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针对无人机在未知环境中的实时避障,提出一种局部规划方法。该方法根据传感器实时探测到的障碍点信息,随时构建出一个狄利克雷边值问题。采用有限差分法求解该问题,即得到一个局部地图的拉普拉斯势场。随着传感器信息的更新,不断更换新构建的势场。这种构建势场的方法对各种障碍物形态适应程度高,且势场中不存在局部极小点。以势场的负梯度方向作为参考方向,并以此生成参考速度,采用 PID 控制器进行速度跟踪以实现无人机的自主导航。最后,使用 MATLAB 进行不同场景下的仿真实验,结果表明本方法可以有效实现无人机在不同未知环境下的实时避障导航。 相似文献
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针对无人机在复杂环境中的自主导航问题,设计基于拉普拉斯方程的人工势场,并以人工势场为基础进行无人机的运动控制。对地图中阻碍边界与目标边界分别设置初始条件,采用边界元法求解拉普拉斯方程。由此建立调和势场,它对障碍物形态适应程度高,不存在局部极小点,并可快速计算内部任一点的梯度。以构建的梯度场作为参考速度,采用线性二次型高斯控制器进行速度追踪,从而完成无人机的姿态控制。采用Airsim仿真平台进行不同场景下的模拟实验,结果表明算法可以有效引导无人机完成路径规划与避障控制,且在遭遇意外干扰时具备良好的调整适应能力。 相似文献
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