一种飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法，包括，对飞机表面进行三维遍历空间覆盖，获得无人机的检查路径；通过改进的热方程驱动面积覆盖算法设计势场，基于所述势场和所述检查路径确定无人机的相机方向，生成距离场；根据所述距离场指导无人机生成多无人机的飞行轨迹，基于所述飞行轨迹完成飞机表面损伤的三维视觉检测。本发明专利技术能够更好的进行飞机表面损伤检测。够更好的进行飞机表面损伤检测。够更好的进行飞机表面损伤检测。

【技术实现步骤摘要】
一种飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法


[0001]本专利技术属于三维视觉检测领域，尤其涉及一种飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法。

技术介绍

[0002]无人机以其多功能运动和探索非结构化环境的能力而闻名，在航空领域被用于飞机表面损伤检查。手动无人机检查飞机表面损伤已经提高了安全性，检查人员不再在高空和重型设备上工作，但检查任务仍然需要熟练的操作团队，协调和执行可能需要很长时间。通过提高自主水平，无人机可以减少检查时间和人力，从而降低检查成本。部署自主无人机可以进一步提高安全性，通过更快、更可靠的检查，可以更好地维护飞机，使飞机处于持续适航状态，保障飞行安全。
[0003]应对无人机自主化的挑战需要跨学科的方法、协作和跨领域的知识分配，必须配备精确的传感器技术，使控制系统能够根据制定的路径或轨迹规划指导飞行。为了实现自主飞行，路径和轨迹规划问题至关重要，解决它们会带来额外的复杂性，因为方法通常取决于特定的应用程序。路径规划指的是找到一条几何的、无碰撞的路径，以实现任务的目标，而轨迹规划则指的是为几何路径分配一条时间法则，从而为所需的运动提供控制输入。在大多数情况下，路径规划先于轨迹规划。多无人机合作涉及检查任务的分配以及协作、无碰撞的路径和轨迹规划。合作规划可以提供更宽的检查范围、更高的容错性和更快的完成时间，但会增加算法复杂性。当前关于检查路径和轨迹规划的研究集中于解决覆盖路径规划(CPP)问题，该问题旨在确定覆盖检测区域或体积的几何无碰撞路径。路径通常被赋予简单的点对点轨迹。研究人员已解决了二维覆盖问题，三维覆盖问题也亟需解决方案。

技术实现思路

[0004]为解决上述问题，本专利技术通过研究提出一种用于三维覆盖的新型多无人机轨迹规划方法，并将其应用于飞机表面损伤的检查，来填补多无人机合作检查的研究空白。本专利技术提供了如下方案：一种飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法，包括：
[0005]对飞机表面进行三维遍历空间覆盖，获得无人机的检查路径；
[0006]通过改进的热方程驱动面积覆盖算法设计势场，基于所述势场和所述检查路径确定无人机的相机方向，生成距离场；
[0007]根据所述距离场指导无人机生成多无人机的飞行轨迹，基于所述飞行轨迹完成飞机表面损伤的三维视觉检测。
[0008]优选地，对飞机表面进行三维遍历空间覆盖的过程包括，
[0009]通过用于结构检查的现有参考模型输出获得无人机轨迹的连续动作，根据所述连续动作生成飞机表面的覆盖路径；
[0010]其中，所述无人机轨迹的连续动作被定义为瞬时动作和轨迹的卷积；
[0011]所述无人机轨迹的连续动作表达式为：
[0012][0013]定义所述瞬时动作的表达式为：
[0014][0015]其中Φ是覆盖动作强度，σ是标准偏差，r
i
(t)＝||x
‑
y
i
(t)||是域X中位置到代理位置y的距离，覆盖动作强度通过瞬时作用函数的性质来解释。
[0016]优选地，根据所述连续动作生成飞机表面的覆盖路径的过程包括，
[0017]基于空间覆盖算法生成给定密度探索域的代理轨迹，根据预设的目标密度μ0(x)，以及无人机的访问区域和访问频率，获得确定剩余密度μ在时间t的覆盖范围ρ；根据所述覆盖范围ρ指导无人机完成剩余未覆盖范围的飞行路径；
[0018]公式表达式为：
[0019]μ(X，t)＝μ0(x)
·
exp(
‑
ρ(x，t))
[0020]目标密度μ0(x)被归一化以满足∫
Ω
μ0(x)dx＝1。
[0021]优选地，通过改进的热方程驱动面积覆盖算法设计势场的过程包括，
[0022]k
·
Δψ(x.t)
‑
ψ(x，t)+(x，t)＝0
[0023]Neumann边界条件应用于整个边界：
[0024][0025]其中，n是向外指向法线的边界，参数k表示导热系数，ψ为势，Δψ为拉普拉斯算子。
[0026]优选地，势ψ的单位梯度表达式为：
[0027][0028]优选地，生成距离场的过程包括，
[0029]基于Neumann边界条件，势ψ的梯度固有地阻止代理接近域边界，通过碰撞冲突避免机制防止无人机在三维域边界的冲突。
[0030]优选地，通过碰撞冲突避免机制防止无人机在三维域边界的冲突的过程包括，
[0031]在每个时间步骤检查碰撞的可能性，对于第i个代理，通过测量与索引j的所有其他代理距离d(i，j)＝|y
j
‑
y
i
|，i≠j，其中d(i，i)＝∞，以及从代理到域边界的最小距离d
b
(y
i
)；如果所有测量距离d(y
i
)＝min(d
b
(y
i
)，d(i，1)，...，d(i，n))的最小值低于最初规定的阈值2∈，冲突避免机制介入并校正代理的方向向量；
[0032]其中，为了确保无人机的轮廓不与障碍物碰撞，安全距离设置为大于无人机中心的最大尺寸M加上无人机在一个时间步长内可以到达的距离，并且安全距离参数∈＞υ
i
Δt+M。
[0033]优选地，所述多无人机的飞行轨迹的表达式为：
[0034][0035]与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
[0036]本专利技术考虑了相关参数和环境约束来获得平滑、无碰撞的轨迹。基于势场方法，使用改进的热方程驱动面积覆盖(HEDAC)算法设计势场，将期望的面积覆盖和实现的面积覆盖之间的差异最小化。当使用自主无人机视觉检查飞机表面时，最重要的方面是确保结构的所有表面至少一次包含在传感器的视野中。为此，本专利技术使用相机方向控制升级HEDAC轨迹生成，该控制始终将相机指向结构的最近点。由于轨迹是在势场中产生的，可以省去几何路径确定，同时解决了覆盖路径和轨迹规划问题。当伴随着无人机上的鲁棒轨迹跟踪控制时，HEDAC可以更好地应用于飞机表面损伤的检测。
附图说明
[0037]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0038]图1为本专利技术实施例的用虚线球体三角形标记的最佳碰撞避免向量的可行区域图；
[0039]图2为本专利技术实施例的覆盖示例示意图。
具体实施方式
[0040]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0041]需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法，其特征在于，包括：对飞机表面进行三维遍历空间覆盖，获得无人机的检查路径；通过改进的热方程驱动面积覆盖算法设计势场，基于所述势场和所述检查路径确定无人机的相机方向，生成距离场；根据所述距离场指导无人机生成多无人机的飞行轨迹，基于所述飞行轨迹完成飞机表面损伤的三维视觉检测。2.根据权利要求1所述的飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法，其特征在于，对飞机表面进行三维遍历空间覆盖的过程包括，通过用于结构检查的现有参考模型输出获得无人机轨迹的连续动作，根据所述连续动作生成飞机表面的覆盖路径；其中，所述无人机轨迹的连续动作被定义为瞬时动作和轨迹的卷积；所述无人机轨迹的连续动作表达式为：定义所述瞬时动作的表达式为：其中Φ是覆盖动作强度，σ是标准偏差，r
i
(t)＝||x
‑
y
i
(t)||是域X中位置到代理位置y的距离，覆盖动作强度通过瞬时作用函数的性质来解释。3.根据权利要求2所述的飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法，其特征在于，根据所述连续动作生成飞机表面的覆盖路径的过程包括，基于空间覆盖算法生成给定密度探索域的代理轨迹，根据预设的目标密度μ0(x)，以及无人机的访问区域和访问频率，获得确定剩余密度μ在时间t的覆盖范围ρ；根据所述覆盖范围ρ指导无人机完成剩余未覆盖范围的飞行路径；公式表达式为：μ(x，t)＝μ0(x)
·
exp(
‑
ρ(x，t))目标密度μ0(x)被归一化以满足f
Ω
μ0(x)dx＝1。4.根据权利要求2所述的飞机表面损伤三维视觉检测的多无人机路径规划方法，其特征在于，通过改进的热方程驱动面积覆盖算法设计势场的过程包...

【专利技术属性】
技术研发人员：白建坤，何艳斌，
申请(专利权)人：广州民航职业技术学院，
类型：发明
国别省市：