摘要：激光雷達(dá)有探測距離遠(yuǎn)，魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，將激光雷達(dá)作為無人機(jī)的傳感器，并對(duì)傳統(tǒng)的矢量場直方圖算法（VFH）進(jìn)行了改進(jìn)。用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)作為依據(jù)，提出了一種改進(jìn)自適應(yīng)閾值策略，使用閾值評(píng)價(jià)函數(shù)，對(duì)可選范圍內(nèi)的每組閾值進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，使得無人機(jī)能夠選取適合當(dāng)前情況的閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，存在障礙物環(huán)境中，無人機(jī)可以尋得較短的路徑和較快的時(shí)間，安全無碰撞的到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，避障精度可達(dá)96.7%，并且無人機(jī)姿態(tài)的實(shí)時(shí)反饋控制也滿足避障的要求。

0?引言

避障問題一直是無人機(jī)的熱點(diǎn)研究問題，現(xiàn)如今人們對(duì)局部避障有很多成熟的算法，如人工勢場法、柵格法、可視圖法等，每個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)也不一樣，其中，向量場直方圖法（VFH）在機(jī)器人避障表現(xiàn)出良好的性能。VFH是一種由人工勢場法改進(jìn)而來的機(jī)器人導(dǎo)航算法，廣泛應(yīng)用在機(jī)器人的實(shí)時(shí)避障當(dāng)中。VFH算法解決了虛擬勢場法VFF容易陷入局部極小值，狹窄通道存在震蕩的問題。但該算法未考慮機(jī)器人的尺寸以及動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)特性。為了改進(jìn)VFH算法缺點(diǎn)，文獻(xiàn)4提出了改進(jìn)VFH*算法，另外，還有許多研究者考慮到障礙物存在速度的問題提出了VFH*算法，學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)環(huán)境避障。文獻(xiàn)6設(shè)計(jì)了基于動(dòng)態(tài)閾值的局部循環(huán)跳出機(jī)制以克服固定閾值所帶來的問題。通過分析會(huì)發(fā)現(xiàn)算法的提出都和當(dāng)時(shí)的設(shè)備有關(guān)，設(shè)備精度低對(duì)障礙物檢測不完全可靠，不得不提出各種的數(shù)據(jù)處理的方法。現(xiàn)如今激光雷達(dá)的精度完全能滿足要求。對(duì)此，對(duì)此，本文以二維激光雷達(dá)為傳感器，采用改進(jìn)的VFH算法，實(shí)現(xiàn)了一種自適應(yīng)閾值策略，提高了在無人機(jī)飛行過程中的避障性能。

1?激光雷達(dá)特點(diǎn)

激光雷達(dá)結(jié)合了激光技術(shù)與雷達(dá)技術(shù)，利用激光發(fā)出光波信號(hào)進(jìn)行測量，激光雷達(dá)的工作方式與微波雷達(dá)類似。相對(duì)于傳統(tǒng)的探測技術(shù)而言，激光雷達(dá)有著精度高，抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

2?改進(jìn)的VFH算法

激光雷達(dá)所采集的數(shù)據(jù)是在極坐標(biāo)下激光雷達(dá)與障礙物之間的距離，通過VFH算法將無人機(jī)周圍存在的障礙物進(jìn)行量化表示并根據(jù)不同障礙物距離賦予不同的障礙強(qiáng)度值。無人機(jī)會(huì)在小于確定的閾值的范圍內(nèi)選擇其移動(dòng)的方向。但是閾值的確定需要根據(jù)無人機(jī)的實(shí)際飛行狀態(tài)決定，沒有統(tǒng)一的方法。如圖1所示，閾值過大時(shí)會(huì)有一些能夠通過的路徑被忽視，使無人機(jī)不能發(fā)現(xiàn)道路，從而找不到目標(biāo)點(diǎn)；如圖2所示，閾值過小，會(huì)使無人機(jī)無法發(fā)現(xiàn)前方的障礙物，來不及躲避發(fā)生碰撞。

圖1 閾值過大

圖2 閾值過小

2.1?坐標(biāo)變換

利用二維激光雷達(dá)作為傳感器來采集數(shù)據(jù)，根據(jù)激光雷達(dá)采集到的數(shù)據(jù)信息生成所需要的環(huán)境信息，根據(jù)所生成的環(huán)境信息建立以激光雷達(dá)為中心的直角坐標(biāo)系。為了使無人機(jī)能夠安全避障，需要對(duì)全局直角坐標(biāo)系與極坐標(biāo)之間進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。圖3為坐標(biāo)系的變換規(guī)則。

α為無人機(jī)在直角坐標(biāo)系中行進(jìn)方向的角度，β為極坐標(biāo)系下與直角坐標(biāo)系下的坐標(biāo)變換角。

式（2）為極坐標(biāo)系航向角與直角坐標(biāo)系航向角的轉(zhuǎn)換關(guān)系。如圖3所示在極坐標(biāo)系下的障礙物A方向角為O，根據(jù)公式（2）可以得出直角坐標(biāo)系下的方向角Φ。

圖3 直角坐標(biāo)與極坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換

2.2?閾值的選取

經(jīng)過以上分析閾值過大會(huì)忽視一些可通過的路徑，閾值過小可能會(huì)發(fā)生碰撞，因此針對(duì)傳統(tǒng)VFH算法固定閾值敏感的問題，本文提出一種自適應(yīng)閾值策略。

（1）假設(shè)無人機(jī)飛速度為v，勻減速加速度為α，無人機(jī)減速到速度為零時(shí)所進(jìn)行的位移D為

式（4）中Lmax激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)離，dth最優(yōu)閾值，λ安全系數(shù)，RT激光雷達(dá)到達(dá)無人機(jī)邊緣的距離。

（2）設(shè)置初始閾值，其中dmax（最大閾值）和dmin（最小閾值），一般選取的最大閾值應(yīng)略小于激光雷達(dá)掃描的最大距離．取dmin=λ（D+ RT）。

（3）選取合適的步長△d，對(duì)于區(qū)間[dmin，dths

式中（c，kt）可選方向與目標(biāo)點(diǎn)的夾角，（c，kr）可選方向與當(dāng)前方向的夾角?（c，kbt）可選方向與上一次運(yùn)動(dòng)方向的夾角，u1+u2

在求解的所有dthi中，求得代價(jià)函數(shù)函數(shù)值最小的一項(xiàng)對(duì)應(yīng)的dthi即為最優(yōu)閾值。

2.3?自由扇區(qū)與轉(zhuǎn)向的確定

首先需要對(duì)激光雷達(dá)采集到數(shù)據(jù)生成環(huán)境信息，在根據(jù)環(huán)境信息確定無人機(jī)可通過的扇區(qū)區(qū)間，在可通過的扇區(qū)區(qū)間中選取一個(gè)最合適的區(qū)間，為無人機(jī)行進(jìn)的方向。

（1）自由扇區(qū)的選取

定義在極坐標(biāo)環(huán)境信息中，如果θ角度方向的距離d小于等于ds且dd小于無

人機(jī)的寬度，則該區(qū)域稱為峰扇區(qū)：否則為谷扇區(qū)。其中，dd的定義如下：

其中，φ為包ds并且大于ds區(qū)域的角度值。

根據(jù)上述定義確定的自由扇區(qū)，就是無人機(jī)可以通過的方向。

（2）平臺(tái)轉(zhuǎn)向方向的確定

以激光雷達(dá)為中心的直角坐標(biāo)系下，利用式（6）計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)與無人機(jī)的夾角α，如圖4所示。

在公式（7）中，（xg，yg）和（xr，yr）為在直角坐標(biāo)系下的距離目標(biāo)點(diǎn)的距離。

圖4 測量位置關(guān)系圖

如圖4從測量位置關(guān)系圖可以看出，在無人機(jī)的前方共有三個(gè)障礙物，均可以通過θ1，θ2，θ3，θ4 4個(gè)方向到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。通過比較可知與目標(biāo)點(diǎn)方向接近的方向有兩個(gè)分別為：θ2與θ3。根據(jù)自由扇區(qū)選取的定義可知，θ2與θ3都是自由扇區(qū)，均可作為無人機(jī)的飛行方向。然后分別計(jì)算兩個(gè)候θ2與θ3與目標(biāo)點(diǎn)方向之間的角度β1，β2，通過比較到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)距離近的自由扇區(qū)為最終的方向。θ3扇區(qū)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的距離比θ2扇區(qū)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的距離更近，因此，θ3扇區(qū)是無人機(jī)的最終行進(jìn)的方向。

（3）轉(zhuǎn)向角度的計(jì)算

如圖4在建立了激光雷達(dá)極坐標(biāo)環(huán)境地圖之后，無人機(jī)的行進(jìn)方向?yàn)棣怠?/p>

αl為θ3扇區(qū)的終止方向O2的角度，α2為θ3扇區(qū)的起始方向O1的角度。

最終航向?yàn)椋?/p>

3?實(shí)驗(yàn)分析

根據(jù)上述算法的規(guī)則，設(shè)計(jì)無人機(jī)避障實(shí)驗(yàn)，激光雷達(dá)采用的是川杉機(jī)器人公司的Delta3。激光雷達(dá)參數(shù)如表1所示，激光雷達(dá)和無人機(jī)如圖5所示。

表1 激光雷達(dá)的相關(guān)參數(shù)

圖5 激光雷達(dá)

為了測試本文的方法，文獻(xiàn)11和文獻(xiàn)12進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，如圖6所示。圖6中障礙物之間距離均滿足閾值要求，本文方法根據(jù)障礙物檢測結(jié)果對(duì)無人機(jī)移動(dòng)方向和速度進(jìn)行不斷調(diào)整，無人機(jī)可以較好無碰撞的避開障礙物，并準(zhǔn)確到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。表2所示所本文方法行進(jìn)的距離更短，時(shí)間更短，說明本文方法尋得的路線更優(yōu)。為了驗(yàn)證避障精度進(jìn)行30次避障實(shí)驗(yàn)，文獻(xiàn)11成功避障22次，文獻(xiàn)12成功避障26次，本文方法成功避障29次，精度可達(dá)96.7%。與文獻(xiàn)11和文獻(xiàn)12兩種方法進(jìn)行了對(duì)比，本文方法結(jié)果更為精確性能更優(yōu)。

圖6 避障結(jié)果示意圖

表2 與其他方法的對(duì)比

為了測試無人機(jī)避障時(shí)的姿態(tài)誤差，以陀螺儀的姿態(tài)系統(tǒng)與采用激光雷達(dá)的姿態(tài)系統(tǒng)相比較如圖7，圖8，圖9。

圖7 無人機(jī)的位置偏移

圖8 滾轉(zhuǎn)角與俯仰角誤差

圖9 無人機(jī)航向誤差

圖7表明無人機(jī)的位置偏移表明無人機(jī)的位置偏移均保持在1cm之內(nèi)，圖8分別為滾轉(zhuǎn)角誤差和俯仰角誤差，表明其誤差也均在0.2?以內(nèi)，圖9為無人機(jī)航向誤差，其誤差范圍在1?以內(nèi)。均比陀螺儀的姿態(tài)系統(tǒng)誤差小。因此，利用激光雷達(dá)作為傳感器，無人機(jī)在避障的過程中姿態(tài)控制有較高精度，能夠滿足避障控制要求。

4?結(jié)論

本文以激光雷達(dá)為傳感器設(shè)計(jì)了一種無人機(jī)的避障方法。該方法計(jì)算效率高，魯棒性強(qiáng)，對(duì)誤讀不敏感等優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)VFH閾值敏感問題，提出了一種結(jié)合閾值評(píng)價(jià)函數(shù)的自適應(yīng)閾值策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用激光雷達(dá)獲取的環(huán)境信息并結(jié)合改進(jìn)VFH算法滿足避障精度要求，精度可達(dá)96.7%，能夠使無人機(jī)安全的到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，并且無人機(jī)姿態(tài)的反饋控制的精度也滿足避障控制的要求。該方法適用于無人機(jī)的實(shí)時(shí)避障規(guī)劃。

審核編輯：劉清