Запечатлевая движение,
Создавая истории

В последние годы роль БПЛА (беспилотных летательных аппаратов) значительно возросла в выполнении задач, таких как разведка на поле боя, идентификация целей, отслеживание и engagement. Совместное выполнение миссий несколькими БПЛА, поддерживаемое обменом информацией между БПЛА, позволяет достигать глобальных целей и обеспечивает функциональность и эффективность, превосходящую возможности отдельных БПЛА. Этот метод использования нескольких БПЛА для различных приложений становится все более популярным в разработке БПЛА.

Многостороннее планирование путей UVA в экспериментальной установке

Для обеспечения эффективной работы множества БПЛА в реальном времени необходимо эффективное планирование маршрутов, включая избегание препятствий и столкновений. Онлайн-планирование маршрутов для много БПЛА позволяет роям БПЛА адаптироваться к сложным и динамичным условиям, избегать неизвестных препятствий и повышать безопасность полетов. Онлайн-планирование маршрутов для много БПЛА должно учитывать не только ограничения полета и условия угроз для отдельных БПЛА, но и такие факторы, как количество БПЛА, их функциональные возможности и методы координации, что создает крупномасштабную ограниченную многозадачную оптимизационную задачу.

Эксперименты с полетами

Команда, возглавляемая Лю Сюньхэном из Школы автоматизации Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики, исследовала алгоритм онлайн-планирования маршрутов для нескольких БПЛА, основанный на улучшенном Hybrid A*. Они создали симуляционную систему и экспериментальную платформу для проверки возможностей алгоритма в реальном времени и его стабильности. Результаты исследования были опубликованы на 6-й Международной конференции по автономным системам в 2023 году.

Использование системы захвата движения NOKOV для сбора данных о позициях UVAs в реальном времени

В эксперименте UVAs были оснащены глубиномерами для создания карт глубины, позволяющих воспринимать окружающую среду. Бортовой компьютер отвечал за обмен информацией о пути между UVAs и выполнение алгоритма планирования маршрута. Система захвата движения NOKOV использовалась для сбора точной информации о положении каждого UVA.

Целью эксперимента было одновременно предоставить целевые точки для трех UVA, с условием, что каждый UVA сможет безопасно достичь своей целевой точки с учетом ограничений по избеганию препятствий и предотвращению столкновений.

Исследовательская группа усовершенствовала традиционную модель скорости препятствия и ввела трехмерную модель скорости препятствия, подходящую для УВП с шестью степенями свободы. Эта модель использовалась для расчета безопасных скоростей полета УВП в трехмерном пространстве.

Схематическая диаграмма модели трёхмерной скорости препятствия

Каждый UVA использует алгоритм Hybrid A* для распределенного планирования пути. После планирования маршрутов проводится оценка рисков столкновений. Если обнаруживаются риски столкновений, вычисляются безопасные скорости полета на основе трехмерной модели препятствий по скорости. Эти безопасные скорости полета затем используются в качестве ограничений оптимизации. Корректировки пути осуществляются с использованием метода потенциального поля для достижения одновременно эффектов избегания препятствий и предотвращения столкновений, обеспечивая безопасный подход UVAs к целевым точкам при соблюдении этих ограничений. Этот подход сочетает в себе планирование пути, оценку рисков столкновений и корректировку скорости для повышения безопасности и эффективности операций с несколькими UVA.

Схематическая диаграмма алгоритма планирования пути Hybrid A*

Экспериментальные результаты

Каждый UVA выполняет онлайн-планирование маршрута, изначально направляясь к своей целевой позиции. В ходе полета он постоянно проверяет наличие препятствий и оценивает риск столкновения с другими UVA. Если существует риск столкновения, маршрут пересчитывается. UVA продолжают адаптировать свои пути, пока не достигнут безопасно своих целевых точек, обеспечивая навигацию вокруг препятствий и избегая столкновений друг с другом в реальном времени.

Результаты реального времени по маршруту в экспериментах с многоцелевыми БПЛА в помещении

Три UVA вылетели от старта к своим целевым точкам, встречая множество препятствий на своем пути. Каждая UVA скорректировала свой маршрут, чтобы достичь целевой точки, соблюдая ограничения на избегание препятствий и предотвращение столкновений.

Среди них, UAV1 имел маршрут полета в 8 м и среднюю скорость 0,8 м/с, UAV2 имел маршрут полета в 15 м и среднюю скорость 1,1 м/с, а UAV3 имел маршрут полета в 19 м и среднюю скорость 1,1 м/с.

Результаты показывают, что использование алгоритма, предложенного исследовательской группой, позволяет нескольким UVAs одновременно выполнять онлайн-планирование. Запланированные пути соответствуют кинематическим ограничениям UVAs, что позволяет им обходить препятствия и эффективно предотвращать столкновения между UVAs.

Библиография:

Чжувэй Ван, Чэнхуэй Ван, Сюньхонг Лю, Чэн Ни, Цзэхуэй Мао, Юньжуй Ли. Алгоритм онлайн-планирования пути для нескольких БПЛА на основе улучшенного Гибридного A*. Опубликовано на 6-м Международном Симпозиуме по Автономным Системам (ISAS) в 2023 году, Нанкин, Китай.