方洋旺，歐陽楚月，符文星，程昊宇

（1.西北工業(yè)大學無人系統(tǒng)技術研究院，西安 710072；2.西北工業(yè)大學航天學院，西安 710072）

1 引 言

隨著當代軍事作戰(zhàn)方式的變革和生產(chǎn)成本的降低，無人機已經(jīng)成為全球軍事部門、研究機構和高等院校的研究熱點。無人機在軍事作戰(zhàn)上具有巨大的優(yōu)勢，例如無人機在作戰(zhàn)時不攜帶飛行員，對于危險性高的任務，可以做到零人員傷亡；無人機安裝自動駕駛系統(tǒng)進行飛行控制，不需要駕駛艙和安全救生等設備，從一定程度上減小飛機體積，降低成本［1］；無人機由于不需要飛行員，因此能夠進行更激烈的動作，在空中的停留時間也不會受到飛行員生理限制的影響［2］。然而當單架無人機在執(zhí)行大型復雜的任務時，仍會存在諸多問題。從時間來看，單架無人機續(xù)航時間較短，對于一些需要大面積、長時間搜索的復雜任務，無人機的最大行程將被限制；從空間來看，單架無人機的活動半徑有限，執(zhí)行大規(guī)模軍事偵察任務時將嚴重降低任務完成效率；從任務層面來看，單架無人機的抗干擾能力、探測能力、武器載荷能力均有限，將增加任務失敗概率。與此相比，多無人機協(xié)同編隊能解決時間、空間、任務層面上的沖突［3］。當任務復雜、飛行區(qū)域較大時，可以將總任務分成一些簡單的小任務，每架無人機攜帶不同的設備分別完成各自的任務，使總任務能夠一次完成，從而顯著提高任務效率。

無人機在編隊飛行執(zhí)行任務過程中，需要解決隊形保持、防撞避障、航跡規(guī)劃等問題。避障問題是無人機編隊執(zhí)行任務過程中必須要解決的關鍵問題之一，這一問題包含了無人機編隊的機間內部碰撞問題和外界障礙物回避問題［4］。無人機近距編隊飛行時，在編隊內部，多機之間要保持一定的距離，最小安全距離是不可逾越的紅線；在編隊外部，空域中的障礙物是重大威脅，同樣不能小于最小安全距離。如何避免發(fā)生碰撞是確保編隊安全性的核心內容，也是目前無人機協(xié)同編隊制導與控制技術研究的重點和難點。

2 單無人機避障與控制技術

2.1 人工勢場法

人工勢場法由Khatib于1985年提出［5］，實際上是一種擬物方法，使障礙物的分布情況等信息反映在環(huán)境中每一點的勢場值當中，根據(jù)勢場值的大小，決定無人機的行進方向和速度。人工勢場法因計算量小、實時性好、意義明確、便于實現(xiàn)等特點得到了廣泛的研究和應用，但傳統(tǒng)人工勢場法存在易陷入局部最優(yōu)、在狹窄通道中存在航跡抖動、對于動態(tài)障礙物規(guī)避效果不佳等問題。針對上述問題，國內外相關學者進行了大量的研究來改進人工勢場法。

目前解決無人機動態(tài)障礙物避障問題比較成熟的是“感知-規(guī)避”方法，其中，碰撞錐方法就是典型的“感知-規(guī)避”方法。碰撞錐概念由文獻［6］提出，該方法在無人機動態(tài)障礙物避障、實時碰撞檢測和威脅評估方面有著巨大優(yōu)勢。碰撞錐基于無人機和障礙物相對位置矢量和相對速度矢量的簡單幾何關系，即可實現(xiàn)對兩個未知軌跡的移動目標進行碰撞檢測，并能實時預測無人機與障礙物的碰撞位置及碰撞時間。碰撞錐因其快速準確的碰撞預測和評估能力，被廣泛應用于動態(tài)環(huán)境下無人機的實時碰撞檢測與威脅評估。文獻［7］利用碰撞錐的碰撞檢測條件與威脅評估能力來改進人工勢場函數(shù)，提出一種基于碰撞錐改進人工勢場的無人機避障路徑規(guī)劃算法。文獻［8］針對不同屬性的障礙物所構成的威脅分布模型，首先對障礙物分布建立柵格化模型；然后根據(jù)靜態(tài)障礙物，基于稀疏A*搜索算法進行全局航跡規(guī)劃；最后結合預規(guī)劃路徑和動態(tài)障礙物分布，利用改進人工勢場法完成無人機的動態(tài)避障，提出了一種基于稀疏A*搜索算法預規(guī)劃和改進人工勢場法相結合的無人機動態(tài)避障算法。文獻［9］基于生物群集理論，針對多智能體系統(tǒng)的避障問題，在傳統(tǒng)勢場函數(shù)的基礎上，提出了靜態(tài)障礙環(huán)境下的多智能體編隊避障策略，其中包括基于群集理論的分布式群組運動模型、基于極限環(huán)理論的智能體避障控制算法。該方法提出了清晰的多智能體系統(tǒng)的協(xié)調控制框架，通過算法方面的改進和優(yōu)化，有效地克服了人工勢場法在智能體避障控制中易陷入局部極值，以及障礙物周圍易發(fā)生振蕩等缺陷，為多智能體的編隊控制問題提出了新思路。文獻［10］基于虛擬結構和“長機-僚機”控制策略，提出一種三維空間復合矢量人工勢場方法，復合人工勢場由平行xy平面和平行yz平面的人工勢場復合而成，可以避開障礙物周圍每個局部最小位置，而且以最優(yōu)路徑快速繞過障礙物，集結編隊飛行到達目標點，斥力能夠避免無人機之間發(fā)生碰撞，同時也避免無人機與障礙物發(fā)生碰撞，達到避障的目的。文獻［11］利用分段思想對勢場函數(shù)進行修正，解決了目標不可達問題，引入回環(huán)力和飛行器間作用力，解決了局部極小值問題和飛行器間的碰撞問題。文獻［12］增加一個指數(shù)項到引力場函數(shù)中，然后將一敏感度參數(shù)引入斥力場函數(shù)，該方法消除了奇異值點，避免了抖動現(xiàn)象，靈活控制運動過程中無人機與障礙物距離的大小，新的人工勢場函數(shù)不僅有傳統(tǒng)人工勢場法簡潔、快速的優(yōu)點，還可以將其運用到實時避障控制中，但不適用于高速無人機。

2.2 速度障礙法

最早Khatib 和Erdmann 等人開始研究如何使無人機安全導引到目標點并順利避開動態(tài)障礙物，后來，學者們把在靜態(tài)環(huán)境下應用成功的避障方法推廣到動態(tài)環(huán)境中去。文獻［13］中通過考慮無人機及障礙物的速度，結合到勢能函數(shù)的構造中，得到適用于動態(tài)環(huán)境的勢場法。文獻［14］中通過動態(tài)窗口方法進行路徑規(guī)劃及避障，這些方法在靜態(tài)環(huán)境下得到較好的結果，但在無人機高速運動情況下，避障效果并不理想。主要原因是在動態(tài)環(huán)境下，碰撞判斷及避障情況下對速度的控制與靜態(tài)環(huán)境相比存在較大區(qū)別。為解決動態(tài)環(huán)境下的碰撞判斷問題，文獻［15-16］提出了基于運動學方程的碰撞判斷方法，文獻［15］定義了碰撞錐的概念，根據(jù)視線的距離及角速度來確定碰撞條件，文獻［16］中基于視線角速度方程，對直接碰撞和間接碰撞進行了比較，文獻［17］通過對某一時刻，在考慮無人機及障礙物相對位置情況下，對可能的碰撞速度進行時間積分，得到非線性速度障礙集進行避障。文獻［18］基于無人機與障礙物之間的幾何關系，在極坐標系下建立了無人機與障礙物之間的運動學方程，通過引入基于角度線性化的比例導引律，使無人機能夠順利避開障礙物。文獻［19］在極坐標系下建立無人機與障礙物之間的幾何關系并且建立無人機與障礙物之間的運動學方程，通過設計滑模變結構有限時間收斂制導律，使無人機與避障點的視線角速率收斂到零，相對速度方向收斂到期望的避障方向，使無人機能夠順利避開運動障礙物。無人機與障礙物幾何關系如圖1所示。

圖1 無人機與障礙物幾何結構示意圖Fig.1 Schematic diagram of the geometry of the drone and obstacle

2.3 Dubins路徑法

Dubins路徑定義為：在最大曲率限制下，平面內兩個有方向的點間的最短可行路徑是CLC路徑或CCC路徑，或是其子集，其中，C表示圓弧段，L表示與C相切的直線段。文獻［20］提出一種基于路徑的無人機的避障規(guī)劃算法，采用遺傳算法，結合無人機的飛行性能和最小轉彎半徑得到一種在已知障礙空間位置前提下的無人機路徑規(guī)劃方法，通過算法改進，將其推廣成為在未知障礙物位置等先驗知識的前提下的無人機實時避障算法。該方法可以解決多障礙環(huán)境下無人機避障控制實時生成的問題，其路徑較傳統(tǒng)避障方法獲取的路徑而言，考慮了無人機自身的運動學特性，在工程應用中有很好的實用性。

3 多無人機編隊避障與控制技術

以上文獻的研究主要集中在單無人機避障與控制技術上，對于多無人機編隊避障與控制技術，Shin Hyo-Sang用幾何分析法預測碰撞沖突，研究了只控制偏航角的沖突規(guī)避法，然而多無人機編隊避障與控制技術還有很廣闊的研究空間。

3.1 多無人機編隊防碰撞

多無人機編隊避障與控制是指在多無人機協(xié)同執(zhí)行任務的過程中，必須保證編隊中每一架無人機規(guī)避戰(zhàn)場環(huán)境中的障礙物，并且編隊中的無人機之間也不能發(fā)生碰撞。如果多無人機編隊規(guī)模較小，任意一架無人機的損失將使多無人機編隊的戰(zhàn)斗力下降；而如果多無人機編隊規(guī)模較大，無人機之間的碰撞或是無人機與障礙物的碰撞可能會引發(fā)連鎖反應，造成其它無人機的碰撞。多無人機編隊控制中的實時避障問題可歸結為單個無人機進行實時航跡規(guī)劃，但是當編隊規(guī)模較大時，需要進行協(xié)同避障，這樣才能具有更好的控制效果和良好的擴展性。

文獻［21］利用協(xié)同航跡規(guī)劃方法解決多機防碰撞問題，但只適用于合作型無人機，僅在很少情況下適用。文獻［22］使用幾何最優(yōu)法，以入侵機為原點修正本機速度和位置，速度矢量和保護圓相交則沖突，選擇改變偏航角使速度和圓相切，但只在二維平面內適用。文獻［23］以兩架固定翼無人機在同高度、有障礙物環(huán)境下的路徑規(guī)劃為應用背景，針對傳統(tǒng)基于網(wǎng)格的A*搜索算法沒有考慮飛行性能約束的問題，首先利用Dubins曲線找到有效節(jié)點，結合A*啟發(fā)式搜索的思想，分別為每架無人機離線構建由Dubins曲線組成的最短避障路徑；在兩機同高度飛行過程中，通過相對運動關系判斷是否碰撞，使用“向量共享”解得航向改變量以及在線路徑重規(guī)劃，得到兩機的防撞避障路徑。該方法的不足之處是僅考慮了兩架無人機的航跡安全和避障等基本問題，沒有考慮如何拓展至更多無人機執(zhí)行復雜任務的情況。文獻［24］針對現(xiàn)有防碰控制方法中的無人機編隊不能充分利用機間通信、無法保持固有隊形的缺陷，提出人工勢場與信息一致性相結合的方法，融合這兩種方法的優(yōu)點，在防碰的同時不僅充分利用了機間通信信息，又能夠實現(xiàn)隊形保持。下圖所示為人工勢場示意圖：

圖2 人工勢場示意圖Fig.2 Schematic diagram of artificial potential field

基于人工勢場與信息一致性的聯(lián)合防碰撞控制算法如下所示：

文獻［25］通過增加方向協(xié)調力解決人工勢場法在動態(tài)復雜的環(huán)境中存在局部極小點及受迫性碰撞的問題，然后將改進的人工勢場法應用于每個無人機中，通過多機之間的協(xié)同和避障的條件約束，能夠實現(xiàn)多無人機同時到達目標，且實現(xiàn)無人機之間的避障和在工作區(qū)間內躲避障礙物。文獻［26］基于虛擬結構和人工勢場的方法設計了無人機編隊避障控制，虛擬結構法定義虛擬結構來表示編隊隊形，各無人機通過將隊形誤差反饋到自身控制器中，能夠實現(xiàn)高精度的隊形保持，但在編隊飛行過程中的障礙物規(guī)避問題沒有得到解決。人工勢場法中，通過設計合適的勢場函數(shù)可以實現(xiàn)障礙物的規(guī)避，但對隊形的保持能力較差。將兩個算法相結合，編隊可以保持隊形，在有障礙物時，各無人機可以順利避障。文獻［27］詳細研究了密集編隊的避障問題，建立了透光性假說的避障模型，并基于LMPC控制理論設計了密集編隊無人機防碰撞的飛行控制器。但其只研究了密集編隊無人機內部防碰撞的問題，并沒有研究如何避障的問題。

3.2 多無人機機間防碰撞

文獻［28］提出一種改進人工勢場方法解決多無人機機間防碰撞問題。首先通過建立無人機的引力與斥力受力模型，在此基礎上，將每架無人機視為移動障礙物，自身產(chǎn)生的斥力勢場來避免與其他無人機之間的相互碰撞。當人工勢場法陷入局部極小值時，通過構造虛擬障礙物的方法，使得無人機逃離局部最優(yōu)；提出分段Bezier 曲線對路徑進行在線實時平滑優(yōu)化，在兩個分段曲線連接處保證了曲線的平滑性，防止無人機在飛行過程中做大角度轉彎，平滑后的路徑不僅不再出現(xiàn)路徑振蕩現(xiàn)象，而且整條航線變得更加平滑順暢。文獻［29］針對傳統(tǒng)人工勢場法進行航跡規(guī)劃易陷入局部極小點、發(fā)生脅迫性碰撞、目標點無法到達的問題，提出一種基于改進人工勢場法的無人機航跡規(guī)劃算法。該方法通過在合力場中引入方向協(xié)調力及無人機與目標點的距離來解決傳統(tǒng)人工勢場法存在的問題，引入目標點和無人機之間距離的影響，找到一個新的斥力函數(shù)，當無人機接近目標點時，斥力逐漸變?yōu)榱?，使整個合勢場能夠在目標點達到最小，使障礙物與無人機在目標點附近，從而能夠到達目標點。通過新建立的勢場函數(shù)可以保證在目標點達到全局最小，避免了目標不可達問題，但局部最小問題仍然存在。當障礙物和目標點在同一條直線上，無人機受力的控制，只能在直線上反復運動。為解決不能到達目標點的問題，改進方案中加入方向協(xié)調力，在計算x軸方向的合力時，引入y軸方向的方向協(xié)調力，在計算y軸方向的合力時，引入x軸方向的方向協(xié)調力。文獻［30］針對無人機編隊內部避障問題，首先采用基于預測控制的方法，解決了在即將發(fā)生碰撞情況下無人機的航向調整問題；然后建立航路回歸模型，解決了在無人機避障后迅速回歸預定航路的問題。這種方法的一個優(yōu)點是反應速度快，能夠實時在線處理各種信息，符合文中對無人機編隊避障控制的需求。無人機預測控制模型流程圖如圖3所示。

圖3 預測控制模型流程圖Fig.3 Flow chart of predictive control model

4 無人機編隊避障與控制技術發(fā)展趨勢

4.1 密集編隊的避障與控制技術

目前對于密集無人機或蜂群無人機的避障與控制技術研究較少，主要原因是由于密集編隊碰撞很容易產(chǎn)生鏈式效應，由于每架無人機可機動的空間很小，一旦某無人機發(fā)生碰撞，將很快影響鄰近的無人機，但鄰近無人機為了防止碰撞向周邊作出機動時可能又會碰到其他的無人機，而其他的無人機又作規(guī)避機動，又碰到其鄰近無人機，這種碰撞就像鏈式反應一樣，或稱為鏈式效應。因此，避障與控制算法的主要難點是：如何確定無人機周圍可容許機動的自由空間，以及如果機動空間不夠時如何處理確保鏈式反應不要進行下去。目前，基于鳥類透光避障原理模型已經(jīng)應用到密集編隊無人機避障與控制中，但對于密集編隊規(guī)避靜態(tài)或動態(tài)障礙物碰撞的技術尚未見報道。可以考慮將現(xiàn)有復雜網(wǎng)絡的分割方法、各種協(xié)同避障算法與透光性避障模型相結合，利用復雜網(wǎng)絡的分割方法將密集編隊無人機劃分成一些子群組。首先以子群組為單元利用規(guī)劃調度的方法進行避障子群組控制設計；然后基于透光性模型解決無人機可機動的自由空間問題；再采用虛擬力或調整高度的方法設計密集編隊在可機動自由空間約束條件下的子群組成員避障控制算法。

4.2 干擾條件下的避障與控制技術

當無人機編隊接近障礙物時，各種地理環(huán)境的自然干擾和人為干擾對無人機編隊傳感器探測、編隊間的通信以及網(wǎng)絡拓撲結構都產(chǎn)生很大的影響，從而造成網(wǎng)絡拓撲結構時變、通信產(chǎn)生延時和丟包以及傳感器測量誤差增大等問題。目前基于干擾環(huán)境下無人機編隊避障與控制技術的研究較少，可以考慮將障礙物也看作無人機編隊的一個節(jié)點構成新的無人機編隊，同時在干擾條件下的多智能體模型中加入各種虛擬力函數(shù)解決碰撞問題。

4.3 密集障礙物的避障與控制技術

當無人機編隊在城市或山區(qū)飛行時，有可能遇到密集障礙物的避障問題，其主要難點一方面是各種干擾不可避免，另一方面可能在短時間內需要進行編隊拆分、編隊形成等過程。當基于多智能體一致性原理設計避障控制時，一方面考慮網(wǎng)絡拓撲結構時變、通信產(chǎn)生延時和丟包以及信息精度不高的問題，另一方面要考慮多智能體一致性收斂時間的問題，即如果基于干擾條件下多智能體通過收斂達到一致性的時間大于飛行兩個相鄰兩個障礙物需要的時間時，多智能體一致性條件就無法滿足。因此，可以考慮采用將有限時間收斂的控制方法與干擾條件下多智能體避障控制算法結合，給出密集障礙物的避障與控制算法。

5 結束語

本文首先針對人工勢場法存在易陷入局部最優(yōu)、航跡抖動、對動態(tài)障礙物規(guī)避效果不佳的問題，介紹了幾種改進的人工勢場法。提出將靜態(tài)環(huán)境下應用成功的速度障礙法推廣到動態(tài)環(huán)境的思路，以及改進Dubins算法，推廣為在多未知障礙環(huán)境下的實時避障控制。在單無人機控制基礎上，進一步分析了多無人機編隊避障與控制技術在不同方法下的優(yōu)缺點，并介紹了多無人機機間防碰撞的常用方法。最后分別提出了避障與控制技術在密集編隊、干擾環(huán)境、密集障礙物條件下的技術難點，并提出了可行的解決思路，為研究無人機避障和控制技術的科研人員提供借鑒和參考。