状态空间的采样,极大提升了采样类动力学运动规划算法的求解效率。针对轨迹提优,本文提出基于双层优化求解的轻量级后端算法,内层求解具备闭式解形式,有效利用前端轨迹,花费极少计算代价提升了前端结果轨迹的光滑性和连续性。之后将所提出的规划框架与算法应用于一架全自主四旋翼飞行器上进行未知环境下的导航飞行测试,在未知的室外稠密树林、遮挡严重的室内房间等环境验证了算法的有效性。3.在上述层级规划的基础上,针对采样类规划在窄缝类空间中求解低效的问题,本文提出在采样规划中结合双向搜索与快速求解的局部优化。快速局部优化专注于探索有限范围内的解空间,其构建为一系列的无约束二次凸优化问题,每轮迭代具有闭式解。针对前端初值信息没有被充分利用的问题,本文在后端提优时进一步将障碍物信息构建进性能指标中,同时保有二次规划问题的结构,使得保证求解效率的同时成功率更高。由此增强了采样类前端以及后端提优的效率与性能,更快地求解得到一个初始可行解,并且提优的成功率更高,从而更好满足实时重规划的需求。之后本文进行了大量数值对比测试,并在实物四旋翼飞行器上进行导航测试,在稠密障碍物、类迷宫等环境中验证了所提出规划方法的有效性。4.对于跟踪规划情形,除了考虑运动初始状态和求解实时性之外,规划算法还需要考虑与参考轨迹的时空贴合以及连续重规划之间一致性。针对避障时规划结果不连贯,导致飞行器运动路线随重规划频繁切换,产生类似于“摇摆犹豫”的现象,增加了碰撞风险的问题,本文定义了轨迹间的τ-拓扑连贯关系,并提出考虑拓扑连贯性的采样类动力学规划算法,增加了连续重规划之间的路径拓扑一致性,使得整体导航过程中避障时轨迹更加顺滑,更加安全。考虑到时空上贴合参考轨迹与避开障碍物等具有冲突性质的约束,本文提出自适应末端状态的重规划轨迹跟踪方法,使用轨迹类、罚函数等方法消除约束,使用梯度下降法求解。线搜索时根据τ-拓扑连贯关系计算最大步长,保持优化的结果轨迹与初值轨迹处于同一拓扑路径。与传统固定末状态的方法相比,所提出方法在满足避障约束的同时大大缩小了实时位置跟踪误差。此外,本文在接近真实的仿真系统中验证了所提出的轨迹跟踪算法的切实可靠性。
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