针对线状障碍物的雷达测试航线规划方法、系统及无人机与流程

本发明涉及雷达测试，尤其涉及一种针对线状障碍物的雷达测试航线规划方法、系统及无人机。

背景技术：

1、近年来，利用无人机搭载测量探头在空中执行测试，已成为雷达原位测试的重要技术手段。但是，在实际测试环境中，雷达站周边通常布设有塔架、馈线、避雷针、架空线缆及斜拉索等障碍物。由于无人机测试航线需要在被测雷达的远场区围绕相位中心做大圆轨迹飞行，这些障碍物不可避免地分布于航线附近，构成飞行安全隐患。现有消费级或工业级无人机的电子围栏系统多针对建筑物、山体、树木等大尺寸刚性障碍物设计，其障碍物识别与建模通常基于数字高程模型或视觉slam构建的稠密三维点云，主要面向截面尺寸在分米级以上的目标。然而，雷达站周边的电力线、通信线缆及拉线等障碍物截面直径通常仅为数毫米至十余毫米，在点云中呈现为稀疏的线状结构，难以被常规障碍物检测算法有效识别和建模，极易导致无人机与线缆发生缠绕或碰撞事故，造成设备损毁甚至测试中断。

2、此外，无人机在悬停、转弯或受到侧风影响时，机身会产生明显的横滚、俯仰和偏航姿态变化。如果测量探头固定安装于机身下方，探头极化面将随机身姿态变化而偏离被测雷达的极化面，造成共极化电平下降和交叉极化分量增加，严重影响方向图与交叉极化隔离度的测量精度。传统方法多在后期数据处理中进行姿态修正，但无法完全恢复因极化失配导致的信号损失。

3、因此，本领域技术人员亟需一种能够解决细小线状障碍物可靠识别与精准规避的技术方案。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供了一种针对线状障碍物的雷达测试航线规划方法、系统及无人机，其解决了无人机飞行测试中细小线状障碍物难以被识别建模导致碰撞风险高的技术问题。

3、（二）技术方案

4、为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

5、第一方面，本发明提供一种针对线状障碍物的雷达测试航线规划方法，包括：

6、利用测试无人机在被测雷达周边区域执行障碍物扫描航迹，获取截面尺寸小于预设阈值的线状障碍物；

7、依据线状障碍物的弯曲程度，建立线状障碍物的虚拟电子围栏，并将多段连续的虚拟电子围栏拼接后注入测试无人机的飞控底层；

8、依据被测雷达的相位中心位置及远场测试距离，生成测试无人机的空间大圆扫描航线，并利用虚拟电子围栏修正空间大圆扫描航线；

9、在测试无人机执行修正后的空间大圆扫描航线期间，实时感知并识别未被预先记录的线状障碍物，并依据识别结果实时修改当前执行的空间大圆扫描航线，生成逼近原大圆路径的绕行轨迹；

10、依据测试无人机的位置信息动态修正测试无人机载荷的俯仰轴与偏航轴，同时读取测试无人机的横滚角以及因航线弯曲所产生的附加侧倾角，以监测测试无人机载荷的横滚轴进行逆向动态补偿。

11、可选地，利用测试无人机在被测雷达周边区域执行障碍物扫描航迹，获取截面尺寸小于预设阈值的线状障碍物包括：

12、控制测试无人机在被测雷达周边区域执行扫描路径飞行，机载激光雷达发射激光脉冲并接收回波，生成三维点云数据，同时机载相机以同步帧率采集包含线状障碍物的图像；

13、对点云数据进行体素网格降采样，提取线状点云簇，随后将线状点云簇拟合直线或曲线骨架，获得初始线状特征；

14、将图像输入经训练的深度学习语义分割网络，对线缆、拉线类目标进行像素级分割，生成二值掩膜；

15、将线状点云簇与图像分割结果通过空间投影变换进行多源融合，利用置信度加权获取线状障碍物的三维空间坐标序列；

16、对连续帧间的三维空间坐标序列进行卡尔曼平滑，消除无人机振动引起的离群虚警点，输出截面尺寸小于预设阈值的线状障碍物的端点坐标及走向矢量。

17、可选地，依据线状障碍物的弯曲程度，建立线状障碍物的虚拟电子围栏，并将多段连续的虚拟电子围栏拼接后注入测试无人机的飞控底层包括：

18、根据三维空间坐标序列获取线状障碍物在水平投影面上的曲率，若曲率小于预设的曲率阈值，则以该线状障碍物的首尾端点连线作为轴线构建直线虚拟电子围栏；

19、若曲率不小于预设的曲率阈值，则将线状障碍物分割为多个子段，使每个子段的曲率均小于曲率阈值，随后对每个子段以其两端点连线为轴线，并以设定的安全半径构建圆柱形虚拟电子围栏；

20、在圆柱形虚拟电子围栏相对于水平面的倾角超出预设倾角范围时，将该圆柱形虚拟电子围栏所属的子段进一步细分，直至每个细分段的倾角均落入预设倾角范围内；

21、将各子段和/或细分段的圆柱形虚拟电子围栏按空间顺序拼接，形成连续的虚拟电子围栏。

22、可选地，依据被测雷达的相位中心位置及远场测试距离，生成测试无人机的空间大圆扫描航线，并利用虚拟电子围栏修正空间大圆扫描航线包括：

23、获取被测雷达的相位中心位置、天线口径以及测试频率，并依据天线口径与测试频率解算被测雷达的远场测试距离；

24、以相位中心位置为球心，远场测试距离为半径，生成方位面或俯仰面上的大圆轨迹作为测试无人机的原始空间大圆扫描航线；

25、将原始空间大圆扫描航线与虚拟电子围栏进行碰撞检测，若发生相交，则触发路径规划引擎在三维栅格空间内采用a算法求解绕行路径；

26、其中，绕行路径的代价函数包含路径长度、高度变化量以及曲率连续性，并引入无人机动力学约束，规划结果经三次样条平滑后替换冲突航段。

27、可选地，实时感知并识别未被预先记录的线状障碍物，并依据识别结果实时修改当前执行的空间大圆扫描航线，生成逼近原大圆路径的绕行轨迹包括：

28、在测试无人机执行修正后的空间大圆扫描航线期间，持续启动机载激光雷达和相机进行前向扫描，将实时点云与图像输入嵌入式边缘计算单元，采用预设的卷积神经网络进行实时推理，检测视野内新出现的线状障碍物；

29、若检测到未被预先记录且距离当前航线小于安全阈值的线状障碍物，则提取该障碍物的空间位置及走向，将其作为动态障碍物注入飞控底层的临时虚拟围栏列表中；

30、基于当前无人机位置与速度状态，采用局部重规划策略，在保持原大圆路径方向的条件下，依据临时虚拟围栏生成一条高度变化最小且侧向偏移量最小的局部绕行轨迹。

31、可选地，依据测试无人机的位置信息动态修正测试无人机的俯仰轴与偏航轴包括：

32、根据被测雷达相位中心坐标与测试无人机实时rtk坐标，解算测试无人机载荷的相对被测雷达的理论俯仰指向角与理论方位指向角；

33、读取测试无人机载荷当前俯仰轴角度和偏航轴角度，与理论俯仰指向角与理论方位指向角进行差分处理，获得测试无人机载荷的俯仰轴与偏航轴的误差向量；

34、将误差向量输入pid控制器，输出俯仰轴和偏航轴电机的速度指令，以使测试无人机载荷的相位中心指向被测雷达相位中心的跟踪误差收敛至目标角度。

35、可选地，读取测试无人机的横滚角以及因航线弯曲所产生的附加侧倾角，以监测测试无人机载荷的横滚轴进行逆向动态补偿包括：

36、获取测试无人机的飞行地速和航点坐标序列；

37、对航点坐标序列经三次样条拟合后求二阶导数，得到航线瞬时曲率半径；

38、依据飞行地速与航线瞬时曲率半径，获取因航线弯曲产生的附加侧倾角；

39、依据测试无人机当前机身横滚角，结合附加侧倾角，解算测试无人机载荷横滚轴的目标补偿角，以基于目标补偿角监测横滚轴进行逆向动态补偿。

40、可选地，方法还包括：

41、在测试无人机的rtk信号中断时，通过机载mems惯性测量单元采集测试无人机的角速度数据和加速度数据；

42、以rtk信号中断前最后一帧rtk观测值作为初始状态量，将角速度数据和加速度数据作为卡尔曼滤波器的状态预测输入，构建惯性导航预测模型；

43、通过卡尔曼滤波器的状态预测方程，递推预测rtk信号中断期间测试无人机在每一采样时刻的姿态角、位置增量以及对应的测试无人机载荷指向角；

44、在rtk信号恢复后，将最新获取的rtk实时观测值作为量测量输入卡尔曼滤波器，对信号中断期间所有预测状态量进行全局平滑修正；

45、依据修正后的姿态角与测试无人机载荷指向角，继续执行测试无人机的极化补偿和航线跟踪。

46、第二方面，本发明提供一种针对线状障碍物的雷达测试航线规划系统，包括：

47、测试区域扫描模块，用于利用测试无人机在被测雷达周边区域执行障碍物扫描航迹，获取截面尺寸小于预设阈值的线状障碍物；

48、虚拟电子围栏写入模块，用于依据线状障碍物的弯曲程度，建立线状障碍物的虚拟电子围栏，并将多段连续的虚拟电子围栏拼接后注入测试无人机的飞控底层；

49、航线生成模块，用于依据被测雷达的相位中心位置及远场测试距离，生成测试无人机的空间大圆扫描航线，并利用虚拟电子围栏修正空间大圆扫描航线；

50、飞控执行与避障模块，用于在测试无人机执行修正后的空间大圆扫描航线期间，实时感知并识别未被预先记录的线状障碍物，并依据识别结果实时修改当前执行的空间大圆扫描航线，生成逼近原大圆路径的绕行轨迹；

51、飞行测试条件修正模块，用于依据测试无人机的位置信息动态修正测试无人机载荷的俯仰轴与偏航轴，同时读取测试无人机的横滚角以及因航线弯曲所产生的附加侧倾角，以监测测试无人机载荷的横滚轴进行逆向动态补偿。

52、第三方面，本发明提供一种测试无人机，包括：

53、无人机机体，机体上设置有带动载荷转动的云台；

54、飞控单元，与无人机机体连接，包括上层航线规划层、飞控底层以及电机驱动层，上层航线规划层用于执行以上所述的针对线状障碍物的雷达测试航线规划方法。

55、（三）有益效果

56、本发明的有益效果是：本发明的一种针对线状障碍物的雷达测试航线规划方法，其采用了主动扫描航迹获取线状障碍物并基于弯曲程度自适应分段构建虚拟电子围栏的方案，相对于现有技术而言，其可以将毫米级线缆类障碍物的识别与建模精度提升至厘米级，且围栏被注入飞控底层后形成独立于上层规划的毫秒级安全兜底机制，从而显著降低了无人机与细小线缆发生碰撞的风险。同时，本发明还采用了在执行航线期间实时感知动态未知障碍物并进行局部重规划的方案，其可以应对现场临时出现的线状障碍物，避免因环境变化导致测试中断，从而大幅提高了测试任务的连续性和环境适应性。最后，本发明还采用了测试无人机载荷极化面动态补偿与视轴锁定的方案，且补偿量同时考虑机身实时横滚角与航线弯曲附加侧倾角，其可以在大圆轨迹飞行和绕行机动过程中始终保持探头极化方向与雷达极化面的严格平行，从而有效保障了共极化电平测量精度和交叉极化隔离度测试的有效性，解决了传统后处理修正无法挽回信号损失的固有缺陷。