Кратко и по существу — алгоритмы, требования и практические приёмы.
Основные ограничения:
- энергия: запас батареи $E_{avail}$, потребление $E(t)$ (мощность $P(t)$): $E=\int P(t)dt$ или дискретно $E=\sum e(v,a)\Delta t$. Требование: $E_{req}\le E_{avail}-E_{reserve}$.
- время реакции: ограничение времени расчёта планировщика и допустимая задержка реакции $T_{react}$.
- неполнота карты: части пространства имеют неопределённость/вероятности занятости $p_{occ}(x)$.
Архитектура в реальном времени (рекомендуемая):
1. Иерархия: глобальный планировщик (редко, более затратный), локальный быстрый репланировщик/обход препятствий, контроль на уровне динамики (MPC) и монитор безопасности/аварийные процедуры.
2. SLAM/картография с оценкой неопределённости (occupancy grid / semantic map) и обменом информации между уровнями.
Алгоритмы глобального планирования (учёт энергии + качество траектории):
- A* / A* с эвристикой (быстро, на графах/гриде). Стоимость ребра можно сделать энергос-aware: минимизировать $w_{E}E+w_{T}T$ при ограничении запаса.
- D* / D* Lite / LPA* — инкрементальные алгоритмы для динамически меняющейся/неполной карты (быстро репланируют при изменениях).
- RRT*, PRM, FMT*, BIT* — сэмплирующие (стохастические), годятся для сложной кинодинамики и оптимизации энергии; RRT* даёт асимптотическую оптимальность. Для времени реакции использовать anytime-варианты (Anytime RRT*, BIT*).
Локальные/реактивные методы (низкая задержка):
- Model Predictive Control (MPC) / kinodynamic MPC — учитывает динамику и ограничения управления; хорош для следования траектории и учёта ограничений энергопотребления.
- Dynamic Window Approach (DWA) — быстрый локальный поиск в пространстве скоростей.
- Velocity Obstacles / ORCA / Reciprocal Velocity Obstacles — для избегания движущихся препятствий в реальном времени.
- Потенциальные поля (caveats: локальные минимумы) — применять как дополнение с эвакуационными стратегиями от локальных минимумов.
Планирование при неполной и вероятностной карте:
- Планирование в пространстве верований (belief-space planning) или POMDP-аппроксимации для учёта неопределённости карты/локализации.
- Chance-constrained планирование: обеспечивать $\mathrm{Pr}(\text{столкновения})\le \delta$.
- Информационно-ориентированное планирование/эксплорация (frontier-based) если требуется картографирование: баланс просвета карты и задач доставки.
- Использовать occupancy-grid и учитывать вероятность занятости $p_{occ}(x)$ при расчёте риска.
Учет энергии в планировании:
- Модель потребления: $E=\int P(v,a,\text{внешние условия})dt$. Включать в стоимость ребра/штуку.
- Ограничение запаса: обеспечить резерв $E_{reserve}$ для возврата/аварийной посадки: $E_{req\_mission}+E_{contingency}\le E_{avail}$.
- Оптимизация маршрута с учётом ветра/подъёмной силы: минимизация энергии вместо расстояния.
- Планирование дискретных точек подзарядки/станций как часть маршрута (vehicle routing with refueling).
Временные требования и вычислительная обеспеченность:
- Использовать инкрементальные и anytime-алгоритмы (D* Lite, Anytime A*, BIT*, Anytime RRT*) для гарантированной подачии рабочего решения в заданное время.
- На ограниченном железе — лёгкие локальные методы + простая эвристика глобального планировщика.
- Аппаратные ускорители, параллелизация и приоритеты задач: локальный контроль реакции должен иметь самый высокий приоритет.
Обеспечение безопасности полёта:
- Избыточность сенсоров (lidar, stereo/mono-vision, IMU, GPS) и объединение данных (sensor fusion).
- Формальные гарантии/проверки: reachability analysis, контроль барьеров (control barrier functions), проверка безопасных множеств $S_{safe}$ и контроль, чтобы траектории оставались в них: $x(t)\in S_{safe}$.
- Планирование с запасом безопасности (консервативные границы): расширение препятствий на радиус безопасности.
- Runtime monitoring и мониторинг свойств безопасности (политики отката), watchdog для потери связи и автоматического перехода в режим посадки/возврата.
- Верификация контроллеров: формальная проверка, тесты в симуляторе с реальными сценариями и стресс-тестирование corner-case.
- Fail-safe процедуры: возвращение на базу, зависание в безопасной зоне, аварийная посадка; убедиться, что всегда оставлен минимум энергии для AIS (аварийной посадки).
Практическая комбинация (рекомендация):
- Глобальный план: D* Lite или энергос-aware A* (грид/граф) или RRT*/BIT* для сложной геометрии.
- Локальный план/контроллер: MPC (кинодинамический) с интегрированным collision avoidance (ORCA/DWA) на уровне скоростей.
- Safety layer: контроль барьеров + runtime monitor + резерв энергии и геозона.
- Для неполной карты: belief-space replanning + frontier exploration, chance-constraints.
Ключевые формулы/условия для контроля:
- Энергетическое ограничение: $E_{req}\le E_{avail}-E_{reserve}$.
- Риск столкновения: $\mathrm{Pr}(\text{collision})\le \delta$.
- Многокритериальная цель: ${\min }_{\text{траектория}}{w}_{E}E+w_{T}T+w_{R}R$, где $R$ — риск.
Краткие советы по внедрению:
- Начать с иерархии: надёжный локальный реактивный слой + простой глобальный планировщик.
- Интегрировать SLAM и риск-модели карты.
- Тестировать в реалистичных симуляторах с моделированием потерь связи, ветра и сенсорных ошибок.
- Внедрить мониторинг безопасности и формальные гарантии на критические подпроцессы.
Если нужно — могу предложить конкретную связку алгоритмов (по вычислительным ресурсам, типу препятствий и требуемой манёвренности) и пример целевой функции с учётом энергии и риска.