馬婭婕 劉國慶 胡 軼 張 磊
(武漢科技大學冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心 武漢 430081)
隨著傳感技術和嵌入式系統的快速發展,無人機自主性日益提高,在實際應用中,無人機難免遇到障礙物,因此避障功能一直是研究熱點。環境信息的獲取手段多種多樣,例如相機[1]、激光[2]、熱成像[3]和超聲波等;實時效果好的避障算法有A*算法、爬行蟲算法及人工勢場法等。其中人工勢場法由于其計算量小,實時性好,避障軌跡平滑,被廣泛應用。
傳統的人工勢場法只考慮能否安全到達目標點,目前有很多的改進算法致力于提高避障平滑性、改善避障軌跡、逃離極小點。例如文獻[4]通過對人工勢場法增設額外控制力,能夠幫助機器人主動逃離極小點。文獻[5]采用混合經驗的改進人工勢場法使得機器人能夠適應多種形狀的障礙物。文獻[6]結合最優控制和人工勢場法實現了無人機的自主飛行控制。文獻[7]在人工勢場法中引入距離因子實現了無人機編隊之間的距離保持。文獻[8]對勢場引入局部約束函數,實現了機器人的動態避障。此外,人工勢場法在機器人避障上廣泛應用,如衛星編隊避障[9]、伴隨機器人避障[10]。但是上述改進算法無法完成基于預設航線的無人機避障。文獻[11]提出了線勢場的概念。文獻[12]實現了基于直線航線的避障。但是該算法仍然存在不足之處,避障過程不夠平滑,無法跟蹤曲線航線。因此本文針對曲線航線跟蹤對人工勢場法進行改進,并應用Adams[13]構建仿真場景,進行仿真驗證。……