В последние годы роль беспилотных летательных аппаратов в выполнении задач разведки, распознавания целей, слежения и ведения боевых действий резко возросла. Благодаря обмену информацией между UVA несколько UVA работают вместе, чтобы достичь глобальных целей и обеспечить функциональность и эффективность, выходящие за рамки одного UVA. Этот метод применения с несколькими UVA становится все более популярным в разработке UVA.
Планирование многоUVA - маршрутов в экспериментальной установке
Для обеспечения эффективной работы нескольких беспилотных летательных аппаратов в режиме реального времени необходимо эффективное планирование пути, включая предотвращение препятствий и столкновений. Планирование маршрутов в режиме мульти - UVA позволяет флоту UVA адаптироваться к сложным и динамичным условиям, избегать неизвестных препятствий и повышать безопасность полетов. Планирование маршрутов с несколькими UVA в Интернете должно учитывать не только ограничения полета и угрозы отдельных UVA, но и такие факторы, как количество, функциональность и методы координации UVA, создавая тем самым масштабную проблему ограниченной многоцелевой оптимизации.
Летные эксперименты
Команда во главе с Лу Сяньхэном из Школы автоматизации Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики (Nanjing Aerospace University of Aerospace University) изучила алгоритм планирования маршрутов на основе улучшенной гибридной a *. Они построили симуляционную систему и экспериментальную платформу для проверки надежности и стабильности алгоритма в реальном времени. Результаты исследования были представлены на 6 - й Международной конференции автономных систем в 2023 году.
Использование системы захвата движения NOKOV для сбора местоположения UVA в реальном времени
В эксперименте UVA оснастили камерой глубины, чтобы обеспечить карту глубины, которая воспринимает окружающую среду. Бортовой компьютер отвечает за обмен информацией о пути между UVA и алгоритм планирования пути. Система захвата движения NOKOV используется для сбора точной информации о местоположении каждого UVA.
Цель эксперимента состояла в том, чтобы обеспечить целевые точки для трех UVA одновременно, требуя, чтобы каждый UVA мог безопасно добраться до своей целевой точки с учетом ограничений на предотвращение препятствий и столкновений.
Команда усовершенствовала традиционную модель скоростного барьера, представив трехмерную модель скоростного барьера для 6 - градусной UVA. Модель используется для расчета безопасной скорости полета UVA в трехмерном пространстве.
Схема трехмерной модели скоростного барьера
Каждый UVA использует гибридный алгоритм A * для распределенного планирования пути. После планирования пути проводится оценка риска столкновения. В случае обнаружения риска столкновения расчет безопасной скорости полета производится на основе трехмерной модели скоростного барьера. Затем эти безопасные скорости полета используются для оптимизации ограничений. Метод потенциального поля используется для настройки пути, чтобы одновременно достичь эффекта предотвращения препятствий и столкновения, гарантируя, что UVA может безопасно добраться до целевой точки, соблюдая эти ограничения. Этот подход сочетает в себе планирование пути, оценку риска столкновения и корректировку скорости для повышения безопасности и эффективности операций с несколькими UVA.
Схема гибридного A * - маршрутного планирования
Experimental results
Каждый UVA выполняет онлайн - маршрутное планирование и первоначально летает к своей целевой позиции. Во время полета он постоянно проверяет препятствия и оценивает риск столкновения с другими UVA. Если существует риск столкновений, то маршруты планируются заново. UVA будет продолжать корректировать свои пути до тех пор, пока они не достигнут своих целевых точек безопасно, гарантируя, что они обойдут препятствия и избегут столкновения друг с другом в реальном времени.
Результаты экспериментов с несколькими дронами в помещении в режиме реального времени
Три UVA взлетели до своих целей и столкнулись с несколькими препятствиями на пути. Каждый UVA настраивает свой путь, чтобы достичь целевой точки, соблюдая при этом ограничения по предотвращению препятствий и столкновений.
Среди них траектория полета БПЛА 1 составляет 8 м, средняя скорость - 0,8 м / с, траектория полета БПЛА 2 - 15 м, средняя скорость - 1,1 м / с.
Результаты показали, что с помощью алгоритма, предложенного исследовательской группой, несколько UVA могут планироваться в Интернете одновременно. Планируемый путь соответствует кинематическим ограничениям UVA, что позволяет ему обходить препятствия и эффективно предотвращать столкновения между UVA.
Ссылки:
Применение систем захвата движения в изучении технологии интегрированной внутренней позиционирования
Гибкий робот для реабилитации верхних конечностей с использованием технологии виртуальной реальности
Пожалуйста, свяжитесь с нами
-
Мы прилагаем все усилия для того, чтобы помочь вам в ваших запросах и предоставить полную информацию.
Поделитесь с нами своими проблемами, и мы быстро направим вас к наиболее эффективному решению.
-
-
- Объем захвата * m m m
-
Объекты для отслеживания *
- Количество целей (необязательно)
-
Тип камеры (по желанию)
-
Количество камер (необязательно)
- Отправить