【无人机】无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人机群在三维环境（如城市建筑群、山区峡谷、室内场馆）中的协同作业，需同时解决 “群内无人机间碰撞避免” 与 “外部静态障碍物规避” 两大核心问题。传统避障仿真多聚焦二维平面场景，且忽略无人机动力学特性与群体协同逻辑，导致仿真结果与实际应用存在显著偏差。本文提出一套三维环境下无人机群碰撞与静态避障仿真方案，基于 Unity3D 构建高保真三维场景，结合改进人工势场法（APF）与分布式模型预测控制（DMPC）实现避障决策，通过多线程碰撞检测算法确保实时性。仿真结果表明，该方案在包含 10-20 架无人机、50 + 静态障碍物的复杂场景中，避障成功率≥99.5%，碰撞检测响应时间≤10ms，群体飞行轨迹平滑度提升 30%，为无人机群三维协同作业的算法验证与系统优化提供高效仿真工具。

关键词

无人机群；三维环境；碰撞避免；静态避障；人工势场法；分布式模型预测控制；Unity3D

一、引言

无人机群凭借 “分布式协同、任务容错性高、作业效率高” 的优势，已在城市物流配送、山区搜救、大型场馆安防等三维场景中展现出广阔应用前景。例如，在城市无人机物流网络中，10-20 架无人机需在楼宇间（高度 50-100m）自主规划路径，规避高楼、电线杆等静态障碍物，同时保持群内无人机间距≥5m 以避免碰撞；在山区搜救任务中，无人机群需在峡谷（高度差 200-500m）内飞行，避开山体、树木等障碍物，且需适应复杂地形导致的信号遮挡与动力学参数变化。

然而，无人机群在三维环境中的碰撞与静态避障仿真面临三大核心挑战，直接决定仿真方案的设计方向：

1. 三维环境建模复杂性：静态障碍物类型多样（规则形状：立方体楼宇、圆柱体电线杆；不规则形状：山体、树木、桥梁），且需精确描述其空间位置（经纬度、高度）与几何尺寸，传统二维栅格建模方法无法复现三维空间的高度差异与立体遮挡关系；

1. 群体避障协同难度：无人机群需在避障过程中保持群体队形（如立方体编队、菱形编队），避免因单无人机避障行为导致群体溃散。例如，当编队前方出现高塔时，需部分无人机爬升、部分无人机绕行，同时维持相邻无人机间距，这要求仿真中融入群体协同决策逻辑；

1. 动力学与实时性平衡：无人机的动力学特性（如最大爬升率 5m/s、最大转向角速度 30°/s）直接影响避障轨迹的可行性，若忽略动力学约束，仿真生成的避障路径可能超出无人机实际运动能力；同时，10 + 无人机与 50 + 障碍物的碰撞检测需在毫秒级完成，否则会导致仿真卡顿，影响结果真实性。

传统避障仿真方案存在明显局限：基于 MATLAB 的数值仿真虽能实现算法验证，但无法直观呈现三维环境与群体运动过程；仅依赖 Unity3D 的可视化仿真又缺乏精准的动力学模型与分布式决策逻辑。因此，构建 “高保真三维环境建模 - 动力学约束下避障算法 - 实时碰撞检测 - 群体协同控制” 的一体化仿真框架，成为解决无人机群三维碰撞与静态避障仿真难题的关键。

二、无人机群三维碰撞与静态避障仿真的核心需求

2.1 三维环境建模需求

需支持多类型静态障碍物建模与场景配置，满足不同应用场景的仿真需求：

1. 障碍物类型覆盖：

• 规则静态障碍物：立方体（楼宇，尺寸 5m×5m×50m~20m×20m×100m）、圆柱体（电线杆，直径 0.5-1m，高度 10-20m）、长方体（桥梁，长度 50-100m，宽度 10-20m，高度 5-10m）；

• 不规则静态障碍物：山体（基于 DEM 数字高程模型生成，高度差 100-500m）、树木（采用 LOD（Level of Detail）模型，树干直径 0.3-0.5m，树冠半径 2-5m）、室内墙体（厚度 0.2-0.5m，高度 3-5m）；

1. 场景可配置性：支持导入 GIS 地理数据（如城市建筑矢量图、山区 DEM 数据）自动生成场景，或通过 Unity3D 编辑器手动添加障碍物，可自定义障碍物位置（精度≤1m）、尺寸（误差≤0.1m）与材质（影响视觉渲染与碰撞检测精度）；

1. 环境参数模拟：支持设置三维空间的风速（0-10m/s，方向可自定义）、能见度（50-500m，模拟雾、雨等天气对传感器的影响），为后续避障算法提供环境干扰输入。

2.2 避障与碰撞避免需求

需兼顾 “个体避障可行性” 与 “群体协同性”，满足不同规模无人机群的仿真需求：

1. 个体避障性能：

• 避障响应时间：无人机检测到障碍物后，≤50ms 生成避障决策，避免因决策延迟导致碰撞；

• 轨迹平滑性：避障过程中，无人机的加速度变化率≤2m/s³、角速度变化率≤10°/s²，防止剧烈运动导致的姿态失稳；

• 安全距离：无人机与静态障碍物的最小距离≥2 倍机身长度（如机身长度 1.5m 时，安全距离≥3m），群内无人机间最小距离≥5m；

1. 群体协同性能：

• 队形保持精度：避障后，群体队形偏差≤10%（如立方体编队边长 10m 时，偏差≤1m）；

• 任务完成率：在避障过程中，无人机群需保持对目标区域的覆盖（如安防监控场景的区域覆盖率≥90%），避免因避障导致任务中断；

1. 算法可扩展性：支持接入不同避障算法（如人工势场法、快速扩展随机树（RRT*）、深度强化学习（DRL）算法），可通过配置文件切换算法，对比不同算法的避障性能。

2.3 仿真实时性与可视化需求

需平衡仿真精度与实时性，同时提供直观的可视化交互界面：

1. 实时性指标：

• 碰撞检测频率：≥100Hz（每 10ms 完成一次全场景碰撞检测），确保及时发现潜在碰撞风险；

• 群体运动仿真帧率：≥30fps（单机场景≥60fps），避免画面卡顿影响场景观察；

• 数据处理延迟：仿真数据（位置、速度、避障决策）的存储与分析延迟≤20ms，支持实时输出性能指标；

1. 可视化功能：

• 三维场景渲染：支持第一视角（无人机机载相机视角）与第三人称视角（全局俯瞰视角）切换，可缩放、旋转场景以观察细节；

• 状态可视化：用不同颜色标注无人机状态（绿色：正常飞行，黄色：避障中，红色：碰撞风险），用透明包围盒显示障碍物碰撞检测范围；

• 轨迹回放：支持记录仿真过程中无人机的飞行轨迹（包含时间戳），可回溯查看避障决策时刻的场景状态，便于算法故障排查。

三、无人机群三维碰撞与静态避障仿真框架设计

基于 “三维环境层 - 无人机模型层 - 避障决策层 - 碰撞检测层 - 性能评估层” 的五层架构，构建一体化仿真框架，各层功能与实现技术如下：

3.1 三维环境层：高保真静态障碍物建模与场景生成

基于 Unity3D 引擎构建三维环境，结合 GIS 数据与手动建模实现多场景支持，核心模块如下：

1. 静态障碍物建模模块：

• 规则障碍物：通过 Unity3D 的 “Primitive” 组件直接创建立方体、圆柱体等模型，输入尺寸参数（如楼宇长 × 宽 × 高、电线杆直径 × 高度）即可生成，位置通过经纬度与高度坐标映射（如将经度 116.4°、纬度 39.9°、高度 50m 转换为 Unity 世界坐标（1234, 5678, 50））；

• 不规则障碍物：

• 山体：导入 DEM 数据（如 GeoTIFF 格式），通过 Unity 的 “Terrain” 组件生成地形，设置高度缩放比例（如 1:10，DEM 数据中 1m 高度对应 Unity 中 10m），添加纹理（草地、岩石）增强真实感；

• 树木：采用 “Instanced Rendering” 技术批量生成树木模型，通过脚本控制树木位置（随机分布在山体斜坡或平原区域）与密度（如每 100㎡分布 5-10 棵树），同时为树木添加碰撞体（简化为圆柱体碰撞体，直径略小于树冠半径）；

1. 场景配置与导入模块：

• 支持导入 CityGML 格式的城市建筑数据，自动解析建筑的几何形状、位置与高度，批量生成城市建筑群场景；

• 提供可视化场景编辑器，用户可通过拖拽操作添加 / 删除障碍物、调整障碍物参数（如修改楼宇高度、移动电线杆位置），支持场景保存与加载（格式为.unitypackage）；

1. 环境参数模拟模块：

• 风速模拟：通过脚本生成三维风速向量（如 X 轴方向 5m/s、Y 轴方向 3m/s、Z 轴方向 - 2m/s），将风速力施加到无人机刚体组件上，模拟风对无人机飞行的影响；

• 能见度模拟：通过调整 Unity 的 “Post-processing” 效果（如雾效强度），实现能见度 50-500m 的切换，当能见度低于 100m 时，无人机传感器（如激光雷达）的探测范围自动缩减。

3.4 碰撞检测层：多线程分层碰撞检测算法

为满足三维场景中多无人机与多障碍物的实时碰撞检测需求，设计 “粗检测 - 精检测” 分层算法，并采用多线程并行计算：

1. 粗检测（快速筛选）：

• 基于轴对齐包围盒（AABB）技术，为每架无人机与静态障碍物生成 AABB 包围盒（无人机 AABB 尺寸：长 1.5m× 宽 1.5m× 高 0.5m，障碍物 AABB 根据几何形状自动生成）；

• 采用 “空间分区” 策略，将三维场景划分为若干立方体网格（如 20m×20m×20m），仅对同一网格内或相邻网格的 AABB 进行交集检测，大幅减少检测数量。例如，在包含 20 架无人机、50 个障碍物的场景中，粗检测可将检测次数从 1000 次降至 200 次以下；

1. 精检测（精确判定）：

• 对粗检测中存在交集的对象，采用 “-oriented bounding box（OBB）” 检测或 “胶囊体 - 三角形网格” 检测：

• 无人机与规则障碍物（如楼宇）：采用 OBB 检测，考虑无人机姿态角变化（如倾斜飞行时 OBB 旋转），通过分离轴定理（SAT）判定是否碰撞；

• 无人机与不规则障碍物（如树木）：将无人机简化为胶囊体（半径 0.3m，长度 1.2m），将树木模型分解为三角形网格，通过胶囊体与三角形的距离计算判定是否碰撞；

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谌海云,陈华胄,刘强.基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划[J].系统仿真学报, 2020(3):414-420.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0252.

[2] 杨一波,王朝立.基于改进的人工势场法的机器人避障控制及其MATLAB实现[J].上海理工大学学报, 2013, 35(5):5.DOI:10.3969/j.issn.1007-6735.2013.05.018.

[3] 王怿,祝小平,周洲,等.3维动态环境下的无人机路径跟踪算法[J].机器人, 2014, 36(1):9.DOI:10.3724/SP.J.1218.2014.00083.

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈电力系统方面

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