不确定环境下无人机自主防撞决策方法研究

With the rapid development of UAV, More tasks in military and civil were completed by UAVs. The Problem of autonomous collision avoidance has been wildly concerned and researched. Be aimed at the autonomous collision avoidance problem in uncertain environment, this project use the fuzzy logic theory to model the uncertainty of UAV sense, and then the collision avoidance decision model for single UAV is established basing on the partially observable markov decision process theory. In order to solve the model, an algorithm combined with offline searching and online programming using decision graph and dynamic programming methods have been proposed. Based on the previous research, in order to solving the problems of cooperative and non-cooperative collision avoidance of multi-UAVs , algorithms based on model predictive control and Nash bargain are proposed. The research achievements of this project can help the UAV to enhance ability of survival and reduce the threat of collision in the future war and it can also help to enhance the security rank of air traffic. The project has important theory and military practical value.

随着无人机的迅速发展，其在军事和民用领域所承担的任务日益增加。无人机自主防相撞问题逐渐凸显并受到广泛的关注和研究。本项目针对无人机在不确定环境感知前提下的自主防撞决策问题展开研究。运用模糊逻辑对无人机感知不确定性建模，采用局部观测的马尔科夫决策过程（POMDP）建模单无人机自主防撞决策问题，并运用决策图以及动态规划等方法建立离线搜索与在线规划结合的无人机自主防撞决策算法，在对单无人机自主防撞决策的基础上，针对多无人机非协作/协作条件下的防撞决策问题，分别提出一种基于模型预测控制和合作博弈理论的防撞决策算法。项目研究成果对进一步拓展无人机的战场适应能力，降低无人机相撞威胁，提升空中飞行安全等级具有重要的理论意义和实用价值。

随着无人机应用领域的进一步拓展，与有人机共享空域飞行已成为发展的必然趋势，因此带来的无人机自主防相撞问题也日益凸显。为此，建立无人机感知-避让系统，使其具备自主防撞能力成为研究的热点。无人机感知避让的过程可划分感知、决策和控制三个阶段，感知阶段无人机使用机载传感器获得入侵飞行器信息，对其未来飞行趋势进行预测，实现冲突探测；决策阶段无人机采用合理冲突解脱算法生成最优冲突解脱控制指令；控制阶段无人机依据控制指令生成控制量，完成相应机动动作，实现有效的冲突解脱。本项目针对不确定环境下无人机自主防撞问题方法展开研究，在不确定环境感知和建模方面，研究提出了一种基于双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）的入侵飞行器轨迹预测方法和基于SVM的概率型飞行冲突探测算法，通过对不确定环境下的入侵飞机轨迹运动预测和概率型飞行冲突探测达到对不确定信息的处理，为实施合理防撞决策提供前提；在单无人机和多无人机非合作条件下的自主防撞决策方面，构建了二维和三维空间的防相撞决策模型，分别研究了基于冲突预测的防撞决策方法、基于非线性预测控制（NMPC）的防撞决策方法以及基于粒子滤波-非线性预测控制（PF-NMPC）的防撞决策方法，实现无人机在高动态、不确定环境中的有效冲突解脱；在无人机合作条件下的自主防撞决策方面，构建了合作博弈冲突解脱模型，提出一种基于合作博弈的多机冲突解脱方法，达成联盟福利最优解均衡下的多无人机飞行冲突消解。项目研究成果能够运用民用空管领域，为解决无人机与有人机共享空域飞行问题提供技术参考，同时在军用领域对未来无人机集群作战和空战场管控中的自主飞行冲突探测和消解问题具有较好的支撑作用。