# 无人机代码

**Repository Path**: the-waves-cry-at-night/uav-code

## Basic Information

- **Project Name**: 无人机代码
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-03-19
- **Last Updated**: 2022-03-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

单无人机区域搜索代码

#### 介绍

本代码主要实现无人机自主执行区域搜索任务。
最终代码存放在py_node/my_aruco文件夹中。（/home/amov/Prometheus/Modules/object_detection/py_nodes）

#### 代码实现功能

![输入图片说明](%E6%96%B0%E5%BB%BA%20PPT.png)
假定存在一块较大的四边形未知区域K，内部可能存在一个敌方目标，在无人机搜索过程中可能会出现若干可疑目标干扰无人机的搜索，无人机要完成的任务是确认未知区域K内是否存在敌方目标以及目标的位置及性质。无人机自主搜索采用高空探测发现疑似目标、抵近排查确认的搜索方法，实现在未知区域K内搜索目标的要求。

两种方法实现：① 采用传统的SHOP任务规划方法进行任务分解实现（对应area_det文件夹）。
             ② 迭代式任务规划方法，采用多次规划多次执行的方法解决不确定信息问题（对应area_dynamic_det文件夹）。

#### 软件架构

a、area_det文件夹（传统SHOP规划方法）
①local_pyhop.py文件，原版pyhop文件。
②method_point2.py文件，是SHOP任务规划的领域知识，包括辅助函数，原子任务，复合任务分解的方法。
③action_point.py文件，主要是无人机订阅和发布的各类话题，以及原子任务对应的执行函数。
④main.py文件，主程序。启动运行的节点，获取终端输入，设置任务完成的框架实现。主要分为四步：获取外部输入，包括侦察区域、目标编号；获取初始状态；利用层次任务网进行任务规划；任务执行。

b、area_dynamic_det文件夹（迭代式规划方法）
①local_pyhop.py文件，主要是在原版pyhop文件基础上修改result的输出，使其适用于重规划的情况。
②method_point.py文件，是SHOP任务规划的领域知识，包括辅助函数，5个原子任务，6个复合任务分解的方法。
③action_point.py文件，主要是无人机订阅和发布的各类话题，以及原子任务对应的执行函数。
④main.py文件，主程序。启动运行的节点，获取终端输入，设置任务完成的框架实现。主要两部分：（1）获取外部输入，包括侦察区域、目标编号；（2）任务规划。获取初始状态；利用层次任务网进行任务规划；任务执行。执行过程中出现不确定信息进行重规划，采用多次规划多次执行的方法解决不确定信息问题。

#### 环境支持

代码运行在Prometheus[项目介绍](https://gitee.com/freegho/Prometheus?_from=gitee_search)框架下，在运行前需要启动环境launch，以启动基本支持代码。后附环境支持文件夹，包括修改的launch文件和对应的world，在纯净版Prometheus框架对应文件夹下添加即可运行本代码。
（安装Prometheus的乌班图镜像：链接：https://pan.baidu.com/s/1cMB_yEw029cwuIyehRfLtA?pwd=amov 提取码：amov ）

运行方式：① 终端运行roslaunch prometheus_gazebo my_sitl_aruco.launch
         ② 对应文件夹下，./main.py,运行主程序。
         ③ 根据提示输入搜索目标（默认20号二维码，可以修改）、搜索区域。
         ④ 无人机自主执行搜索任务，发现目标回传信息后自主返回。