毕设中期答辩课件

答辩人：朱超磊指导老师：罗漳平NavigationofMicroAerialVehicleinUnknownEnvironments未知环境中的微小型飞行器的感知飞行北京航空航天大学航空科学与工程学院答辩人：朱超磊指导老师：罗漳平NavigationofM1CONTENTS1423研究概述后期安排中期成果存在问题CONTENTS1423研究概述后期安排中期成果存在问题21研究概述1研究概述31研究概述对于未知复杂环境，尤其在GPS等导航装置失效的情形下，微小型飞行器要实现规避障碍避免碰撞，最终到达目的地的任务要求，就要求飞行器必须具备自主侦查，进行航迹规划和自我操控按照规划航迹运行的能力。而这些也正是这个项目主要研究和解决的问题。另一方面，由于微小型飞行器平台体积小功率低的限制，要求设计的装置必须在有限的有效载荷和电源可用性的条件下正常工作，使得复杂图像处理设备无法发挥作用，同时高性能的微处理器和大存储装置也无法搭载，这导致如光流法、基于视觉的定位方案等都无法采用，因此最终我们选定使用一种小型二维激光测距仪以实现这一目标。1研究概述对于未知复杂环境，尤其在GPS等导航装置失效的情形4研究内容建立环境认知模型和改进势场法

通过小型激光测距仪完成障碍物位置和形状信息的采集，结合传感器采集到的信息建立势场法，实现穿越狭窄通道的规避算法建立控制方程和飞行动力学方程通过转弯速率和加速度参数确定飞行控制方程，对势场法得到得到路线进行拟合，然后通过飞行器位置速度加速度和偏航率等参数建立飞行动力学模型，实现飞行器模拟机动实现单一环境的仿真运用matlab软件对之前所建立的算法进行仿真，通过仿真结果对算法进行改进，对算法内的多个参数选取进行优化，实现较好的仿真效果复杂环境仿真及算法鲁棒性搭建含有多个障碍物和多起点终点情形下得仿真模型，研究算法本身的可靠性，并探讨多种因素对仿真结果的影响，保证算法具有较好的鲁棒性1研究内容研究建立环境认知模型和改进势场法通过小型激光测距仪完成障碍52中期成果2中期成果6研究阶段14253第一阶段选择合适的激光测距仪保证其参数符合飞行器平台的低功耗要求，同时由其参数决定了障碍物位置形状的数据形式搭建飞行控制方程，通过建立转弯速率和加速度参数的关系，实现对规划路线的拟合第三阶段

熟悉掌握matlab软件，通过该软件对所建立的算法进行仿真，目前仍在进一步的学习过程中第五阶段

依据传感器采集数据结果构造合理的路径规划算法，利用新势场法模拟飞行器路径规划过程第二阶段

搭建飞行动力学模型，结合微小型飞行器平台自身的限制，通过对位置速度偏航率等参数的控制实现飞机机动第四阶段

2中期成果研究14253第一阶段搭建飞行控制方程，通过建立转弯速率和加7所选的激光仪功率小，扫描范围大（只选取其中90°范围）扫描分辨率合适（保证足够使用的前提下有合理的数据量），既可满足微小型飞行器平台对于小功率的需求又能够较好地实现障碍物位形的探测。最终由该激光扫描仪得到的数据类型为0.1s的周期内一个长度为250的一维数组，这个表示激光强度的数据指针代表了飞机与障碍物的距离。此外，对于给定的激光如果在最小探测角内没有检测到障碍物，测量点会被赋值为0。通过激光仪得到的数据，我们能够获得障碍物在其实体范围相对应的位置数据，该数据将被用来进行障碍物规避。12阶段成果选取型号：URG-04LX主要参数：重量：141g角坐标分辨率：0.36°分辨率：1mm扫描频率：10Hz（10次/s）扫描角度：240°扫描波长：785nm探测范围：大约5m电压：5V电流：0.5A所选的激光仪功率小，扫描范围大（只选取其中90°范围）扫描分822阶段成果利用传感器传回的数据建立改进的势场法，实现规避算法

22阶段成果利用传感器传回的数据建立改进的势场法，实现规避算9ωcmd=c1(ψdes−ψ)其中ωcmd

为计算得到的转角速率ψdes

代表由规避算法决定的理想方向角Ψdes代表机头的实际方向角

c1

是引入的恒定参数acmd=c2−c3|ωcmd|

acmd代表计算得到的加速度c2、c3代表加速度控制因子32阶段成果控制方程主要是处理转角速率和加速度两个参数，建立其关系实现对所规划路径的拟合建立控制方程过程中，需要考虑到微小型飞行器本身的速度和加速度约束，算法计算的结果需要符合飞行器本身的设计要求，同时，由于飞行器动力状况处于不断变化过程中，改变导致其控制方程本身是飞行器状态的函数，而算法是一个理想化过程，通过简化以上过程实现更小的运算量，可以通过后期继续研究，探讨该问题引发的误差量的大小。ωcmd=c1(ψdes−ψ)32阶段成果控制方程主10x=Vcosψ

y=Vsinψ

ψ=ωcmd

V=acmd

|V|≤Vmax

|ω|≤ωmax

x、y是飞行器在惯性系中的位置参数Ψ

是机头的角度V是飞机自身的速度其他参数为前几步方程的输入量

42阶段成果飞行动力学的建立主要是为了使飞行器做出机动，以符合控制方程的要求在进行飞行动力学模型建立过程中，考虑了飞行器本身的速度和转角速率的约束，从而保证算法在合理的范围内进行，算法每步都会产生一组位置和角度增量数组，用于飞行器状态的更新，从而实现持续导航。x=Vcosψ

y=Vsinψ

ψ=ω113存在问题3存在问题122算法间的数据沟通虽然已经大致写出了各部分的算法内容，但算法间的数据联系仍需要继续考虑，通过合理的数据传输使整个避障算法成为一个整体4算法可靠性研究1算法参数选择以上算法中引入了若干参数，这些参数多与飞行器的状态有关，在本算法中将飞行器状态视为恒量，后期就需要通过多次软件仿真，选择合理的参数以得到最优的结果3结果仿真算法的建立只是这个研究问题最基本的部分，最终目的是要将算法带入的计算机软件仿真系统中进行仿真，以检验和优化整个算法，目前软件这部分仍需要投入较多的精力B2存在问题具体算法可靠性尚未研究，需要对多种可能因素进行探索以保证在复杂环境中飞行器的飞行过程足够安全，避免因干扰因素导致的算法失效。2算法间的数据沟通虽然已经大致写出了各部分的算法内容，但算法134后期安排4后期安排141423继续对算法进行进一步优化，尽量解决目前遇到的问题考虑算法的鲁棒性，对不同环境因素下算法的可靠性进行研究撰写毕设论文，是问题结果条理化，规范化安排5后期安排熟悉使用matlab软件对算法进行仿真，由简单问题仿真入手，逐渐复杂化，以验证算法的效率。1423继续对算法进行进一步优化，尽量解决目前遇到的问题考虑15谢谢谢谢16答辩人：朱超磊指导老师：罗漳平NavigationofMicroAerialVehicleinUnknownEnvironments未知环境中的微小型飞行器的感知飞行北京航空航天大学航空科学与工程学院答辩人：朱超磊指导老师：罗漳平NavigationofM17CONTENTS1423研究概述后期安排中期成果存在问题CONTENTS1423研究概述后期安排中期成果存在问题181研究概述1研究概述191研究概述对于未知复杂环境，尤其在GPS等导航装置失效的情形下，微小型飞行器要实现规避障碍避免碰撞，最终到达目的地的任务要求，就要求飞行器必须具备自主侦查，进行航迹规划和自我操控按照规划航迹运行的能力。而这些也正是这个项目主要研究和解决的问题。另一方面，由于微小型飞行器平台体积小功率低的限制，要求设计的装置必须在有限的有效载荷和电源可用性的条件下正常工作，使得复杂图像处理设备无法发挥作用，同时高性能的微处理器和大存储装置也无法搭载，这导致如光流法、基于视觉的定位方案等都无法采用，因此最终我们选定使用一种小型二维激光测距仪以实现这一目标。1研究概述对于未知复杂环境，尤其在GPS等导航装置失效的情形20研究内容建立环境认知模型和改进势场法

通过小型激光测距仪完成障碍物位置和形状信息的采集，结合传感器采集到的信息建立势场法，实现穿越狭窄通道的规避算法建立控制方程和飞行动力学方程通过转弯速率和加速度参数确定飞行控制方程，对势场法得到得到路线进行拟合，然后通过飞行器位置速度加速度和偏航率等参数建立飞行动力学模型，实现飞行器模拟机动实现单一环境的仿真运用matlab软件对之前所建立的算法进行仿真，通过仿真结果对算法进行改进，对算法内的多个参数选取进行优化，实现较好的仿真效果复杂环境仿真及算法鲁棒性搭建含有多个障碍物和多起点终点情形下得仿真模型，研究算法本身的可靠性，并探讨多种因素对仿真结果的影响，保证算法具有较好的鲁棒性1研究内容研究建立环境认知模型和改进势场法通过小型激光测距仪完成障碍212中期成果2中期成果22研究阶段14253第一阶段选择合适的激光测距仪保证其参数符合飞行器平台的低功耗要求，同时由其参数决定了障碍物位置形状的数据形式搭建飞行控制方程，通过建立转弯速率和加速度参数的关系，实现对规划路线的拟合第三阶段

熟悉掌握matlab软件，通过该软件对所建立的算法进行仿真，目前仍在进一步的学习过程中第五阶段

依据传感器采集数据结果构造合理的路径规划算法，利用新势场法模拟飞行器路径规划过程第二阶段

搭建飞行动力学模型，结合微小型飞行器平台自身的限制，通过对位置速度偏航率等参数的控制实现飞机机动第四阶段

2中期成果研究14253第一阶段搭建飞行控制方程，通过建立转弯速率和加23所选的激光仪功率小，扫描范围大（只选取其中90°范围）扫描分辨率合适（保证足够使用的前提下有合理的数据量），既可满足微小型飞行器平台对于小功率的需求又能够较好地实现障碍物位形的探测。最终由该激光扫描仪得到的数据类型为0.1s的周期内一个长度为250的一维数组，这个表示激光强度的数据指针代表了飞机与障碍物的距离。此外，对于给定的激光如果在最小探测角内没有检测到障碍物，测量点会被赋值为0。通过激光仪得到的数据，我们能够获得障碍物在其实体范围相对应的位置数据，该数据将被用来进行障碍物规避。12阶段成果选取型号：URG-04LX主要参数：重量：141g角坐标分辨率：0.36°分辨率：1mm扫描频率：10Hz（10次/s）扫描角度：240°扫描波长：785nm探测范围：大约5m电压：5V电流：0.5A所选的激光仪功率小，扫描范围大（只选取其中90°范围）扫描分2422阶段成果利用传感器传回的数据建立改进的势场法，实现规避算法

22阶段成果利用传感器传回的数据建立改进的势场法，实现规避算25ωcmd=c1(ψdes−ψ)其中ωcmd

为计算得到的转角速率ψdes

代表由规避算法决定的理想方向角Ψdes代表机头的实际方向角

c1

是引入的恒定参数acmd=c2−c3|ωcmd|

acmd代表计算得到的加速度c2、c3代表加速度控制因子32阶段成果控制方程主要是处理转角速率和加速度两个参数，建立其关系实现对所规划路径的拟合建立控制方程过程中，需要考虑到微小型飞行器本身的速度和加速度约束，算法计算的结果需要符合飞行器本身的设计要求，同时，由于飞行器动力状况处于不断变化过程中，改变导致其控制方程本身是飞行器状态的函数，而算法是一个理想化过程，通过简化以上过程实现更小的运算量，可以通过后期继续研究，探讨该问题引发的误差量的大小。ωcmd=c1(ψdes−ψ)32阶段成果控制方程主26x=Vcosψ

y=Vsinψ

ψ=ωcmd

V=acmd

|V|≤Vmax

|ω|≤ωmax

x、y是飞行器在惯性系中的位置参数Ψ

是机头的角度V是飞机自身的速度其他参数为前几步方程的输入量

42阶段成果飞行动力学的建立主要是为了使飞行器做出机动，以符合控制方程的要求在进行飞行动力学模型建立过程中，考虑了飞行器本身的速度和转角速率的约束，从而保证算法在合理的范围内进行，算法每步都会产生一组位置和角度增量数