呂德利

（中電科技揚州寶軍電子有限公司，江蘇 揚州 225003）

航空應急救援是當下的熱門話題，也是民航安全性能應當提升和研究的一大方面。無人機技術的不斷發(fā)展給應急救援注入了新的活力，因此對于無人機的研究符合時代發(fā)展的需求也符合當前民航發(fā)展對安全性能的需要。針對應急救援的特殊任務需求，需要深入研究“無人機+”應用在應急救援環(huán)境下的綜合應用，更好地為我國應急救援事業(yè)提供幫助，本文主要以應急救援環(huán)境下無人機任務規(guī)劃為落腳點進一步深入研究，豐富我國應急救援體系。

1 創(chuàng)新點

對于無人機來說，需要同時實現(xiàn)動態(tài)和靜態(tài)避障，并將靜態(tài)避障和動態(tài)避障結合以達到最終目的，具有以下創(chuàng)新點：①降低救援風險，保證救援安全高效。應急救援環(huán)境往往復雜多變，尤其是對于地面交通不通達的區(qū)域，無法對實際環(huán)境有清晰的認識，直接由有人機進行救援是有巨大風險的，無論是對于飛行員還是被困人員來講，都存在諸多不確定因素。但采用無人機提前進行場景探測，再通過有人機與無人機協(xié)同，能夠安全高效地完成救援任務。②減少人為影響，提高空域利用率。航空應急救援的環(huán)境往往較為復雜，緊急情況下，在單一空域存在多用戶時協(xié)調較為困難，僅僅依靠從業(yè)者臨時進行分析判斷風險較大，個人因素存在較大影響。因此對于該情境下的無人機路徑規(guī)劃問題進行研究，減小有人機的避障壓力，提高空域利用率。③推動無人機產業(yè)鏈發(fā)展，迎接智能化時代到來。無人機的研發(fā)往往與應用場景密切相關，而航空應急救援是當下的熱點，該需求促使無人機技術不斷進步，而路徑規(guī)劃是運行的關鍵問題。無人機技術的發(fā)展是形勢所趨，由于其運行環(huán)境往往是空中，因此也被稱作“空中機器人”，相信不久的將來，無人機能夠與人工智能有很好的碰撞與融合，迎接新時代的到來。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)原理

在應急救援場景下，針對1架無人機和多架有人機由出發(fā)點抵達救援目標的問題進行研究。由于有人機路徑往往由飛行員進行預先規(guī)劃，因此此模型主要解決無人機的路徑規(guī)劃問題。利用動態(tài)窗口法使應急救援無人機通過合理調整軌跡，進行路線規(guī)劃，實現(xiàn)動態(tài)避障，找到符合避障條件下的最優(yōu)路徑。建立無人機運動學模型，分析約束條件得到可用速度、角速度、加速度范圍。設計評價函數(shù)，對距離、航向和速度進行評估，歸一性處理得到。在多組可行（v，w）下，生成軌跡，進行評價，不斷更新得到最優(yōu)解，從而實現(xiàn)在應急救援環(huán)境下無人機動態(tài)避障，具體流程如圖1所示。

圖1 無人機動態(tài)避障具體流程圖

3 基于DWA算法的無人機路徑規(guī)劃研究

軟件設計名稱為基于DWA算法的無人機路徑規(guī)劃研究，該路徑算法是在應急救援場景下，針對1架無人機和多架有人機由出發(fā)點抵達救援目標的問題進行研究。由于有人機路徑往往由飛行員進行預先規(guī)劃，因此，本文主要解決無人機的路徑規(guī)劃問題，無人機路徑規(guī)劃需要考慮救援時間、可運行空域和危險預判等多重問題。問題的核心在于通過合理地調整軌跡從而規(guī)避障礙物，進而實現(xiàn)飛行任務。影響目標的因素包括無人機本身性能的限制和障礙物機動性的影響。無人機運動模型分為無人機非全向運動模型和無人機全向運動模型，分別對無人機對應位置更新提出相應公式求出對應的圓弧軌跡，再通過評價函數(shù)選擇最優(yōu)的軌跡。

在單次求解局部最優(yōu)解時，是以當前狀態(tài)為基準，得到多組可行的（v，ω），并生成其對應軌跡，對軌跡進行評價，選擇局部目標函數(shù)值最大的速度和角速度并更新狀態(tài)，進行下一次求解。完整的路徑規(guī)劃就是通過動態(tài)窗口模型不斷循環(huán)，由每一次的最優(yōu)解決定下一次無人機的狀態(tài)，直至運動到目標點。

求解步驟如下。

步驟1：設置環(huán)境參數(shù)和初始化變量。

步驟2：繪制有人機運行路線，設置有人機運行代碼。

步驟3：設置無人機位置狀態(tài)更新函數(shù)。

步驟4：生成速度、角速度采樣區(qū)間。

由3個速度和角速度限制條件，取交集則得到可用的采樣區(qū)間，在采樣區(qū)間內速度和角速度分別按照一定的分辨率增長，雙層循環(huán)嵌套可以得到對應的所有速度和角速度集合。

步驟5：動態(tài)窗口法生成可行軌跡矩陣。

由速度和角速度采樣區(qū)間內的點生成對應的軌跡，并排除其中模擬軌跡與障礙物相撞的軌跡。

步驟6：對軌跡進行評價擇優(yōu)。

四 川 省 位 于 西 南 腹 地 （ 97°21′~108°33′E ，26°03′~34°19′N），轄區(qū)面積約 48.6 萬平方千米，地跨青藏高原、云貴高原、橫斷山脈、秦巴山地、四川盆地等地貌單元。地勢西高東低，由西北向東南傾斜，以龍門山—大涼山一線為界，東部為四川盆地及盆緣山地，西部為川西高山高原及川西南山地。氣候區(qū)域差異顯著，東部少日照、生長季長，西部則寒冷、冬長、基本無夏、日照充足、降水集中、干雨季分明；氣象災害種類多，發(fā)生頻率高，范圍大，主要是干旱，暴雨、洪澇和低溫等也經(jīng)常發(fā)生。

通過目標函數(shù)對每一條軌跡進行評價，選擇評價分數(shù)最高的軌跡。

步驟7：更新無人機狀態(tài)。

由選出評分最高軌跡對應的（v，ω），求出無人機狀態(tài)更新。

步驟8：重復上述步驟，直至到達目標點。

4 系統(tǒng)測試及結果

4.1 實驗介紹

本實驗基于二維坐標系。仿真參數(shù)設置包含障礙物信息、出發(fā)點和目標點位置、無人機運動參數(shù)、速度和角速度分辨率、前向模擬時間和評價函數(shù)權重等。實際應急救援環(huán)境中，無人機周圍可能存在有人機、鳥群等動態(tài)障礙物。這些障礙物的出現(xiàn)會對無人機的正常運行產生威脅，因此針對動態(tài)障礙物進行避障也是無人機路徑規(guī)劃的一個關鍵性問題。在本次實驗中，動態(tài)障礙物設定為有人機，但對于有人機的具體運行參數(shù)不進行過多分析研究，只用于路徑規(guī)劃方向的研究。有人機路徑規(guī)劃是每次運行的第1個步驟，由手動點擊生成的5個藍色星號標記點生成平滑曲線路徑，本次實驗設置有人機架數(shù)為3，根據(jù)手動設定的15個必過點自動生成3條有人機運動路徑，并在代碼運行過程中隨時間更新（藍色星號為設置的必過點，3條不同色虛線代表其運動路徑）。

4.2 實驗結果分析

在運行結果界面，左下角紫色同心弧為有人機飛行起點的可選區(qū)域，標記start的點為無人機飛行起點，標記end的點為無人機飛行終點，十字、星號、方塊分別表示3架有人機，其運行路徑為紅色虛線，全圖的15個實心圓圈是靜態(tài)障礙物，藍色空心圓圈代表無人機，藍色實線為無人機運動路徑。

代碼每次完整運行將生成5張圖，第1張圖是有人機路徑規(guī)劃圖，代碼運行會保存手動規(guī)劃的路徑點并生成相應的平滑曲線；第2張圖能夠生成有人機和無人機路徑規(guī)劃的動態(tài)圖；第3張是無人機的航向變化圖；第4張是無人機的線速度變化圖；第5張是無人機角速度變化圖。

4.2.1 靜態(tài)避障

在加入有人機前，首先使無人機在僅有靜態(tài)障礙物的環(huán)境下運行，為后續(xù)實驗的有效性提供參照標準。無人機靜態(tài)避障結果如圖2所示。由圖2可以看出無人機由（0，0）出發(fā)，最終能夠實現(xiàn)避障到達目標點（20，20）。本次路徑規(guī)劃無人機運行時間為364s，運行路徑長度3113.2m。

圖2 靜態(tài)避障運行結果

4.2.2 動態(tài)避障

動態(tài)避障即要求無人機既能避開靜態(tài)障礙物，也能避開有人機，該實驗參數(shù)與靜態(tài)避障環(huán)境參數(shù)和權重參數(shù)相同。無人機動態(tài)避障結果如圖3所示。本次路徑規(guī)劃無人機運行時間369s，運行路徑長度3177.6 m，相較于靜態(tài)避障運行時間增加1.37%，運行路徑長度增加2.07%，并到達了目標點，說明該程序能夠有效避障。

圖3 動態(tài)避障實驗運行結果

由無人機航向圖可以看出，航空器初始航向45°對應0.785弧度，為初始化設置，該方向與起點相對目標點位置相同，若沒有障礙物和有人機，那么無人機路徑將會是一條連接起點和終點的直線，即航向始終為45°，但受到障礙物影響，航向發(fā)生波動，由圖像可以看出在運行時間為70s左右時，航向小幅度減小，對應路徑可以看出，是由于坐標為（5，6）的障礙物對路徑產生了影響，隨后航向曲線又迅速上升，無人機左轉，是由于規(guī)避星號障礙物導致的，并通過不斷避障最終達到目標點。該圖能夠清晰反映出無人機方向隨障礙物影響的變化趨勢。

由無人機線速度波動圖（圖4）可以看出，無人機初始速度設置為1m/s，由于速度越大評價得分越高，因此在滿足避障要求時無人機都會以最大速度運行。在開始時有加速階段，接近目標時進行減速。在中間若出現(xiàn)波動，則表明無人機為了避障進行了短暫的減速再加速的過程從而繞開障礙物。本次實驗未出現(xiàn)波動。

圖4 無人機線速度變化

通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，角速度變化趨勢與航向變化趨勢一致，航向變化即角速度經(jīng)過時間累加后的結果。

由以上3個對照實驗結果分析可知目標函數(shù)的設定對于無人機路徑的生成有著不可忽視的影響，不同的權重設定表示著不同的運行需求，過度設定航向參數(shù)可能導致始終朝向目標點而無法及時避障；過度設定避障參數(shù)可能導致運行路徑與時間大幅增加；過度設定速度參數(shù)則可能導致始終以最大速度運行而無法抵達目標點或發(fā)生碰撞。因此同時考慮這3個因素并選取合適比例是非常必要的，對結果生成有著至關重要的作用。

5 結束語

本文根據(jù)本次研究內容及各種算法適用性確定采用動態(tài)窗口法，建立了相關數(shù)學模型，確定了求解步驟，相較于傳統(tǒng)動態(tài)窗口法，本文增加了有人機，相對于無人機來說，需要同時實現(xiàn)動態(tài)和靜態(tài)避障。并對靜態(tài)避障和動態(tài)避障結果進行簡單分析。

該方法能夠實現(xiàn)在環(huán)境參數(shù)一定時，手動規(guī)劃有人機路徑，自動生成無人機路徑的動態(tài)圖，模擬出隨時間變化的動態(tài)避障過程，并對于每一次運行同時生成無人機航向變化圖、速度變化圖和角速度變化圖，便于分析避障的有效性。