【摘 要】
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目前现有的管网巡检技术普遍依赖庞大的传感器检测网络以及较多的现场巡检维护人员,需要花费大量的人力和硬件成本。若引入常规的无人机巡检系统进行巡检,虽然能够降低成本、提高巡检效率,但是在复杂管网环境下会存在定位导航困难、自主巡检困难等问题,而无人机空间定位算法的选取以及路径规划算法的合理设计对解决上述问题至关重要。因此,本文构建了一种无人机管网巡检系统,针对无人机路径规划算法进行研究,给出全局路径规划
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目前现有的管网巡检技术普遍依赖庞大的传感器检测网络以及较多的现场巡检维护人员,需要花费大量的人力和硬件成本。若引入常规的无人机巡检系统进行巡检,虽然能够降低成本、提高巡检效率,但是在复杂管网环境下会存在定位导航困难、自主巡检困难等问题,而无人机空间定位算法的选取以及路径规划算法的合理设计对解决上述问题至关重要。因此,本文构建了一种无人机管网巡检系统,针对无人机路径规划算法进行研究,给出全局路径规划和局部路径规划的改进方案,设计了一种融合路径规划算法,提高了无人机管网巡检系统的可靠性。首先,本文在管网巡检环境及任务分析的基础上进行无人机管网巡检系统设计:对系统的硬件组成以及无人机空间即时定位算法进行技术选型,同时介绍了巡检系统路径规划的过程,为开展路径规划算法研究以及系统实现奠定基础。其次,通过理论应用分析,对无人机的路径规划算法分别进行全局路径规划和局部路径规划研究。在全局路径规划中,针对RRT（Rapidly-exploring Random Tree）、RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法生成轨迹不平滑的问题引入一种基于无人机运动学的约束模型,并通过庞特里亚金极值原理求解其最优控制参数,进而实现RRT*算法的轨迹优化;在局部路径规划中,针对传统人工势场（Artificial Potential Field,APF）算法目标不可达和局部极小值问题,分别引入一种与相对速度矢量场叠加的修正势场和外加引力函数对其进行改进。在此基础上,通过仿真证明了以上改进算法的优越性。再次,针对无人机常见的A*与人工势场融合路径规划算法耗时较长、路径不够光滑的缺点,设计了一种基于APF-BRRT*的融合路径规划算法:通过构建人工势场启发因子加速BRRT*双向扩展,借助无人机运动学约束模型实现全局轨迹的初步优化,利用新的融合算法逻辑将全局路径规划与改进后的人工势场算法进行融合,采用Catmull-Rom函数实现轨迹再优化。仿真结果表明,APF-BRRT*融合路径规划算法求解出的路径具有轨迹光滑、耗时低、无人机跟随性好的优点。最后,在ROS（Robot Operating System）系统下搭建了无人机管网巡检系统的仿真器,并于Gazebo三维物理仿真环境下实现巡检系统的整体功能。无人机避障仿真和室外巡检仿真结果表明,APF-BRRT*融合路径规划算法可以很好地引导无人机完成巡检任务,无人机管网巡检系统整体可靠。
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