張子用
(廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院,廣東 廣州510006)
無人機(jī)相關(guān)研究在最近幾十年吸引了很多關(guān)注,例如監(jiān)視、搜索和搜救等任務(wù)。在執(zhí)行有挑戰(zhàn)性的或者復(fù)雜的覆蓋任務(wù)時,無人機(jī)群可以發(fā)揮其機(jī)動性強(qiáng)的優(yōu)勢。相較于傳統(tǒng)方式,無人機(jī)群進(jìn)入危險環(huán)境執(zhí)行覆蓋任務(wù)或者長時間監(jiān)視目標(biāo)區(qū)域可以發(fā)揮不能替代的作用[1-6]。在實(shí)際應(yīng)用過程中,動態(tài)環(huán)境或者無人機(jī)的位置不確定性使得無人機(jī)執(zhí)行覆蓋任務(wù)變得困難,在[7]中,論文使用非參數(shù)高斯回歸方法獲得無人機(jī)的估計位置,其中無人機(jī)用于估計自身位置的測量量包含較多不確定性。在[8]中,在隨機(jī)動態(tài)環(huán)境下,論文使用了分布式算法完成多無人機(jī)合作覆蓋搜索任務(wù)。但是以上工作中從未考慮在GPS 受限環(huán)境下,無人機(jī)群中部分無人機(jī)不能獲得自己全局位置的情況。針對這種場景,可以使用相對定位的算法解決定位問題。在論文[9]中,作者提出了基于視覺的相對定位算法,利用無人機(jī)上的攝像頭基于模式識別的算法獲得無人機(jī)間的相對位置,他們在算法中結(jié)合了flood-fill 方法提高了相對定位算法的執(zhí)行速度和精確性。但是算法的性能受到光照條件和到目標(biāo)距離的影響,限制了算法應(yīng)用場景。論文[10]提出了使用基于相鄰無人機(jī)距離測量和無人機(jī)位置變化的相對定位算法,使用該算法研究利用單信標(biāo)的docking 問題,并且實(shí)現(xiàn)了在GPS 受限環(huán)境下的無人機(jī)自動跟隨和降落功能。該工作主要論證了在單信標(biāo)條件下相對定位算法的可行性。論文[11]中提出了使用UWB 和視覺里程計的相對定位算法,結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼濾波方法獲得了無人機(jī)的全局位置。在本文中,我們將考慮相對定位和覆蓋任務(wù)同步執(zhí)行的問題而且在任務(wù)執(zhí)行前無人機(jī)群中只有一架無人機(jī)可以獲取其全局位置。
覆蓋控制的研究最早起源于無線傳感器網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域的監(jiān)測覆蓋能力。使用無人機(jī)執(zhí)行區(qū)域覆蓋任務(wù)時,由于受到無人機(jī)平臺搭載能力、通訊距離的影響,需要使用分布式控制方法來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的覆蓋控制。分布式覆蓋控制代價函數(shù)如下所示:
圖2 無人機(jī)起始時刻分布
其中,圖中藍(lán)色邊框?yàn)関oronoi 分區(qū)邊界,UAV0 作為主無人機(jī),其估計位置和真實(shí)位置重合,其余無人機(jī)估計位置和真實(shí)位置如圖所示。
圖3 無人機(jī)最終位置分布圖
無人機(jī)群軌跡如圖所示,最終無人機(jī)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)覆蓋控制。
本文提出了基于相對定位的多無人機(jī)覆蓋控制。在執(zhí)行覆蓋任務(wù)之前,無人機(jī)群中只有一架無人機(jī)可以獲取其全局位置,其余無人機(jī)通過基于相對定位的無人機(jī)位置估計算法,獲取其全局位置。無人機(jī)群進(jìn)行協(xié)同定位的同時執(zhí)行覆蓋任務(wù),仿真實(shí)驗(yàn)可以看出基于相對定位的多無人機(jī)覆蓋控制算法可以控制多無人機(jī)完成覆蓋任務(wù)。