ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБХОДОМ ПРЕПЯТСТВИЙ ГРУППОЙ БПЛА САМОЛЁТНОГО ТИПА

​OBSTACLE AVOIDANCE CONTROL TECHNOLOGY BY A GROUP OF AIRCRAFT-TYPE UAVS

Long Tingting

Student, Department of Robotics and mechatronics, Bauman Moscow State Technical University,

Russia, Moscow

Madin Shereuzhev

Scientific supervisor, engineer, Bauman Moscow State Technical University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В данной работе улучшен и оптимизирован существующий метод искусственного потенциального поля с целью преодоления недостатков метода искусственного потенциального поля, который склонен попадать в локальные минимумы во время обхода препятствий. Комбинируя стратегию обхода препятствий "лидер-ведомый", в данной работе анализируется алгоритм трехмерного пространственного составного искусственного потенциального поля, который может эффективно обходить множество препятствий и отслеживать множество движущихся целей. Из моделирования видно, что этот метод может увеличить расстояние между БПЛА и целью, тем самым усиливая эффект от обхода препятствий.

ABSTRACT

This paper improves and optimizes the existing artificial potential field method. To overcome the defect that the artificial potential field method is easy to fall into local minima in obstacle avoidance, Combining the "leader-follower" obstacle avoidance strategy, this paper analyzes the 3D spatial composite artificial potential field algorithm, which can effectively avoid multiple obstacles and track multiple moving targets. From the simulation test, it can be seen that this method can increase the distance between the UAV and the target, thus enhancing its effect on obstacle avoidance.

Ключевые слова: Формирование БПЛА, управление обходом препятствий, искусственные потенциальные поля, составное искусственное потенциальное поле в 3D пространстве.

Keywords: UAV formation, obstacle avoidance control, artificial potential field, 3D space compound artificial potential field.

Введение

В области управления формированием БПЛА многие ученые предложили различные структуры формирования, различные стратегии управления обходом препятствий и алгоритмы управления. Наиболее важными из них являются метод "лидер-ведомый", метод, основанный на поведении, метод виртуальной структуры и алгоритм управления совместным избеганием препятствий в формации, основанный на последовательности. Каждый из этих методов управления имеет свои преимущества и недостатки. В процессе обхода препятствий в формациях БПЛА метод искусственного потенциального поля является наиболее часто используемым алгоритмом обхода препятствий благодаря своей простоте, практичности и инженерной полезности.

Метод искусственного потенциального поля рассматривает два формирования БПЛА как шар с гравитационной силой, которая возникает при сближении двух формирований БПЛА. По мере сближения возникает большая сила отталкивания. Это заставляет два беспилотника двигаться все дальше и дальше друг от друга, пока не будет достигнуто равновесие. Метод потенциального поля, используемый здесь, - это метод градиентного потенциального поля. То есть, отрицательный градиент потенциального поля используется в качестве виртуальной силы, действующей на БПЛА. Препятствие оказывает отталкивающую силу на БПЛА, длинный самолет оказывает гравитационную силу на двух ведомых, а ведомые оказывают отталкивающую силу друг на друга, таким образом удерживая БПЛА в строю и избегая столкновения с препятствием. Поскольку два БПЛА находятся на одной линии с препятствием, один из них не может отойти от точки равновесия, поэтому формирование БПЛА подвержено столкновению.

Проблема локальных минимумов в традиционном методе искусственного потенциального поля была решена путем улучшения функции потенциального поля и введения метода "случайных флуктуаций" [1, с. 24]. Предложен метод составного векторного искусственного потенциального поля для эффективного формирования БПЛА для обхода препятствий в трех измерениях [2, с. 116]. Для решения проблемы того, что только небольшое количество БПЛА может получить желаемую информацию о формировании в полете БПЛА, применяется алгоритм управления полетом микро-БПЛА, основанный на аффинном преобразовании, в случае БПЛА, оснащенных различными датчиками [3, с. 180]. Методы обхода препятствий и управления одиночными БПЛА представлены в терминах искусственного потенциального поля и скоростных препятствий, и предложены некоторые методы улучшения для устранения недостатков каждого алгоритма [4, с. 34]. Для того чтобы исследовать полет формирования нескольких космических аппаратов на основе кооперативной игры, сначала была создана модель динамики космического аппарата [5, с. 132]. Затем разработана стратегия управления космическим аппаратом на основе инстинктов и проверили эффективность стратегии управления. В этих статьях анализируется тенденция развития системы обхода и управления препятствиями при формировании БПЛА. В ней также предлагаются идеи и методы решения проблемы. Система формирования БПЛА предвидит траекторию движущейся цели, избегает препятствий и завершает слежение за движущейся целью, что является сложным процессом. Это также одна из основных проблем, требующих решения. Как достичь прогнозирования, избегания и отслеживания движущихся целей в формациях БПЛА - ключевая проблема, требующая решения.

1. Технология избегания препятствий на основе искусственного потенциального поля для летающих формирований БПЛА

1.1 Методы обхода препятствий в искусственном потенциальном поле

Для того чтобы предотвратить срыв формирования БПЛА во время совместных операций из-за столкновений с окружающими препятствиями или столкновений между БПЛА, что приведет к провалу миссии, в данной статье проводится углубленное исследование технологии управления формированием БПЛА для избегания препятствий. В процессе формирования БПЛА, количество БПЛА в формировании будет непосредственно влиять на производительность формирования [6, с. 188]. Из-за их малочисленности, если во время полета формирования произойдет столкновение и один из них будет поврежден, это серьезно повлияет на завершение миссии. Когда БПЛА слишком много из-за плохого контроля расстояния, препятствий и других причин, это может привести к конфликту, который вызовет ряд цепных реакций и повлияет на завершение миссии [7, с. 13]. Поэтому, чтобы обеспечить безопасность полета в строю, необходимо учитывать планирование траектории и совместное избегание препятствий несколькими роботами во время перехвата и контроля препятствий в строю.

Рисунок 1. Структура формирования БПЛА для обхода препятствий

В данной статье в качестве примера используется треугольная формация из трех БПЛА и виртуального лидер. Формирование состоит из трех БПЛА. Три БПЛА действуют как ведомые в трех вершинах треугольника, а виртуальный лидер расположен в геометрическом центрет реугольника. Структура предотвращения препятствий при формировании БПЛА показана на рисунке 1.

Управление формированием БПЛА состоит из внутреннего кольца и внешнего кольца [8, с. 13]. Внутренное кольцо предоставляет такую информацию, как тяга, подъемная сила и угол тангажа. Затем внешное кольцо передает полученную информацию исполнительным механизмам на основе обратной связи от датчиков. Это позволяет БПЛА совершать соответствующие маневры. Путем линеаризации обратной связи линеаризованная модель получается следующим образом:

                                                                                                  (1)

, ,  — виртуальное ускорение и используется в качестве управляющего вход.

На основе вышеуказанных трех БПЛА в качестве объекта исследования в данной работе выбран один из ведомого и лидер. лидер является центром круга, r - радиус, - высота, h и r - относительная высота между ведомым и лидером в вертикальном направлении и относительное расстояние между ведомым и лидером в горизонтальном направлении соответственно. Существуют следующие соотношения:

                                                                                (2)

 — расстояние в системе координат БПЛА;

 — расстояние лидера в инерциальной системе координат;

 — расстояние ведомого в инерциальной системе координат.

Однако, из-за недостаточного учета эффекта взаимозатруднения при формировании БПЛА, обход препятствий роботом достигается только за счет управления траекторией, что, как правило, приводит к увеличению сложности задачи и снижению ее выполнения [9, с. 2]. Далее в данной работе эффективно сочетается трехмерное пространство с методом искусственного потенциального поля для сбора и анализа значений ошибок, существующих в полете формирования БПЛА с помощью виртуальных операций, выявления факторов, которые могут привести к столкновению, сброса безопасного расстояния между БПЛА, поддержания стабильности и точности формирования, а также улучшения эффекта обхода препятствий.

1.2  Метод управления обходом препятствий с помощьюкомбинированного искусственного потенциального поля в 3D пространстве

Существует два типа препятствий, с которыми сталкиваются три БПЛА при полете в строю [10, с. 81]. Один тип - это неподвижное препятствие, а другой - движущееся препятствие. В данном разделе анализ сосредоточен на боковых препятствиях, поскольку вертикальные препятствия аналогичны боковым. Обход препятствий является важной частью формирования БПЛА при выполнении боевых задач. Ключом к этому методу является формирование треугольной формации во время движения с наибольшей скоростью и оптимальным маршрутом. Поэтому в данной работе предлагается метод 3D пространственного составного потенциального поля для решения этой задачи.

В 3D пространстве одна формация БПЛА отслеживает виртуальную формацию БПЛА [11, с. 55]. Траектория полета этого виртуального формирования БПЛА имеет решающее значение для разработки алгоритма обхода препятствий. Предполагается, что препятствие, обнаруженное датчиком зрения БПЛА, имеет цилиндрическую форму с радиусом поверхности r и высотой h, и что искусственное потенциальное поле, создаваемое вокруг цилиндра, аппроксимируется эллипсоидом. Эллипсоид удовлетворяет следующему уравнению.

                                                     (3)

Управление формированием БПЛА для обхода препятствий использует искусственное уклонение потенциального поля, в котором доминируют отталкивающие силы. Когда БПЛА приближается к препятствию, силы отталкивания, действующие на БПЛА, заставляют БПЛА с неподвижным крылом войти в область локального экстремума. Эта область, в свою очередь, автоматически обходится БПЛА с неподвижным крылом.

А) Неподвиженое препятствие

Три беспилотника образуют треугольную формацию [12, с. 109]. В горизонтальном направлении поддерживалась одинаковая скорость. Разница в высоте между ними была незначительной. Лидер и ведомый, с другой стороны, располагаются с одной стороны формации, параллельно огибающей, которая является желаемым маршрутом лидер. Для того чтобы они не столкнулись во время движения, относительное расстояние между двумя кривыми во время движения БПЛА равно 0. Если три БПЛА могут успешно обойти препятствие, то они удовлетворяют.

                                                                                          (4)

ξ - положительное вещественное число с малой окрестностью;

L - расстояние между лидером и геометрическим центром препятствия.

Б) Препятствия в движении

Предполагается, что БПЛА наносит одиночный авиаудар, при этом БПЛА противника является движущимся объектом, как для нанесения точного удара, так и для уклонения от него. Формирование из нескольких БПЛА продвигается в трех измерениях с одинаковой скоростью и по заранее определенному курсу, то есть по курсу длинного БПЛА [13, с. 23]. На этой основе предлагается новая формация БПЛА. То есть предполагаемая траектория движения формации БПЛА и огибание препятствия всегда сохраняются параллельными во время движения. Таким образом, обеспечивается безопасная работа формирования БПЛА. Система формирования БПЛА избегает движущегося препятствия, тогда удовлетворяет.

                                                                                          (5)

 — желаемую траекторию формирования БПЛА;

 — огибание препятствия.

Ведомые следуют за более лидером по определенной команде формирования, образуя треугольную формацию, которая может эффективно предотвращать столкновения. Целенаправленное движение препятствий делает этот метод труднореализуемым, учитывая одновременное присутствие в движении нескольких формирований БПЛА. Тем не менее, этот метод обеспечивает теоретическую основу для стратегии обхода препятствий роботами на основе когерентности.

2. Анализ результатов моделирования

Моделирование проводится на платформе полуфизического моделирования. Препятствия рассматриваются в моделировании как движущееся состояние, а внешние возмущения, такие как поля ветра и вихри, игнорируются. Используется формация из трех БПЛА и виртуального лидер. Двусторонняя передача информации между лидером и ведомыми. По мере приближения группы БПЛА к движущемуся препятствию, препятствие уменьшается до цилиндрической формы и моделируется как эллипсоид.

Исходя из начальных условий и предположений моделирования, моделирование трех БПЛА в строю для обхода препятствий показано на рисунке 2 и 3. На рисунке 2 и рисунке 3 представлены графики моделирования без и с алгоритмом обхода препятствий соответственно.

Рисунок 2. Графики моделирования без алгоритма обхода препятствий

Рисунок 3. Графики моделирования с алгоритмом обхода препятствий

На рисунке 2 между формированием БПЛА и препятствием задано ожидаемое относительное безопасное расстояние 0,5 м. Это расстояние складывается из препятствия впереди и формирования БПЛА сзади. По мере моделирования относительное расстояние обхода препятствия между ними будет меньше заданного. Их кривые будут иметь вид колебательного сближения. В конце концов, относительное расстояние обхода препятствий между ними сойдется к нулю. Это время, когда столкновения наиболее вероятны.

На рисунке 3 После добавления алгоритма управления обходом препятствий, безопасное расстояние между роем БПЛА и препятствием увеличивается до 1,5 м. Относительное расстояние обхода препятствий между ними остается неизменным. Однако рой БПЛА по-прежнему сохраняет свое построение. Направление движения и скорость препятствия остаются неизменными. На этой основе вводится алгоритм управления обходом препятствий роботами, который может эффективно избежать столкновения роботов с роботами. Таким образом, цель избегания препятствий роботами может быть достигнута.

3. Заключение

На основе виртуальной стратегии управления "лидер-ведомый", в данной работе анализируется алгоритм трехмерного пространственного композитного искусственного потенциального поля. Он разработан для решения проблемы, связанной с тем, что неподвижные формирования БПЛА имеют тенденцию попадать в локальные экстремумы во время движения по препятствиям. Метод использует синтетическое искусственное потенциальное поле для эффективного избегания каждого локального экстремума препятствия и быстрого прохождения оптимального пути для достижения совокупности целей. Метод использует три БПЛА и виртуальный лидер, чтобы сформировать треугольную формацию и направить ее к цели. Избегание БПЛА достигается за счет использования сил отталкивания для предотвращения столкновения БПЛА друг с другом и для предотвращения столкновения БПЛА с препятствием. Дальнейшие исследования по разработке законов управления совместными мультироботами, вихревых эффектов и распределения задач должны быть проведены на этой основе в будущей работе. Ожидается, что приведенное выше обсуждение поможет участникам лучше понять технологию избегания препятствий при формировании БПЛА и управления ими, а также будущие тенденции развития. И в дальнейшем усилить исследования, направленные на совершенствование этой технологии.

Список литературы:

1. Liu Mingwei, Gao Bingbing, Wang Pengfei. Research on UAV Formation Obstacle Avoidance Flight Based on Neural Network Adaptive PID Control // Unmanned Systems Technology. — 2022. Vol. 5. № 2. P.21-32.
2. Zhang Jialong, Yan Jianguo, Zhang Pu. Study on the Collision Avoidance of UAV Cooperation Formation with Improved Artificial Potential Field // Journal of Xi'an Jiaotong University. — 2018. Vol. 52. № 11. P.112-119.
3. Yang Qingkai, Pan Yunlong, Zhou Bo. Affine Formation Control Technique for Miniature UAVs // Journal of Command and Control. — 2020. Vol. 6. № 2. P.179-183.
4. Fang Yangwang, Ouyang Chunyue, Fu Wenxing. Research Status and Development Trend of Obstacle Avoidance and Control Technology for UAV Formation // Unmanned Systems Technology — 2019. № 2. P.32-38.
5. Song Zhiqiang, Fang Wu, Lu Aihong. Simulation Research of Multi－aircraft Formation Flight Based on Cooperative Game // Industrial Control Computer. — 2018. Vol. 31. № 7. P.132-135.
6. Zha Yong. Research Status and Development Trend of Obstacle Avoidance and Control Technology for UAV Formation // China Plant Engineering. — 2021. № 6. P.188-189.
7. Liu Yunping, Xu Ze, Zhao Zhongyuan. Fixed-wing UAV formation obstacle avoidance control for fast-moving obstacles // Journal of Ordnance Equipment Engineering. — 2021. № 003. 42 P.
8. Jia Zhen. Research on UAV formation control algorithm based on multi-area hierarchical type: Nanjing University of Posts and Telecommunications, 2019. — 54 P.
9. Zhou Lirong. Research on the method of automatic obstacle avoidance for UAV flight control system // New Generation of Infarmation Technology. — 2019. Vol. 2. № 14. — 5 P.
10. Liao Yaoqi, Wen Ya, Tian Guiying. VxWorks-based autonomous obstacle avoidance flight control software design for UAVs // Scientific and Technological Innovation. — 2018. № 08. P.80-81.
11. Li Jiaxin, Wang Xinhua, Zhou Chengyu. On Dynamic Ｒoute Planning for Multi-rotor UAV Formation // Electronics Optics & Control. — 2018. Vol. 25. № 9. P.53-57.
12. Wu Youli, Ye Shengtao, Fang Yangwang. Flocking and obstacles avoidance for fixed-wing unmanned aerial vehicle swarm // Journal of National University of Defense Technology. — 2019. Vol. 41. № 5. P.103-110.
13. Mei Xinhu. System Research and Application of Cooperative Formation Flight of Multi-rotor UAV: Nanjing University of Science and Technology, 2018 — 60 P.