CN110488871B - 一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法。该方法步骤如下：步骤1：对无人机路径规划区域进行倾斜摄影建模；步骤2：二维地图窗口中规划初始无人机路径和高度属性值；步骤3：基于GIS限制面分析算法判断三维地图窗口中航路点是否在地物外部；步骤4：基于GIS通视性算法判断三维地图窗口中航路点之间的通视性；步骤5：三维地图窗口中判断新航路点是否在地物外部；步骤6：二维地图窗口中得到无人机路径航路点位置及高度属性值。相比传统的无人机路径规划方法，本发明的方法一方面可以满足复杂真实环境下的无人机路径安全性要求，另一方面可以极大地提高无人机路径规划效率。
Description
技术领域
本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法。
背景技术
一方面随着并行计算和计算机图形学的发展，目前无人机航空摄影测量产生的倾斜摄影模型因具有真实纹理、可量测和全要素等特性，被广泛运用到国土规划、资源勘测、“数字地球”等领域。另一方面二维地图与三维场景地图之间的一体化思想最早应用于军事训练中，其目的为了解决士兵在虚拟环境造成方向迷失感的问题。二三维联动技术基于二维电子地图和三维电子地图可视化的基础上，实现二维电子地图和相应三维虚拟场景的双向通信，其实现方法主要对二维窗口与三维窗口进行坐标系转换和投影变换，从而实现二维地图与三维场景之间的双向通信和互操作。
近年来，动态环境规划作为当前无人机(UAV)路径规划的热点问题之一，一条适宜的路径需要同时满足运动学约束(包括曲率和扭矩约束)和安全性约束，在进行单机无人机动态环境规划过程中主要考虑静物对无人机安全性约束的影响。无人机二维路径动态规划的方法包括路线图法(可见图法、Voronoi图法)、概率法(PRR法、PRM法、RRT法)、潜在区域法和细胞分解法。这些方法最初用于机器人路径规划，而后被逐渐应用到无人机路径规划中，并且近年来被拓展到三维，例如3D Dubins路径和PH(Pythagorean hodographs)路径。但是目前这些方法较为落后，归纳起来主要有以下几点缺陷：
(1)二维动态路径规划缺失高度安全性约束
二维路径动态规划虽然在搜索空间效率方面比三维路径动态规划高，但是由于其缺失无人机路径的高度安全性约束，与无人机真实路径存在较大差异，因此仅用于理论方面的研究，离实际应用存在较大差异。
(2)三维动态路径规划搜索空间效率较低
虽然目前的三维无人机路径动态规划满足无人机真实路径的高度安全性约束，但是一方面由于增加高度安全性约束使得搜索空间效率成指数增长；另一方面目前大多无人机三维路径的规划环境与真实环境有较大差异，而且大多数无人机路径规划都是通过相关三维路径算法计算出路径集，然后人工在现场进行航路点校正工作。
发明内容
本发明将无人机采集的航空影像处理获得的倾斜摄影模型运用到无人机三维路径中，从而有效地再现真实环境规划中的静态目标和障碍物。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法，包括如下步骤：
步骤1：对无人机路径规划区域构建全要素实景模型；
步骤2：在二维地图窗口中规划初始无人机路径和高度属性值；
步骤3：基于步骤1的全要素实景模型生成三维全要素实景地图窗口，利用GIS限制面分析算法，判断三维全要素实景地图窗口中航路点是否在地面物体的外部；
步骤4：基于GIS通视性算法，判断三维全要素实景地图窗口中航路点之间的通视性，若航路点之间不通视性，则对当前航路点增加高度值，获得新航路点；
步骤5：利用步骤3的方法，在三维全要素实景地图窗口中判断新航路点是否在地面物体的外部；
步骤6：重复步骤4至5，得到调整后的无人机航路点的三维坐标，经过坐标***转换和投影变换在二维地图窗口中得到无人机路径航路点位置及高度属性值。
进一步地，所述步骤1中，构建全要素实景模型包括特征点识别、密集点云生成、不规则TIN格网构建和纹理自动映射四个过程。
进一步地，所述步骤2中，在二维地图窗口中规划满足运动学约束的初始无人机路径，其水平方向通过在二维地图上调整航路点位置来满足转弯率约束，垂直方向通过改变其中一个航路点的高度值来满足俯仰率约束。
进一步地，所述步骤3中，判断三维全要素实景地图窗口中航路点是否在地面物体的外部的具体方法为：将在二维地图窗口中的航路点和高度值进行坐标系转换和投影变换变成三维坐标，然后在三维全要素实景地图窗口中判断航路点的高度是否大于当前位置地面物体的高度；若大于，则满足初始无人机路径要求；反之则不满足，需要在二维地图窗口中调整航路点的高度或位置。
进一步地，所述步骤4中，判断三维全要素实景地图窗口中航路点之间的通视性的具体方法是：判断航路点Ai与航路点Ai+1之间的通视性，若通视，则两航点在二维地图中对应的路径符合安全性约束；反之，保持航路点Ai高度值不变，进行以下判断：
(1)若航路点Ai的高度Hi小于或等于航路点Ai+1的高度Hi+1，①并且航路点Ai与航路点Ai+1之间没有比航路点Ai至Ai+1可通视的更大仰角θi，则航路点Ai+1的高度增加值△Hi+1为YAi+1-YAi，并以Ai+1 i为航路点Ai+1的新航路点Ai+1’；②若航路点Ai与航路点Ai+1之间有比仰角θi更大的可通视仰角，则以过Ai+1航路点的垂线与Ai最大仰角θi射线之间的交点为新航路点Ai+1’，并以航路点Ai至新航路点Ai+1’的仰角θi最大值确定的路径计算△Hi+1，即以航路点Ai与航路点Ai+1之间投影区域的最大可通视仰角来确定无人机安全路径；
(2)若航路点Ai的高度Hi大于航路点Ai+1的高度Hi+1，①并且航路点Ai与航路点Ai+1之间没有比航路点Ai至Ai+1可通视的最小俯角θi，则航路点Ai+1的高度增加值△Hi+1为YAi+1-YAi，并以Ai+1 i为航路点Ai+1的新航路点Ai+1’；②若航路点Ai与航路点Ai+1之间有比俯角θi更小的可通视俯角，则以过Ai+1航路点的垂线与Ai最小俯角θi射线之间的交点为新航路点Ai+1’，并以航路点Ai至新航路点Ai+1 ’的俯角θi最小值确定的路径计算△Hi+1，即以航路点Ai与航路点Ai+1之间投影区域的最小可通视俯角来确定Ai+1增加的高度值。
相比传统的二、三维无人机路径规划方法，本发明方法综合考虑二维无人机路径规划的便捷性与三维路径规划的真实有效性，通过GIS的限制面分析、通视性分析等空间分析功能实现无人机二三维路径在倾斜摄影模型中的快速有效规划，具有以下优势：
(1)基于倾斜摄影生产的全要素实景模型能实现对真实环境的再现，提高了无人机路径对障碍物的安全约束性和无人机无人机路径的真实有效性。
(2)通过基于二三维一体化技术实现二维和三维窗口的同步规划，极大地提高了无人机路径动态规划效率。
(3)本发明方法在无人机路径的真实有效性和规划效率方面有大幅提升，因此，对复杂建筑区域的消费级无人机的路径快速规划具有较高的应用价值。
附图说明
图1是本发明实现二三维一体化的原理示意图。
图2是本发明基于倾斜摄影技术产生倾斜摄影模型流程图。
图3是二维地图窗口中规划初始无人机路径和高度属性值示意图，(a)航路点位置调整，(b)航路点高度调整。
图4是基于GIS限制面分析算法判断航路点是否在地物外部示意图。
图5是GIS通视性距离原理示意图。
图6是基于GIS通视性算法判断航路点之间的通视性示意图，(a)利用最大仰角判断，(b)利用最小仰角判断。
图7是三维窗口中调整航路点位置满足通视性的示意图。
图8是本发明实施例中***整体架构图。
图9是本发明实施例中***界面图。
图10是本发明实施例中二、三维路径动态规划示意图(图中左图为二维卫星影像，右图为三维倾斜摄影模型)。
具体实施方式
本发明方法先对无人机路径规划区域进行倾斜摄影建模，然后基于二三维一体化技术，如图1所示，在二维地图窗口中规划满足运动学约束的无人机初始路径，同时在三维全要素实景地图窗口中以GIS空中分析功能中的通视性算法和限制面分析算法实现倾斜摄影模型中的无人机三维路径满足安全性约束条件，具体实现步骤如下：
(1)对无人机路径规划区域进行倾斜摄影建模
随着摄影测量学与计算机图形学的发展，“数字地球”成为一种趋势并逐渐形成。目前的倾斜摄影技术通过无人机采集的多视角重叠的像片实现对测区的快速实景建模，其中Context Capture(Smart3D)等软件甚至在无控制点情况下实现自动化快速地全要素实景建模。其全要素实景建模过程主要有特征点识别、密集点云生成、不规则TIN格网构建、纹理自动映射四个过程，如图2所示，其具体流程如下：
(1.a)数据准备：利用无人机采集规划区域多视角航拍影像及POS数据；
(1.b)密集点云生成：依据摄影测量学原理和计算机图形学原理对无人机采集的多视角航空影像进行特征点识别；
(1.c)不规则TIN格网构成：通过空中三角测量计算构建不规则TIN格网；
(1.d)全要素实景模型产生：通过自动纹理映射获得倾斜摄影模型，即全要素实景模型。
(2)二维窗口中规划初始无人机路径和高度属性值
(2.a)数据准备：二维窗口中手动规划航路点并获取初始二维坐标ai(xi,yi)及高度属性值为hi；
(2.b)生成无人机初始二维路径：在二维地图窗口规划满足运动学(曲率)约束的初始无人机路径(LaValle S M.Planning Algorithms.Cambridge University Press；2006.p.5-17.)，水平方向可以通过在二维地图上调整航路点位置来满足转弯率约束，垂直方向可以通过改变其中一个航路点的高度值来满足俯仰率约束，如图3所示，其中航路点ai(xi,yi)、高度属性值为hi。
(3)利用全要素实景模型生成三维全要素实景地图窗口，基于GIS限制面分析算法判断三维窗口中航路点是否在建筑物等地物外部
(3.a)限制面分析：通过对三维全要素实景地图窗口中无人机路径方向的上、下、前、后四个方向进行限制面分析；
(3.b)判断航路点是否在建筑物外部：将在二维地图窗口中的航路点ai(xi,yi)、高度值hi进行坐标系转换和投影变换变成三维坐标Ai(Xi,Yi,Hi)，并在三维全要素实景地图窗口中判断航路点的高度Hi是否大于此位置建筑物高度Hi限，如图4所示。若Hi>Hi限，则满足初始无人机路径要求，继续执行步骤(4)；反之则不满足，在二维地图窗口中通过增加航路点高度属性值hi使得在三维窗口中的Hi值大于限制面高度。
(4)基于GIS通视性算法计算三维全要素实景地图窗口中判断航路点之间的通视性
(4.a)通视距离计算：依据通视性算法计算两两航路点之间的通视距离，如图5所示，公式如下：
式中，D2为障碍物对航路点Ps和航路点Pt间的通视距离，h1、h2分别为Ps和Pt点的地面高度。
(4.b)判断航路点之间的通视性：判断Ai与Ai+1航路点之间的通视性，若通视，则二维地图中的ai→ai+1路径符合安全性约束，即二维窗口中的位置和高度属性值满足要求，继续计算Ai+1与Ai+2航路点之间的通视性；反之，保持Ai高度值不变，并继续进行以下判断：
1)若航路点Ai的高度Hi<航路点Ai+1的高度Hi+1，①并且Ai与Ai+1之间没有比θ1更大的仰角θi，则Ai+1航路点高度增加值△Hi+1为YAi+1-YAi；②若有Ai→Ai+1仰角θ1更大的θi，则以Ai→新Ai+1’仰角θi最大值确定的路径计算△Hi+1，公式如下：
式中，XAi→Ai+1、YAi→Ai+1为Ai→Ai+1之间的障碍物在三维全要素实景地图窗口中的X坐标值和Y坐标值；△Hi+1为Ai+1航路点增加的高度值。
即以Ai与Ai+1之间投影区域最大的可视性仰角来确定无人机安全路径，如图6中的(a)所示；
2)若Hi>Hi+1，同理以最小俯角来确定Ai+1增加的高度值，如图6中的(b)所示。
(5)三维全要素实景地图窗口中判断新航路点是否在建筑物等地物外部
对新航路点Ai+1(Xi+1,Yi+1,Hi+1+△Hi+1)利用步骤(3)的方法判断其是否在建筑物等地物外部，若在外部，则Ai+1航路点高度固定不变；若在内部，则通过调整Ai+1航路点(Xi+1+△X,Yi+1+△Y)位置直到满足步骤(2)中的水平与垂直方向曲率，如图7所示，然后执行步骤(4)和步骤(5)。
(6)二维地图窗口中得到无人机路径航路点位置及高度属性值
遍历所有航路点，得到无人机航路点三维坐标为Ai(Xi+△Xi,Yi+△Yi,Hi+△Hi)，则经过坐标***转换和投影变换得到二维地图窗口航路点新的坐标ai(xi,yi)和高度属性值hi。
下面选择苏州市某区域作为样区，对本实施例作进一步说明。
一、试验区概况
为了验证这种基于二三维一体化的无人机动态路径规划方法的可行性及实时预警与避障的可行性，首先基于B/S架构实现二三维一体化***平台，然后利用单摄像头多旋翼无人机在某一试验区进行倾斜影像数据采集并生产成全要素实景三维模型；然后实现二、三维路径的实时预警避障。其***整体框架如图8所示，***界面如图9所示。
二、航摄参数及数据准备
本次航摄试验区约10km2，使用自研多旋翼无人机搭载1台Sony DSC-RX1RM2相机(焦距35mm，像素7952 5304)进行航线规划方向和相反方向各飞行一次达到五摄像头效果，航向和旁向重叠度分别为75％、80％，使用Context Capture 4.4.11处理生产全要素实景模型。
三、无人机路径规划动态规划效果
利用上述数据和预警避障方法规划无人机路径，并对实时的无人机三维路径进行预警避障提示，如图10所示。
Claims (3)
1.一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：对无人机路径规划区域构建全要素实景模型；
步骤2：在二维地图窗口中规划初始无人机路径和高度属性值；
步骤3：基于步骤1的全要素实景模型生成三维全要素实景地图窗口，利用GIS限制面分析算法，判断三维全要素实景地图窗口中航路点是否在地面物体的外部，具体方法为：
将在二维地图窗口中的航路点和高度值进行坐标系转换和投影变换变成三维坐标，然后在三维全要素实景地图窗口中判断航路点的高度是否大于当前位置地面物体的高度；若大于，则满足初始无人机路径要求；反之则不满足，需要在二维地图窗口中调整航路点的高度或位置；
步骤4：基于GIS通视性算法，判断三维全要素实景地图窗口中航路点之间的通视性，若航路点之间不通视，则对当前航路点增加高度值，获得新航路点；判断航路点Ai与航路点Ai+1之间的通视性，若通视，则两航点在二维地图中对应的路径符合安全性约束；反之，保持航路点Ai高度值不变，进行以下判断：
(1)若航路点Ai的高度Hi小于或等于航路点Ai+1的高度Hi+1，①并且航路点Ai与航路点Ai+1之间没有比航路点Ai至Ai+1可通视的更大仰角θi，则航路点Ai+1的高度增加值△Hi+1为YAi+1-YAi，并以高度增加后的点为航路点Ai+1的新航路点Ai+1’，其中YAi+1和YAi分别为航路点Ai+1和Ai的纵坐标；②若航路点Ai与航路点Ai+1之间有比仰角θi更大的可通视仰角，则以过Ai+1航路点的垂线与Ai最大仰角θi射线之间的交点为新航路点Ai+1 ’，并以航路点Ai至新航路点Ai+1’的仰角θi最大值确定的路径计算△Hi+1，即以航路点Ai与航路点Ai+1之间投影区域的最大可通视仰角来确定无人机安全路径；
(2)若航路点Ai的高度Hi大于航路点Ai+1的高度Hi+1，①并且航路点Ai与航路点Ai+1之间没有比航路点Ai至Ai+1可通视的最小俯角βi，则航路点Ai+1的高度增加值△Hi+1为YAi+1-YAi，并以高度增加后的点为航路点Ai+1的新航路点Ai+1’；②若航路点Ai与航路点Ai+1之间有比俯角βi更小的可通视俯角，则以过Ai+1航路点的垂线与Ai最小俯角βi射线之间的交点为新航路点Ai+1’，并以航路点Ai至新航路点Ai+1’的俯角βi最小值确定的路径计算△Hi+1，即以航路点Ai与航路点Ai+1之间投影区域的最小可通视俯角来确定Ai+1增加的高度值；
步骤5：利用步骤3的方法，在三维全要素实景地图窗口中判断新航路点是否在地面物体的外部；
步骤6：重复步骤4至5，得到调整后的无人机航路点的三维坐标，经过坐标***转换和投影变换在二维地图窗口中得到无人机路径航路点位置及高度属性值。
2.根据权利要求1所述的一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法，其特征在于：所述步骤1中，构建全要素实景模型包括特征点识别、密集点云生成、不规则TIN格网构建和纹理自动映射四个过程。
3.根据权利要求1所述的一种基于二三维一体化的无人机路径动态规划方法，其特征在于：所述步骤2中，在二维地图窗口中规划满足运动学约束的初始无人机路径，其水平方向通过在二维地图上调整航路点位置来满足转弯率约束，垂直方向通过改变其中一个航路点的高度值来满足俯仰率约束。
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