一种基于控制参数化的无人机路径规划方法
专利汇可以提供一种基于控制参数化的无人机路径规划方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，主要包括非线性规划建模、控制参数化、约束转录处理和梯度公式求解四个步骤。本发明综合考虑了3D环境中的障碍物约束以及无人机自身的动 力 学约束和性能指标约束，并采用两种障碍物建模方法使无人机路径规划能够满足城市及山地环境的应用，通过求解最优解的方式，在满足状态约束和控制约束条件下，获得无人机的最优时间无碰撞路径，通过该方法获得的无人机最优路径相比现有常规的RRT方法和A*方法的最优路径更加平滑，并且在无人机运动过程中 电机 转速变化更为稳定，运动轨迹平稳可行。，下面是一种基于控制参数化的无人机路径规划方法专利的具体信息内容。
1.一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
(S1)非线性规划建模：根据无人机的非线性动力学方程选取状态变量和控制变量并将其改写为状态空间模型的形式，利用无人机自身的性能指标约束和环境中的障碍物约束，建模为无人机连续状态不等式约束，把无人机的初始状态和目标点作为边界约束条件，把无人机飞行时间作为优化的目标函数，将无人机路径规划问题转化为无人机的最小化飞行时间的非线性最优控制问题，求解最优的控制变量u(t)使得飞行时间T最小，并满足各项约束条件；
(S2)控制参数化：选取等间隔p+1的个点，把[0,T]分成p段，选取的点τ为0＝τ0<τ1<τ2<…<τp-1<τp＝T，根据公式 将控制
变量u(t)转化为多段分段的常量，定义 基于无人机飞行
时间作为优化的目标函数，采用时间压缩的方法，无人机控制状态可转化为其中，X为状态变量，s为被压缩的时间变量，当p
足够大时，该式的次优解为无人机的最小化飞行时间的非线性最优控制问题的最优解；
(S3)约束转录处理：采用约束转录方法把无人机连续状态不等式约束转化为积分等式约束，并对该积分等式约束进行局部平滑处理，获得转化后的约束条件；
(S4)利用梯度下降算法对转化后的约束条件进行优化，将无人机轨迹规划问题转化为非线性优化问题，使用MISER3.2软件进行求解，获得无人机基于控制参数化的最优路径规划结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤(S1)中，根据无人机的非线性动力学方程选取状态变量和控制变量并将其改写为状态空间模型形式的过程为：
设定无人机运动学模型如下：
其中，x,y,z是无人机在空间中的位置坐标，θ,ψ, 是三个欧拉角，分别代表俯仰角、滚转角和偏航角，g是重力加速度，L是无人机电机到重心的臂长，m是无人机的总质量，Ii(i＝x,y,z)是无人机分别对每个轴的转动惯量，Ki(i＝1,…,6)是空气阻力系数，ui(i＝1,2,3,
4)是如下定义的虚拟的控制输入量：
Fi＝Kvωi2,(i＝1,2,3,4)
式中，Fi(i＝1,2,3,4)是第i个电机产生的推力，C是推力和力矩的转化因子，ωi(i＝1,
2,3,4)是是第i个电机的转速，Kv是推力系数；
状态变量定义如下：
控制变量定义如下：
u＝[u1 u2 u3 u4]T
将所述无人机运动学模型改写为状态空间表达式的形式如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤(S1)中，环境中的障碍物约束包括根据p-norm规则建立的用来模拟无人机在城市飞行环境的第一环境约束，采用如下不等式表示：
式中，(xc,yc,zc)是障碍物的中心坐标，a,b,c代表障碍物分别沿着x、y和z方向的半径，px,py和pz是用来定义障碍物形状的整数。
4.根据权利要求2所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤(S1)中，环境中的障碍物约束包括用于模拟山地飞行环境的第二环境约束，采用如下不等式表示：
式中，(xi,yi)是第i坐山峰的中心坐标，hi代表第i坐山峰的峰值高度，xsi和ysi代表第i坐山峰分别沿着x轴和y轴方向的衰减量，n代表山峰的总数量。
5.根据权利要求2所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤(S1)中，无人机自身的性能指标约束包括无人机终端约束、连续状态不等式约束和控制输入约束，其中，
终端约束为X(t)＝Xf，
连续状态不等式约束包括无人机海拔高度约束0≤z(t)≤zmax，速度约束角度约束θmin≤θ(t)≤θmax，ψmin
≤ψ(t)≤ψmax，
控制输入约束为umin≤|ui(t)|≤umax,i＝1,2,3,4。
6.根据权利要求2所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤(S3)中，由无人机连续状态不等式约束转化的积分等式约束为
其中ng为连续状态不等式约束的个数。
7.根据权利要求6所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤(S3)中，采用如下公式进行局部平滑处理：
由此获得的转化后的约束条件为
其中，ε为平滑处理函数中大于0的系数，γ为平滑处理的允许误差。
8.根据权利要求1～7任一项所述的一种基于控制参数化的无人机路径规划方法，其特征在于，还包括：
(S5)将步骤(S4)获得的无人机基于控制参数化的最优路径规划结果写入闭环PD控制器内对无人机进行路径规划控制。
一种基于控制参数化的无人机路径规划方法
技术领域
背景技术
发明内容
行时间作为优化的目标函数，采用时间压缩的方法，无人机控制状态可转化为其中，X为状态变量，s为被压缩的时间变量，当p
足够大时，该式的次优解为无人机的最小化飞行时间的非线性最优控制问题的最优解；
附图说明
具体实施方式
L(m) 0.2 K1(N/m/s) 0.06
M(kg) 1.5 K2(N/m/s) 0.06
g(m/s2) 9.8 K3(N/m/s) 0.09
Ix(kg·s2) 0.0075 K4(N/m/s) 0.002
2
Iy(kg·s) 0.0075 K5(N/m/s) 0.002
Iz(kg·s2) 0.013 K6(N/m/s) 0.1
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