近年、UAVは戦場での偵察、目標識別、追跡・打撃などのに幅広く適用されている。 複数のUAVによる協調タスクの実行や、UAV間の情報交換による全面的な目標の実現は、単一のUAVの重ね合わせ機能を超え、機能と効率を両立させることができ、UAV応用のトレンドの一つとなっている。
青が障害物エリアで白が自由空間通過可能エリア
障害物回避と衝突回避を含めて効率的なリアルタイムの経路計画は、複数のUAVを確実に一緒に運用するために必要です。 マルチUAVのオンライン経路計画により、UAVクラスターは複雑で変化する環境に適応し、未知の障害物を回避し、飛行の安全性を向上させることができる。 マルチUAVオンライン経路計画において、基本的に大規模な制約付き多目的最適化問題であり、1機の飛行制約と脅威条件だけでなく、UAVの数、機能、協力の仕方も考慮すべきである。
飛行実験
南京航空航天大学（NUAA）自動化学院のXunhong Lu氏のチームは、改良型Hybird A*に基づくマルチUAVオンライン経路計画アルゴリズムを研究した。 アルゴリズムのリアルタイム性と安定性を検証するために、シミュレーションシステムと実験プラットフォームを構築した。その成果は2023年の第6回自律システム国際会議で発表された。
NOKOVモーションキャプチャシステムによるUAVのリアルタイム位置情報取得
実験では、UAVに深度カメラを搭載し、周囲の環境を検知するための深度マップを提供し、搭載されたコンピュータがUAVとの情報交換や経路計画アルゴリズムの実行を担当し、NOKOVモーションキャプチャシステムが各UAVの正確な位置情報を提供する。
実験目標は、障害物と衝突回避の制約のもとで、3台のUAVが同時に目標地点に安全に到達することである。
研究チームは、従来のスピードバリアモデルを改良し、6自由度UAV用の3Dスピードバリアモデルを提案し、3D空間におけるUAVの安全な飛行速度を計算するのに用いる。
3Dスピードバリアモデルの模式図
各UAVは分散経路計画にHybird A*アルゴリズムを使う。 計画済みの経路は、衝突リスクが評価され、リスクがある場合は、3次元速度障害物モデルに従って安全な飛行速度を算出、それを最適化制約条件として用い、ポテンシャルフィールド法に基づいて経路が調整され、障害物回避と衝突回避効果が同時に達成される。
Hybird A*経路探索アルゴリズムの模式図
実験結果
各UAVはオンラインパスプランニングを行い、目標地点に向けて任務をはじめて、飛行中に障害物を検知し続け、他のUAVとの衝突の有無を確認し、衝突の危険がある場合は再プランニングを行い、最終的に目標地点に安全に到着した。
屋内マルチUAV飛行実験のリアルタイム経路結果
3機のUAVは離陸から目標地点に到達するまでに複数の障害物と遭遇し、各UAVは障害物回避と衝突防止の制約の下、目標地点に到達するために経路を調整することができた。
UAV1の飛行経路は8m、平均速度0.8m/s、UAV2の飛行経路は15m、平均速度1.1m/s、UAV3の飛行経路は19m、平均速度1.1m/sであった。
この結果から、研究チームが提案したアルゴリズムを用いることで、複数のUAVが同時にオンラインプランニングを行うことができ、プランニングされた経路はUAVの運動学的制約を満たし、障害物を回避し、UAV同士の衝突を効果的に防ぐことができることが証明した。
参考文献：
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