無人機(jī)避障設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

詹計(jì)雨 韓士杰 雷笑天 金楠森 張健

摘要：針對四旋翼無人機(jī)避障的速度和精度，該文基于Arduino Mega2560單片機(jī)以及遺傳算法和蟻群算法，設(shè)計(jì)了一種新型無人機(jī)全局避障算法和的硬件結(jié)構(gòu)。全局避障算法針對航跡規(guī)劃，結(jié)合兩種啟發(fā)式算法，收斂速度快，不易早熟收斂。算法通過MATLAB仿真與無人機(jī)測試，效果良好。

關(guān)鍵詞：蟻群算法;遺傳算法;航跡規(guī)劃;Arduino Mega2560單片機(jī);無人機(jī)

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? 文章編號：1009-3044（2018）31-0098-03

四旋翼無人機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)好，可執(zhí)行多種任務(wù)，應(yīng)用前景巨大。所以無人機(jī)航跡規(guī)劃算法和相應(yīng)的硬件結(jié)構(gòu)成為當(dāng)下研究熱點(diǎn)。

麻省理工學(xué)院研制的Kinect，基于SLAM算法進(jìn)行環(huán)境建模，自主3D地形映射與飛行，功能非常先進(jìn)。即使在GPS盲區(qū)與障礙物密集的城市也能安全飛行。

本文旨在對避障無人機(jī)進(jìn)行整體設(shè)計(jì)。使無人機(jī)可以安全快捷的避障。無人機(jī)外骨架防撞功能較強(qiáng)，不會傷及行人。航跡規(guī)劃使用改進(jìn)的蟻群算法，結(jié)合傳統(tǒng)蟻群算法與遺傳算法的優(yōu)勢，使算法收斂速度更快，不易陷入局部最優(yōu)解。無人機(jī)整體效果達(dá)到預(yù)期。

1 無人機(jī)硬件結(jié)構(gòu)

無人機(jī)外殼堅(jiān)固輕便，減少了飛機(jī)重量和慣性對于避障的影響。外圍的圓形保護(hù)器通過四個減震器與無人機(jī)主體連接，可以防止無人機(jī)碰撞建筑物或者將人劃傷，擁有比較強(qiáng)的防撞擊功能，整體如圖1所示。

使用KS103超聲波測距模塊，波束角為45°-50°，分別放置在無人機(jī)的水平方向的4個方向與豎直的2個方向，水平方向每隔90°安裝一個測距模塊。超聲波發(fā)射與接收的時(shí)間的數(shù)據(jù)，通過I2C方式傳送給Arduino Mega2560開發(fā)板。

2 無人機(jī)避障算法

2.1 環(huán)境建模

采用柵格圖法進(jìn)行環(huán)境模型的構(gòu)建。假設(shè)無人機(jī)飛行的空間區(qū)域?yàn)镾，不妨表示為

[{x_min≤x≤x_max，y_min≤y≤y_max，z_min≤z≤z_max}]

考慮到GPS模塊的會有1-2米的誤差，故緯度值每0.003分為一個單位，約5.511米，作為坐標(biāo)系的橫坐標(biāo)。經(jīng)度值每0.002分為一個單位，約3.674米，作為縱坐標(biāo)。而豎直方向的單位長度為1米。如果這個柵格有障礙物，無人機(jī)就不能通過。

y，z對應(yīng)坐標(biāo)值同理。Ceil（）表示向正方向取整。

在主方向上每隔一個單位長度劃分一個平面，最后不足一個單位長度的按照一個單位長度來補(bǔ)齊。對應(yīng)平面記為[S₁，S₂，...，S_n]。

2.2 全局航跡規(guī)劃

航跡規(guī)劃采用改進(jìn)的三維蟻群算法，傳統(tǒng)的三維蟻群算法雖然魯棒性強(qiáng)，但收斂速度慢，在時(shí)間有限的情況下往往無法得到良好結(jié)果。

我們基于傳統(tǒng)蟻群算法，結(jié)合遺傳算法的優(yōu)勢染色體選擇、交叉操作與蟻群算法的信息素更新與螞蟻按概率轉(zhuǎn)移等特點(diǎn)。使算法本身不易陷入局部最優(yōu)解，收斂比較快。

四旋翼無人機(jī)航跡規(guī)劃需要短的航跡長度、低的飛行高度。故選定適應(yīng)度函數(shù)為：

如圖2所示，平面之間有小段航跡，但因?yàn)闊o人機(jī)會變換主方向，所以平面之間有每個航跡的至少一段航跡。比如AB，CD。首先判斷AD，CB，也就是虛線部分是否聯(lián)通，只要不是都聯(lián)通就搜索下一組平面。如果AB，CD重合，也要搜索下一組平面。然后計(jì)算AB，CD，AD，CB的適應(yīng)度[F_AB、F_CD、F_AD、F_BC]，如果滿足[F_AB+F_CD>F_AD+F_BC]，就按照圖4方式交叉，然后交叉結(jié)束。如果一組平面有多段航跡，盡量兩兩之間都判斷一次。這里采用染色體的單點(diǎn)交叉。

K為系數(shù)，注意取值合適的值。這里[λ]表示信息素的衰減系數(shù)。這里信息素不進(jìn)行局部更新。

信息素更新后開始下一次迭代。

3 算法仿真與分析

為了驗(yàn)證本文的航跡規(guī)劃算法。我們利用二元高斯分布的概率密度函數(shù)模擬山峰，進(jìn)行算法仿真。函數(shù)如下：

起點(diǎn)選擇（-0.5，3，0）。終點(diǎn)選為（-2.5，-2.5，0）。經(jīng)過仿真結(jié)果如圖3：

算法通過適應(yīng)度排序，刪除相同路徑。保證了全局更新信息素時(shí)，同一條路徑的信息素不會重復(fù)增加，抑制算法早熟。

同時(shí)通過一號螞蟻與二號螞蟻的配合，與模仿染色體單點(diǎn)交叉的航跡交叉，可以持久尋求全局最優(yōu)解。

比較來說，本文算法比傳統(tǒng)蟻群算法更簡單高效。局部避障算法經(jīng)過無人機(jī)測試，切實(shí)有效，避障比較迅速。

4 結(jié)論

本文結(jié)合超聲波傳感器KS103、數(shù)據(jù)傳輸模塊、開發(fā)板Arduino Mega2560和pixhawk飛控芯片完成對避障無人機(jī)核心硬件的開發(fā)。無人機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)，使其擁有較強(qiáng)防撞能力以及較輕的質(zhì)量和良好的散熱能力。無人機(jī)全局避障算法有良好效果。算法經(jīng)過仿真與無人機(jī)驗(yàn)證，切實(shí)可行。

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