转自：无人机   

作者：张宏宏，甘旭升，毛 亿，杨春林，谢晓伟

2.2 基于势场和导航函数的避障方法

基于势场的避障方法在空域内构造虚拟势场，生成导航函数，将航空器的运动规律转化为物体间力的作用结果，是一种广泛应用的避障方式，具有数学描述结构简单、美观，规划算法快等特点，常见的算法有人工势场法、速度障碍法、流函数法等。

2.2.1 人工势场法

人工势场法的基本思想是将复杂障碍环境转化为一个势场，障碍物产生的斥力Frep与目标点产生的引力Fatt共同作用在无人机，合力Ftotal控制无人机运动状态，达到局部避撞的效果，如图3所示。管祥民等[56]结合蚁群算法与APF的优点，提出改进混合避障方法，得出时效性与飞行更好的解脱路径。Yang等[57]提出了一种回归搜索法，用来改进势场函数，避免了陷入局部极小点的缺陷。韩知玖等[58]提出改进APF算法，可在航空器动力学约束的条件下，生成路径短、平滑的最优路径。

图3 人工势场受力模型

Fig.3 Force model of artificial potential field

2.2.2 速度障碍法

速度障碍法(Velocity Obstacle, VO)是通过分析无人机与动态障碍物之间的空间几何关系，计算避障所需的速度与航向。如图4所示，无人机与动态障碍物的速度分别为v1, v2，速度障碍法将相对速度vR=v1-v2作为研究对象，将位置障碍转化为速度障碍。若相对速度vR落在障碍锥中，则存在冲突，否则不存在。无人机通过调整自身航向、速度，使得相对速度落在障碍锥之外，实现冲突解脱。

图4 速度障碍法冲突解脱示意图

Fig.4 Schematic diagram of conflict resolution of velocity obstacle method

张宏宏等[59]等基于速度障碍法，对无人机避障应调航向与速度进行严格的理论推导，实现不同冲突场景下无人机自主选择解脱策略实现避障。Durand等[60]在速度障碍法的基础上，提出最优互惠避碰(ORCA)算法，使之适用于速度受限的飞机。Bareiss等[61]对最优互惠避碰(ORCA)模型进行分析，将所有基于速度障碍理论的避障策略归纳为泛速度障碍模型。杨秀霞等[62]利用空间速度障碍球冠模型，将三维空间内的障碍映射到二维平面，给出无人机避障的最优航向决策，具有一定的可行性与有效性。

2.2.3 流函数法(Stream Function，SF)

流函数法是将流体计算与规避障碍物相结合，通过模拟自然界流水避石，从起始点流向终点的现象而提出的避障方法，因其可以快速生成光滑避碰路径而受到学者关注，如图5所示。梁宵等[63]采用旋转评议矩阵与流线数据叠加模型，解决了多障碍物任意位置存在的避障问题。Daily等[64]通过对不同障碍物流函数进行加权求和处理，解决了多障碍物重叠时的避障问题。王宏伦等[65]提出虚拟动态目标方法，将无人机所受的性能约束转化为虚拟障碍，能在复杂环境下规划出可飞的解脱航路。

图5 流函数法示意图

Fig.5 Schematic diagram of flow function method

常见的基于势场和导航函数的避障算法适用场景与优缺点如表4所示。

表4 基于势场和导航函数的避障方法对比

Table 4 Comparison of obstacle avoidance methods based on potential field and navigation function

（关键词：无人机，无人机反制，反制无人机，黑飞无人机，无人机防御，防御无人机，反无人机，无人机管控，无人机黑飞，无人机管理）