避障路径规划和建图方法技术

本发明专利技术提供了一种避障路径规划和建图方法

【技术实现步骤摘要】
避障路径规划和建图方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及无人机的
，尤其是涉及一种避障路径规划和建图方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]自主探索的主要任务是在未知环境中部署机器人以收集信息，收集的信息对于搜索
、
救援和调查等任务至关重要
。
[0003]目前，对于未知环境的自主探索一般是飞手将带有视觉传感器的无人机置于要探索的未知环境，进而依靠无人机回传的云台视频通过人工查看进而决策的方式确定该未知环境中各区域的障碍物信息，该种方式需要人工查看决策，效率低下
。
[0004]如何在指定范围内确定无人机下一步的期望运动位置及姿态，最终实现以无碰撞路径获取未知环境最多的正确信息，以点云模型形式保存成为目前亟需解决的技术问题
。
[0005]即如何利用无人机自身的避障系统和建图系统进行未知环境的避障路径规划和建图成为目前亟需解决的技术问题
。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种避障路径规划和建图方法
、
装置
、
电子设备和存储介质，以缓解现有技术无法利用无人机自身的避障系统和建图系统进行未知环境的避障路径规划和建图的技术问题
。
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供了一种避障路径规划和建图方法，包括：根据对未知环境的感知在对应的网格地图中进行增量式的边界检测更新，得到新增边界；确定所述新增边界的候选视点和最佳视点，并根据不同所述新增边界的最佳视点间的运动速度方向变化量确定边界间代价；基于所述边界间代价采用路径寻优算法对所有新增边界的最佳视点进行全局路径探索，得到遍历所有最佳视点的全局路径；基于所述候选视点对所述全局路径中的最佳视点进行局部视点调整，得到局部全局路径；根据所述局部全局路径进行局部轨迹规划，得到局部轨迹，以使无人机根据所述局部轨迹进行飞行，进而在飞行过程中对所述网格地图进行感知建图
。
[0008]进一步的，根据对未知环境的感知在对应的网格地图中进行增量式的边界检测更新，包括：根据感知得到的已知区域和未知区域进行边界检测，得到初始边界；确定所述初始边界的外接矩形；根据所述初始边界的外接矩形和历史感知得到的历史新增边界的外接矩形进行边界更新，得到更新后边界；
若所述更新后边界的距离大于预设阈值，则对所述更新后边界进行分割，进而得到所述新增边界；若所述更新后边界的距离不大于预设阈值，则将所述更新后边界作为所述新增边界
。
[0009]进一步的，根据所述初始边界的外接矩形和历史感知得到的历史新增边界的外接矩形进行边界更新，包括：若所述初始边界的外接矩形包含所述历史感知得到的历史新增边界的外接矩形，则删除所述历史新增边界，将所述初始边界作为所述更新后边界；若所述初始边界的外接矩形与所述历史感知得到的历史新增边界的外接矩形相交，则将所述初始边界和所述历史新增边界进行融合，得到所述更新后边界
。
[0010]进一步的，确定所述新增边界的候选视点和最佳视点，包括：以所述新增边界的体素集合的平均值为圆心，预设的半径的圆形轨迹上均匀采点，得到多个初始视点，其中，每个所述初始视点包括：位置
、
偏航角度和可见所述新增边界的体素个数；在所述初始视点中，获取在摄像机视场内，且与障碍物保持预设距离的视点，得到中间视点；根据可见所述新增边界的体素个数对所述中间视点进行排序，并根据排序结果确定所述新增边界的候选视点和最佳视点，其中，所述最佳视点为可见所述新增边界的体素个数最多的中间视点
。
[0011]进一步的，所述路径寻优算法中的代价矩阵与所述边界间代价相关，所述代价矩阵为在两个视点之间运动的时间以及当前速度一致性代价的加权和
。
[0012]进一步的，基于所述候选视点对所述全局路径中的最佳视点进行局部视点调整，包括：采用寻路算法基于所述候选视点对所述全局路径中的最佳视点进行局部视点调整，得到所述局部全局路径
。
[0013]进一步的，根据所述局部全局路径进行局部轨迹规划，包括：在所述局部全局路径上采用基于
B
‑
样条的轨迹生成方法进行局部轨迹规划，得到所述局部轨迹
。
[0014]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种避障路径规划和建图装置，包括：边界检测更新单元，用于根据对未知环境的感知在对应的网格地图中进行增量式的边界检测更新，得到新增边界；确定单元，用于确定所述新增边界的候选视点和最佳视点，并根据不同所述新增边界的最佳视点间的运动速度方向变化量确定边界间代价；全局路径探索单元，用于基于所述边界间代价采用路径寻优算法对所有新增边界的最佳视点进行全局路径探索，得到遍历所有最佳视点的全局路径；局部视点调整单元，用于基于所述候选视点对所述全局路径中的最佳视点进行局部视点调整，得到局部全局路径；局部轨迹规划单元，用于根据所述局部全局路径进行局部轨迹规划，得到局部轨迹，以使无人机根据所述局部轨迹进行飞行，进而在飞行过程中对所述网格地图进行感知
建图
。
[0015]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤
。
[0016]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时，所述机器可运行指令促使所述处理器运行上述第一方面任一项所述的方法
。
[0017]在本专利技术实施例中，提供了一种避障路径规划和建图方法，包括：根据对未知环境的感知在对应的网格地图中进行增量式的边界检测更新，得到新增边界；确定新增边界的候选视点和最佳视点，并根据不同新增边界的最佳视点间的运动速度方向变化量确定边界间代价；基于边界间代价采用路径寻优算法对所有新增边界的最佳视点进行全局路径探索，得到遍历所有最佳视点的全局路径；基于候选视点对全局路径中的最佳视点进行局部视点调整，得到局部全局路径；根据局部全局路径进行局部轨迹规划，得到局部轨迹，以使无人机根据局部轨迹进行飞行，进而在飞行过程中对网格地图进行感知建图
。
通过上述描述可知，本专利技术的避障路径规划和建图方法中，实现了利用无人机自身的避障系统和建图系统进行未知环境的避障路径规划和建图，增量式的边界检测更新，更加高效，可以以非常高的频率刷新支持后续的路径规划，另外，基于边界间代价采用路径寻优算法进行全局路径探索，可以提高路径规划的效率，后续的局部视点调整能够使得得到的局部全局路径更为平滑准确，实现敏捷的机动，缓解了现有技术无法利用无人机自身的避障系统和建图系统进行未知环境的避障路径规划和建图的技术问题
。
附图说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种避障路径规划和建图方法，其特征在于，包括：根据对未知环境的感知在对应的网格地图中进行增量式的边界检测更新，得到新增边界；确定所述新增边界的候选视点和最佳视点，并根据不同所述新增边界的最佳视点间的运动速度方向变化量确定边界间代价；基于所述边界间代价采用路径寻优算法对所有新增边界的最佳视点进行全局路径探索，得到遍历所有最佳视点的全局路径；基于所述候选视点对所述全局路径中的最佳视点进行局部视点调整，得到局部全局路径；根据所述局部全局路径进行局部轨迹规划，得到局部轨迹，以使无人机根据所述局部轨迹进行飞行，进而在飞行过程中对所述网格地图进行感知建图
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据对未知环境的感知在对应的网格地图中进行增量式的边界检测更新，包括：根据感知得到的已知区域和未知区域进行边界检测，得到初始边界；确定所述初始边界的外接矩形；根据所述初始边界的外接矩形和历史感知得到的历史新增边界的外接矩形进行边界更新，得到更新后边界；若所述更新后边界的距离大于预设阈值，则对所述更新后边界进行分割，进而得到所述新增边界；若所述更新后边界的距离不大于预设阈值，则将所述更新后边界作为所述新增边界
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述初始边界的外接矩形和历史感知得到的历史新增边界的外接矩形进行边界更新，包括：若所述初始边界的外接矩形包含所述历史感知得到的历史新增边界的外接矩形，则删除所述历史新增边界，将所述初始边界作为所述更新后边界；若所述初始边界的外接矩形与所述历史感知得到的历史新增边界的外接矩形相交，则将所述初始边界和所述历史新增边界进行融合，得到所述更新后边界
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述新增边界的候选视点和最佳视点，包括：以所述新增边界的体素集合的平均值为圆心，预设的半径的圆形轨迹上均匀采点，得到多个初始视点，其中，每个所述初始视点包括：位置
、
偏航角度和可见所述新增边界的体素个数；在所述初始视点中，获取在摄像机视场内，且与障碍物保持预设距离的视点，得到中间视点；根据可见所述新增边界的体素个数对所述中间视点进行排序，并根据排序结果确定所述新增边界...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈方平，权静月，杨瑞鹏，陆煜衡，
申请(专利权)人：天津云圣智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：