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无人机避障设计与实现

范文

詹计雨韩士杰雷笑天金楠森张健

摘要：针对四旋翼无人机避障的速度和精度，该文基于Arduino Mega2560单片机以及遗传算法和蚁群算法，设计了一种新型无人机全局避障算法和的硬件結构。全局避障算法针对航迹规划，结合两种启发式算法，收敛速度快，不易早熟收敛。算法通过MATLAB仿真与无人机测试，效果良好。

关键词：蚁群算法;遗传算法;航迹规划;Arduino Mega2560单片机;无人机

中图分类号：TP311? ? ? 文献标识码：A? ? ? 文章编号：1009-3044（2018）31-0098-03

四旋翼无人机的机械结构好，可执行多种任务，应用前景巨大。所以无人机航迹规划算法和相应的硬件结构成为当下研究热点。

麻省理工学院研制的Kinect，基于SLAM算法进行环境建模，自主3D地形映射与飞行，功能非常先进。即使在GPS盲区与障碍物密集的城市也能安全飞行。

本文旨在对避障无人机进行整体设计。使无人机可以安全快捷的避障。无人机外骨架防撞功能较强，不会伤及行人。航迹规划使用改进的蚁群算法，结合传统蚁群算法与遗传算法的优势，使算法收敛速度更快，不易陷入局部最优解。无人机整体效果达到预期。

1 无人机硬件结构

无人机外壳坚固轻便，减少了飞机重量和惯性对于避障的影响。外围的圆形保护器通过四个减震器与无人机主体连接，可以防止无人机碰撞建筑物或者将人划伤，拥有比较强的防撞击功能，整体如图1所示。

使用KS103超声波测距模块，波束角为45°-50°，分别放置在无人机的水平方向的4个方向与竖直的2个方向，水平方向每隔90°安装一个测距模块。超声波发射与接收的时间的数据，通过I2C方式传送给Arduino Mega2560开发板。

2 无人机避障算法

2.1 环境建模

采用栅格图法进行环境模型的构建。假设无人机飞行的空间区域为S，不妨表示为

[{xmin≤x≤xmax，ymin≤y≤ymax，zmin≤z≤zmax}]

考虑到GPS模块的会有1-2米的误差，故纬度值每0.003分为一个单位，约5.511米，作为坐标系的横坐标。经度值每0.002分为一个单位，约3.674米，作为纵坐标。而竖直方向的单位长度为1米。如果这个栅格有障碍物，无人机就不能通过。

y，z对应坐标值同理。Ceil（）表示向正方向取整。

在主方向上每隔一个单位长度划分一个平面，最后不足一个单位长度的按照一个单位长度来补齐。对应平面记为[S1，S2，...，Sn]。

2.2 全局航迹规划

航迹规划采用改进的三维蚁群算法，传统的三维蚁群算法虽然鲁棒性强，但收敛速度慢，在时间有限的情况下往往无法得到良好结果。

我们基于传统蚁群算法，结合遗传算法的优势染色体选择、交叉操作与蚁群算法的信息素更新与蚂蚁按概率转移等特点。使算法本身不易陷入局部最优解，收敛比较快。

四旋翼无人机航迹规划需要短的航迹长度、低的飞行高度。故选定适应度函数为：

如图2所示，平面之间有小段航迹，但因为无人机会变换主方向，所以平面之间有每个航迹的至少一段航迹。比如AB，CD。首先判断AD，CB，也就是虚线部分是否联通，只要不是都联通就搜索下一组平面。如果AB，CD重合，也要搜索下一组平面。然后计算AB，CD，AD，CB的适应度[FAB、FCD、FAD、FBC]，如果满足[FAB+FCD>FAD+FBC]，就按照图4方式交叉，然后交叉结束。如果一组平面有多段航迹，尽量两两之间都判断一次。这里采用染色体的单点交叉。

K为系数，注意取值合适的值。这里[λ]表示信息素的衰减系数。这里信息素不进行局部更新。

信息素更新后开始下一次迭代。

3 算法仿真与分析

为了验证本文的航迹规划算法。我们利用二元高斯分布的概率密度函数模拟山峰，进行算法仿真。函数如下：

起点选择（-0.5，3，0）。终点选为（-2.5，-2.5，0）。经过仿真结果如图3：

算法通过适应度排序，删除相同路径。保证了全局更新信息素时，同一条路径的信息素不会重复增加，抑制算法早熟。

同时通过一号蚂蚁与二号蚂蚁的配合，与模仿染色体单点交叉的航迹交叉，可以持久寻求全局最优解。

比较来说，本文算法比传统蚁群算法更简单高效。局部避障算法经过无人机测试，切实有效，避障比较迅速。

4 结论

本文结合超声波传感器KS103、数据传输模块、开发板Arduino Mega2560和pixhawk飞控芯片完成对避障无人机核心硬件的开发。无人机的机械结构，使其拥有较强防撞能力以及较轻的质量和良好的散热能力。无人机全局避障算法有良好效果。算法经过仿真与无人机验证，切实可行。

参考文献：

[1] 李彦苍，彭扬.基于信息熵的改进人工蜂群算法[J].控制与决策，2015，30（6）：1121-1125.

[2] 吕甜甜. 四旋翼无人机航迹规划技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2015.

[3] 冯国强，赵晓林，高关根，等.基于A～*蚁群算法的无人机航路规划[J].飞行力学，2018（5）：1-5.

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