基于边界驱动的无人机自主探索方法、导航系统及无人机与流程

技术特征：
1.一种基于边界驱动的无人机自主探索方法，其中，边界是介于地图中的已知区域和未知区域中间的边，而边界点是将其边离散化后形成的点，所述边界点分为两类：局部边界点和全局边界点，其中，所述局部边界点是在无人机视野范围内的边界点，所述全局边界点是在无人机视野范围外的边界点，其特征在于，所述方法包括：响应于无人机视野内存在局部边界点，根据预设的评估函数选择信息增益最大同时偏航角度最小的局部边界点作为第一目标点，驱使无人机按照所述评估函数确定的偏航角飞行，直至无人机到达所述第一目标点，重复此过程，直到无人机视野内不存在局部边界点；响应于无人机视野外存在全局边界点，根据预设的评估函数选择信息增益最大同时偏航角度最小的全局边界点作为第二目标点，驱使无人机按照所述评估函数确定的偏航角飞行，直至无人机到达所述第二目标点，重复此过程，直到该全局边界点探索完成，则探索过程结束。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图采用八叉图地图，所述八叉图地图的生成过程包括：根据深度相机采集的数据生成点云；将点云转换为八叉图地图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在地图中全部全局边界点探索完成之后，探索过程结束之前，还包括：检查是否产生新的局部边界点，若有新的局部边界点则驱使无人机探索局部边界点，重复此过程，直到无人机视野内已经不存在局部边界点以及全局边界点，此时全局边界点和全局边界点都已探索完毕，则探索过程结束。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评估函数的公式为：其中，v(q)为点q的评估值，λ是加权系数，θ
q
是无人机偏航角，f是边界点集合，i(m,x
i
)是地图m中的一个点x
i
处的信息增益，其计算公式为：i(m,x
i
)＝h(m)
‑
h(m|x
i
)其中，h(m)代表地图m的信息熵，计算公式为：h(m|x
i
)代表地图m在已知点x
i
的条件下的条件熵，计算公式为：其中，p(m
i,j
)为地图中任一点m
i,j
处的概率，p(x
i
)为点x
i
处的概率，p(m
i,j
|x
i
)为地图在已知点x
i
的条件下任一点m
i,j
处的概率。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：在无人机向所述第一目标点或第二目标点飞行的过程中，根据无人机视野内障碍物的情况生成瞬时飞行指令，使无人机按照所述瞬时飞行指令飞行，直至到达所述第一目标点或第二目标点。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据无人机视野内障碍物的情况生成瞬时飞行指令，具体包括：若无人机视野内没有任何障碍物，则控制无人机直线飞行。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据无人机视野内障碍物的情况生成瞬时飞行指令，具体包括：若无人机视野内的一侧存在墙面或者连续障碍物，则控制无人机转向剩余视野的中点方向飞行一个步长，之后，控制无人机在每次飞行一个步长时均以偏航角变化最小的方向飞行，直至无人机视野内没有障碍物时，控制无人机直线飞行。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据无人机视野内障碍物的情况生成瞬时飞行指令，具体包括：若无人机视野被不连续障碍物遮挡，则丢弃障碍物遮挡的这部分视野，控制无人机向剩余视野的扇形视角中点方向飞行。9.一种无人机导航系统，包括处理器，以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1
‑
8中任一项所述的方法。10.一种无人机，包括如权利要求9所述的无人机导航系统。

技术总结
本发明是关于一种基于边界驱动的无人机自主探索方法、导航系统及无人机。该方法包括：根据预设的评估函数选择信息增益最大同时偏航角度最小的局部边界点作为第一目标点，驱使无人机按照评估函数确定的偏航角飞行，直至无人机到达第一目标点，重复此过程，直到无人机视野内不存在局部边界点；根据预设的评估函数选择信息增益最大同时偏航角度最小的全局边界点作为第二目标点，驱使无人机按照评估函数确定的偏航角飞行，直至无人机到达第二目标点，重复此过程，直到该全局边界点探索完成，则探索过程结束。本发明提供的技术方案，无人机的探索速度更快，时间更短，且很少走重复路径，可实现在同样时间内探索面积更大，探索时间更少。少。少。


技术研发人员：唐嘉宁 刘雨晴 周思达 李丁奎 张新磊
受保护的技术使用者：云南民族大学
技术研发日：2021.08.30
技术公布日：2021/11/8