CN109582038B - 一种无人机路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机路径规划方法，包括：步骤1，设定目标点1，计算无人机到目标点1的目标偏航角θ，使无人机沿指定目标偏航角θ向前运动；步骤2，判断前方有无障碍物：若有则无人机避障后沿当前方向前行；若无则判断实际偏航角与目标偏航角θ的角度差；步骤3，判断是否达到目标点1：若未达目标点1，则回步骤1；否则到步骤4；步骤4，利用激光识别门后判断是否达到目标点2：若到达则无人机向正前方前行；否则判断是否识别到门：若识别到门，则重复前述步骤直到到达目标点2；否则在当前置位搜索门直至识别到门。本发明的有益效果：在航线上探测到障碍物后重新规划新航线，并避开障碍物区域。
Description
技术领域
本发明涉及无人机导航技术领域，具体而言，涉及一种无人机路径规划方法。
背景技术
目前，在无人机技术领域，多半采用的是全球卫星导航***，只能实现在室外开阔区域的导航及路径规划，完成室外自主导航，进而完成一些简单的飞行任务。而在室内环境中，在遇到突发威胁、随遇目标等情况下，无法实时进行航线调整，尤其在杂乱的建筑物内和障碍遍布的环境下无法实现自主导航飞行，进而无法实现高级别的飞行任务。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种无人机路径规划方法，能在遇到突发威胁、随遇目标等情况下实时航路重规划方法，航线上探测到障碍物，重新规划新航线，避开障碍物区域。
本发明提供了一种无人机路径规划方法，包括：
步骤1，无人机启动，设定目标点1，计算无人机到目标点1的目标偏航角θ，调整实际偏航角使无人机沿指定的目标偏航角θ后向前运动；
步骤2，判断前方有无障碍物：
若有障碍物，无人机避障后沿当前方向前行T秒；
若无障碍物，判断实际偏航角与目标偏航角θ的角度差，当角度差<a°时，无人机沿当前方向前行T秒，当角度差不满足<a°时，调整实际偏航角使角度差<a°，无人机沿当前方向前行T秒；
步骤3，判断是否达到目标点1：
若未达目标点1，则回到步骤1；
若到达目标点1，则进入步骤4；
步骤4，利用激光识别门后判断是否达到目标点2：
若到达目标点2，无人机向正前方继续前行N米，无人机停止运动；
若未到达目标点2，判断是否识别到门：若识别到门，则返回步骤1重复前述步骤直到无人机到达目标点2；若未识别到门，则在当前置位搜索门直至识别到门。
作为本发明进一步的改进，在判断有无障碍物时，利用二维激光束照射到障碍物后的返回值判断其方位，然后通过控制指令驱动无人机调整偏航角从而完成障碍，具体方法如下：
根据二维激光束照射在障碍物上返回的信息，得到照射点的极坐标(θ,r)，其中，r表示激光中心点到照射点的距离，θ表示激光束与Y轴的夹角，定义θ向左为正，θ∈[-35°,35°]，d＝2m表示安全距离；
当r＞d时，无人机前方无障碍物，无人机向前运动；
当r≤d时，根据θ值的大小控制无人机避障：若θ＞0，无人机向左转动直到避开障碍物；若θ≤0，无人机向右转动直到避开障碍物。
作为本发明进一步的改进，在识别门时，根据二维激光束的返回信息，判断并识别门的边缘后计算出门宽并与设定条件做匹配，通过成功匹配的门边缘信息计算出门的中心点位置信息，具体方法如下：
当激光照射到门的边缘时，记照射点A1为门的左边缘，表示激光信号上升沿状态到下降沿状态；记照射点A2为门的右边缘，表示激光信号下降沿状态到上升沿状态；
当左边缘和右边缘连续出现时，计算照射点A1和照射点A2之间的距离并与门的预设值做长度匹配，若匹配结果满足要求，则识别为门，将照射点A1和照射点A2的极坐标转换为二维坐标(x1,y1)和(x2,y2)，并计算出照射点A1和照射点A2之间的中间点A3，若匹配结果不满足要求，则不为门；
其中，二维坐标转换定义如下：
x1＝r1·cosθ1，y1＝r1·sinθ1；
x2＝r2·cosθ2，y2＝r2·sinθ2；
式中，r1表示激光中心点O与照射点A1之间的长度OA1，θ1表示OA1与极轴之间的夹角，r2表示激光中心点O与照射点A2之间的长度OA2，θ2表示OA2与极轴之间的夹角。
作为本发明进一步的改进，实际偏航角与目标偏航角θ的角度差满足<3°。
作为本发明进一步的改进，无人机沿当前方向前行2秒。
本发明的有益效果为：
能在遇到突发威胁、随遇目标等情况下实时对航路重规划，航线上探测到障碍物，重新规划新航线，并能避开障碍物区域。
附图说明
图1为本发明实施例所述的一种无人机路径规划方法的逻辑流程示意图；
图2为本发明在判断有无障碍物的示意图；
图3为本发明在判断有无障碍物的逻辑流程示意图；
图4为门边缘识别的示意图；
图5为激光传感器的探测区域示意图；
图6为本发明的一种无人机路径规划方法所采用的导航***；
图7为室内定位实验的仿真示意图；
图8为无障碍物路径规划实验的仿真示意图；
图9为有障碍门识别与路径规划实验的仿真示意图。
具体实施方式
下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
本发明实施例所述的一种无人机路径规划方法，建立基于启发式搜索的航路规划以及突发威胁、随遇目标等情况下实时航路重规划方法，航线上探测到障碍物，重新规划新航线，避开障碍物区域。当然，本发明的无人机路径规划方法还可以用于无人车等无人平台上，并不仅限于无人机的路径规划。
如图1所示，该无人机路径规划方法具体包括：
步骤1，无人机启动，设定目标点1，计算无人机到目标点1的目标偏航角θ，调整实际偏航角使无人机沿指定的目标偏航角θ后向前运动；
步骤2，判断前方有无障碍物：
若有障碍物，无人机避障后沿当前方向前行T秒；
若无障碍物，判断实际偏航角与目标偏航角θ的角度差，当角度差<a°时，无人机沿当前方向前行T秒，当角度差不满足<a°时，调整实际偏航角使角度差<a°，无人机沿当前方向前行T秒；
步骤3，判断是否达到目标点1：
若未达目标点1，则回到步骤1；
若到达目标点1，则进入步骤4；
步骤4，利用激光识别门后判断是否达到目标点2：
若到达目标点2，无人机向正前方继续前行N米，无人机停止运动；
若未到达目标点2，判断是否识别到门：若识别到门，则返回步骤1重复前述步骤直到无人机到达目标点2；若未识别到门，则在当前置位搜索门直至识别到门。
如图2所示，在判断有无障碍物时，利用二维激光束照射到障碍物后的返回值判断其方位，然后通过控制指令驱动无人机调整偏航角从而完成障碍，具体方法如下：如图3所示，根据二维激光束照射在障碍物上返回的信息，得到照射点的极坐标(θ,r)，其中，r表示激光中心点到照射点的距离，θ表示激光束与Y轴的夹角，定义θ向左为正，θ∈[-35°,35°]，d＝2m表示安全距离；
当r＞d时，无人机前方无障碍物，无人机向前运动；
当r≤d时，根据θ值的大小控制无人机避障：若θ＞0，无人机向左转动直到避开障碍物；若θ≤0，无人机向右转动直到避开障碍物。
如图4所示，在识别门时，根据二维激光束的返回信息，判断并识别门的边缘后计算出门宽并与设定条件做匹配，通过成功匹配的门边缘信息计算出门的中心点位置信息，具体方法如下：
当激光照射到门的边缘时，记照射点A1为门的左边缘，表示激光信号上升沿状态到下降沿状态；记照射点A2为门的右边缘，表示激光信号下降沿状态到上升沿状态；
当左边缘和右边缘连续出现时，计算照射点A1和照射点A2之间的距离并与门的预设值做长度匹配，若匹配结果满足要求，则识别为门，将照射点A1和照射点A2的极坐标转换为二维坐标(x1,y1)和(x2,y2)，并计算出照射点A1和照射点A2之间的中间点A3，若匹配结果不满足要求，则不为门。
图5示出了激光传感器的探测区域，将二维坐标转换定义如下：
x1＝r1·cosθ1，y1＝r1·sinθ1；
x2＝r2·cosθ2，y2＝r2·sinθ2；
式中，r1表示激光中心点O与照射点A1之间的长度OA1，θ1表示OA1与极轴之间的夹角，r2表示激光中心点O与照射点A2之间的长度OA2，θ2表示OA2与极轴之间的夹角。
本实施例中，实际偏航角与目标偏航角θ的角度差满足<3°，具体可以根据需求进行调整。无人机沿当前方向前行2秒，具体可以根据需求进行调整。
本发明的无人机路径规划方法基于如图6所示的导航***，包括感知定位***、自主避障***和无人机。感知定位***包括视觉定位模块、卫星定位模块、室内外导航切换模块、环境地图构建模块和出口检测模块；无人机判断是否满足室内外切换条件并下发导航切换指令，室内外导航切换模块接收无人机发送的进行室内外切换指令后，启动出口检测模块，出口检测模块寻找室内外出口，室内外导航切换模块融合视觉定位模块和卫星定位模块的实时定位数据，并将无人机的位置、速度发送给自主避障***；环境地图构建模块根据视觉定位模块的环境感知数据建立稠密或半稠密地图，利用地图提取出障碍物信息，并将障碍物坐标信息发送给自主避障***；其中，在室外环境下，利用卫星定位模块实现无人机的实时定位；在室内环境下，利用视觉定位模块实现无人机的实时定位，并利二维激光进行障碍物检测、躲避、识别门并穿过。自主避障***包括航路规划模块和自主避障模块，航路规划模块接收发送的无人机位置、速度以及障碍物坐标信息，并通过控制指令驱动无人机按照航点规划路线自主飞行，自主避障模块利用二维激光束照射到障碍物后的返回值判断其方位，并通过控制指令驱动无人机调整偏航角并实现自主避障。无人机根据自主避障***的控制指令执行自主飞行和自主避障。
对于其中的视觉定位模块采用的是视觉传感器和激光传感器，视觉传感器进行环境感知和视觉定位，激光传感器进行激光定位和激光避障，环境感知的数据融合后输入环境地图构建模块建立环境地图，视觉定位和激光定位的数据融合后获取无人机的位置、速度，激光避障的数据与环境地图数据融合后提取出障碍物信息，无人机的位置、速度和障碍物信息发送给自主避障***。卫星定位模块包括GPS和IMU，IMU计算出无人机的位置、速度和姿态，将所得结果与GPS解算获得的位置、速度相组合，进行组合导航滤波，然后利用滤波结果闭环校正IMU输出的姿态导航参数，从而完成导航定位输出，同时对IMU的误差进行反馈校正，以进行下一次导航滤波。
在具体避障和识别门时，优选的，激光传感器采用Hokuyo公司的UTM-30LX的2D激光雷达以实现对障碍物和门的识别与检查，该激光雷达的测量范围为30m，270°，输入电压为DC 12V，扫描时间为25msec/scan。2D激光雷达利用内部定时器计算激光发出(t1时刻)到碰到物体返回(t2时刻)的时间间隔，根据公式S＝C(光速)×(t2-t1)/2得到激光雷达到物体的距离。优选的，视觉传感器采用IDS-ueyeUSB单目摄像头，其图像输出速率为80帧/秒，供电电压为5V，接口类型为USB，重量为30g，功耗为5V/30mA。
室内条件较复杂的情况下，利用二维激光和视觉传感器进行路径规划实验，同时检测障碍物和门并分别进行避障与穿门。实验步骤：首先进行视觉定位精度检测实验，初始化点(1.2，1.4)m，在到目标点的过程中观察定位数据和偏航角，确定定位与偏航数据是否准确或存在延迟，并记录数据进行分析。其次，在保证数据准确可用的前提下，进行无障碍物路径规划与穿门实验，并观察与记录数据。最后，加入障碍物，在有障碍物的环境下进行路径规划实验，并观察与记录数据。图7示出了视觉定位结果的仿真图，其中虚线圈为目标区域，由数据分析根可知，实验现象和数据出图可确定定位效果较好，能满足实验要求。图8示出了无障碍门识别与规划实验仿真图，其中两个方形中间区域为门，虚线圈为第一个目标区域，其中目标点1为给定点，目标点2和目标点3为激光识别门后根据规划算法计算的点，上图为四次无障碍物规划实验轨迹图，通过图形可以观察到在仿真实验中基本能完成门的识别及穿门实验。进一步进行了有障碍物规划实验，仿真图如图9所示，其中两个方形中间区域为门，实心圆为第一个目标区域，虚线圈为障碍物，其中目标点一为给定点，目标点2和目标点3为激光识别门后根据规划算法计算的点，由障碍物规划实验轨迹图可知，基本能满足现有规划算法要求。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种无人机路径规划方法，其特征在于，包括：
步骤1，无人机启动，设定目标点1，计算无人机到目标点1的目标偏航角θ，调整实际偏航角使无人机沿指定的目标偏航角θ后向前运动；
步骤2，判断前方有无障碍物：
若有障碍物，无人机避障后沿当前方向前行T秒；
若无障碍物，判断实际偏航角与目标偏航角θ的角度差，当角度差<a°时，无人机沿当前方向前行T秒，当角度差不满足<a°时，调整实际偏航角使角度差<a°，无人机沿当前方向前行T秒；
步骤3，判断是否达到目标点1：
若未达目标点1，则回到步骤1；
若到达目标点1，则进入步骤4；
步骤4，利用激光识别门后判断是否达到目标点2：
若到达目标点2，无人机向正前方继续前行N米，无人机停止运动；
若未到达目标点2，判断是否识别到门：若识别到门，则返回步骤1重复前述步骤直到无人机到达目标点2；若未识别到门，则在当前位置 搜索门直至识别到门；
在判断有无障碍物时，利用二维激光束照射到障碍物后的返回值判断其方位，然后通过控制指令驱动无人机调整偏航角从而完成避障，具体方法如下：
根据二维激光束照射在障碍物上返回的信息，得到照射点的极坐标(θ,r)，其中，r表示激光中心点到照射点的距离，θ表示激光束与Y轴的夹角，定义θ向左为正，θ∈[-35°,35°]，d＝2m表示安全距离；
当r＞d时，无人机前方无障碍物，无人机向前运动；
当r≤d时，根据θ值的大小控制无人机避障：若θ＞0，无人机向左转动直到避开障碍物；若θ≤0，无人机向右转动直到避开障碍物。
2.根据权利要求1所述的无人机路径规划方法，其特征在于，在识别门时，根据二维激光束的返回信息，判断并识别门的边缘后计算出门宽并与设定条件做匹配，通过成功匹配的门边缘信息计算出门的中心点位置信息，具体方法如下：
当激光照射到门的边缘时，记照射点A1为门的左边缘，表示激光信号上升沿状态到下降沿状态；记照射点A2为门的右边缘，表示激光信号下降沿状态到上升沿状态；
当左边缘和右边缘连续出现时，计算照射点A1和照射点A2之间的距离并与门的预设值做长度匹配，若匹配结果满足要求，则识别为门，将照射点A1和照射点A2的极坐标转换为二维坐标(x1,y1)和(x2,y2)，并计算出照射点A1和照射点A2之间的中间点A3，若匹配结果不满足要求，则不为门；
其中，二维坐标转换定义如下：
x1＝r1·cosθ1，y1＝r1·sinθ1；
x2＝r2·cosθ2，y2＝r2·sinθ2；
式中，r1表示激光中心点O与照射点A1之间的长度OA1，θ1表示OA1与极轴之间的夹角，r2表示激光中心点O与照射点A2之间的长度OA2，θ2表示OA2与极轴之间的夹角。
3.根据权利要求1所述的无人机路径规划方法，其特征在于，实际偏航角与目标偏航角θ的角度差满足<3°。
4.根据权利要求1所述的无人机路径规划方法，其特征在于，无人机沿当前方向前行2秒。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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