基于行为编程的无人机导航系统研究.pdf
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1、Modeling and Simulation 建模与仿真建模与仿真,2023,12(4),3736-3746 Published Online July 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/mos https:/doi.org/10.12677/mos.2023.124342 文章引用文章引用:王飞.基于行为编程的无人机导航系统研究J.建模与仿真,2023,12(4):3736-3746.DOI:10.12677/mos.2023.124342 基于行为编程的无人机导航系统研究基于行为编程的无人机导航系统研究 王王 飞飞 浙江理工大学信息科
2、学与工程学院,浙江 杭州 收稿日期:2023年4月14日;录用日期:2023年7月11日;发布日期:2023年7月18日 摘摘 要要 针对当前复杂智能体系统设计耦合度高的问题,提出了一种在无人机导航系统中运用行为编程的方法,针对当前复杂智能体系统设计耦合度高的问题,提出了一种在无人机导航系统中运用行为编程的方法,通过逐步构建无人机反应系统,实现无人机响应系统所期望的行为。该方法基于行为编程理论,将通过逐步构建无人机反应系统,实现无人机响应系统所期望的行为。该方法基于行为编程理论,将A-star算法与人工势场方法相结合,以减少系统间的耦合性,便于后续新功能的添加与维护。结果表明:本文算法与人工势
3、场方法相结合,以减少系统间的耦合性,便于后续新功能的添加与维护。结果表明:本文提出的场景定义行为的方法,改变了传统无人机导航系统设计的现状。通过仿真实验和真实场景实验,提出的场景定义行为的方法,改变了传统无人机导航系统设计的现状。通过仿真实验和真实场景实验,对以行为编程为基础的无人机导航系统进行了验证,为其他智能系统在应用行为编程提供了实践基础。对以行为编程为基础的无人机导航系统进行了验证,为其他智能系统在应用行为编程提供了实践基础。关键词关键词 行为编程行为编程,无人机导航系统无人机导航系统,A-star算法算法,人工势场法人工势场法 Research on Behavior-Based P
4、rogramming for Unmanned Aerial Vehicle Navigation System Fei Wang College of Information Science and Engineering,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou Zhejiang Received:Apr.14th,2023;accepted:Jul.11th,2023;published:Jul.18th,2023 Abstract Aiming at the problem of high coupling degree in current comp
5、lex agent system design,a method of using behavioral programming in the UAV navigation system is proposed.By gradually building the UAV response system,the expected behavior of the UAV response system is realized.Based on the theory of behavioral programming,this method combines the A-star algorithm
6、 with the artifi-cial potential field method to reduce the coupling between systems and facilitate the subsequent addition and maintenance of new functions.The results show that the method of scene definition 王飞 DOI:10.12677/mos.2023.124342 3737 建模与仿真 behavior proposed in this paper has changed the
7、status quo of traditional UAV navigation system design.Through simulation experiments and real scene experiments,the UAV navigation system based on behavior programming is verified,which provides a practical basis for other intelligent systems to apply behavior programming.Keywords Behavior-Based Pr
8、ogramming,Unmanned Aerial Vehicle Navigation System,A-Star Algorithm,Artificial Potential Field Method Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 无人机
9、(Unmanned Aeial Vehicle,UAV)是一种无人驾驶的飞行器1,它的飞行由车辆中的计算机自主控制,或在地面中的飞行员的远程控制下进行。除了与无人机联系最为紧密的军事应用外,无人机还有很多其他应用,包括军事侦察、边境巡逻、天气探测、抢险救援、科学探测等。无人机是一个复杂的综合系统,它将自主规划、环境感知等诸多功能糅合在一起。这些功能都能归结为无人机的导航功能。随着无人机技术的不断发展,人们对无人机导航系统的研究越来越深入。传统的无人机导航系统通常采用惯性导航系统、全球定位系统和磁力计等技术进行定位和导航2。然而,在很多复杂的环境下,如城市峡谷、森林等密集区域,GPS 信号容易受
10、到干扰,导致无人机定位精度下降,甚至失去定位。因此,研究一种能够适应各种环境并提高定位精度的无人机导航系统是非常必要的。ROS(Robot Operating System)3是由伯克利加州大学、斯坦福大学等机构联合研发的一种开放源代码的机器人操作系统。ROS 提供了一系列工具和库,用于构建机器人应用程序,包括控制、感知、仿真、导航等方面。ROS 提供了许多用于导航的功能包,如 gmapping、amcl、move_base 等,用户可以通过组合这些功能包来实现自己的导航系统,大大降低了导航系统的开发难度4。自 20 世纪以来,越来越多的研究学者提出了软件危机的概念5。软件危机的出现主要是由于
11、软件开发需求不断增长,而软件开发技术的进步却难以跟上需求的增长速度。2008 年,David Harel 提出了“解放编程”的概念6,他希望通过简单规范所需行为的方式,来开发复杂的软件系统。David Harel 认为,软件的复杂性是因为需要交织许多同时发生的行为。研究人员希望使用类似于人类描述行为的方式来实现软件开发。David Harel 等人于 2011 年提出了一种基于活动序列图(Live Sequence Chart,LSC)的 Java 软件开发的通用方法7。该方法将程序划分为多个模块,每个模块独立描述各自的行为。作者在后来的研究中称其为行为编程8。行为编程是一种新的编程范式,它可
12、以提高系统的可维护性、可测试性和可扩展性。通过行为建模、状态机设计和规则引擎等技术,可以实现对系统行为的精细化描述和控制。行为编程可以使智能体自主完成任务,提高其自主性和独立性9。本文认为,将行为编程和 ROS 机器人操作系统结合起来可以提高机器人的自主性,实现更灵活的机器人,加强机器人的安全性,并提高机器人的可维护性。行为编程可以使机器人在不需要人为干预的情况下自主完成任务,而 ROS 提供了一系列的导航、控制、感知等功能包,可以为机器人提供自主决策和执行任务的能力。本文基于行为编程理论,设计并实现了一种基于 ROS 的无人机导航系统。通过行为编Open AccessOpen Access王
13、飞 DOI:10.12677/mos.2023.124342 3738 建模与仿真 程,该系统可以在仿真环境中实现高精度的无人机定位和导航,有效避免了传统导航系统在信号干扰和复杂环境下出现的问题。这为无人机的应用提供了更广阔的空间。本文还对该系统的性能进行了实验验证,结果表明该系统具有很好的鲁棒性。2.系统总体框架与模型建立系统总体框架与模型建立 2.1.总体框架总体框架 一般而言,无人机导航有多种实现方案。一种是最常见的基于惯性元件的惯性导航,这种导航系统一般都配有 GPS 辅助定位系统。这种惯性导航系统造价最便宜,应用的也最为广泛。然而,惯性导航是基于陀螺仪和加速度计来计算位置和速度的,因
14、此在飞行器遇到外界干扰时,导航系统容易产生跳动或者抖动,从而影响飞航安全。另一种是通过即使定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)10算法实现。通常来说,SLAM 算法需要一台计算机处理图像和执行算法,再将计算结果发送给飞行控制器。数据处理的方案一般有两种,一种是由地面站的计算机处理。另一种是由无人机搭载微型计算机,由微型计算机进行处理,通过微型计算机的串行通信总线发送给飞行控制器。前者可以选择具有桌面级平台,数据处理能力大大提高。后者最大的优势是实时性好,飞行控制器和机载计算机通过串口连接,数据传输更加稳定。这种情况下使用机载计算
15、机也能高速处理。因此本文选择机载计算机作为数据处理的方案。为了降低无人机导航系统的耦合度,以避免将其设计成整体,而是采用模块化的设计思路。本文的研究对象涉及不同传感器之间的数据传输,为降低软件设计的复杂度,使用 ROS 进行开发。为了提高无人机操作系统的鲁棒性并解耦应用程序,本文将结合 ROS 操作系统和行为编程来开发无人机导航系统。综上所述,本文使用激光雷达作为 SLAM 方案。采用 GPS 定位系统和气压计进行飞行高度控制。为了应对突发情况,采用图传一体的设备进行紧急控制。2.2.地图模型地图模型 本模板可直接用于论文及其文字的编排,有的页边距、行距、字体都严格符合规定,请勿修改!尤其是页
16、边距,由于期刊在后期制作过程中需要在页眉、页脚添加各种信息,所以所有论文务必确保现有的页边距不被修改,页面空白不被占用。机器人通过移动获得的环境信息,可以实现对地图的自动更新。一般情况下,一张地图并无一定的形状,它可能是一系列的点集,也可能是一种立体模型。根据机器人所要完成的任务,设计出了一种新的地图。在机器人应用中,一般将其划分为两类,即拓扑地图和度量地图。(a)拓扑地图拓扑地图 与度量地图相比,拓扑地图的精度较低。两者的重点不同。在拓扑图中,只描述两个位置间的相互关系,不会考虑其他因素。这样的地图虽然简洁,但是却不能反映出周围的环境,也不能反映出周围的环境。拓扑图适用于简单的环境,但对于具
17、有丰富信息的环境则难以满足需求。因此,如何利用拓扑地图对机器人进行自主导航仍然是一个亟待解决的问题。(b)度量地图度量地图 度量地图主要研究如何用一种准确的方法来表示环境中各种对象的空间位置关系可用于高精度定位的应用场合。根据所含环境特征的多少,可以将度量地图划分为稀疏图和密集图。稀疏地图通常只选择环境中具有特殊意义的特征进行表示,不需要表达所有环境特征,主要用于机器人的定位功能。稠密地图则相反,解析度越高,描绘的环境越详细。在二维地图上,这些小块经常以很多小正方形出现,而在三维地图上,它们就以很多小正方形出现。三维地图与二维地图相比,对系统的要求更高,因为它要保存每一片区域的位置信息,记录了
18、很多冗余信息。王飞 DOI:10.12677/mos.2023.124342 3739 建模与仿真 2.3.行为编程模型行为编程模型 行为编程是一种软件开发方法,可将复杂任务分解为一组更简单、相对独立的行为来实现。行为线程是一种编程结构,用于控制和协调特定行为的执行,可能涉及多个对象和组件。通过同步和执行行为线程,可以产生集成的、有凝聚力的系统行为。行为编程是一种基于场景的编程方法,用于创造反应式系统的可执行规范。过渡系统可以用于定义和分析行为编程。定义 2.1(过渡系统)过渡系统是一对关系,记为(),Q (1)其中 Q 是一组状态集,是 Q 上的一个二进制关系。在一个允许并行的系统中,对于一
19、个给定状态的 q,可能会有很多状态 q,即()qq。当系统处于状态 q 时,表示每个操作都同时启用。假设已经定义了一个带有标记的过渡系统,S Einit,其中 S 是一组状态集合,E 是一组事件集合,是包含在()SES中的过渡关系,initS是初始状态,这种过渡系统的运行符合以下形式:1201ieeeisss ,其中0s是初始状态,对于所有1,2,i=,isS,ieE,11eiiss。将行为线程定义为一个标记过渡系统,在这个系统中,每个状态下的事件都可以被标记为请求或标记为阻塞。给出一组行为线程的两个基本定理:1)当且仅当某个行为线程轻轻且没有被任何行为线程阻塞时,事件才会发生。2)当事件发生
20、时,所有收到事件影响的行为线程都会发生状态转换8。定义 2.2(行为线程)定义一个行为线程:,S Einit R B (2)其中,,S Einit是一个标记过渡系统,2:ER S 是将每个状态和行为线程请求的事件集关联起来的函数,即请求线程2:EB S 是将每个状态和行为线程阻塞的事件集关联起来的函数,即阻塞线程。定义 2.3(行为线程组)将一组行为线程 1,niiiiiiiS Einit R B=(3)的运行定义为下列的标记过渡系统的运行,S Einit (4)其中1nSSS=,1iinEE=,1,ninitinitinit=,表示过渡系统 11,ennssss (5)的转化,当且仅当()(
21、)11 is requested is not blockednniiiiiieeeR seB s=(6)和()()()1niiiiiiieeEsseEss=(7)成立。3.行为线程实现行为线程实现 为了求出一条在一定条件下,由起点至终点的运动路径,必须采用一种全局路径规划方法。当前,最常见的全局路径规划算法有 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、RRT(Rapidly-Exploring Random Tree)王飞 DOI:10.12677/mos.2023.124342 3740 建模与仿真 算法等。局部路径规划指的是当不能获得全局环境信息时,可以根据自己的状态和周边
22、环境信息,实时地规划出一条不会发生冲突的理想的局部路径。常见的局部路径规划算法主要有动态窗口法、代价地图法、光线追踪算法等。针对这一问题,本文拟采用一种改进的航迹规划方法,在此基础上,并结合行为编程理论对路径规划进行优化。本文首先利用 A-star 算法在全局范围内对无人机的飞航路线进行全局规划,以找到一条合理路径连接起点和终点。如果在此过程中无人机不断靠近障碍物,则利用人工势场法进行判断。人工势场法的优点是局部避障精度高,一定程度上能大大避免碰撞。但是,人工势场法容易出现极小值,即当无人机出现在障碍物较多的状态空间时,容易出现无人机无法移动的情况。在这种情况下,可以利用 A-star 算法让
23、其恢复正常路径规划。3.1.A-Star 算法算法 A-star 算法最早由 Peter E.Hart 等在 1968 年提出,主要是一种在静态路网中求解最短路径的图论方法11。它创意性的将 BFS 和 Dijkstra 等常规算法结合起来,实现了带有智能性质的启发式算法。首先根据定义确定估价函数大小,根据估计函数的大小确定最优路径。A-star 算法在一个简单的图形的情况下,不仅可以达到 BFS 算法那样的运算速度,而且可以达到 Dijkstra 算法那样寻找到一条好的路径。A-star算法是一种广泛应用于图搜索和路径搜索的方法,常用 A-star 算法的估计函数可以表示为:()()()f
24、ng nh n=+(8)其中 n 表示是当前节点,()g n表示从起点到 n 的实际费用,()g n代表当前节点与目标节点 n 之间的最小费用;而在特定的情况下,决策必须依靠启发性的信息。一般而言,曼哈顿距离是评价函数()h n最好的实现方法。则()g n和()h n的表示如下:()()1minnnTTgg nP PV+=(9)()()minnTGhh nP PV=(10)其中,1nnTTP P+表示从当前栅格节点nTP到下一个方向栅格节点1nTP+的直线距离。gV代表当前网格点到下一个方向网格点间的成本,nTGP P代表从当前栅格节点nTP到目标栅格节点GP的直线距离,hV代表当前栅格节点与
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