无人机路径规划优化方法、装置、设备和存储介质与流程

本发明属于无人机路径规划优化，具体涉及一种无人机路径规划优化方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、无人机（uav）由于其体积小、成本低、环境适应性强等优点，在目标追踪、监测、农业、灾难管理等领域得到了广泛应用。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，其目的是确定从起始点到目标点的最优路径，同时避免碰撞并满足动力学约束。近年来，研究者们提出了多种路径规划算法，如人工势场法、遗传算法、强化学习等。

2、然而，现有技术在复杂环境下仍面临诸多挑战。传统路径规划算法在复杂环境下（如动态障碍物、未知场景）容易陷入局部最小值，导致路径规划失败；在大规模环境中，现有算法的计算压力急剧增加，难以实时生成最优路径。部分算法生成的路径过于折线化，导致无人机飞行过程中频繁调整姿态，增加能耗；当路径规划涉及多个约束条件（如避障、动力学约束、能耗优化）时，现有算法难以同时满足所有要求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种无人机路径规划优化方法、装置、设备和存储介质，旨在解决现有技术在复杂环境下的适应性不足、计算复杂度高以及路径平滑性不足等问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：

3、本发明第一方面提供一种无人机路径规划优化方法，包括如下步骤：

4、使用激光雷达获取点云数据，以确定无人机的位置并定位周围障碍物；

5、基于无人机的位置和周围障碍物进行路径规划；路径规划包括全局规划和局部规划两部分；

6、在全局层面，使用低分辨率的环境表述构建虚拟图并生成一条粗略的全局探索路径；

7、在局部层面，使用高分辨率的环境表述在全局探索路径的基础上生成精细的局部探索路径，并结合图搜索算法生成无碰撞路径；

8、对生成的无碰撞路径进行平滑处理，通过基于梯度的样条曲线优化器进行轨迹优化，以满足动力学约束并提高路径的可行性和可靠性。

9、进一步的，全局规划包括：

10、将全局环境划分为多个未覆盖区域并进行标记，得到第一类标记区域；

11、根据第一类标记区域计算一条粗略的全局探索路径，确保无人机依次覆盖第一类标记区域；

12、通过合并局部虚拟图和全局虚拟图进行全局虚拟图更新，使用鲁棒拟合方法消除异常值关联。

13、进一步的，局部规划包括：

14、生成一条仅满足终端约束的初始b样条曲线；

15、检测碰撞段并使用图搜索算法生成无碰撞路径；

16、通过初始b样条曲线轨迹上控制点的切向量与无碰撞路径相交，形成(p,v)对，并利用距离场判断轨迹是否在障碍物内；

17、根据距离场的结果调整初始b样条曲线的控制点，得到最终的无碰撞路径。

18、进一步的，路径平滑处理包括：

19、引入细化过程，通过最小化高阶导数来平滑轨迹；

20、构造二阶连续的碰撞项惩罚函数，将控制点远离障碍物；

21、使用拟牛顿法从梯度信息中近似计算黑塞矩阵，以实现快速优化。

22、进一步的，路径平滑处理的优化问题用如下目标函数描述：

23、

24、式中，为无人机轨迹的控制点集合；为目标函数；、和分别为光滑项、碰撞项和动力学可行项；、和是各自惩罚项的权值；

25、

26、式中，为控制点的数量参数；为控制点之间的加速度向量；控制点之间的加加速度向量；通过最小化光滑项实现最小化高阶导数来平滑轨迹；

27、

28、式中，是二阶连续的惩罚函数，，为第i个控制点到障碍物j的距离，为安全距离。

29、进一步的，轨迹优化还包括：

30、计算时间重分配，基于轨迹的高阶导数约束生成均匀的b样条曲线；

31、使用各向异性曲线拟合方法，通过轴向位移和径向位移的约束优化轨迹形状，同时保持与初始轨迹相似。

32、进一步的，时间重分配的计算表达式如下：

33、

34、

35、式中，为用于时间重分配的时间间隔；为原始的时间间隔；为超过限制的比例；为无人机的速度限制；为无人机的加速度限制；为无人机的最大加速度；为无人机的加加速度限制。

36、本发明第二方面还提供一种无人机路径规划优化装置，其特征在于，包括：

37、数据获取模块，用于使用激光雷达获取点云数据，以确定无人机的位置并定位周围障碍物；

38、路径规划模块，用于基于无人机的位置和周围障碍物进行路径规划；路径规划包括全局规划和局部规划两部分；

39、在全局层面，使用低分辨率的环境表述构建虚拟图并生成一条粗略的全局探索路径；

40、在局部层面，使用高分辨率的环境表述在全局探索路径的基础上生成精细的局部探索路径，并结合图搜索算法生成无碰撞路径；

41、路径优化模块，用于对生成的无碰撞路径进行平滑处理，通过基于梯度的样条曲线优化器进行轨迹优化，以满足动力学约束并提高路径的可行性和可靠性。

42、本发明还提供一种计算机设备，设备包括处理器以及存储器：

43、存储器用于存储计算机程序，并将计算机程序的指令发送至处理器；

44、处理器根据计算机程序的指令执行如第一方面的一种无人机路径规划优化方法。

45、本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的一种无人机路径规划优化方法。

46、综上，本发明提供了一种无人机路径规划优化方法，通过结合激光雷达获取的点云数据，实现了全局规划与局部规划的分层路径优化，利用低分辨率环境表述生成粗略全局路径，并在局部层面通过高分辨率表述和图搜索算法生成无碰撞路径。进一步通过基于梯度的样条曲线优化器对路径进行平滑处理，满足动力学约束，显著提高了路径的可行性和可靠性。该方法不仅优化了路径的平滑性和避障能力，还降低了飞行能耗，提升了无人机在复杂环境中的自主导航性能。

47、本发明还提供一种无人机路径规划优化装置、设备和存储介质，其在实施时具有和上述优化方法相似的效果，在此不再赘述。

1.一种无人机路径规划优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的无人机路径规划优化方法，其特征在于，所述全局规划包括：

3.根据权利要求2所述的无人机路径规划优化方法，其特征在于，所述局部规划包括：

4.根据权利要求1所述的无人机路径规划优化方法，其特征在于，所述路径平滑处理包括：

5.根据权利要求4所述的无人机路径规划优化方法，其特征在于，所述路径平滑处理的优化问题用如下目标函数描述：

6.根据权利要求1所述的无人机路径规划优化方法，其特征在于，所述轨迹优化还包括：

7.根据权利要求6所述的无人机路径规划优化方法，其特征在于，时间重分配的计算表达式如下：

8.一种无人机路径规划优化装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种无人机路径规划优化方法。