一种桥梁巡检无人机航线规划方法及系统与流程

本发明涉及属于桥梁巡检，尤其涉及一种桥梁巡检无人机航线规划方法及系统。

背景技术：

1、当前桥梁巡检无人机多采用gnss导航，搭配可见光相机、激光雷达或毫米波雷达等传感器，通过点云数据完成结构三维重建、航线规划与避障。但现有技术在桥下低照度、拒止环境、空间结构复杂、多材质交错的巡检工况下仍存在一定缺陷：（1）视觉避障高度依赖环境光照，低照度下图像信噪比骤降，障碍物识别与空间测距精度大幅衰减，无人机碰撞风险显著上升；（2）单一传感器存在固有性能短板，现有多传感融合方案多采用固定权重简单叠加数据，未适配钢材、混凝土等不同材质的反射特性差异，感知数据一致性差，环境自适应能力不足；（3）避障逻辑以事后被动响应为主，缺乏对环境光场动态变化与障碍物趋势的联合预测机制，避障动作易引发航迹突变，影响飞行稳定性与巡检数据采集质量。

2、因此，需要对现有的桥梁巡检无人机进行改进，以满足桥下无信号、低照度复杂环境下安全、高效的自主巡检需求。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本发明的目的之一是提供一种桥梁巡检无人机航线规划方法，该方法能够提升桥梁巡检无人机在低照度环境下的避障性能，实现与光照条件无关的稳定环境感知，有利于无人机的高精度巡检和结构健康数据采集。

2、一种桥梁巡检无人机航线规划方法，包括：

3、s1、在无人机起飞前，基于桥梁不同结构位置的三维点云数据、低照度光照分布数据、材质类型与空间布局标签，建立光照基准模型，并对光照基准模型进行归一化处理，生成归一化光照基准矩阵；

4、s2、在飞行过程中，利用多光谱相机和光照传感器采集桥下不同位置的实时环境光场数据，形成多位置光场采样序列；

5、s3、将多位置光场采样序列与归一化光照基准矩阵进行差异计算，生成动态光场映射数据；

6、s4、利用激光雷达与毫米波雷达对桥下不同结构位置进行实时障碍物点云采集，形成多位置障碍物点云数据集；

7、s5、将动态光场映射数据与多位置障碍物点云数据集同步输入至时序障碍预测模型，生成未来飞行路径上障碍物出现概率及位置变化趋势预测结果；

8、s6、当预测结果中障碍物出现概率高于预设阈值时，生成包含横滚、俯仰及速度调节量的航线姿态调整参数组，并执行飞行姿态微调控制；

9、s7、当障碍物出现概率降低且光场条件改善时，切换至归一化光照基准矩阵对应的原计划航线参数组。

10、在本发明较佳的技术方案中，在步骤s7之后，还包括：；

11、s8、记录每次航线姿态调整及对应环境数据，更新时序障碍预测模型参数。

12、在本发明较佳的技术方案中，步骤s1包括：基于三维点云数据生成结构位置索引矩阵；

13、对结构位置索引矩阵进行材质类型采集，获得材质光谱特性参数集并绑定至对应结构位置索引；

14、将低照度光照分布数据与结构位置索引矩阵和材质光谱特性参数集配准，形成位置-材质-光照三维映射表；

15、对三维映射表进行空间布局标签生成，利用空间拓扑分析计算各结构位置的相对高度、跨度及邻近关系；

16、基于三维映射表及空间布局标签生成光照基准模型输入条件矩阵；

17、其中，材质类型采集包括：采用光谱特征分离算法对原始光谱信号进行波段分解与特征提取，获得材质特征向量；采用材质光谱特性参数计算算法将材质特征向量映射为包含反射系数、吸收系数、峰值位置、峰宽的材质光谱特性参数集。

18、在本发明较佳的技术方案中，步骤s1中，归一化处理包括：

19、基于材质光谱特性参数集中的反射系数计算材质反射率归一化系数矩阵；

20、将归一化系数矩阵与光照基准模型输入条件矩阵进行逐点乘运算，获得反射率修正光照矩阵；

21、对反射率修正光照矩阵进行位置光照均值归一化，获得位置亮度归一化矩阵；

22、对位置亮度归一化矩阵结合空间布局标签进行空间拓扑加权平均平滑处理，获得平滑化光照矩阵；

23、对平滑化光照矩阵进行全局最大最小值归一化，生成归一化光照基准矩阵。

24、在本发明较佳的技术方案中，步骤2包括：

25、基于归一化光照基准矩阵中的结构位置索引规划光场采集任务，利用多光谱相机获取各结构位置的实时多波段光照信号矩阵；

26、对多波段光照信号矩阵进行光谱分解，拆分为单波段光强矢量；对单波段光强矢量进行辐射校正，消除传感系统噪声及温度漂移影响；

27、将辐射校正后的光强数据与结构位置索引进行位置标签绑定，形成位置绑定光照矩阵；

28、对位置绑定光照矩阵按飞行时间戳进行连续化排序，生成多位置光场采样时序矩阵。

29、在本发明较佳的技术方案中，步骤s3包括：

30、对多位置光场采样时序矩阵与归一化光照基准矩阵进行逐位置差分处理，获得亮度差异矩阵；

31、按结构位置分组计算差异值统计特征，生成位置差异特征矩阵；

32、对位置差异特征矩阵提取时序变化斜率和波动幅度，生成时序差异趋势矩阵；

33、结合空间布局标签对时序差异趋势矩阵进行空间拓扑加权融合，生成空间趋势融合差异矩阵；

34、对空间趋势融合差异矩阵进行动态光场插值，形成动态光场映射数据矩阵。

35、在本发明较佳的技术方案中，步骤s4包括：

36、利用激光雷达对桥下结构位置进行扫描，获得结构位置激光雷达点云矩阵；

37、提取激光雷达点云矩阵的反射强度特征，形成反射强度特征矩阵；

38、利用毫米波雷达对相同结构位置进行扫描，获取穿透特性参数矩阵，并与反射强度特征矩阵进行多源点云特征融合，生成障碍物多源特征融合矩阵；

39、对多源特征融合矩阵进行三维空间滤波，提取障碍物边界特征矩阵；

40、将边界特征矩阵与结构位置索引进行位置标签绑定及分组，形成多位置障碍物点云数据集。

41、在本发明较佳的技术方案中，步骤s5包括：

42、对动态光场映射数据与多位置障碍物点云数据集进行时间戳同步对齐，生成时序对齐多源输入矩阵；

43、将时序对齐多源输入矩阵中的光场差异特征与障碍物边界结构特征转换为统一特征向量空间，形成多源统一特征矩阵；

44、对多源统一特征矩阵进行时序卷积融合，生成位置动态融合特征矩阵；

45、结合结构位置间的相对高度、跨度及邻近关系，对位置动态融合特征矩阵进行空间拓扑加权，生成空间关系加权融合特征矩阵；

46、对空间关系加权融合特征矩阵进行标准化并生成固定长度时序输入片段，输入时序障碍预测模型。

47、在本发明较佳的技术方案中，步骤s6包括：

48、从预测结果中逐位置提取障碍物出现概率值，形成障碍物概率值矩阵；

49、将概率值矩阵与预设安全阈值进行比较，生成判定标记矩阵；

50、将判定标记矩阵与位置变化趋势矩阵配准，生成触发位置动态偏移矩阵；

51、基于触发位置动态偏移矩阵与飞行姿态基准参数矩阵，逐位置计算横滚调节量、俯仰调节量及速度调节量，生成位置姿态调节参数矩阵；按结构位置分组汇总调节参数，生成分组姿态调整参数表;

52、步骤s7包括：

53、基于预测结果逐时间片提取障碍物出现概率矩阵；

54、将概率矩阵与动态光场映射数据进行趋势关联融合，生成光场概率联合趋势矩阵；

55、对联合趋势矩阵进行障碍物出现概率与光照改善系数的双条件阈值判定，生成航线切换触发标记矩阵；

56、将触发标记矩阵映射到原计划航线参数矩阵，生成航线恢复位置参数矩阵；

57、将原计划航线参数组转化为切换指令并加载至飞行控制缓存，执行航线切换；

58、对切换后的飞行姿态与原计划航线参数进行差异分析，若稳定性低于阈值则触发二次姿态微调。

59、本发明的目的之二是提供一种桥梁巡检无人机航线规划系统，该系统用于实施如上所述的桥梁巡检无人机航线规划方法。

60、本发明的有益效果为：

61、本发明提供的一种桥梁巡检无人机航线规划方法及系统，该方法采用多光谱相机、光照传感器、激光雷达与毫米波雷达的多源传感融合架构，使避障能力不再依赖可见光照度。其中，毫米波雷达能够弥补单一视觉传感器在亮度衰减时性能严重下降的缺陷。通过多波段融合及多源雷达的协同感知，可提升无人机的障碍检测准确率。该方法通过建立光照基准模型并对不同结构位置的光照分布执行归一化处理，消除了材质反射率差异对光场映射的影响。在此基础上，将实时采集的多位置光场采样序列与归一化光照基准矩阵进行差异计算，生成动态光场映射数据，使系统能够在低照度条件下依然稳定捕捉环境光场变化，实现与光照条件无关的稳定环境感知。该方法还设计了完整的航线恢复机制：当检测到障碍物出现概率降低且光场条件改善时，系统自动切换至归一化光照基准矩阵对应的原计划航线参数组，确保局部避障动作与原计划航线之间无震荡切换。并且该方法在起飞前即加载桥梁不同结构位置的三维点云数据、低照度光照分布数据、材质类型与空间布局标签，建立光照基准模型；飞行中通过激光雷达与毫米波雷达的实时点云采集，结合位置标签分组形成多位置障碍物点云数据集。材质特性与光场、障碍物空间位置三维映射的建立，使模型具备空间精准配准能力，降低定位误差，有利于高精度巡检和结构健康数据采集。