최근 몇 년 동안 드론은 전장 정찰, 표적 식별, 추적 및 타격과 같은 임무를 수행하는 데 점점 더 많이 사용되었습니다.여러 대의 드론이 협력하여 작업을 수행하고 드론 간의 정보 상호 작용을 통해 전반적인 목표를 달성하면 단일 드론의 중첩을 능가하는 기능과 효율성을 얻을 수 있어 드론 응용 동향 중 하나가 되었습니다.
구성 공간에서의 다중 드론 경로 계획 - 파란색은 장애물 구역, 흰색은 자유 공간 통행 가능 구역
다중 드론의 공동 운영을 보장하기 위해서는 장애물 회피 및 충돌 방지를 포함한 효율적인 실시간 경로 계획이 필요합니다.다중 드론 온라인 경로 계획은 드론 클러스터를 복잡하고 가변적인 환경에 적응시키고 알려지지 않은 장애물을 피하고 비행 안전을 향상시킬 수 있습니다.다중 드론의 온라인 경로 계획은 단일 항공기의 비행 제약 및 위협 조건뿐만 아니라 드론의 수, 기능 및 협력 방법과 같은 요소를 고려해야 하며 본질적으로 대규모 제약 및 다중 목표 최적화 문제입니다.
비행 실험
난징항공우주대학 자동화학원 뤼쉰우 팀은 개선된 Hybird A*를 기반으로 한 다중 드론 온라인 경로 계획 알고리즘을 연구했습니다.그리고 시뮬레이션 시스템과 실험 플랫폼을 구축하여 알고리즘의 실시간성과 안정성을 검증합니다.연구 결과는 2023년 제6회 국제 자율 시스템 회의에서 발표되었습니다.
NOKOV 동작포착시스템을 이용한 드론 실시간 위치정보 획득
실험에서 드론은 심도 카메라를 탑재하여 주변 환경을 감지하는 심도 맵을 제공하고, 온보드 컴퓨터는 드론 간의 경로 정보 상호 작용과 운영 경로 계획 알고리즘을 담당합니다.NOKOV 동작 포착 시스템은 각 드론에 정확한 위치 정보를 제공합니다.
실험 목표는 동시에 주어진 3대의 드론의 목표 지점이며, 각 드론은 장애물 회피 및 충돌 방지를 고려한 제약 조건에서 목표 지점에 안전하게 도달할 수 있어야 합니다.
연구팀은 기존의 속도 장애 모델을 개선하여 3차원 공간에서 드론의 안전한 비행 속도를 계산하는 데 사용되는 6자유도 드론에 적합한 3차원 속도 장애 모델을 제안했습니다.
3차원 속도 장애 모형도
각 드론은 Hybird A* 알고리즘을 사용하여 분산 경로를 계획합니다.계획된 경로에 대한 충돌 위험 평가를 수행하고 충돌 위험이 있는 경우 3차원 속도 장애 모델에 따라 안전 비행 속도를 계산하고 안전 비행 속도를 최적화된 제약 조건으로 사용하고 전위장법에 따라 경로를 조정하여 장애 방지 및 충돌 방지 효과를 동시에 달성합니다.
Hybird A* 경로 검색 알고리즘 설명도
실험 결과
각 드론은 온라인 경로를 계획하고 목표 위치로 이동하기 시작하며 비행하는 동안 장애물을 지속적으로 감지하고 다른 드론과의 충돌 여부를 확인하고 충돌 위험이 있으면 다시 계획하고 최종적으로 목표 지점에 안전하게 도달합니다.
실내 다중 드론 비행 실험의 실시간 경로 결과
3대의 드론은 이륙 후 목표 지점에 도달할 때까지 도중에 여러 장애물을 만나면 각 드론은 장애물 회피 및 충돌 방지 제약 하에 목표 지점에 도달하기 위해 자체 경로를 조정할 수 있습니다.
그 중 UAV1 비행 경로는 8m, 평균 속도는 0.8m/s, UAV2 비행 경로는 15m, 평균 속도는 1.1m/s, UAV3 비행 경로는 19m, 평균 속도는 1.1m/s입니다.
결과는 연구팀이 제안한 알고리즘을 사용하여 여러 대의 드론을 동시에 온라인으로 계획할 수 있으며 계획된 경로가 드론의 운동학적 제약 조건을 충족하고 장애물을 피하고 드론 간의 충돌을 효과적으로 방지할 수 있음을 보여줍니다.
참조：
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