طراحی الگوریتم عبور از مانع در برخورد های غیرمترقبه پهپادهای بال ثابت

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه هوایی دانشگاه، علوم انتظامی امین

2 استادیار، گروه مهندسی هوافضا، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران

3 استادیار، گروه مهندسی مکانیک، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران

چکیده

در این مقاله طراحی الگوریتم عبور از مانع برای پهپادهای بال ثابت در مواجهه با موانع متحرک و برخوردهای غیر مترقبه مد نظر است. روش های متداول در طراحی سامانه های عبور از مانع مورد بررسی قرار گرفته و از آن بین روش توابع پتانسیل بدلیل مناسب بودن برای سامانه های برخط و موانع ناشناخته، بعنوان مبنای طراحی الگوریتم مزبور مورد استفاده قرار گرفته است. اما بدلیل دینامیک غیرهولونومیک پهپادهای بال ثابت چالش هایی از قبیل کمینه های محلی توابع پتانسیل، حداقل سرعت واماندگی و حداقل شعاع گردش پهپادهای بال ثابت به هنگام برخورد با مانع وجود دارد که در این تحقیق با معرفی یک روش ابتکاری اقدام به حل آن مسائل شده است. در نهایت با اعمال الگوریتم پیشنهادی بر دینامیک غیرخطی یک پهپاد بال ثابت و شبیه سازی در نرم افزار متلب برای سناریوهای مختلف، عملکرد این الگوریتم مورد بررسی قرار گرفته است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Zibaei, E. and M.A. Amiri Atashgah, A behaviorbased approach to simultaneous realization of leaderfollowing and obstacle-avoidance behaviours for a flying robot, Sharif Journal of Mechanical Engineering, 34(1): pp. 73-85,( 2018).

[2] Pham, H., et al., A survey on unmanned aerial vehicle collision avoidance systems, arXiv preprint arXiv:1508.07723, (2015).

[3] Sasongko, R.A., S. Rawikara, and H.J. Tampubolon, Uav obstacle avoidance algorithm based on ellipsoid geometry, Journal of Intelligent & Robotic Systems, 88(2-4): pp. 567-581.( 2017).

[4] Islam, M.R., et al., Mobile robot path planning with obstacle avoidance using chemical reaction optimization, Soft Computing, 25(8): pp. 6283- 6310,( 2021).

[5].Cai, Z., et al., Quadrotor trajectory tracking and obstacle avoidance by chaotic grey wolf optimization-based active disturbance rejection control, Mechanical Systems and Signal Processing, 128: pp. 636-654,( 2019).

[6].Ajeil, F.H., et al., Autonomous navigation and obstacle avoidance of an omnidirectional mobile robot using swarm optimization and sensors deployment, International Journal of Advanced Robotic Systems, 17(3): pp. 1729881420929498,
(2020).

[7].Vadakkepat, P., T. Kay Chen, and M.-L. Wang. Evolutionary artificial potential fields and their application in real time robot path planning, in Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation. CEC00 (Cat. No.00TH8512), (2000).

[8].Park, M.G. and M.C. Lee, A new technique to escape local minimum in artificial potential field based path planning, KSME International Journal, 17(12): pp. 1876-1885, (2003).

[9].Sabudin, E., R. Omar, and C. Che Ku Melor, Potential field methods and their inherent approaches for path planning, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 11(18): p. 10801-10805, (2016).

[10] Yan, X., et al., Formation Control and Obstacle Avoidance Algorithm of a Multi-USV System Based on Virtual Structure and Artificial Potential Field, Journal of Marine Science and Engineering, 9(2): pp. 161, (2021).

[11] Feng, S., Y. Qian, and Y. Wang, Collision avoidance method of autonomous vehicle based on improved artificial potential field algorithm. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, pp. 09544070211014319, (2021).

[12] Duhé, J.-F., S. Victor, and P. Melchior, Contributions on artificial potential field method for effective obstacle avoidance, Fractional Calculus and Applied Analysis, 24(2): pp. 421-446, (2021).

[13] Chen, Y., et al., Path Planning and Obstacle Avoiding of the USV Based on Improved ACO-APF Hybrid Algorithm With Adaptive Early-Warning, IEEE Access, 9: pp. 40728-40742, (2021).

[14] Keymasi Khalaji, A. and I. Saadat, Tracking control of quadrotors in the presence of obstacles based on potential field method. Amirkabir Journal of Mechanical Engineering, 53(2 (Special Issue)): p. 4-4, (2021).

[15] Ma’Arif, A., et al. Artificial Potential Field Algorithm for Obstacle Avoidance in UAV Quadrotor for Dynamic Environment, in 2021 IEEE International Conference on Communication, Networks and Satellite (COMNETSAT). IEEE, (2021).

[16] Heidari, H. and M. Saska, Collision-free trajectory planning of multi-rotor UAVs in a wind condition based on modified potential field, Mechanism and Machine Theory, 156: pp. 104140, (2021).

[17] Han, K., J. Lee, and Y. Kim, Unmanned aerial vehicle swarm control using potential functions and sliding mode control, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 222(6): pp. 721-730, (2008).

[18] Stastny, T.J., G.A. Garcia, and S.S. Keshmiri, Collision and obstacle avoidance in unmanned aerial systems using morphing potential field navigation and nonlinear model predictive control, Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 137(1), (2015).

[19] Mirzaee Kahagh, A., F. Pazooki, and S. Etemadi Haghighi, Obstacle avoidance in V-shape formation flight of multiple fixed-wing UAVs using variable repulsive circles, The Aeronautical Journal, 124(1282): pp. 1979-2000, (2020).

[20] Ai, X.L., et al., Optimal formation control with limited communication for multi-unmanned aerial vehicle in an obstacle-laden environment. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 231(6): pp. 979-997,( 2017).

[21] Chang, K., Y. Xia, and K. Huang, UAV formation control design with obstacle avoidance in dynamic three-dimensional environment, SpringerPlus, 5(1): pp. 1124, (2016).

[22] Niculescu, M. Lateral track control law for Aerosonde UAV, in 39th Aerospace Sciences Meeting and Exhibit. (2001).

[23] Roskam, J., Airplane flight dynamics and automatic flight controls, DARcorporation, (1998:).