一种大型无人机仿地飞行路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种大型无人机仿地飞行路径规划方法，该方法包括以下步骤：基于所述大型无人机仿地飞行的起点和终点，获取所述大型无人机仿地飞行的路径点集；将所述路径点集映射到二维空间平面进行平滑处理，得到大型无人机仿地飞行的最短路径点集；基于所述最短路径点集，得到大型无人机仿地飞行的路径规划。本发明专利技术提升了大型无人机飞行的效率、安全性、飞行路径的光滑性，而且使得大型无人机执行飞行任务时爬升下滑更为合理，实现了飞行航点提取，降低了路径的数据冗余。降低了路径的数据冗余。降低了路径的数据冗余。

【技术实现步骤摘要】
一种大型无人机仿地飞行路径规划方法


[0001]本专利技术涉及仿地飞行
，特别是一种大型无人机仿地飞行路径规划方法。

技术介绍

[0002]大型无人机在执行仿地飞行任务时，优秀的规划路线使得飞行时间减短、飞行功耗减低。目前无人机仿地飞行路径规划大致有在避障规划路径基础上匹配DEM或借助机载传感器计算相对高度并作出调整，这些方法在平原和丘陵地区适用，在高差较大的山区难以应用。一方面，航线高差变化剧烈时，无人机调整高度的时间长，耗能高；另一方面，规划航线穿过难以逾越的高山时，无人机将陷入困境。即使可以穿越，是采取穿越还是绕行需要定量的评价。

技术实现思路

[0003]鉴于此，本专利技术提供一种大型无人机仿地飞行路径规划方法，充分考虑了飞机性能，提升了飞行的效率和安全性、飞行路径的光滑性。
[0004]本专利技术公开了一种大型无人机仿地飞行路径规划方法，包括以下步骤：步骤1：基于所述大型无人机仿地飞行的起点和终点，获取所述大型无人机仿地飞行的路径点集；步骤2：将所述路径点集映射到二维空间平面进行平滑处理，得到大型无人机仿地飞行的最短路径点集；步骤3：基于所述最短路径点集，得到大型无人机仿地飞行的路径规划。
[0005]进一步地，所述步骤1包括：步骤11：获取大型无人机仿地飞行的起点和终点，将起点添加到open表中，并初始化open表、close表；其中，open表和close表均用于记录点的位置、f值、方位角、父节点；步骤12：从open表中f值最小的点的所有邻域点中找出符合筛选条件的点，形成邻域点集；步骤13：计算邻域点集中所有点的f值；步骤14：分别判断邻域点集中的所有点是否在open表中，若不在，则将其添加至open表中，若在，则分别判断其f值是否小于open表中对应位置的点的f值；若是，则分别将较小的f值作为open表中对应位置的点的f值，且将open表中f值最小的点作为较小的f值对应的邻域点的父节点；步骤15：若open表中f值最小的点为终点，则算法结束，按照子父节点关系，从终点回溯至其先辈节点，即起点，以生成规划路径点集，记为路径点集M；否则，将open表中f值最小的点转移至close表，重复执行步骤12至步骤15，直至open表中f值最小的点为终点或open表为空，输出路径点集M或路径规划失败。
[0006]进一步地，所述筛选条件包括通行条件、转弯半径约束条件和旁侧安全条件；所述通行条件为不属于障碍点；
所述转弯半径约束条件为：其中，为open表中f值最小的点的方位角与邻域点方位角的夹角，为大型无人机的最小转弯半径，L为open表中f值最小的点到邻域点的空间距离；所述旁侧安全条件为：所述旁侧安全条件为：其中，为邻域点处的坡度，为邻域点处的坡向，为前进方向的方位角，为邻域点处坡向与垂直于前进方位角的平行线的夹角，为坡度阈值，坡度阈值由无人机仿地飞行高度和旁侧安全需求决定。
[0007]进一步地，所述计算邻域点集中所有点的f值的公式为：进一步地，所述计算邻域点集中所有点的f值的公式为：其中，f为代价，f值越小表示越接近终点，为累加求和，dis为邻域点集中任意一点N到终点的欧式距离，为起点到任意一点N的路径长度，为超出理想爬升、下滑角的额外代价，为open表中f值最小的点到任意一点N的爬升或下滑斜率，为大型无人机的经济速度，均为待定系数，和分别表示路径中第q个点的高程和该点的父节点，即第q
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1个点的高程，q的取值范围为2至m，m为正整数，m指组成起点到任意一点N的路径的点数量。
[0008]进一步地，所述步骤2包括：步骤21：将路径点集M投影到xy平面得到二维点集，记为T；对点集T中所有点连成的路径进行平滑处理，并将其平滑后的坐标代入DEM中插值求得每个点对应的z轴坐标，即可形成三维点集；步骤22：基于三维点集形成的路径，构造以该路径在xy平面的投影曲线为准线、z轴的平行线为直母线的柱面，将该柱面展开为平面；将三维点集映射到二维空间平面上得到二维点集，记为；对二维点集中所有点连成的路径进行平滑处理得到点集；在将点集逆变换到xyz坐标系中形成最短路径点集。
[0009]进一步地，所述步骤21包括：步骤211：去除点集中所有点的z轴坐标，得到点集，、、分别为点集中第个点的x轴坐标、y轴坐标、z轴坐标，n分别为路径点集M和点集中点的总数量；对以下目标函数进行最小化运算，以对点集T进行平滑处理并映射到xyz坐标系中得到三维点集，，、分别为三维点集中第个点的x轴坐标、y轴坐标；
其中，为累加求和，min表示最小值函数，为约束条件，为的余弦值，其计算方式为，A、B、C分别为三维点集中的第i、i
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1、i+1个点，和分别为三维点集中的点相对于路径点集M中的点在x轴正方向和y轴正方向的最大偏离量，和分别为三维点集中的点相对于路径点集M中的点在x轴负方向和y轴负方向的最大偏离量；步骤212：取DEM中三维点集中第i个点的邻域栅格值，基于所述邻域栅格值，采用二次线性插值法求得高程并将其作为三维点集中第i个点的z轴坐标；重复执行步骤212，直至求得三维点集中所有点的z轴坐标。
[0010]进一步地，所述步骤22包括：步骤221：将三维点集到映射至二维空间平面，即得到二维点集：：对以下目标函数进行最小化运算，以平滑处理二维点集中所有点连成的路径得到点集，记点集中第i个点的坐标为：：其中，为累加求和，min表示最小值函数，为约束条件，为三维点集投影在xy平面上的路径中的第i个点距起点的路径长度，、、分别为点集中第i
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1个、i+1个、i个点在xyz坐标系中对应的z轴坐标，即为待求的参数，为在z轴负方向的最大偏离量，为在z轴正方向平滑的最大偏离量，和分别为下滑角和爬升角，为使点集中第i个点的z坐标有解的松弛因子；步骤222：将点集从二维空间平面逆变换到xyz坐标系中形成最短路径点集，、、分别为最短路径点集中第个点的x轴坐标、y轴坐标、z轴坐标。
[0011]进一步地，所述步骤3包括：步骤31：采用道格拉斯
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普克算法，将最短路径点集简化为基本航点点集S；步骤32：分别从基本航点点集S中选取第j个基本航点以及与其相邻的两个基本航点，分别计算大型无人机在第j个基本航点的转弯半径，，其中，为基本航点点集S中的点数量；步骤33：依次基于第j个基本航点的转弯半径，分别计算第j个基本航点的修正航
点，并最终形成修正航点点集；步骤34：分别计算每个修正航点的转弯半径，并将每个修正航点的转弯半径与预设阈值进行比较，以规划大型无人机的飞行路径。
[0012]进一步地，所述步骤32包括：步骤321：假设在基本航点点集S中选取三个相邻的基本航点E、D、F，E、D、F分别为第、、个基本航点，DG为的角平分线，计算的补角：设两段折线的最短边边长为，则可求得基本航点D的转弯半径的初步估计值为：其中，为转弯半径的初步估计值，b为航点修正的最大位移量，min表示最小值函数；步骤322：按照步骤321类推，分别得到第2至第个基本航本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大型无人机仿地飞行路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于所述大型无人机仿地飞行的起点和终点，获取所述大型无人机仿地飞行的路径点集；步骤2：将所述路径点集映射到二维空间平面进行平滑处理，得到大型无人机仿地飞行的最短路径点集；步骤3：基于所述最短路径点集，得到大型无人机仿地飞行的路径规划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤11：获取大型无人机仿地飞行的起点和终点，将起点添加到open表中，并初始化open表、close表；其中，open表和close表均用于记录点的位置、f值、方位角、父节点；步骤12：从open表中f值最小的点的所有邻域点中找出符合筛选条件的点，形成邻域点集；步骤13：计算邻域点集中所有点的f值；步骤14：分别判断邻域点集中的所有点是否在open表中，若不在，则将其添加至open表中，若在，则分别判断其f值是否小于open表中对应位置的点的f值；若是，则分别将较小的f值作为open表中对应位置的点的f值，且将open表中f值最小的点作为较小的f值对应的邻域点的父节点；步骤15：若open表中f值最小的点为终点，则算法结束，按照子父节点关系，从终点回溯至其先辈节点，即起点，以生成规划路径点集，记为路径点集M；否则，将open表中f值最小的点转移至close表，重复执行步骤12至步骤15，直至open表中f值最小的点为终点或open表为空，输出路径点集M或路径规划失败。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述筛选条件包括通行条件、转弯半径约束条件和旁侧安全条件；所述通行条件为不属于障碍点；所述转弯半径约束条件为：其中，为open表中f值最小的点的方位角与邻域点方位角的夹角，为大型无人机的最小转弯半径，L为open表中f值最小的点到邻域点的空间距离；所述旁侧安全条件为：所述旁侧安全条件为：其中，为邻域点处的坡度，为邻域点处的坡向，为前进方向的方位角，为邻域点处坡向与垂直于前进方位角的平行线的夹角，为坡度阈值，坡度阈值由无人机仿地飞行高度和旁侧安全需求决定。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算邻域点集中所有点的f值的公式为：
其中，f为代价，f值越小表示越接近终点，为累加求和，dis为邻域点集中任意一点N到终点的欧式距离，为起点到任意一点N的路径长度，为超出理想爬升、下滑角的额外代价，为open表中f值最小的点到任意一点N的爬升或下滑斜率，为大型无人机的经济速度，均为待定系数，和分别表示路径中第q个点的高程和该点的父节点，即第q
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1个点的高程，q的取值范围为2至m，m为正整数，m指组成起点到任意一点N的路径的点数量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤21：将路径点集M投影到xy平面得到二维点集，记为T；对点集T中所有点连成的路径进行平滑处理，并将其平滑后的坐标代入DEM中插值求得每个点对应的z轴坐标，即可形成三维点集；步骤22：基于三维点集形成的路径，构造以该路径在xy平面的投影曲线为准线、z轴的平行线为直母线的柱面，将该柱面展开为平面；将三维点集映射到二维空间平面上得到二维点集，记为；对二维点集中所有点连成的路径进行平滑处理得到点集；在将点集逆变换到xyz坐标系中形成最短路径点集。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤21包括：步骤211：去除点集中所有点的z轴坐标，得到点集，、、分别为点集中第个点的x轴坐标、y...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗登，彭钧，张良会，吕菲，殷魁，潘星，
申请(专利权)人：川藏铁路技术创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：