一种基于异构雷达的无人直升机避障系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于异构雷达的无人直升机避障系统和方法，所述方法采用激光雷达和毫米波雷达融合互补方式进行障碍物感知与探测。该方法兼顾激光雷达测量分辨率和精度高的特点及毫米波雷达探测距离远且全天候的特点，以激光雷达为主、毫米波雷达为辅的方式，对障碍物进行两方数据融合印证，实时建立避障路线，有效的提高了飞行速度，解除了人为操控避开障碍物，提高了避障控制的可靠性。提高了避障控制的可靠性。提高了避障控制的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于异构雷达的无人直升机避障系统和方法


[0001]本专利技术涉及一种基于异构雷达的无人直升机避障系统和方法。

技术介绍

[0002]避障技术是无人直升机性能的重要体现之一，通常情况下无人直升机具有检测性能，实现对周围环境中异常障碍物的检测和躲避。避障性能与作战场景的结合也是热门应用之一，在执行作战的过程中遇到各种复杂的动静态障碍物，理论上均可以显著影响到无人直升机的正常飞行状态，也对操作无人直升机行为提出更高要求。
[0003]当前技术中，存在激光雷达避障、毫米波雷达避障及基于视觉的避障等方法，但目前激光雷达、毫米波雷达及基于视觉的避障设备各自存在一定的缺点，例如激光雷达测量距离不够远，不具备全天候感知与探测能力，毫米波雷达测量分辨率和精度低，视觉类方案无法完全克服夜晚低光飞行对摄像头成像的影响。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于异构雷达的无人直升机避障方法，主要目的在于通过采用异构雷达设计，以激光雷达为主、毫米波雷达为辅的方式，对障碍物进行两方数据融合印证，兼顾激光雷达测量分辨率和精度高的特点及毫米波雷达探测距离远且全天候的特点，由此解决现有技术中单个传感器方案的缺点。
[0005]本专利技术提供了一种基于异构雷达的无人直升机避障系统，包括激光雷达、毫米波雷达、飞控计算机和避障计算机；
[0006]所述激光雷达用于获取当前环境中前方障碍物的点云数据，并以当前激光雷达位置为参考原点建立局部栅格地图；r/>[0007]所述毫米波雷达用于获取当前环境中前方障碍物与无人直升机的距离和角度信息，并以当前毫米波雷达位置为参考原点建立局部轮廓地图；
[0008]所述飞控计算机用于飞行控制并飞往规划航点；
[0009]所述避障计算机用于障碍物探测与特征提取，以及基于飞行动力学约束的避障规划航点计算；
[0010]所述飞控计算机实时输出无人直升机姿态与定位数据、当前规划航线给避障计算机，避障计算机实时输出避障航点数据、障碍物尺寸位置分布数据给飞控计算机。
[0011]本专利技术还提供了一种基于异构雷达的无人直升机避障方法，包括以下步骤：
[0012]步骤1，通过毫米波雷达获取当前环境中前方障碍物与无人直升机的距离和角度信息，并以当前毫米波雷达位置为参考原点建立局部轮廓地图；
[0013]步骤2，通过激光雷达获取当前环境中前方障碍物的点云数据，将机体坐标系下的点云数据转换为ENU大地坐标系坐标点，并以当前激光雷达位置为参考原点，沿Xg、Yg、Zg三个坐标轴方向分割区域为固定大小的立方体格，以固定大小间隔统计每个立方体格的横轴
坐标、纵轴坐标、竖轴坐标相对位置属性，形成当前数据帧，并与上一帧数据融合得到3D栅格地图，再将3D栅格地图转换为2D栅格地图，将2D栅格地图转换为平面图像，将3D栅格地图转换为立方体格，在可视化工具中显示；
[0014]步骤3，融合激光雷达和毫米波雷达获取的距离和角度信息，指定ENU大地坐标系的坐标原点为当前无人直升机位置，计算障碍物与无人直升机的相对位置，依据卫星定位系统给出的LLA(LLA指经纬高)坐标点，通过调用坐标转换模块(此模块实现中使用了开源库GeographicLib，地址：https://geographiclib.sourceforge.io/)转换为ENU大地坐标系坐标点，从而得到障碍物的绝对坐标；
[0015]步骤4，避障计算机结合无人直升机当前规划航线判断当前障碍物是否影响航线飞行，如果是，根据航线方向和无人直升机与障碍物之间的位置信息，生成避障线路航行并重复执行步骤1～步骤5；否则继续按当前规划航线飞行并重复执行步骤1～步骤4；
[0016]步骤5，判断无人直升机是否避开当前障碍物，如果是，返回原规划航线继续飞行并执行步骤4，否则继续按最新避障线路航行并执行步骤4。
[0017]步骤2中，采用如下公式将机体坐标系下的点云数据转换为ENU大地坐标系坐标点：
[0018]S(Xg,Yg,Zg)＝R*S(Xb,Yb,Zb)+F
′
[0019]其中，S(Xg,Yg,Zg)为转换后的ENU大地坐标系下的点云坐标，S(Xb,Yb,Zb)为机体坐标系下的点云坐标，R为以ENU大地坐标系为基准的旋转矩阵，F
′
为机体坐标原点对应大地坐标原点的平移向量。
[0020]步骤3中，采用激光雷达和毫米波雷达组合进行探测，在无人直升机机头前方无遮挡处以上下堆叠方式安装激光雷达和毫米波雷达，检测无人直升机前方及侧方区域。
[0021]步骤3中，所述融合激光雷达和毫米波雷达获取的距离和角度信息，具体包括：
[0022]阶段一，使用毫米波雷达远距离模式进行检测，如果检测到障碍物，计算障碍物与无人直升机之间的距离，并在第一预设减速距离处开始减速至第一预设速度；
[0023]阶段二，在到达第一预设减速距离处，使用毫米波雷达近距离模式进行检测，计算障碍物与无人直升机之间的距离，并在第二预设减速距离处开始减速至第二预设速度；
[0024]阶段三，在到达预设障碍距离处使用激光雷达进行检测，计算障碍物与无人直升机之间的距离，并在预设障碍距离处跳转至步骤4，准备生成避障线路。
[0025]步骤4中，所述生成避障线路航行，包括如下避障方式：
[0026]第一种避障方式：如果飞行速度符合第二预设速度，障碍物和直升机的相对高度偏差≤50米且在直升机的最大爬升速度范围内，选择第二预设速度拔高越过障碍物；如果飞行速度符合第二预设速度，障碍物和直升机的相对高度偏差≥50米且在直升机的最大爬升速度范围内，减速至第三预设速度拔高越过障碍物；
[0027]第二种避障方式：如果飞行速度符合第二预设速度，且障碍物非密集地区，调整航向绕过障碍物；
[0028]第三种避障方式：程控飞行引入避障航线，融合程控飞行模态下原有的规划航线和避障计算机提供的避障航线，生成新的避障程控综合航线，导引直升机绕过障碍物，分为航线中障碍物绕障飞行、航点处障碍物绕障飞行和航线终点盘旋避障。
[0029]步骤5中，将点云数据和局部轮廓地图通过无线链路获卫通方式传输至地面站，用
于备用辅助判断，50km视距范围内使用无线链路，主链路采用L波段，备份链路采用UHF波段，数据通信依据无人机原有数据链链路方式；超视距情况下使用卫通方式传输至地面站，仅传输二维局部轮廓地图。
[0030]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0031]1)本专利技术系统和方法兼顾激光雷达测量分辨率和精度高的特点及毫米波雷达探测距离远且全天候的特点，以激光雷达为主、毫米波雷达为辅的方式，对障碍物进行两方数据融合印证，实时建立避障路线，有效的提高了飞行速度，解除了人为操控避开障碍物，提高了避障控制的可靠性；
[0032]2)飞控计算机负责飞行控制并飞往规划航点，避障计算机负责障碍物探测与特征提取，以及基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于异构雷达的无人直升机避障系统，其特征在于，包括激光雷达、毫米波雷达、飞控计算机和避障计算机；所述激光雷达用于获取当前环境中前方障碍物的点云数据，并以当前激光雷达位置为参考原点建立局部栅格地图；所述毫米波雷达用于获取当前环境中前方障碍物与无人直升机的距离和角度信息，并以当前毫米波雷达位置为参考原点建立局部轮廓地图；所述飞控计算机用于飞行控制并飞往规划航点；所述避障计算机用于障碍物探测与特征提取，以及基于飞行动力学约束的避障规划航点计算；所述飞控计算机实时输出无人直升机姿态与定位数据、当前规划航线给避障计算机，避障计算机实时输出避障航点数据、障碍物尺寸位置分布数据给飞控计算机。2.一种基于异构雷达的无人直升机避障方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过毫米波雷达获取当前环境中前方障碍物与无人直升机的距离和角度信息，并以当前毫米波雷达位置为参考原点建立局部轮廓地图；步骤2，通过激光雷达获取当前环境中前方障碍物的点云数据，将机体坐标系下的点云数据转换为ENU大地坐标系坐标点，并以当前激光雷达位置为参考原点，沿Xg、Yg、Zg三个坐标轴方向分割区域为固定大小的立方体格，以固定大小间隔统计每个立方体格的横轴坐标、纵轴坐标、竖轴坐标相对位置属性，形成当前数据帧，并与上一帧数据融合得到3D栅格地图，再将3D栅格地图转换为2D栅格地图，将2D栅格地图转换为平面图像，将3D栅格地图转换为立方体格，在可视化工具中显示；步骤3，融合激光雷达和毫米波雷达获取的距离和角度信息，指定ENU大地坐标系的坐标原点为当前无人直升机位置，计算障碍物与无人直升机的相对位置，依据卫星定位系统给出的LLA坐标点，通过调用坐标转换模块转换为ENU大地坐标系坐标点，从而得到障碍物的绝对坐标；步骤4，避障计算机结合无人直升机当前规划航线判断当前障碍物是否影响航线飞行，如果是，根据航线方向和无人直升机与障碍物之间的位置信息，生成避障线路航行并重复执行步骤1～步骤5；否则继续按当前规划航线飞行并重复执行步骤1～步骤4；步骤5，判断无人直升机是否避开当前障碍物，如果是，返回原规划航线继续飞行并执行步骤4，否则继续按最新避障线路航行并执行步骤4。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2中，采用如下公式将机体坐标系下的点云数据转换为ENU大地坐标系坐标点：S(Xg,Yg,Zg)＝R*S(Xb,Y...

【专利技术属性】
技术研发人员：包健，顾冬雷，吴平，刘宝，应浩，胡帮亚，
申请(专利权)人：南京模拟技术研究所，
类型：发明
国别省市：