【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法
[0001]本专利技术涉及无人机远程控制领域，具体来说，涉及一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法。
技术介绍
[0002]无人机的自适应巡航是指一种智能飞行控制的方法，通过预先设置无人机的巡航速度和飞行高度，根据周围环境和障碍物的变化，自动调整巡航速度和飞行高度，以保持安全的飞行状态。在巡航过程中，无人机可以实现主动感知和避障，并且可以通过传感器对空气动力学和飞行控制进行实时调整，以保持稳定的飞行状态。同时，自适应巡航还可以通过陀螺仪、加速计等设备进行姿态控制，使其在不同飞行高度和角度下都可以保持稳定的飞行状态。现有的无人机巡检航线规划方法均是按照理想的情况执行，没有考虑到有些建筑物，例如基站对无人机飞行的影响。
[0003]例如中国专利号201810099352.5公开了一种基于云端的无人机航线规划方法，其包括云端服务器、地面控制站和无人机，云端服务器根据任务起点、终点坐标值推荐航线，无人机控制器根据该航线控制无人机飞行，减少每次都要人为设置航线问题，效率高...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、确定施工现场的巡检范围，并在巡检范围内制定巡检航线；S2、规划好无人机的巡检航线后，对无人机的巡检航线进行模拟验证；S3、无人机在巡检过程中，对无人机的飞行状态和无人机与周围环境的交互进行实时监控和调整。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法，其特征在于，所述确定施工现场的巡检范围，并在巡检范围内制定巡检航线包括以下步骤：S11、确认施工现场的无人机巡检航线的起点及终点；S12、基于蒙特卡洛树进行无人机巡检航线的规划；其中，所述基于蒙特卡洛树进行无人机巡检航线的规划包括以下步骤：S121、定义状态空间：将无人机巡检航线划分为若干离散的航点；S122、构建搜索树：从无人机巡检航线的起点开始，每次选取一个未访问过的航点，并在搜索树中扩展航点；S123、模拟路径：从扩展的航点开始，通过随机选择相邻航点的方式，模拟生成一条可行的路径；S124、评估路径：对模拟生成的路径进行评估，并将评估结果反向传播到搜索树的所有航点中，更新它们的价值和访问次数；S125、选择下一个扩展航点：根据搜索树中每个节点的胜率和价值信息，选择下一个扩展的航点；S126、循环执行步骤S123
‑
S125，直到到达终点或达到规定的搜索深度。3.根据权利要求2所述的一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法，其特征在于，所述对模拟生成的路径进行评估时的指标包括路径长度、最大化覆盖范围及最小化燃料消耗。4.根据权利要求1或3所述的一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法，其特征在于，所述无人机在巡检过程中，对无人机的飞行状态和与周围环境的互动进行实时监控和调整包括以下步骤：S31、无人机在巡检过程中对施工现场内的物体进行识别；S32、遇到对无人机有威胁的物体时进行规避处理。5.根据权利要求4所述的一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法，其特征在于，所述无人机在巡检过程中对施工现场内的物体进行识别包括以下步骤：S311、通过无人机上的摄像头采集施工现场的物体图像；S312、通过预先训练好的物体识别模型对施工现场内的物体图像进行特征提取，得到输出结果；S313、将输出结果作为特征向量输入至SVM分类器中进行预测，并返回预测结果；S314、若结果为物体对无人机具有威胁，则使得无人机对该物体进行规避飞行。6.根据权利要求5所述的一种基于自适应巡航的无人机施工巡检航线规划方法，其特征在于，所述预先训练好的物体识别模型在训练过程中包括以下步骤：S3121、构建施工现场物体图像的训练集，并对施工现场物体图像进行预处理；
S3122、在卷积神经网络中构建三个卷积层、两个池化层、四个归一化层、一个全连接层及一个Dropout层；S3123、在卷积层一中，使用64个9
×9×
3的卷积核、步长为4对施工现场物体图像进行卷积处理，且经过激活函数，得到64个35
×
35的特征图；S3124、在池化层一中，对卷积层一输出的结果使用3
×
3大小的最大池化操作，步长为2，得到17<...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋笑丽，李阳，杨玉轩，韩荣生，赵芳，宋艳龙，李帅，秦永彪，卢腾，赵钊，丁龙，陈杰，
申请(专利权)人：南京敬天科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。