CN103542852A - 一种基于分割法的无人机路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于分割法的无人机路径规划方法。采用Voronoi图法得到初始飞行路径，并利用Dijkstra算法得到最短路径，然后利用分割法对路径进行优化进一步减少路径中的拐点并缩短路径路程，最后利用Spcrv函数对路径进行平滑得到能够满足无人机安全飞行的最优路径。本发明方法具有算法执行效率高、稳定性高、安全性高的优点。

Description

一种基于分割法的无人机路径规划方法
技术领域
       本发明涉及无人机路径规划领域，具体涉及一种基于分割法的无人机路径规划方法。
背景技术
       无人机的路径规划是无人机研究的一个重要领域，其目的是根据任务目标在有障碍环境中规划出一条满足约束条件的最优无碰撞飞行轨迹。Voronoi图，又叫泰森多边形或Dirichlet图，是获取无人机安全飞行路径的一种常用方法，并且在计算机中容易实现，但是通过Voronoi图得到的路径往往比较曲折，并不是最优路径，很多情况下还存在多条可选路径。
发明内容
       为了解决上述现存的技术问题，本发明的目的在于提出一种基于分割法的无人机路径规划方法，可以快速生成无人机所需的安全飞行路径。
为了实现上述目的，本发明采用下述方法：
       一种基于分割法的无人机路径规划方法，包括以下步骤：A. 输入无人机飞行起点、终点和雷达坐标。B. 运用Voronoi图法获取初始安全飞行路径。C. 采用Dijkstra算法进行路径搜索获取最短路径。D. 采用分割法对最短路径进行优化减少其拐点。E. 利用Spcrv函数对路径进行平滑获取最优路径。
在本发明中，步骤A中输入的无人机飞行起点、终点和雷达坐标参数为飞机与雷达坐标在水平面内的二维坐标。
在本发明中，步骤B根据步骤A中输入的雷达坐标，Voronoi函数生成相邻各两雷达的垂直平分线、相关垂直平分线相交的节点和记录节点坐标的矩阵V，其中这些节点与它的临近雷达相关联；
在本发明中，步骤C包括：C1. 将步骤B中得到的矩阵V转变为Dijkstra算法可用的距离矩阵Dijkstra_V；C2. 通过Dijkstra算法对距离矩阵Dijkstra_V进行搜索，得到一条连接飞行起点和终点的可连通最短路径，并将此路径的路径节点坐标记录为矩阵path。
在本发明中，步骤D包括：D1. 采用分割法对矩阵path中各相邻两节点构成的路径线段进行等长分割，将分割点的坐标与矩阵path合并得到包含各节点以及将节点间线段分割的分割点坐标组成的新矩阵path_split；D2. 从矩阵path_split第一点开始，即无人机的飞行起点，依次连接之后的分割点或节点成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小的最小安全距离，此时记录线段终点坐标为第二点；D3. 以所记录的点为新的起点依次与之后的点连接成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小至最小安全距离，此时记录线段终点坐标；D4. 重复D3步骤直至线段终点为飞行终点，得到记录各线段终点的矩阵Split_matrix。
在本发明中，步骤E中利用Spcrv函数结合Split_matrix矩阵中的节点坐标，生成均匀划分的B样条函数，得到平滑的最终飞行路径。
本发明具有如下所述的实质性特点和优点：
本发明在Matlab软件平台下，采用Voronoi图法得到初始飞行路径，并利用Dijkstra算法得到最短路径，然后利用分割法对路径进行优化进一步减少路径中的拐点并缩短路径路程，最后利用Spcrv函数对路径进行平滑得到能够满足无人机安全飞行的最优路径。本发明方法具有算法执行效率高、稳定性高、安全性高的优点。
附图说明
图1是本发明路径规划方法的流程图。
图2是本发明根据输入参数所得无人气起点、终点和雷达分布图。
图3是本发明根据Voronoi图法所得路径图。
图4是本发明根据Dijkstra算法所得路径图。
图5是本发明根据分割法所得路径图。
图6是本发明根据Spcrv函数所得最优路径。
图7是本发明所得最终路径。
具体实施方式
       为了便于本领域技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述。
参见图1，为了实现无人机路径规划的目的，本发明采用下述方法：
一种基于分割法的无人机路径规划方法，包括：A. 输入无人机飞行起点、终点和雷达坐标。B. 运用Voronoi图法获取初始安全飞行路径。C. 采用Dijkstra算法进行路径搜索获取最短路径。D. 采用分割法对最短路径进行优化减少其拐点。E. 利用Spcrv函数对路径进行平滑获取最优路径。
在本发明中，步骤A中输入的无人机飞行起点、终点和雷达坐标参数为飞机与雷达坐标在水平面内的二维坐标。
在本发明中，步骤B根据步骤A中输入的雷达坐标，Voronoi函数生成相邻各两雷达的垂直平分线、相关垂直平分线相交的节点和记录节点坐标的矩阵V，其中这些节点与它的临近雷达相关联；
在本发明中，步骤C包括：C1. 将步骤B中得到的矩阵V转变为Dijkstra算法可用的距离矩阵Dijkstra_V；C2. 通过Dijkstra算法对距离矩阵Dijkstra_V进行搜索，得到一条连接飞行起点和终点的可连通最短路径，并将此路径的路径节点坐标记录为矩阵path。
在本发明中，步骤D包括：D1. 采用分割法对矩阵path中各相邻两节点构成的路径线段进行等长分割，将分割点的坐标与矩阵path合并得到包含各节点以及将节点间线段分割的分割点坐标组成的新矩阵path_split；D2. 从矩阵path_split第一点开始，即无人机的飞行起点，依次连接之后的分割点或节点成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小的最小安全距离，此时记录线段终点坐标为第二点。D3. 以所记录的点为新的起点依次与之后的点连接成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小至最小安全距离，此时记录线段终点坐标；D4. 重复D3步骤直至线段终点为飞行终点，得到记录各线段终点的矩阵Split_matrix。
在本发明中，步骤E中利用Spcrv函数结合Split_matrix矩阵中的节点坐标，生成均匀划分的B样条函数，得到平滑的最终飞行路径。
参见图2，将无人机飞行起点、终点和雷达坐标输入进行显示。无人机起点坐标位置为（0,2），终点坐标位置为（10,9）。11个敌方雷达所处位置如图中圆圈中心所示，圆圈表示雷达的扫描范围。无人机起飞后在某一固定飞行高度相对于敌方雷达做等速规避运动。无人机安全飞行区为图中圆圈以外的区域。无人机路径规划的目的就是在雷达探测范围以外的区域找到一条连接起点和终点并且满足飞行约束条件、距离最短的路径。
参见图3，根据Voronoi图法生成相邻两个雷达之间的垂直平分线，无人机按照此线飞行即可安全执行飞行任务，很好的回避危险区域。
参见图4，根据Dijkstra算法根据Voronoi图中生成的垂直平分线相交的节点结合无人机飞行起点、终点进行计算，得到一条连接起点和终点的最短折线路径，如图中黑色粗线所示。
参见图5，对图4中的每段折线路径进行等长分割，依次连接起点与之后的分割点成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小的最小安全距离，即最短飞行路径所能达到的极限位置。此时记录下此分割点，并以此分割点为新的起点依次连接以后的分割点。重复以上过程直到最后连接点为终点，生成新的折线如图所示。在本方法中，分割点的数量越大，所得的路径路程越短，路径越优。
参见图6，采用Spcrv函数对图5中的路径进行均匀划分得到B样条函数，即为平滑的飞行路径，可以大大减少图5中路径拐点处的曲率，保证无人机的飞行要求。所得最终路径如图7所示。 

Claims (6)

1.一种基于分割法的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
A.    输入无人机飞行起点、终点和雷达坐标；
B.     运用Voronoi图法获取初始安全飞行路径；
C.     采用Dijkstra算法进行路径搜索获取最短路径；
D.    采用分割法对最短路径进行优化减少其拐点；
E.     利用Spcrv函数对路径进行平滑获取最优路径。
2.根据权利要求1所述的基于分割法的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤A中输入的无人机飞行起点、终点和雷达坐标参数为飞机与雷达在水平面内的二维坐标。
3.根据权利要求1所述的基于分割法的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤B根据步骤A中输入的雷达坐标，运用Voronoi函数生成相邻各两雷达的垂直平分线、相关垂直平分线相交的节点和记录节点坐标的矩阵V，其中这些节点与它的临近雷达相关联。
4.根据权利要求1所述的基于分割法的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤C包括：
C1. 将步骤B中得到的矩阵V转变为距离矩阵Dijkstra_V；
C2. 通过Dijkstra算法对距离矩阵Dijkstra_V进行搜索，得到一条能够连通飞行起点和终点的最短路径，并将此路径的路径节点坐标记录为矩阵path。
5.根据权利要求1所述的基于分割法的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤D包括：
D1. 采用分割法对矩阵path中各相邻两节点构成的路径线段进行等长分割，将分割点的坐标与矩阵path合并，得到包含各节点以及将节点间线段分割的分割点坐标组成的新矩阵path_split；
D2. 从矩阵path_split第一点开始，即无人机的飞行起点，依次连接之后的分割点或节点成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小的最小安全距离，此时记录线段终点坐标为第二点；
D3. 以所记录的点为新的起点依次与之后的点连接成一条线段，直到线段与雷达扫描范围之间的距离缩小至最小安全距离，此时记录线段终点坐标；
D4. 重复D3步骤直至线段终点为飞行终点，得到记录各线段终点的矩阵Split_matrix。
6. 根据权利要求1所述的基于分割法的无人机路径规划方法，其特征在于，所述步骤E利用Spcrv函数结合Split_matrix矩阵中的节点坐标，生成均匀划分的B样条函数，得到平滑的最终飞行路径。
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