Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Решение задачи планирования полета в реальном режиме времени малогабаритного беспилотного летательного аппарата по пространственной траектории в условиях сложного рельефа местности

# 11, ноябрь 2015
DOI: 10.7463/1115.0822109
Файл статьи: SE-BMSTU...o504.pdf (1414.60Кб)
авторы: Тань Л.1, Фомичев А. В.1,*, Гэн К.1

УДК 517.925: 519.71

1 МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия

В настоящее время в мировой практике сложилась тенденция, что беспилотные летательные аппараты (БПЛА) начинают широко использоваться в гражданских областях. С бурным развитием БПЛА, способным двигаться в условиях сложного рельефа, задача планирования в реальном режиме времени маршрута полета становится всё более актуальной и привлекательной.
Комбинирование методов управления с прогнозирующими моделями и частично-целочисленного линейного программирования может повысить эффективность решения задачи планирования маршрута полета в реальном времени. Для того чтобы планировать пространственную оптимальной траекторию полета БПЛА при движении в условиях сложного рельефа (дома, горы и т.п.), в данной статье представлен новый подход к решению задачи планирования в реальном режиме времени пространственной оптимальной траектории движения БПЛА в условиях сложного рельефа местности, в основе которого положен метод управления с прогнозирующими моделями. Рассмотрен случай, предполагающий, что в пределах некоторой области нахождения БПЛА, рельеф местности известен, с помощью триангулированной нерегулярной сети (ТНС), применяемой для моделирования рельефа местности, а также введены логические и непрерывные переменные, описывающие ограничения для обхода препятствий.
Однако, с учетом функциональных характеристик БПЛА, необходимо в дальнейшем обработать гладкость траектории в истинном масштабе времени, чтобы в реальном времени получить допустимую трехмерную траекторию полета. В данной статье был выбран для использования алгоритм последовательного соединения участков радиусов, чтобы сглаживать запланированный маршрут полета БПЛА.
В заключительной части данной работы с помощью результатов моделирования разработанного алгоритма показали, что с его помощью в реальном режиме времени БПЛА успешно избежал все препятствия. Данный алгоритм, полностью учитывающий ограничения на маневренные качества БПЛА, может эффективно применяться при его движении в неизвестных средах или в ситуации постепенного обнаружения препятствий в условиях реального полёта.

Список литературы
  1. Тань Лиго, Фомичев А.В., Лю Ян. Решение задачи планирования полёта малогабаритного беспилотного летательного аппарата в условиях городской среды // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 7. С. 19-24.
  2. Тань Лиго, Фомичев А.В. Планирование траектории беспилотного летательного аппарата при помощи метода управления с прогнозирующими моделями // Труды XXXVIII академических чтений по космонавтике, посвященных памяти академика С.П. Королева и других выдающихся отечественных ученых-пионеров освоения космического пространства. М.: Комиссия РАН, 2014. С. 489-494.
  3. Тань Лиго, Фомичев А.В. Планирование маршрута полёта малогабаритных летательных аппаратов в условиях неопределённости в режиме реального времени // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии» (ИСТ-2015): матер. Нижний Новгород, 2015. С. 273-276.
  4. Richards A., How J.P. Aircraft trajectory planning with collision avoidance using mixed integer linear programming // Proceedings of the American Control Conference (ACC’ 2002). Vol. 3. IEEE Publ., 2002. P. 1936-1941. DOI: 10.1109/ACC.2002.1023918
  5. Richards A., How J.P. Mixed-integer programming for control // Proceedings of the American Control Conference (ACC’ 2005). Vol. 4. IEEEPubl., 2005. P. 2676-2683. DOI:10.1109/ACC.2005.1470372
  6. Шевченко В.Н., Золотых Н.Ю. Линейное и целочисленное линейное программирование. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского гос. ун-та им. Н.И. Лобачевского, 2004. 154 с.
  7. Yoshiaki Kuwata. Real-time Trajectory Design for Unmanned Aerial Vehicles using Receding Horizon Control: Ph.D. thesis. Massachusetts Institute of Technology, 2003. 151 p.
  8. Schouwenaars T., Moor B.D., Feron E., How J. Mixed Integer programming for multi-vehicle path planning // Proceedings of European Control Conference (ECC’ 2001), Porto, Portugal, 2001. P. 2603-2608.
  9. Schouwenaars T., Feron E., How J. Safe Receding Horizon Path Planning for Autonomous Vehicles // Proceedings of the 40th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, Monticello, IL, October 2002. Available at: http://acl.mit.edu/papers/allerton_40_075.pdf, accessed 01.10.2015.
  10. Ma C.S., Miller R.H. MILP Optimal Path Planning for Real-Time Applications // Proceedings of American Control Conference (ACC’ 2006), Minneapolis, Minnesota, USA, June 2006. IEEE PUbl., 2006. P. 4945–4950. DOI: 10.1109/ACC.2006.1657504
  11. Khuranal A., Sundaramoorthy A., Karimi I.A. Improving Mixed Integer Linear Programming Formulations // Proc. of the AIChE Annual Meeting. Oct. 2005.
  12. Duan H., Zhao D. Potential field-based obstacle avoidance algorithm for dynamic environment // Journal of Huazhong University of Science and Technology (Nature Science Edition). 2006. Vol. 34, no. 9. P. 39-42.
  13. Jiang L., Chen H., Jia B. Study on Low Altitude Penetration Path Planning Algorithm under Flexibility Restraints // Computer Simulation. 2011. Vol. 8, no. 21. P. 80–83.
  14. Hu Z., Shen C. Flight Path Planning Based on Digital Map Preprocessing // Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics. 2002. Vol. 4, no. 34. P. 382–385.
  15. Sun M., Shi J. Real-time path planning algorithm for unmanned aerial vehicles in threatening environment // Journal of Computer Applications. 2009. Vol. 29, no. 5. P. 1840–1842.
  16. Qiao S., Wu Y., Zhang J., Shi G. Path planning based on genetic algorithms and artificial potential field // Modern Electronics Technique. 2012. Vol. 12, no. 35. P. 75–78.
  17. Wang X., Sheng W., Song S., Ping X. Smoothing Obstacle Avoidance Path Planning Based on Genetic Algorithms and B-spline Curve // Computer Systems & Applications. 2012. Vol. 2, no. 21. P. 65–70.
  18. Мушенко А.С. Синергетический синтез законов взаимосвязанного управления продольным движением летательных аппаратов // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2006. № 6 (61). С. 222–226.
  19. Афонин А.А., Сулаков А.С., Ямашев Г.Г., Михайлин Д.А., Мирзоян Л.А., Курмауов Д.В. О возможности построения бесплатформенного управляющего навигационно- гравиметрического комплекса беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. Электр. журнал. 2013. № 66. Режим доступа:http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=40812 (дата обращения 01.09.2015).
  20. Bertsimas D., Tsitsiklis J.N. Introduction to Linear Optimization. Athena Scientific Press, 1997. 587 p.
  21. Ren B., Yu L., Han L. On path planning for UAVs based on adaptive ant system algorithm // Electronics Optics & Control. 2007. Vol. 14, no. 6. P. 36–39.
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2024 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)