應急救援下無人機智能路徑規劃研究

呂德利

（中電科技揚州寶軍電子有限公司，江蘇 揚州 225003）

航空應急救援是當下的熱門話題，也是民航安全性能應當提升和研究的一大方面。無人機技術的不斷發展給應急救援注入了新的活力，因此對于無人機的研究符合時代發展的需求也符合當前民航發展對安全性能的需要。針對應急救援的特殊任務需求，需要深入研究“無人機+”應用在應急救援環境下的綜合應用，更好地為我國應急救援事業提供幫助，本文主要以應急救援環境下無人機任務規劃為落腳點進一步深入研究，豐富我國應急救援體系。

1 創新點

對于無人機來說，需要同時實現動態和靜態避障，并將靜態避障和動態避障結合以達到最終目的，具有以下創新點：①降低救援風險，保證救援安全高效。應急救援環境往往復雜多變，尤其是對于地面交通不通達的區域，無法對實際環境有清晰的認識，直接由有人機進行救援是有巨大風險的，無論是對于飛行員還是被困人員來講，都存在諸多不確定因素。但采用無人機提前進行場景探測，再通過有人機與無人機協同，能夠安全高效地完成救援任務。②減少人為影響，提高空域利用率。航空應急救援的環境往往較為復雜，緊急情況下，在單一空域存在多用戶時協調較為困難，僅僅依靠從業者臨時進行分析判斷風險較大，個人因素存在較大影響。因此對于該情境下的無人機路徑規劃問題進行研究，減小有人機的避障壓力，提高空域利用率。③推動無人機產業鏈發展，迎接智能化時代到來。無人機的研發往往與應用場景密切相關，而航空應急救援是當下的熱點，該需求促使無人機技術不斷進步，而路徑規劃是運行的關鍵問題。無人機技術的發展是形勢所趨，由于其運行環境往往是空中，因此也被稱作“空中機器人”，相信不久的將來，無人機能夠與人工智能有很好的碰撞與融合，迎接新時代的到來。

2 系統實現原理

在應急救援場景下，針對1架無人機和多架有人機由出發點抵達救援目標的問題進行研究。由于有人機路徑往往由飛行員進行預先規劃，因此此模型主要解決無人機的路徑規劃問題。利用動態窗口法使應急救援無人機通過合理調整軌跡，進行路線規劃，實現動態避障，找到符合避障條件下的最優路徑。建立無人機運動學模型，分析約束條件得到可用速度、角速度、加速度范圍。設計評價函數，對距離、航向和速度進行評估，歸一性處理得到。在多組可行（v，w）下，生成軌跡，進行評價，不斷更新得到最優解，從而實現在應急救援環境下無人機動態避障，具體流程如圖1所示。

圖1 無人機動態避障具體流程圖

3 基于DWA算法的無人機路徑規劃研究

軟件設計名稱為基于DWA算法的無人機路徑規劃研究，該路徑算法是在應急救援場景下，針對1架無人機和多架有人機由出發點抵達救援目標的問題進行研究。由于有人機路徑往往由飛行員進行預先規劃，因此，本文主要解決無人機的路徑規劃問題，無人機路徑規劃需要考慮救援時間、可運行空域和危險預判等多重問題。問題的核心在于通過合理地調整軌跡從而規避障礙物，進而實現飛行任務。影響目標的因素包括無人機本身性能的限制和障礙物機動性的影響。無人機運動模型分為無人機非全向運動模型和無人機全向運動模型，分別對無人機對應位置更新提出相應公式求出對應的圓弧軌跡，再通過評價函數選擇最優的軌跡。

在單次求解局部最優解時，是以當前狀態為基準，得到多組可行的（v，ω），并生成其對應軌跡，對軌跡進行評價，選擇局部目標函數值最大的速度和角速度并更新狀態，進行下一次求解。完整的路徑規劃就是通過動態窗口模型不斷循環，由每一次的最優解決定下一次無人機的狀態，直至運動到目標點。

求解步驟如下。

步驟1：設置環境參數和初始化變量。

步驟2：繪制有人機運行路線，設置有人機運行代碼。

步驟3：設置無人機位置狀態更新函數。

步驟4：生成速度、角速度采樣區間。

由3個速度和角速度限制條件，取交集則得到可用的采樣區間，在采樣區間內速度和角速度分別按照一定的分辨率增長，雙層循環嵌套可以得到對應的所有速度和角速度集合。

步驟5：動態窗口法生成可行軌跡矩陣。

由速度和角速度采樣區間內的點生成對應的軌跡，并排除其中模擬軌跡與障礙物相撞的軌跡。

步驟6：對軌跡進行評價擇優。

四 川 省 位 于 西 南 腹 地 （ 97°21′~108°33′E ，26°03′~34°19′N），轄區面積約 48.6 萬平方千米，地跨青藏高原、云貴高原、橫斷山脈、秦巴山地、四川盆地等地貌單元。地勢西高東低，由西北向東南傾斜，以龍門山—大涼山一線為界，東部為四川盆地及盆緣山地，西部為川西高山高原及川西南山地。氣候區域差異顯著，東部少日照、生長季長，西部則寒冷、冬長、基本無夏、日照充足、降水集中、干雨季分明；氣象災害種類多，發生頻率高，范圍大，主要是干旱，暴雨、洪澇和低溫等也經常發生。

通過目標函數對每一條軌跡進行評價，選擇評價分數最高的軌跡。

步驟7：更新無人機狀態。

由選出評分最高軌跡對應的（v，ω），求出無人機狀態更新。

步驟8：重復上述步驟，直至到達目標點。

4 系統測試及結果

4.1 實驗介紹

本實驗基于二維坐標系。仿真參數設置包含障礙物信息、出發點和目標點位置、無人機運動參數、速度和角速度分辨率、前向模擬時間和評價函數權重等。實際應急救援環境中，無人機周圍可能存在有人機、鳥群等動態障礙物。這些障礙物的出現會對無人機的正常運行產生威脅，因此針對動態障礙物進行避障也是無人機路徑規劃的一個關鍵性問題。在本次實驗中，動態障礙物設定為有人機，但對于有人機的具體運行參數不進行過多分析研究，只用于路徑規劃方向的研究。有人機路徑規劃是每次運行的第1個步驟，由手動點擊生成的5個藍色星號標記點生成平滑曲線路徑，本次實驗設置有人機架數為3，根據手動設定的15個必過點自動生成3條有人機運動路徑，并在代碼運行過程中隨時間更新（藍色星號為設置的必過點，3條不同色虛線代表其運動路徑）。

4.2 實驗結果分析

在運行結果界面，左下角紫色同心弧為有人機飛行起點的可選區域，標記start的點為無人機飛行起點，標記end的點為無人機飛行終點，十字、星號、方塊分別表示3架有人機，其運行路徑為紅色虛線，全圖的15個實心圓圈是靜態障礙物，藍色空心圓圈代表無人機，藍色實線為無人機運動路徑。

代碼每次完整運行將生成5張圖，第1張圖是有人機路徑規劃圖，代碼運行會保存手動規劃的路徑點并生成相應的平滑曲線；第2張圖能夠生成有人機和無人機路徑規劃的動態圖；第3張是無人機的航向變化圖；第4張是無人機的線速度變化圖；第5張是無人機角速度變化圖。

4.2.1 靜態避障

在加入有人機前，首先使無人機在僅有靜態障礙物的環境下運行，為后續實驗的有效性提供參照標準。無人機靜態避障結果如圖2所示。由圖2可以看出無人機由（0，0）出發，最終能夠實現避障到達目標點（20，20）。本次路徑規劃無人機運行時間為364s，運行路徑長度3113.2m。

圖2 靜態避障運行結果

4.2.2 動態避障

動態避障即要求無人機既能避開靜態障礙物，也能避開有人機，該實驗參數與靜態避障環境參數和權重參數相同。無人機動態避障結果如圖3所示。本次路徑規劃無人機運行時間369s，運行路徑長度3177.6 m，相較于靜態避障運行時間增加1.37%，運行路徑長度增加2.07%，并到達了目標點，說明該程序能夠有效避障。

圖3 動態避障實驗運行結果

由無人機航向圖可以看出，航空器初始航向45°對應0.785弧度，為初始化設置，該方向與起點相對目標點位置相同，若沒有障礙物和有人機，那么無人機路徑將會是一條連接起點和終點的直線，即航向始終為45°，但受到障礙物影響，航向發生波動，由圖像可以看出在運行時間為70s左右時，航向小幅度減小，對應路徑可以看出，是由于坐標為（5，6）的障礙物對路徑產生了影響，隨后航向曲線又迅速上升，無人機左轉，是由于規避星號障礙物導致的，并通過不斷避障最終達到目標點。該圖能夠清晰反映出無人機方向隨障礙物影響的變化趨勢。

由無人機線速度波動圖（圖4）可以看出，無人機初始速度設置為1m/s，由于速度越大評價得分越高，因此在滿足避障要求時無人機都會以最大速度運行。在開始時有加速階段，接近目標時進行減速。在中間若出現波動，則表明無人機為了避障進行了短暫的減速再加速的過程從而繞開障礙物。本次實驗未出現波動。

圖4 無人機線速度變化

通過觀察可以發現，角速度變化趨勢與航向變化趨勢一致，航向變化即角速度經過時間累加后的結果。

由以上3個對照實驗結果分析可知目標函數的設定對于無人機路徑的生成有著不可忽視的影響，不同的權重設定表示著不同的運行需求，過度設定航向參數可能導致始終朝向目標點而無法及時避障；過度設定避障參數可能導致運行路徑與時間大幅增加；過度設定速度參數則可能導致始終以最大速度運行而無法抵達目標點或發生碰撞。因此同時考慮這3個因素并選取合適比例是非常必要的，對結果生成有著至關重要的作用。

5 結束語

本文根據本次研究內容及各種算法適用性確定采用動態窗口法，建立了相關數學模型，確定了求解步驟，相較于傳統動態窗口法，本文增加了有人機，相對于無人機來說，需要同時實現動態和靜態避障。并對靜態避障和動態避障結果進行簡單分析。

該方法能夠實現在環境參數一定時，手動規劃有人機路徑，自動生成無人機路徑的動態圖，模擬出隨時間變化的動態避障過程，并對于每一次運行同時生成無人機航向變化圖、速度變化圖和角速度變化圖，便于分析避障的有效性。