一种无人机航线规划方法、装置及介质与流程

1.本发明涉及无人机技术，更具体地说，它涉及一种无人机航线规划方法、装置及介质。


背景技术：

2.随着电力输电线路规模不断扩大，由于高压输电线路运维质量直接关系到架空输电线路的安全稳定运行，传统巡线员通过手动遥控无人机巡检已经不能满足智能化输电线路运维质量的要求。一般而言，无人机航迹规划是在满足多种动态约束(比如：航迹的安全性、航迹的平滑度和最短航行距离等)前提下，使得尽可能最小化的航行距离、时间消耗等因素，因此在复杂环境下的无人机自主巡检成了重点研究的问题。在传统方式下，国内外学者通过数学建模的方法来研究移动机器人开发的难题，近年来，上述传统方法(比如：人工势场、谐函数等矢量场)也被应用于无人机规划，但这些传统方法都难以避免陷入局部极小点、曲线振荡等问题。a*算法、d*算法、dijkstra算法和多种其他元启发式算法是基于启发式搜索的航迹规划解决方案的算法。基于采样的路径搜索方式(快速扩展随机树算法，rrt)，该算法区别于依赖已知障碍物的传统算法，具有高效、敏捷的空间探索能力，大大降低算法的时间和空间复杂度。
3.虽然用rrt算法来优化移动机器人的运行路径，并且采用冗余节点剪枝的方法来缩短路径长度，然而并不能充分利用rrt算法在高维空间的探索能力。即rrt算法大多应用在二维环境下，但是在三维空间上的实用化具有局限性，传统rrt算法因采样盲目性导致的无人机航迹规划效率低下。


技术实现要素：

4.鉴于此，本发明提出了一种无人机航线规划方法、装置及介质。
5.本发明提供了一种无人机航线规划方法，包括：根据无人机航行环境构建三维空间模型；在所述三维空间模型中设定起始节点和目标节点；根据高斯采样法，构建以所述起始节点和所述目标节点为基础的路径树；根据路径树获得从所述起始节点至所述目标节点的三维空间航迹点集；对所述三维空间航迹点集进行线段拟合操作，获得航线。
6.优选的，所述无人机航行环境包括障碍物区域和安全区域。
7.优选的，所述根据高斯采样法，构建以所述起始节点和所述目标节点为基础的路径树，包括：
8.采样点选取：在安全区域中以所述起始节点构建随机树，通过所述高斯采样法在安全区域中选择随机节点，遍历随机树找到离节点最近的节点；
9.定长拓展：以动态步长扩展出新的状态点；
10.碰撞检测：如果在扩展过程中没有发生碰撞，则将添加到随机树中，否则重新产生随机节点；
11.循环往复所述采样点选取、所述定长拓展及所述碰撞检测过程，直到搜索到所述
目标节点所在的区域为止，最后从终点回溯到起点，得到依次连接各个采样节点形成路径树。
12.优选的，所述动态步长包括：
13.设定一个无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内障碍物之间的最小安全距离为阈值；
14.当无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内障碍物之间距离大于等于阈值，则说明无人机处于自由飞行的安全区域内，随机树选取固定的步长快速地进行空间航迹探索；
15.当无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内障碍物之间距离小于阈值，则说明无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内有障碍物，存在风险，此时，动态步长的数学表达式为：
[0016][0017]
优选的，所述根据路径树获得从所述起始节点至所述目标节点的三维空间航迹点集，包括：
[0018]
同时从所述路径树头尾两个方向剪枝，去掉无效的采样节点，获得从起始节点至目标节点的三维空间航迹点集。
[0019]
优选的，所述对所述三维空间航迹点集进行线段拟合操作，获得航线，包括：
[0020]
用线段拟合的方法依次从所述起始节点连接后续所述三维空间航迹点集内的下一个航迹点；
[0021]
当无人机遇到输电线路走廊空间内障碍物，则将上一个航迹点保存到航迹点集n1中，同时把该点为父节点开始返回执行线段拟合，直至达到所述目标节点；
[0022]
计算所述航迹点集n1中路径长度为p1；
[0023]
用线段拟合的方法依次从所述目标节点反向连接前面的所述三维空间航迹点集内的上一个航迹点；
[0024]
当无人机遇到输电线路走廊空间内障碍物，则将上一个航迹点保存到航迹点集n2中，同时把该点为父节点开始返回执行线段拟合，直至达到所述起始节点；
[0025]
计算所述航迹点集n2中路径长度为p2；
[0026]
比较p1和p2的大小，若p1小于p2，则选择线段拟合后的航迹点集n1作为最终航线；若p1大于等于p2，则选择线段拟合后的航迹点集n2作为最终航线。
[0027]
本发明还提供了一种无人机航线规划装置，包括：第一单元，用于根据无人机航行环境构建三维空间模型；第二单元，用于在所述三维空间模型中设定起始节点和目标节点；第三单元，用于根据高斯采样法，构建以所述起始节点和所述目标节点为基础的路径树；第四单元，用于根据路径树获得从所述起始节点至所述目标节点的三维空间航迹点集；第五单元，用于对所述三维空间航迹点集进行线段拟合操作，获得航线。
[0028]
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，其中，在所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行无人机航线规划方法。
[0029]
本发明还提供了一种计算机装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述处理器执行所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集时实现无人机航线规划方法。
[0030]
有益效果
[0031]
与现有技术相比，本技术方案具有的优点：本技术方案通过采用高斯采样法，该方法能够全局性搜索，并且在局部空间上体现出差异性，降低了采样的盲目性；然后，采用动态步长优化策略，该方法不仅提高了航迹扩展的步长，而且减少了许多不必要的采样节点，加快了路径规划的速度，通过双向节点删除法对航迹进行优化。
附图说明
[0032]
图1是本发明的无人机航线规划方法的示意图；
[0033]
图2是本发明的无人机航线规划装置的示意图。
[0034]
主要附图标记说明：
[0035]
1、第一单元；2、第二单元；3、第三单元；4、第四单元；5、第五单元。
具体实施方式
[0036]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0037]
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0038]
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0039]
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0040]
请参阅图1-2，一种无人机航线规划方法，包括：
[0041]
s1、根据无人机航行环境构建三维空间模型；
[0042]
s2、在三维空间模型中设定起始节点和目标节点；
[0043]
s3、根据高斯采样法，构建以起始节点和目标节点为基础的路径树；
[0044]
s4、根据路径树获得从起始节点至目标节点的三维空间航迹点集；
[0045]
s5、对三维空间航迹点集进行线段拟合操作，获得航线。
[0046]
本实施例中，无人机航行环境包括障碍物区域和安全区域。
[0047]
其中，多回路高压输电线路塔、森林等为障碍物区域，自由飞行的区域为安全区域。在水平面上，采用指数函数叠加形成输电线路走廊空间内的障碍物区域，该区域的数学表达式，如式(1)所示：
[0048][0049]
式中：h0为空间基准高度；hk为输电线路走廊空间内第k个障碍物的高度；n为输电线路走廊空间内的障碍物的个数；和分别为输电线路走廊空间内第k个障碍物中心点所对应的坐标；和分别为输电线路走廊空间内第k个障碍物对应的横向坡度与纵向坡度。
[0050]
本实施例中，根据高斯采样法，构建以起始节点和目标节点为基础的路径树，包括：
[0051]
采样点选取：在安全区域中以起始节点构建随机树，通过高斯采样法在安全区域中选择随机节点，遍历随机树找到离节点最近的节点；
[0052]
定长拓展：以动态步长扩展出新的状态点；
[0053]
碰撞检测：如果在扩展过程中没有发生碰撞，则将添加到随机树中，否则重新产生随机节点；
[0054]
循环往复采样点选取、定长拓展及碰撞检测过程，直到搜索到目标节点所在的区域为止，最后从终点回溯到起点，得到依次连接各个采样节点形成路径树。
[0055]
其中，在高斯采样过程中，通过先配置引力因子，再依据配置的引力因子数值大小来决定随机树的生长朝向，其是通过一定的概率配置高斯采样节点χ
rand
与目标点χ
goal
的关系，使得χ
rand
＝χ
goal
，该方法不仅能够使得随机树在充分探索空间，还能够提高收敛速度。因此，通过定义服从高斯分布的n维密度函数，其数学表达式，如式(2)所示：
[0056][0057]
其中，σ标准差，c代表通过高斯采样方法获取的采样点与输电线路走廊空间内障碍物的距离，定义障碍物的函数obs(c)，假设与输电线路走廊空间内障碍物碰撞时，obs(c)＝1，否则，obs(c)＝0。高斯采样概率函数定义为：
[0058]
f(c，σ)＝∫obs(y)φ(c-y，σ)dy
ꢀꢀ
(3)，
[0059]
式中f(c，σ)随机采样点的概率，由式(3)可以看出，在输电线路走廊空间内障碍物附近区域采样点分布较为密集，在输电线路走廊空间内安全区域得自由飞行的采样点分布较为稀疏。
[0060]
因此，定义碰撞检测函数：
[0061]
g(c，σ)＝max(f(c，σ)-obs(c))
ꢀꢀ
(4)，
[0062]
由式(4)可知，采样点与障碍物发生碰撞时，g(c，σ)＝0，否则，g(c，σ)＝f(c，σ)实现有效避免与输电线路走廊空间内障碍物碰撞的风险。
[0063]
本实施例中，动态步长包括：
[0064]
设定一个无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内障碍物之间的最小安全距离为阈值；
[0065]
当无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内障碍物之间距离大于等于阈值，则说明无人机处于自由飞行的安全区域内，随机树选取固定的步长快速地进行空间航迹探
索；
[0066]
当无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内障碍物之间距离小于阈值，则说明无人机与输电线路走廊空间区域三维空间内有障碍物，存在风险，此时，动态步长的数学表达式为：
[0067][0068]
其中，因此采用动态矢量步长优化算法通过对输电线路走廊空间区域三维空间航迹进行规划，建立起从起始点χ
start
朝向目标点χ
goal
生长的可行路径树t1。通过迭代生长，生成随机节点χ
rand
，同时找到在t1上与之最近的节点χ
near
，再以固定步长s向χ
near
→
χ
rand
方向进行生长，生成新节点χ
new
。检测χ
new
是否在安全飞行环境内，直到搜索到第二棵从目标点χ
goal
朝向起始点χ
start
生长的可行路径树t2。检查更新后节点χ
new
的计算公式定义为：
[0069][0070]
本实施例中，根据路径树获得从起始节点至目标节点的三维空间航迹点集，包括：
[0071]
同时从路径树头尾两个方向剪枝，去掉无效的采样节点，获得从起始节点至目标节点的三维空间航迹点集。
[0072]
其中，由于算法探索导致规划出的航线并非是最佳航线的问题，因此，为了快速有效地删除多余节点，采用双向剪枝的方法，获取最优航线，
[0073]
本实施例中，对三维空间航迹点集进行线段拟合操作，获得航线，包括：
[0074]
用线段拟合的方法依次从起始节点连接后续三维空间航迹点集内的下一个航迹点；
[0075]
当无人机遇到输电线路走廊空间内障碍物，则将上一个航迹点保存到航迹点集n1中，同时把该点为父节点开始返回执行线段拟合，直至达到目标节点；
[0076]
计算航迹点集n1中路径长度为p1；
[0077]
用线段拟合的方法依次从目标节点反向连接前面的三维空间航迹点集内的上一个航迹点；
[0078]
当无人机遇到输电线路走廊空间内障碍物，则将上一个航迹点保存到航迹点集n2中，同时把该点为父节点开始返回执行线段拟合，直至达到起始节点；
[0079]
计算航迹点集n2中路径长度为p2；
[0080]
比较p1和p2的大小，若p1小于p2，则选择线段拟合后的航迹点集n1作为最终航线；若p1大于等于p2，则选择线段拟合后的航迹点集n2作为最终航线。
[0081]
本实施例还提供了一种无人机航线规划装置，包括：第一单元，用于根据无人机航行环境构建三维空间模型；第二单元，用于在所述三维空间模型中设定起始节点和目标节点；第三单元，用于根据高斯采样法，构建以所述起始节点和所述目标节点为基础的路径树；第四单元，用于根据路径树获得从所述起始节点至所述目标节点的三维空间航迹点集；第五单元，用于对所述三维空间航迹点集进行线段拟合操作，获得航线。
[0082]
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储
有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，其中，在所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行无人机航线规划方法。
[0083]
本实施例还提供了一种计算机装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述处理器执行所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集时实现无人机航线规划方法。
[0084]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0085]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元可结合为一个单元，一个单元可拆分为多个单元，或一些特征可以忽略等。
[0086]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。