《电子技术应用》

基于无线信号接收强度定位的无人机群避碰

2017年电子技术应用第4期
杨润丰1,骆春波2
(1.东莞职业技术学院 电子工程系,广东 东莞523808;2.英国埃克塞特大学 数学与计算机科学系,英国EX4 4QF)
摘要: 碰撞避免算法对无人机群的安全飞行极其重要。当无人机无法获得准确的定位信息,特别是其全球定位系统(GPS)信号失效时,更需要准确高效的碰撞躲避和控制算法。利用无人机的无线射频信号,根据信号强度估算无人机间的距离和飞行信息,计算碰撞概率,采用正交规则修改预设的飞行路线,提出完整的无人机碰撞避免系统方法。理论分析和实验测试结果证实了此避碰策略的有效性,从而使无人机获得安全的飞行路线。
中图分类号: TN92
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.04.030
中文引用格式: 杨润丰,骆春波. 基于无线信号接收强度定位的无人机群避碰[J].电子技术应用,2017,43(4):117-120.
英文引用格式: Yang Runfeng,Luo Chunbo. Study on UAV collision avoidance strategy based on received radio signal strength positioning method[J].Application of Electronic Technique,2017,43(4):117-120.

Study on UAV collision avoidance strategy based on received radio signal strength positioning method

Yang Runfeng1,Luo Chunbo2
(1.Department of Electronic Engineering,Dongguan Polytechnic,Dongguan 523808,China; 2.Department of Mathematics and Computer Science,University of Exeter,EX4 4QF,UK Exeter)
Abstract: Collision avoidance is extremely important for UAV flight. When the UAV does not have accurate position information, and especially the UAV global positioning system(GPS) signal failures, collision avoidance must be proposed to control the UAV’s flight. This paper presents analysis of collision detection, based on collision probability calculated from distance measurement, given the received radio frequency signal strength, and proposes orthogonal rules to modify the UAVs’ predefined flight routes for collision avoidance. Theoretical analysis and experimental results demonstrate the validity of the collision avoidance strategy to provide safe flight routes for UAVs.

0 引言

    近年来,随着无人机技术的快速发展,无人机开始在公共安全需求高涨的安全防范技术中得到重要应用。无人机在执行飞行任务时,除了采用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)航点定位飞行、航向锁定等固定模式外,更重要的是采用灵活的自主飞行模式。那么,必须加强对其飞行安全管制和保障。其中避免碰撞对无人机群的飞行极其重要,特别是在无人机无法正常接收GPS信号时,无人机本身无法获得每个临近的无人机准确位置信息,这将带来不可遇测的控制困难和飞行危险。目前,国际上研究提出了基于无线射频信号接收强度的距离测量方法[1],对比无线射频信号到达时间或到达时差[2]、到达角[3]等方法,无线射频信号接收强度是一个更为方便和经济的解决方案[4]。本文在无线射频信号接收强度距离测量方法的基础上分析研究无人机碰撞检测和避碰策略。

1 基于无线射频信号接收强度的无人机距离测量

1.1 系统与信道模型

    在无人机位置估算模型中,使用3个以上已知自身位置信息的参考节点Rj(j=1,2,…,J)对无人机Ui(i=1,2,…,I)进行定位,如图1所示。这些参考节点可以是其他无人机、基站或接入点等,并且能够获取自己的准确位置和时钟同步的自校准信息。无人机的位置信息表示为式(1),参考节点位置信息可表示为式(2),其中n表示时间戳。无人机Ui与参考点Rj的距离表示为式(3)。

tx4-t1.gif

    tx4-gs1-2.gif

tx4-gs3-4.gif

1.2 距离估算

    距离估算是通过应用扩展卡尔曼滤波方法实现,根据式(3),无人机Ui与参考点Rj的距离可建模型为:

tx4-gs5.gif     

2 碰撞侦测

tx4-gs6.gif

tx4-t2.gif

    无人机的安全区域通常保持固定不变。如果一对无人机之间的距离信息完全准确,碰撞预警能准确地触发,在理想条件下安全区域半径可表示为:

tx4-gs7-12.gif

tx4-gs13-16.gif

tx4-t3.gif

tx4-gs17-19.gif

tx4-gs20-21.gif

3 碰撞避免

    这里以两台无人机碰撞的案例分析其控制规则。无人机的动态系统可描述为式(22),式中vi(n)是每个时间戳的速率。

tx4-gs22-24.gif

4 实验与分析

4.1 安全区域与碰撞

    此实验验证无人机的安全区域半径和碰撞概率之间的关系。设每台无人机安全区域的半径为S(式(21)),两台无人机以最大10 m/s的相对速度相向飞行,以80%的置信水平分别在不大于4 m和16 m的距离估算误差基础上进行了十万次的独立测试。

    从图4可知,在相同估算误差的情况下,安全区域的半径对无人机的碰撞概率起决定性作用,半径越大,碰撞概率越低。在半径足够大的情况下,执行多次估算能提高整体精度。从距离估算误差不大于4 m的测试数据曲线观测得,如果安全区的半径为118 m,碰撞的概率是10-5。这个概率值在距离估算误差不大于16 m的测试情况下,安全区域的半径需达到220 m。如果使用式(21)以10-5的碰撞概率计算,按以上两种测试情况分别获得安全区半径为120 m和240 m。安全区域的理论计算(式(21))与实验结果基本相符,基本能够保证安全要求。

tx4-t4.gif

4.2 碰撞检测与避免

    此实验对上文所述的避碰算法进行测试。设置两台无人机同时工作,飞行路线随机生成并加入估算噪声,此飞行路线相对实际路线极不规则。根据估算的位置信息计算这两台无人机之间的距离。设安全区半径为120 m,以80%的置信水平在不大于4 m的距离估算误差值的基础上进行测试。如果估算距离小于这个半径,运用上述修正规则修改飞行路线,直到获得一个安全的路线。图5显示了无人机1和无人机2的路线。它们之间的距离在大多数时候都小于安全区域(如图6所示)。应用正交规则后,无人机2的飞行路线改变,新的距离大于或等于安全区域半径,这证明了该路线修正规则的有效性。

tx4-t5.gif

tx4-t6.gif

5 结论

    本文研究无人机群的碰撞检测和避碰策略。通过接收信号强度定位估算提供位置信息并计算碰撞概率,实验验证了此避碰策略的有效性,使无人机飞行得到更安全的保障。

参考文献

[1] WEISS A.On the accuracy of a cellular location system based on RSS measurements[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2003,52(6):1508-1518.

[2] GOLDEN S,BATEMAN S.Sensor measurements for wi-fi location with emphasis on time-of-arrival ranging[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2007,6(10):185-1198.

[3] PATWARI N,HERO A O,PERKINS M,et al.Relative location estimation in wireless sensor[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2003,51(8):2137-2148.

[4] 杨润丰,骆春波,张智聪,等.基于扩展卡尔曼滤波算法的无人机定位[J].电讯技术,2016,56(1):60-66.

[5] ALIZADEH P,CHEVALEYRE Y,ZUCKER J D.Approximate regret based elicitation in Markov decision process[C].Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Research,Innovation, and Vision for the Future(RIVF),Can Tho,Vietnam,IEEE 2015,2015.



作者信息:

杨润丰1,骆春波2

(1.东莞职业技术学院 电子工程系,广东 东莞523808;2.英国埃克塞特大学 数学与计算机科学系,英国EX4 4QF)

继续阅读>>