《无人机在受限环境下的运动规划》2024最新130页

近几十年来，学术界对无人驾驶飞行器（UAV）的关注明显激增。先进的无人飞行器能够执行复杂的飞行动作、在复杂的空间内飞行，并在不断变化的环境中执行复杂的任务，因此其发展备受关注。这些环境包括采矿、城市搜索与救援 (USAR)、军事行动等部门，以及包括维护和修理地下基础设施在内的一系列工业应用。进入密闭空间并在其中作业的迫切需求已成为迫使研究人员推进无人机技术的驱动力。这些进步旨在克服与在受限环境中工作相关的复杂性，解决无人机当前的局限性，同时提高其整体性能能力。

在本论文中，介绍了一套相互关联的工具，旨在使无人飞行器能够在受限空间内自主规划飞行动作。为实现这一目标，本文提出了一种改进的 "教学-重复-再规划"（I-TRP）迭代策略。该解决方案是一种离线-在线混合方法，包括三个阶段战略中的四个主要模块。根据手工绘制的路径（教学阶段）和感知到的环境几何特征，开发了具有新颖占用检查特性的先进 3D 飞行走廊。此外，结合生成的飞行走廊，还开发了一种通用全局路径规划算法 Field D* 的增强版，以通过离线流程（重复阶段）制定出近乎最优和平滑的拓扑等效路径。最后，通过顺序凸优化过程（重新规划阶段），制定出具有在线碰撞检查和避障功能的局部规划算法。利用无人飞行器机载传感器捕捉到的地形信息，这种局部规划可生成后优化的动态可行路径。

后置参考路径被用于制定一套包含飞机位置、姿态、速度和加速度的制导指令，以引导无人机飞行在生成的飞行走廊（可能具有复杂的几何特征）内飞行。所开发的路径跟踪方法是通过使用非线性模型预测公式制定的。

所开发的 I-TRP 策略可引导自主无人机在几乎任何结构化或非结构化环境中到达目的地，这些环境具有不同程度的几何复杂性，从开放的自由空间到高度杂乱的环境不等。仿真结果表明，在适合实时飞行导航的高效计算过程中，所开发的 I-TRP 策略的能力优于现有机制。