集成地形感知能力的小型无人机防撞方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及小型无人机防撞，具体涉及集成地形感知能力的小型无人机防撞方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、随着无人机低空运行场景的不断拓展，无人机在山区、城市峡谷等复杂低空环境中的飞行活动日益频繁，飞行安全问题愈发受到关注。在无人机自主飞行过程中，防撞系统是保障飞行安全的关键技术之一。

2、现有无人机防撞技术主要聚焦于本机与周围航空器之间的空中冲突探测与避让，通过机载传感器探测周围空中目标，并基于相对运动关系生成避撞机动指令，实现空空避撞功能。然而，在复杂低空运行环境中，仅考虑空中目标冲突已难以全面满足飞行安全需求。地形及静态障碍物对无人机飞行机动能力的约束，已成为影响低空飞行安全的重要因素。例如，在山区或峡谷环境中，即使无人机当前不存在与其他航空器的碰撞风险，但若峡谷坡度过大、空间狭窄，无人机可能因爬升能力不足或转弯半径受限而无法安全脱离当前区域，从而进入"可进入但不可退出"的危险状态；又如，在城市低空环境中，多个高层建筑物之间虽存在一定间隙，但当建筑间距小于无人机完成转向机动所需的最小空间时，无人机同样无法安全通过，存在碰撞风险。因此，亟需一种能够统一考虑空中目标、地形及固定障碍物的低空融合避撞方法，实现多源威胁的统一建模、统一评估及协同避撞，以提高无人机在复杂低空环境下的自主避撞能力和飞行安全性。

3、现有无人机防撞系统在空中目标与地形障碍物的处理方面存在以下不足：现有无人机防撞系统通常将空中目标与地形障碍物分别进行处理，两者采用不同的目标表示方式和风险评估模型，缺乏统一的目标建模机制及统一的威胁评估机制，导致不同类型威胁目标无法在统一的框架下进行表示、排序和处理；现有技术缺乏空中目标与地形障碍物的联合避撞决策能力。当空中威胁与地面威胁同时存在时，现有系统无法综合不同目标的风险等级生成协调一致的避撞动作，空中防撞指令与地形告警指令可能相互独立甚至相互冲突，降低了避撞决策的有效性和可靠性；传统地形感知系统通常仅具备危险告警功能，不能直接生成具体的避撞机动指令，地形障碍物未被直接纳入防撞决策过程，无法输出有效的水平及垂直避撞指令，限制了无人机在复杂低空环境下的自主避撞能力。

4、综上所述，针对现有无人机低空防撞系统中空中目标与地形障碍物分离处理、缺乏统一威胁建模和联合避撞决策机制的问题，有必要提出一种集成地形感知能力的小型无人机防撞系统，以实现对空中目标、地形及障碍物的统一目标建模和统一风险评估，实现空中目标与地形障碍物的联合威胁评估及协调避撞决策，并将地形障碍物直接纳入防撞决策过程以输出水平及垂直避撞指令，从而提高无人机在复杂低空环境下的自主避撞能力和飞行安全性。

技术实现思路

1、基于上述背景技术所提出的问题，本发明的目的在于提供集成地形感知能力的小型无人机防撞方法、系统、设备及介质，解决了现有无人机低空防撞系统中空中目标与地形障碍物分离处理、缺乏统一威胁建模和联合避撞决策机制的问题。

2、本发明通过下述技术方案实现：

3、本发明第一方面提供了集成地形感知能力的小型无人机防撞方法，包括如下步骤：

4、接收无人机监视范围内的多源环境信息，所述多源环境信息包括空中目标信息、本机状态信息以及地形及障碍物环境信息；

5、对所述空中目标信息对应的目标、所述地形及障碍物环境信息对应的地形目标及固定障碍物目标进行统一目标建模，构建统一目标集合，所述统一目标集合中的各目标采用统一的威胁描述属性进行表示；

6、对所述统一目标集合中的各目标进行统一威胁评估，预测各目标与本机之间的潜在冲突时间并确定威胁等级，按照威胁等级进行排序以形成威胁目标集合；

7、基于所述威胁目标集合进行联合避撞决策，同步评估水平机动与垂直机动的避撞效果，生成协调一致的水平避撞指令和垂直避撞指令。

8、在上述技术方案中，首先建立包含空中目标、地形障碍物及本机状态的统一目标数据库；随后分别预测各目标与本机之间的潜在冲突时间及风险等级，并按照统一风险评估机制完成威胁排序；最后结合无人机运动学约束，对水平与垂直候选避撞动作进行联合评估，生成协调一致的水平避撞指令和垂直避撞指令，并输出至飞控系统执行。相较于现有技术将空中目标与地形障碍物分别建立独立数据库、分别进行评估决策的分散式架构，本方案在数据输入层即完成异构信息的统一接收，在决策层实现多源威胁的一体化建模与协同处理，从根本上消除了不同威胁源之间的信息壁垒，为联合避撞决策提供了统一的数据基础。

9、在一种可选的实施例中，在所述统一目标建模之前，还包括目标监视与环境信息处理，所述目标监视与环境信息处理包括：

10、接收多源环境信息，所述多源环境信息包括ads-b目标信息、v2v目标信息、非合作目标信息、本机导航状态信息、地形及障碍物环境信息；

11、对输入数据进行数据有效性检测；

12、对目标进行状态更新，建立目标航迹并持续维护目标状态；

13、对多源目标进行融合处理，根据目标地址、空间位置、速度及时间一致性完成目标关联。

14、在一种可选的实施例中，所述统一目标建模包括：

15、根据环境信息处理结果将监视范围内目标分类为空中目标、地形目标、固定障碍物目标以及本机目标；

16、对不同类型目标进行统一表示，其中空中目标保留动态信息，地形目标及固定障碍物目标采用静态目标模型进行描述，本机目标采用实时更新的状态信息进行表示；

17、为所有目标建立统一的威胁描述属性，所述威胁描述属性包括目标编号、目标类型、空间状态、安全保护边界、预测模型及目标有效状态；

18、将所有目标组织形成统一目标集合。

19、在一种可选的实施例中，所述统一威胁评估包括：

20、对统一目标集合中的各目标进行状态预测，其中空中目标采用运动预测模型预测未来轨迹，地形及固定障碍物目标预测本机与目标之间的相对运动关系；

21、根据预测后的目标状态计算目标冲突时间，其中空中目标依据相对位置、相对速度及运动趋势计算进入安全保护区域的预计时间，地形及固定障碍物依据本机飞行轨迹与障碍物空间位置计算预计碰撞时间；

22、综合目标冲突时间、安全保护边界、目标运动趋势及目标有效状态计算威胁等级；

23、对所有目标按照威胁等级进行统一排序，选取威胁等级最高的n个目标组成威胁目标集合。

24、在一种可选的实施例中，所述统一目标集合中包括地面障碍物目标；其中，所述地面障碍物目标的目标冲突时间计算包括：

25、当无人机当前高度低于障碍物高度叠加安全分离边界时，判定已进入危险区域，将冲突时间设置为最小值；

26、当无人机垂直速度接近零时，判定在垂直方向上无机动能力，将冲突时间设置为最大值；

27、在其他情况下，采用一维匀速运动模型估计到达安全分离边界的时间，并根据估计结果进行边界约束处理；

28、根据冲突时间与无人机当前垂直速度，对障碍物等效高度进行前向修正。

29、在一种可选的实施例中，所述统一目标集合中包括点状障碍物目标；其中，所述点状障碍物目标的目标冲突时间计算包括：

30、根据无人机当前运动方向对障碍物距离进行前向投影，计算障碍物在当前运动方向上的投影距离，当投影距离大于当前距离时判定无人机正在远离障碍物；

31、当无人机已经进入目标安全间隔时，将冲突时间设定为最小值；

32、当无人机正在远离障碍物时，将冲突时间设定为最大值；

33、在其他情况下，基于当前水平接近速度估计到达目标安全间隔的时间，并进行边界限制；

34、根据冲突时间与无人机当前垂直速度，对障碍物等效高度进行前向修正。

35、在一种可选的实施例中，所述联合避撞决策包括：

36、根据威胁目标集合以及本机当前飞行状态生成联合避撞候选动作集合，所述候选动作包括水平动作和垂直动作的组合，所述水平动作包括保持航向、左转及右转，所述垂直动作包括保持高度、爬升及下降；

37、针对每一个联合候选动作，以固定时间步长对本机未来飞行轨迹进行预测，同时所有威胁目标更新未来状态，计算未来预测时域内本机与各威胁目标之间的相对位置关系；

38、对每一个联合候选动作在预测时域内进行联合代价评估，综合各威胁目标的安全间隔变化、本机机动幅度、动作连续性以及飞行约束满足情况形成综合代价值；

39、选择综合代价值最小且满足飞行约束条件的联合候选动作作为最终避撞策略，生成水平避撞指令和垂直避撞指令。

40、本发明第二方面提供了集成地形感知能力的小型无人机防撞系统，包括：

41、目标监视与环境信息处理模块，用于接收多源环境信息并进行数据有效性检测、目标状态更新及多源目标融合；

42、统一目标建模模块，用于将空中目标、地形目标及固定障碍物目标统一转换为威胁目标，建立统一目标集合，所述统一目标集合中的各目标采用统一的威胁描述属性进行表示；

43、统一威胁评估模块，用于对统一目标集合中的各目标进行状态预测、冲突时间计算、威胁量化及威胁排序，形成威胁目标集合；

44、联合避撞决策模块，用于基于所述威胁目标集合进行联合避撞决策，同步评估水平机动与垂直机动的避撞效果，生成协调一致的水平避撞指令和垂直避撞指令。

45、本发明第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现集成地形感知能力的小型无人机防撞方法。

46、本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现集成地形感知能力的小型无人机防撞方法。

47、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

48、1、将空中目标、地形目标及固定障碍物统一构建为威胁目标，采用统一的数据结构和安全保护边界进行描述，实现了不同来源目标的统一管理与处理；

49、2、针对动态空中目标与静态地形障碍分别建立相应的冲突时间预测模型，并通过统一威胁指标对不同类型目标进行风险量化和排序，使各类目标能够在统一评价尺度下进行比较，提高了复杂低空环境下多源威胁识别的准确性和实时性；

50、3、在候选避让动作集合中同时考虑垂直机动与水平转向策略，通过对不同动作的综合风险代价进行计算与比较，实现多维度协同优化的最优避撞决策。