一种农用植保无人机喷施过程中多障碍、小障碍下的避障方法及无人机技术

本发明专利技术涉及一种农用植保无人机喷施过程中多障碍、小障碍下的避障方法及无人机，属于无人机飞行路线规划领域。为了解决现有技术的无人机喷施飞行路线规划方法未能选择适合无人机机动特性的避障路径，未考虑到无人机需飞回原路线进行喷施，而导致重喷漏喷面积过多的缺点。植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法包括：将飞行路径的起点和终点连接，形成一条直线段；判断直线段是否与障碍圆相交；若相交，生成与直线段和障碍圆同时相切的最小转弯圆,根据直线段、障碍圆以及最小转弯圆确定复数个可选的飞行路径；根据飞行路径的长度及重喷漏喷面积所计算出的适应值大小来选出最佳的飞行路径。本发明专利技术适用于农用植保无人机喷施作业过程的航线规划。

Obstacle avoidance method under multiple obstacles and small obstacles in the process of agricultural plant protection unmanned aerial vehicle spraying and unmanned aerial vehicle

The invention relates to a method for obstacle avoidance in the process of spraying the agricultural plant protection unmanned aerial vehicle in multiple obstacles and small obstacles, and belongs to the field of UAV flight path planning. In order to solve the existing technology of UAV flight path planning method to choose the spraying path for non maneuvering characteristics of UAV, UAV needs to consider not to fly back to the original route of spraying, and lead to leak jet spray area too many disadvantages. Including obstacle avoidance method for plant protection unmanned spraying process under multi obstacle: connect the starting point and end point of the flight path, forming a straight line segment and obstacles; judgment circle intersection; if the intersection, generation and line segments and circular obstacle and minimum turning circle tangent to the circle, according to the straight line, and the minimum obstacle turn round to determine the flight path of a plurality of optional; according to the flight path length and leak jet spray area to calculate the fitness value of size to choose the optimal flight path. The invention is suitable for the route planning of the spraying operation of agricultural plant protection unmanned aerial vehicles.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种农用植保无人机喷施过程中多障碍、小障碍下的避障方法及无人机，属于无人机飞行路线规划领域。
技术介绍
植保无人机喷施作业的区域一般面积较大，而无人机体积小，反应灵活，所以一般植保无人机喷施的路线被规划成来回往复的形如“Π”的形状，其路线如图3所示。图3(a)是标准的矩形喷施区域，图3(b)是一个不规则的喷施区域，但是他们规划的路线都是来回往复的。这种来回往复的路线在没有障碍的情况下喷施作业的效率和喷洒的均匀度(重喷和漏喷)都特别好。但是在实际应用中这种无任何障碍的无人机喷洒作业几乎不存在。一般植保无人机在喷施作业中遇到的情况如图4所示，在已经离线规划好的路线中分布着若干障碍，这些障碍的特点是比较小，也比较分散，在离线路线规划其中很难将其排除，此时就要求无人机在喷施作业的过程中还要进行障碍的躲避。以无人机在喷施作业中遇到一个障碍为例，运用传统的避障算法所得到的避障路线如图5所示。由图5看出，植保无人机在避障的同时进行喷洒作业，因为无人机在躲避障碍的时候不能停止喷施作业，所以就会导致有些区域喷洒不到农药(如图5的漏喷区域)，有些区域会在无人机回飞时喷洒两遍(如图5的重复喷洒区域)。此避障方法会导致大面积的重喷和漏喷。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术的无人机喷施飞行路线规划方法未能选择适合无人机机动特性的避障路径，未考虑到无人机需飞回原路线进行喷施，而导致重喷漏喷面积过多的缺点。而提出一种农用植保无人机喷施过程中多障碍、小障碍下的避障方法及无人机。一种农用植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法，包括如下步骤：步骤1)将飞行路径的起点和终点连接，形成一条用于表示原飞行路线的直线段；步骤2)判断所述直线段是否与障碍圆相交，若不相交，则按原路线直线飞行，若相交，则执行步骤3)；所述障碍圆是用于表示障碍物位置和大小特征的模型；将与所述直线段相交的障碍圆称为目标障碍圆；步骤3)生成复数个与所述直线段与所述目标障碍圆同时相切的最小转弯圆；所述最小转弯圆的半径为无人机的最小转弯半径；步骤4)根据所述直线段、所述目标障碍圆以及所述最小转弯圆确定复数个可选的飞行路径并计算路径的长度以及与所述的可选飞行路径对应的重喷漏喷面积，并将数据进行归一化处理；步骤5)将所述的复数个可选路径作为初始种群，计算出适应值的大小；步骤6)使用遗传算法的选择、交叉、变异操作，当满足迭代次数或者满足预定的适应值大小条件时，输出最佳的搜索路径。一种农用植保无人机喷施过程中小障碍下的避障方法，包括如下步骤：步骤1)将飞行路径的起点和终点连接，形成一条用于表示原飞行路径的直线段；步骤2)判断所述直线段是否与障碍圆相交，若不相交，则按原路线直线飞行，若相交，则执行步骤3)；所述障碍圆是用于表示障碍物位置和大小特征的模型；步骤3)比较无人机的最小转弯半径与所述障碍圆的半径大小；若障碍圆的半径大于等于无人机的最小转弯半径，则生成复数个与所述直线段与所述障碍圆同时相切的最小转弯圆；所述最小转弯圆的半径为无人机的最小转弯半径；若障碍圆的半径小于无人机的最小转弯半径，则生成两个所述障碍圆的内切圆，并生成复数个与所述直线段与所述内切圆同时相切的最小转弯圆；所述内切圆的圆心位于所述直线段的经过所述障碍圆圆心的垂线上，所述内切圆的半径等于所述最小转弯圆的半径；用所述内切圆换代替所述障碍圆进行后续的步骤；步骤4)根据所述直线段、所述目标障碍圆以及所述最小转弯圆确定复数个可选路径的飞行路径的长度以及与所述的可选飞行路径对应的重喷漏喷面积，并将数据进行归一化处理；步骤5)将所述的复数个可选路径作为初始种群，计算出适应值的大小；步骤6)使用遗传算法的选择、交叉、变异操作，当满足迭代次数或者满足预定的适应值大小条件时，输出最佳的搜索路径。一种无人机，包括存储器以及与其连接的处理器，所述存储器用于存储喷施区域的宽度、原飞行路线的起点和终点位置、障碍圆位置和大小、无人机最小转弯半径，所述处理器用于从所述存储器中读取数据，并执行前述的农用植保无人机喷施过程中单障碍下的避障方法以及农用植保无人机喷施过程中单障碍下的避障方法。本专利技术的有益效果为：1、引入了基准线，即起点和终点的连线，用来排除不会对原飞行路径造成影响的障碍，减少了由于躲避不必要的障碍而导致避障路径条数增加的可能；2、考虑到了无人机的最小转弯半径，不同于现有技术认为无人机可以按照任意轨迹飞行，本专利技术考虑到了无人机飞行的实际情况，在每次需要改变飞行轨迹时，都将最小转弯半径加入路径的生成和计算；3、考虑到了无人机的最小转弯半径大于障碍圆半径的情况，防止由于最小转弯半径的曲率小于障碍圆模型的曲率，而导致无人机无法完成喷施过程中的避障任务的现象；4、采用启发式的遗传算法搜索路径搜索最优路径的用时更少；5、在已知障碍的情况下，较传统可以大大减少重喷漏喷的面积，相比现有技术能够减少200％-400％左右的重喷漏喷面积。附图说明图1为本专利技术的农用植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法的流程图；图2为本专利技术农用植保无人机喷施过程中小障碍下的避障方法的流程图；图3(a)为无人机在无障碍的矩形区域进行喷施的路线示意图；图3(b)为无人机在无障碍的不规则区域进行喷施的路线示意图；图4(a)为无人机在有障碍的矩形区域进行喷施的路线示意图；图4(b)为无人机在有障碍的不规则区域进行喷施的路线示意图；图5为现有技术的避障算法的避障路线图；图6为直线段与多个障碍相交情况的示意图；图7为最小转弯圆与障碍圆的关系的示意图；图8为避障路径的一个实施例的示意图；图9为避障路径的另一个实施例的示意图；图10为本专利技术的障碍圆及障碍圆区域半径的示意图；图11为本专利技术的障碍圆与最小转弯圆构成的三角形区域的示意图；图12为障碍圆半径小于无人机最小转弯半径时的避障路线示意图；图13为图12的局部放大图。具体实施方式本专利技术的具体实施方式一至五为不考虑无人机的最小转弯半径与障碍圆关系的情形，而具体实施方式六至九针对无人机的最小转半径与障碍圆的关系的不同进行了更细致的情况划分。具体实施方式一：本实施方式的一种农用植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法，包括如下步骤：步骤1)将飞行路径的起点和终点连接，形成一条用于表示原飞行路线的直线段；即这条路线表示在没有障碍的情况下可以按照此路线进行喷施作业，即在无障碍的情况下，飞行路径可以是“沿喷施区域的一条边飞行→转弯180°至下一条直线路径”的往返飞行。而本专利技术不考虑往返飞行的部分，只考虑沿直线飞行时可能碰到障碍的情况。步骤2)判断所述直线段是否与障碍圆相交，若不相交，则按原路线直线飞行，若相交，则执行步骤3)；所述障碍圆是用于表示障碍物位置和大小特征的模型。图6示出了直线段与多个障碍相交的情况，其中S为起点，T为终点。这样设置的好处是，使用直线段排除了不会对原飞行路线产生影响的障碍。由于现有技术的飞行路线规划往往考虑一定区域内的所有障碍，这会导致规划出的路线存在多条计算路径，从而增加了计算量，并且可能造成无人机重复喷施和漏喷的情况。本专利技术仅考虑会对飞行路线造成影响的障碍，这大大减少了无人机所需做的计算，并且更符合植保无人机的喷施作业过程。需要说明的是，步骤1)和步骤2)并不是显而易见的，现有技术的无人机本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种农用植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)将飞行路径的起点和终点连接，形成一条用于表示原飞行路线的直线段；步骤2)判断所述直线段是否与障碍圆相交，若不相交，则按原路线直线飞行，若相交，则执行步骤3)；所述障碍圆是用于表示障碍物位置和大小特征的模型；将与所述直线段相交的障碍圆称为目标障碍圆；步骤3)生成复数个与所述直线段与所述目标障碍圆同时相切的最小转弯圆；所述最小转弯圆的半径为无人机的最小转弯半径；步骤4)根据所述直线段、所述目标障碍圆以及所述最小转弯圆确定复数个可选的飞行路径并计算路径的长度以及与所述可选飞行路径对应的重喷漏喷面积，并将数据进行归一化处理；步骤5)将所述复数个可选路径作为初始种群，计算出适应值的大小；步骤6)使用遗传算法的选择、交叉、变异操作，当满足迭代次数或者满足预定的适应值大小条件时，输出最佳的搜索路径。

【技术特征摘要】
1.一种农用植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)将飞行路径的起点和终点连接，形成一条用于表示原飞行路线的直线段；步骤2)判断所述直线段是否与障碍圆相交，若不相交，则按原路线直线飞行，若相交，则执行步骤3)；所述障碍圆是用于表示障碍物位置和大小特征的模型；将与所述直线段相交的障碍圆称为目标障碍圆；步骤3)生成复数个与所述直线段与所述目标障碍圆同时相切的最小转弯圆；所述最小转弯圆的半径为无人机的最小转弯半径；步骤4)根据所述直线段、所述目标障碍圆以及所述最小转弯圆确定复数个可选的飞行路径并计算路径的长度以及与所述可选飞行路径对应的重喷漏喷面积，并将数据进行归一化处理；步骤5)将所述复数个可选路径作为初始种群，计算出适应值的大小；步骤6)使用遗传算法的选择、交叉、变异操作，当满足迭代次数或者满足预定的适应值大小条件时，输出最佳的搜索路径。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述遗传算法的染色体基因对应于顶点，所述顶点的确定方法为：过每个障碍圆的圆心，作所述直线段的垂线，所述垂线与所述障碍圆形成2个交点；将所有所述交点与所述飞行路径的起点与终点的集合作为顶点的集合；设K为障碍圆的个数，则所述顶点集中有2+2K个顶点；所述染色体编码从第1位到第2k+2位分别表示选择原飞行路径的起点、第1个障碍圆左侧的路径、选择第1个障碍圆右侧的路径、选择第2个障碍圆左侧的路径……选择第k个圆的右侧路径、原飞行路径的终点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4)中，每条可选的飞行路径的长度的计算公式为：其中N为必须躲避的障碍总数，N1是障碍圆与最小转弯圆异侧的障碍圆个数，N2是障碍圆与最小转弯圆同侧的情况，且满足N1+N2＝N；b为所述直线段的长度；Ri为第i个障碍圆的半径；Rz为无人机的最小转弯半径；Li为第i个障碍圆的圆心到所述直线段的垂线段距离；所述障碍圆半径R满足公式R＝Rd+Rl，其中Rd为障碍圆的中心到最边缘的距离，Rl为无人机需要与障碍物保持的安全距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述遗传算法的适宜度函数为：其中Fitness(i)为第i条路径的适宜度，D(xi)和S(xi)分表代表路径长度归一化后的数据以及重喷漏喷面积归一化后的数据；β1、β2分别代表路径长度和重喷漏喷面积的权重；路径长度和重喷漏喷面积采用的数据归一化函数为：其中x为待处理的数据，x*为经过归一化处理后的数据。5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，步骤4)中与每条飞行路径对应的重喷漏喷面积的计算公式为：6.一种农用植保无人机喷施过程中小障碍下的避障方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)将飞行路径的起点和终点连接，形成一条用于表示原飞行路径的直线段；步骤2)判断所述直线段是否与障碍圆相交，若不相交，则按原路线直...

【专利技术属性】
技术研发人员：张喜海，宋伟先，范成国，许绥佳，乔岳，杜佳丽，刘东，房俊龙，王梓璇，
申请(专利权)人：东北农业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23