本申请公开了一种无人机航路规划方法、装置、设备及介质，涉及无人机技术领域。根据当前位置确定目标位置和期望航路长度以得到最优航路。根据探索距离和探索深度确定探索节点集合中各探索节点的代价值；遍历并获取最小代价值以得到最优代价值。判断探索节点是否对应目标位置；若是则结束航路规划；若否则判断无人机从当前位置到探索节点对应的目标位置的航路长度是否大于期望航路长度；若是则结束航路规划。通过持续判断探索节点与目标位置的关系，在探索节点为目标位置时按照最优航路在遇到障碍物的情况下也能到达目标位置；当探索距离合适时，解决了由于无人机与障碍物距离过近导致的犹豫不决现象，实现得到最优规划和最优航路。航路。航路。
【技术实现步骤摘要】
一种无人机航路规划方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及无人机
，特别是涉及一种无人机航路规划方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着智能化作战的日益发展，无人机技术日渐成熟。由于无人机具有造价低廉、起降简单、操作灵活等优点，使其在军事领域的重要地位与日俱增。但军事作战的环境复杂，环境威胁交错纵横，在很大程度上缩小了无人机的飞行路径规划空间。一般根据无人机周围环境的已知程度划分为两种规划方式，分别为全局航路规划和局部航路规划。全局航路规划是在静态环境中搜索一条满足静态约束的最佳飞行路线；局部航路规划是在未知环境下保证无人机可以实现实时避障，并使得为无人机按照规划的最优航路行进至目标位置。
[0003]在完全感知区域环境时(无人机飞行路径不存在动态障碍物)，可以利用A*算法(A_Star算法)、遗传算法等进行全局航路规划；但当无人机面对突发威胁时(如存在动态障碍物)，无人机按照预先规划的航路将无法安全到达目标位置。现有的局部航路规划可以为向量场直方图算法(Vector Field Histogram，VFH)、VFH+等方法，但VFH算法在规划过程中经常出现由于无人机与障碍物距离过近导致的犹豫不决的现象；VFH+算法仅使得规划代价最优，却无法使得无人机的全程航路最优。
[0004]鉴于上述存在的问题，寻求在有障碍物干扰的情况下如何以最优规划代价和最优航路快速到达目标位置是本领域技术人员竭力解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的是提供一种无人机航路规划方法、装置、设备及介质，用于在有障碍物干扰的情况下以最优规划代价和最优航路快速到达目标位置。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种无人机航路规划方法，包括：
[0007]获取无人机的相关参数，相关参数至少包括无人机的当前位置、威胁信息、飞行安全距离、探索距离、探索深度、航路长度中的一种；
[0008]根据当前位置确定目标位置和期望航路长度；
[0009]根据探索距离和探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值；
[0010]遍历并获取最小的代价值对应的探索节点；
[0011]判断探索节点是否对应目标位置；
[0012]若探索节点对应目标位置，则结束航路规划；
[0013]若探索节点不对应目标位置，则判断无人机从当前位置到探索节点对应的目标位置的航路长度是否大于期望航路长度；
[0014]若是，则结束航路规划；
[0015]若否，则返回至获取无人机的相关参数的步骤。
[0016]优选地，根据探索距离和探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价
值包括：
[0017]根据探索距离和探索深度确定探索步长；
[0018]根据探索步长生成探索节点集合，探索节点集合中包含多个探索节点，探索节点与候选规避方向一一对应；
[0019]确定探索节点对应的代价值。
[0020]优选地，在根据探索距离和探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值之前，在根据当前位置确定目标位置和期望航路长度之后，还包括：
[0021]根据当前位置以及威胁信息构建威胁向量场直方图；
[0022]根据威胁向量场直方图和飞行安全距离确定候选规避方向。
[0023]优选地，在根据探索步长生成探索节点集合之后，在确定探索节点对应的代价值之前，还包括：
[0024]对探索节点集合中的探索节点进行剪枝处理。
[0025]优选地，确定探索节点对应的代价值包括：
[0026]根据探索节点和当前位置确定代价变化因子权重；
[0027]根据代价变化因子权重构建规避代价模型；
[0028]根据规避代价模型确定代价值。
[0029]优选地，在根据探索距离和探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值之后，在遍历并获取最小的代价值对应的探索节点之前，还包括：
[0030]根据目标位置所对应的目标探索节点和探索节点构建预估代价模型；
[0031]根据规避代价模型和预估代价模型确定各探索节点对应的启发函数。
[0032]优选地，根据当前位置以及威胁信息构建威胁向量场直方图包括：
[0033]根据无人机的飞行半径和无人机与当前位置之间的距离确定无人机的活动窗口半径；
[0034]将以活动窗口半径组成的区域按照预设分辨率划分为多个扇形区域；
[0035]根据各扇形区域内的无人机与障碍物之间的距离构建威胁向量场直方图。
[0036]为解决上述技术问题，本申请还提供了一种无人机航路规划装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取无人机的相关参数，相关参数至少包括无人机的当前位置、威胁信息、飞行安全距离、探索距离、探索深度、航路长度中的一种；
[0038]第一确定模块，用于根据当前位置确定目标位置和期望航路长度；
[0039]第二确定模块，用于根据探索距离和探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值；
[0040]遍历模块，用于遍历并获取最小的代价值对应的探索节点；
[0041]第一判断模块，用于判断探索节点是否对应目标位置；
[0042]若探索节点对应目标位置，则结束航路规划；
[0043]第二判断模块，用于若探索节点不对应目标位置，则判断无人机从当前位置到探索节点对应的目标位置的航路长度是否大于期望航路长度；
[0044]若是，则结束航路规划；
[0045]若否，则返回至获取无人机的相关参数的步骤。
[0046]此外，无人机航路规划装置还包括以下模块：
[0047]第三确定模块，用于根据探索距离和探索深度确定探索步长；
[0048]生成模块，用于根据探索步长生成探索节点集合，探索节点集合中包含多个探索节点，探索节点与候选规避方向一一对应；
[0049]第四确定模块，用于确定探索节点对应的代价值。
[0050]第一构建模块，用于根据当前位置以及威胁信息构建威胁向量场直方图；
[0051]第五确定模块，用于根据威胁向量场直方图和飞行安全距离确定候选规避方向。
[0052]剪枝处理模块，用于对探索节点集合中的探索节点进行剪枝处理。
[0053]第六确定模块，用于根据探索节点和当前位置确定代价变化因子权重；
[0054]第二构建模块，用于根据代价变化因子权重构建规避代价模型；
[0055]第七确定模块，用于根据规避代价模型确定代价值。
[0056]第三构建模块，用于根据目标位置所对应的目标探索节点和探索节点构建预估代价模型；
[0057]第八确定模块，用于根据规避代价模型和预估代价模型确定各探索节点对应的启发函数。
[0058]第九确定模块，用于根据无人机的飞行半径和无人机与当前位置之间的距离确定无人机的活动窗口半径；
[0059]划分模块，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人机航路规划方法，其特征在于，包括：获取无人机的相关参数，所述相关参数至少包括所述无人机的当前位置、威胁信息、飞行安全距离、探索距离、探索深度、航路长度中的一种；根据所述当前位置确定目标位置和期望航路长度；根据所述探索距离和所述探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值；遍历并获取最小的所述代价值对应的所述探索节点；判断所述探索节点是否对应所述目标位置；若所述探索节点对应所述目标位置，则结束航路规划；若所述探索节点不对应所述目标位置，则判断所述无人机从所述当前位置到所述探索节点对应的所述目标位置的航路长度是否大于所述期望航路长度；若是，则结束航路规划；若否，则返回至所述获取无人机的相关参数的步骤。2.根据权利要求1所述的无人机航路规划方法，其特征在于，所述根据所述探索距离和所述探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值包括：根据所述探索距离和所述探索深度确定探索步长；根据所述探索步长生成所述探索节点集合，所述探索节点集合中包含多个所述探索节点，所述探索节点与候选规避方向一一对应；确定所述探索节点对应的所述代价值。3.根据权利要求2所述的无人机航路规划方法，其特征在于，在所述根据所述探索距离和所述探索深度确定探索节点集合中的各探索节点对应的代价值之前，在所述根据所述当前位置确定目标位置和期望航路长度之后，还包括：根据所述当前位置以及所述威胁信息构建威胁向量场直方图；根据所述威胁向量场直方图和所述飞行安全距离确定所述候选规避方向。4.根据权利要求2所述的无人机航路规划方法，其特征在于，在所述根据所述探索步长生成所述探索节点集合之后，在所述确定所述探索节点对应的所述代价值之前，还包括：对所述探索节点集合中的所述探索节点进行剪枝处理。5.根据权利要求2所述的无人机航路规划方法，其特征在于，所述确定所述探索节点对应的所述代价值包括：根据所述探索节点和所述当前位置确定代价变化因子权重；根据所述代价变化因子权重构建规避代价模型；根据所述规避代价模型确定所述代价值。6.根据权利要求5所述的无人机航路规划...
【专利技术属性】
技术研发人员：王月星，王兵，于竞婷，
申请(专利权)人：中航成都无人机系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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