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        微小型無人直升機(jī)避障最優(yōu)軌跡規(guī)劃

        2014-03-19 08:23:58孟少華向錦武羅漳平任毅如
        關(guān)鍵詞:最優(yōu)控制機(jī)動(dòng)障礙物

        孟少華 向錦武 羅漳平 任毅如

        (北京航空航天大學(xué) 航空科學(xué)與工程學(xué)院,北京 100191)

        無人機(jī)在國土防御和經(jīng)濟(jì)建設(shè)領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用,無人直升機(jī)更因其獨(dú)特的垂直起降和空中懸停性能而倍受青睞.在復(fù)雜、受限的空間中,無人直升機(jī)可以利用其懸停、橫飛、倒飛等飛行方式穿梭于障礙物之間,完成戰(zhàn)場(chǎng)偵查、地形測(cè)量、搶險(xiǎn)救災(zāi)等任務(wù).與地面車輛不同的是,任何碰撞對(duì)于無人直升機(jī)都是致命的,直接導(dǎo)致預(yù)定任務(wù)失敗,自主避險(xiǎn)能力是其順利完成任務(wù)的關(guān)鍵所在.

        軌跡規(guī)劃技術(shù)作為無人直升機(jī)自主飛行研究的重要內(nèi)容,受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注.現(xiàn)有的路圖法(roadmap)、人工勢(shì)場(chǎng)法(artificial potential field)、單元分解法(cell decomposition)等方法僅能夠得出安全的飛行路徑,并不能考慮飛行器自身的動(dòng)力學(xué)特性,屬于路徑規(guī)劃方法,研究?jī)?nèi)容主要側(cè)重于算法的有效性和魯棒性,無法保證路徑是真實(shí)可行的.區(qū)別于路徑規(guī)劃,軌跡規(guī)劃不僅要尋找一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)無碰撞路徑,同時(shí)還要給出相應(yīng)的狀態(tài)量和控制輸入量,被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、無人車輛和無人飛行器等各種操縱平臺(tái)上[1-4].

        目前,針對(duì)軌跡規(guī)劃的研究大都采用最優(yōu)控制法,應(yīng)用領(lǐng)域也主要局限在動(dòng)力學(xué)方程較為簡(jiǎn)單的地面無人車輛.文獻(xiàn)[5]建立了地面車輛的三自由度動(dòng)力學(xué)方程,采用最優(yōu)控制法研究了二維平面內(nèi)的軌跡規(guī)劃.而目前對(duì)于無人直升機(jī)軌跡規(guī)劃的研究較少,文獻(xiàn)[6]將無人直升機(jī)的三維運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)化為質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)模型,以加速度為偽控制輸入量,得出避障機(jī)動(dòng)的最優(yōu)軌跡.由于在此過程中并沒有考慮直升機(jī)復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特性,也就無法保證軌跡是真實(shí)可飛的.因此有必要開展考慮無人直升機(jī)動(dòng)力學(xué)特性的軌跡規(guī)劃方法的研究.

        本文以某無人直升機(jī)為例研究了避障最優(yōu)軌跡規(guī)劃問題.以最短避障時(shí)間為目標(biāo),考慮了無人直升機(jī)六自由度動(dòng)力學(xué)方程以及飛行性能為約束,利用絕對(duì)值性質(zhì)將三維空間障礙物的限制轉(zhuǎn)化為不等式約束,建立了無人直升機(jī)避障飛行的最優(yōu)控制模型,利用高斯偽譜法對(duì)其進(jìn)行求解.為無人直升機(jī)在低空、復(fù)雜、受限空間內(nèi)的避障飛行提供了全局軌跡規(guī)劃方法.

        1 避障最優(yōu)軌跡規(guī)劃建模

        1.1 無人直升機(jī)飛行動(dòng)力學(xué)模型

        本文采用無人直升機(jī)六自由度剛體運(yùn)動(dòng)方程,向量[x,y,z,φ,θ,ψ]T表示直升機(jī)在慣性坐標(biāo)系下的位置和歐拉角,其運(yùn)動(dòng)學(xué)方程為

        式中,[u,v,w]T為體軸坐標(biāo)系下的直升機(jī)線速度矢量;[p,q,r]T為角速度矢量.

        無人直升機(jī)體軸坐標(biāo)系下的飛行動(dòng)力學(xué)微分方程如下:

        式中,m為全機(jī)質(zhì)量;Ixx,Iyy,Izz為機(jī)體3個(gè)軸方向的慣性矩;下標(biāo) mr,fus,tr,vf,ht分別表示主旋翼、機(jī)身、尾槳、垂直和水平安定面;X(·),Y(·),Z(·)和 L(·),M(·),N(·)表示直升機(jī)各部件產(chǎn)生的力和力矩在體軸系下的投影(圖1),其中主旋翼和尾槳產(chǎn)生的力和力矩是控制量 ucon= [δcol,δlon,δlat,δped]T的函數(shù),具體表達(dá)式參見文獻(xiàn)[7 -8].

        圖1 無人直升機(jī)體軸系及受力示意圖

        為了考慮操縱系統(tǒng)對(duì)控制速率的限制,同時(shí)也為了避免控制輸入量出現(xiàn)跳躍或“bang-bang”型控制,使用操縱量的一階導(dǎo)數(shù)代替操縱量作為控制輸入,而將操縱量視為狀態(tài)變量,實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)方程的擴(kuò)維.

        最后可寫作非線性微分方程的標(biāo)準(zhǔn)形式:

        1.2 障礙物約束模型

        當(dāng)前障礙物建模大都采用p-norm方法[9],對(duì)于球形或圓柱形障礙物可以取p=2.然而對(duì)于長(zhǎng)方體形狀的障礙物,p只有取較大值時(shí)才能得到較為滿意的近似結(jié)果,同時(shí)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量過大,對(duì)于復(fù)雜動(dòng)力學(xué)方程問題極有可能不收斂.因此針對(duì)長(zhǎng)方體形狀的障礙物,本文構(gòu)建了一種基于絕對(duì)值的約束方式.

        假設(shè)障礙物在全局坐標(biāo)系下占據(jù)的空間位置為[X1,X2],[Y1,Y2],[Z1,Z2],則障礙物的尺寸為 ΔX=X2-X1,ΔY=Y2-Y1,ΔZ=Z2-Z1.

        假設(shè)(x,y,z)為空間任意一點(diǎn),構(gòu)建標(biāo)量:

        式中

        如果C<0,當(dāng)且僅當(dāng)XX <0,YY<0,ZZ <0時(shí)成立,即 x∈[X1,X2],y∈[Y1,Y2],z∈[Z1,Z2],表明點(diǎn)(x,y,z)位于障礙物內(nèi)部,否則位于外部.

        1.3 非線性最優(yōu)控制模型

        無人直升機(jī)避障機(jī)動(dòng)飛行的最優(yōu)控制問題可以表述為:在滿足直升機(jī)自身性能和避障安全約束的條件下,尋找控制輸入量,使直升機(jī)飛行時(shí)間最短.為了使控制輸入較為平滑,選擇控制輸入的一階導(dǎo)數(shù)加權(quán)作為目標(biāo)函數(shù)的一部分,具體形式如下:

        式中 ωi(i=1,2,3,4)為權(quán)重系數(shù).同時(shí)狀態(tài)變量和控制變量滿足動(dòng)力學(xué)微分方程(9)以及障礙物引起的路徑約束:

        式中M為障礙物的個(gè)數(shù).

        2 求解方法

        高斯偽譜法(GPM,Gauss Pseudospectral Method)是近些年來發(fā)展起來的一種直接法[10],該方法利用全局插值多項(xiàng)式在一系列的配點(diǎn)上近似狀態(tài)量和控制量,相比于其他的直接配點(diǎn)法,具有能夠以較少的節(jié)點(diǎn)獲得較高精度的優(yōu)點(diǎn).此外GPM離散化得到的NLP(Non-Linear Programming)問題的 KKT(Karush-Kuhn-Tucher)條件與離散的哈密爾頓邊值問題一階最優(yōu)性條件是等價(jià)的[11],能夠保證解的最優(yōu)性.

        本文采用高斯偽譜法將連續(xù)無窮維的最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為離散有限維的NLP問題,然后利用SQP(Sequential Quadratic Programming)法對(duì)其進(jìn)行求解,具體過程如下:

        1)時(shí)域變換.

        由于高斯偽譜法的配點(diǎn)分布在區(qū)間[-1,1]上,需要將初始優(yōu)化問題的時(shí)間區(qū)間由t∈[t0,tf]轉(zhuǎn)換到τ∈[-1,1],故對(duì)時(shí)間變量t做如下映射變換:

        2)微分方程約束轉(zhuǎn)化為代數(shù)約束.

        高斯偽譜法需要在一系列的離散點(diǎn)上對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行全局插值多項(xiàng)式逼近,選擇包括初始點(diǎn)t0,N個(gè)LG(Legendre-Gauss)點(diǎn)及終止點(diǎn)tf在內(nèi)的N+2個(gè)配點(diǎn)對(duì)連續(xù)的狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行離散化插值逼近:

        式中Lagrange插值基函數(shù):

        式中 τi(i=1,2,…,N)為 LG 點(diǎn).

        對(duì)式(13)進(jìn)行求導(dǎo),可得

        式中微分矩陣D∈RN×(N+1)的表達(dá)式為

        式中,PN為N階Legendre多項(xiàng)式;i=0,1,…,N.

        將式(13)、式(14)及式(17)代入到式(9),可將動(dòng)力學(xué)微分方程約束轉(zhuǎn)換為代數(shù)約束,即

        式中 k=1,2,…,N.

        3)終端狀態(tài)約束的離散化.

        雖然高斯偽譜法中的配點(diǎn)包括了終端點(diǎn)τf≡1,但式(13)中并未定義終端狀態(tài)Xf.由于終端狀態(tài)滿足動(dòng)力學(xué)方程約束,為此需要用Gauss積分來近似,可得

        4)離散條件下的性能指標(biāo).

        將性能指標(biāo)函數(shù)中的積分項(xiàng)用Gauss積分來近似,可得離散條件下的性能指標(biāo)函數(shù):

        采用上述方法,利用高斯偽譜法將連續(xù)最優(yōu)控制問題離散化,轉(zhuǎn)化為NLP問題:以狀態(tài)變量(X0,X1,…,XN)、控制變量(U1,U2,…,UN)、初始時(shí)刻t0和終端時(shí)刻tf(如果t0和tf未知)作為決策變量,使性能指標(biāo)最小,并滿足配點(diǎn)處狀態(tài)約束,終端約束以及邊界條件

        和路徑約束

        式中 k=1,2,…,N.

        最后得到的NLP問題可以采用序列二次規(guī)劃算法進(jìn)行求解[12].該算法收斂性好、計(jì)算效率高,可以有效處理約束條件.

        3 數(shù)值結(jié)果

        無人直升機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)見文獻(xiàn)[7],飛行性能約束可以轉(zhuǎn)化為對(duì)狀態(tài)變量和控制變量的參數(shù)約束,如表1所示.

        表1 模型直升機(jī)狀態(tài)量和控制量邊界

        3.1 三維空間避障機(jī)動(dòng)飛行仿真

        為了驗(yàn)證該方法的有效性,在虛擬的包含多個(gè)障礙物的三維空間進(jìn)行仿真,障礙物位置參數(shù)如表2所示.

        表2 障礙物位置參數(shù) m

        初始時(shí)刻直升機(jī)在點(diǎn)A(0,0,10)穩(wěn)定懸停,目標(biāo)點(diǎn)B的坐標(biāo)為(95,0,10),終端狀態(tài)量亦為懸停,目標(biāo)函數(shù)選擇為飛行時(shí)間.考慮到時(shí)間最優(yōu)所產(chǎn)生的飛行軌跡必然會(huì)緊貼著障礙物,而直升機(jī)是有尺寸的,所以對(duì)障礙物模型進(jìn)行放大,以保證所得軌跡切實(shí)可行,此處選擇最小安全距離為飛行器尺寸的2倍.

        仿真試驗(yàn)采用無障礙物飛行軌跡為初始猜測(cè)值,設(shè)置了80個(gè)插值點(diǎn),求得的最短飛行時(shí)間為12.7481 s,計(jì)算耗時(shí) 3 s左右.

        圖2給出了最優(yōu)軌跡的三維視圖.從中可以看出,生成的機(jī)動(dòng)飛行軌跡較為平滑,而且靈巧地避開障礙物威脅.

        圖2 無人直升機(jī)最優(yōu)避障軌跡三維視圖

        圖3~圖6給出了狀態(tài)量隨時(shí)間的變化曲線.從中可以看出,計(jì)算結(jié)果均滿足表1中所設(shè)定的性能約束條件.直升機(jī)從懸停狀態(tài)開始加速飛行,在左轉(zhuǎn)躲避障礙物1的同時(shí)拉升高度躲避障礙物2,為了保持飛行時(shí)間最短,前飛速度大約從4.2~8.2 s一直保持最大.飛躍障礙物2后,直升機(jī)開始減速并右轉(zhuǎn)躲避障礙物3,最后安全抵達(dá)目標(biāo)點(diǎn).在整個(gè)避障飛行過程中,滾轉(zhuǎn)角先增大后減小,俯仰角和偏航角先減小后增大,且關(guān)于飛行時(shí)間的一半近似對(duì)稱,主要是由于仿真場(chǎng)景近似對(duì)稱.

        圖3 空間位置隨時(shí)間的變化曲線

        圖4 姿態(tài)角隨時(shí)間的變化曲線

        圖5 飛行速度隨時(shí)間的變化曲線

        圖6 角速度隨時(shí)間的變化曲線

        圖7給出了操縱輸入隨時(shí)間的變化曲線,可以看出均滿足操縱邊界限制,同時(shí)也無出現(xiàn)操縱量急劇變化的情況.

        圖7 最優(yōu)軌跡的控制量變化曲線

        3.2 避障機(jī)動(dòng)分叉點(diǎn)及分析

        考慮到SQP算法為一種局部尋優(yōu)求解策略,障礙物形狀和尺寸對(duì)最優(yōu)軌跡有一定的影響.如圖8所示,對(duì)于最為常見的長(zhǎng)方體障礙物,避障機(jī)動(dòng)動(dòng)作可以選擇爬升或轉(zhuǎn)彎,單憑經(jīng)驗(yàn)無法判斷哪種是最優(yōu)的.鑒于此,本文研究了其縱向尺寸H和橫向尺寸L對(duì)避障軌跡的影響.如圖9所示,爬升機(jī)動(dòng)和轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)飛行時(shí)間分別隨著縱向和橫向尺寸增加而增加,縱橫尺寸相同時(shí),轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)所需時(shí)間較小.通過插值處理即可得到在相同飛行時(shí)間下爬升機(jī)動(dòng)和轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)所對(duì)應(yīng)的障礙物縱向和橫向尺寸,如圖10所示.二者關(guān)系近似為一條斜率為0.5的直線.當(dāng)障礙物的縱橫尺寸落在左上區(qū)域時(shí),轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)為最優(yōu)機(jī)動(dòng)動(dòng)作;反之,爬升機(jī)動(dòng)為最優(yōu)機(jī)動(dòng)動(dòng)作.

        圖8 多種避障機(jī)動(dòng)示意圖

        圖9 飛行時(shí)間隨障礙物尺寸的變化曲線

        圖10 避障機(jī)動(dòng)動(dòng)作與障礙物尺寸的關(guān)系

        4 結(jié)論

        本文研究了復(fù)雜低空環(huán)境下無人直升機(jī)避障最優(yōu)軌跡規(guī)劃問題.建立了直升機(jī)避障機(jī)動(dòng)飛行的非線性最優(yōu)控制模型.與傳統(tǒng)的軌跡規(guī)劃方法相比,該模型考慮了復(fù)雜的直升機(jī)動(dòng)力學(xué)方程及其自身的飛行性能限制等因素,利用絕對(duì)值的性質(zhì)將三維障礙物的空間限制轉(zhuǎn)化為不等式約束.仿真結(jié)果表明,該方法能夠以較高的精度生成可行的飛行軌跡,可以為無人直升機(jī)自主飛行提供全局最優(yōu)軌跡.此外,針對(duì)最為常見的長(zhǎng)方體障礙物研究了其尺寸對(duì)最優(yōu)軌跡的影響.當(dāng)長(zhǎng)方體的縱橫尺寸比約小于1∶2時(shí),垂直爬升為最優(yōu)避障機(jī)動(dòng);反之,水平轉(zhuǎn)彎為最優(yōu).

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