CN117213489A - 复杂风环境影响下的无人机路径规划方法、装置及*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种复杂风环境影响下的无人机路径规划方法、装置及***，所述方法包括：S1，获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；S2，获取宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息；S3，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；S4，根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能限制规划候选路径；S5，判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。本发明能够应用于无人机在某些特殊任务环境中的路径规划，有效解决复杂风环境下无人机的安全飞行问题。

Description

复杂风环境影响下的无人机路径规划方法、装置及***

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体而言，涉及一种复杂风环境影响下的无人机路径规划方法、装置及***。

背景技术

随着无人控制相关技术的发展，以无人机为代表的产品设备越来越被广泛地应用于各类领域。但在某些复杂地形和特殊天气耦合形成的复杂风环境，如高山电力巡检、山谷穿行测绘、密集风电机组区巡检、城市高楼间安保巡护、台风监测等，自然宏观风场与复杂地形、人工建筑耦合形成复杂紊流风场环境下，无人机还是存在较大的飞行安全风险。

目前，在进行无人机路径规划时，主要还是以避障、快速高效为主要目的，未细致考虑复杂风环境影响下的路径规划。

发明内容

本发明旨在提供一种复杂风环境影响下的无人机路径规划方法、装置及***，以解决目前在进行无人机路径规划时未细致考虑复杂风环境影响下的路径规划的问题。

本发明提供的一种复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，包括如下步骤：

S1，获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；

S2，获取起始点与目标点之间区域的宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息；

S3，根据宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；

S4，根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能限制规划候选路径；

S5，判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。

进一步的，步骤S1中：

所述起始点和目标点坐标位置包括起始点和目标点的经度、纬度和高度；

所述目标点个数可以有多个，即目标点个数N≥1。

进一步的，步骤S2中：

所述宏观天气预报信息为根据专业的天气预报机构得到，包括待路径规划无人机飞行区域边界上不同高度层的风速风向、温度和湿度；

所述三维环境地图为根据开源三维地图信息或专业软件得到；

所述相关信息包括待路径规划无人机飞行环境的障碍约束以及影响风环境因素，所述障碍约束包括自然地形地貌和人工建筑。

进一步的，步骤S3中：

所述三维空间详细风环境信息的计算采用CFD计算的方法进行，计算结果包括待路径规划无人机飞行区域内各离散点的东向风速、北向风速和天向风速；其中，离散点的分布精度根据待路径规划无人机的外形尺寸、所要求路径规划的精度要求及计算机设备性能综合考虑确定；

进行CFD计算时，所述宏观天气预报信息作为CFD计算的初始条件；所述三维环境地图及相关信息作为CFD计算的边界条件。

进一步的，步骤S4中所述规划候选路径的方法采用启发式算法，所述启发式算法为遗传算法、蚁群算法、蛇优化算法和快速扩展随机树等算法中的一种。

进一步的，步骤S4包括如下子步骤：

S41，以三维空间详细风环境信息和三维环境地图作为环境约束条件；

S42，初始以起始点作为当前航路节点；

S43，在当前航路节点和目标点之间生成若干满足环境约束条件和无人机飞行性能限制的候选中间航路节点；

S44，判断当前航路节点是否满足环境约束条件，若当前航路节点满足环境约束条件，则计算当前航路节点与各个或多个候选中间航路节点之间的代价；

S45，从计算得到的代价中选取满足预设代价条件的代价，将该代价对应的候选中间航路节点作为当前航路节点与目标点之间的中间航路节点；

S46，以步骤S45选取的中间航路节点作为当前航路节点，重复执行步骤S43～S45，直到所述中间航路节点与目标点之间的距离符合要求；

S47，连接起始点、所有中间航路节点和目标点形成候选路径。

进一步的，步骤S45包括如下子步骤：

S451，根据当前航路节点与候选中间航路节点的风速风向变化差值，计算为代价1；

S452，根据当前航路节点的候选中间航路节点的风速综合值，计算为代价2；

S453，对代价1和代价2进行加权求和，得到各个或多个候选中间航路节点的代价；

S454，各个或多个候选中间航路节点的代价以赌轮盘的方式选取中间航路节点。

进一步的，步骤S5中，判断候选路径是否满足飞行安全条件的方法包括：

将所述候选路径注入闭环仿真验证***中，得到闭环仿真飞行参数；读取该闭环仿真飞行参数中的仿真飞行路径、姿态角、过载和剩余能量；

通过判定仿真飞行路径是否与环境碰撞以及姿态角、过载和剩余能量是否均符合该无人机设计要求，来判断所述候选路径是否满足飞行安全。

本发明还提供一种复杂风环境影响下的无人机路径规划装置，包括：

无人机信息接收模块，用于获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；

三维环境地图获取模块，用于获取和建立起始点与目标点之间区域的三维环境地图和相关信息；

宏观天气预报获取模块，用于获取起始点与目标点之间区域的宏观天气预报信息；

三维详细风环境计算模块，用于根据宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；

候选路径规划模块，用于根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能限制规划候选路径；

飞行仿真验证模块，用于判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。

本发明还提供一种复杂风环境影响下的无人机路径规划***，包括：

无人机及搭载在该无人机上的无人机终端；

以及与无人机终端网络连接的服务器；所述服务器实现为如权利要求9所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划装置。

由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明针对特殊地形引起的复杂风环境下无人机三维路径规划，除了考虑避障外，还通过宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息计算出三维空间详细风环境信息，并在路径规划中充分考虑到风环境的影响；

2、本发明以风场强度和风场变化速率作为代价函数，充分以飞行安全作为规划目标；

3、本发明在候选路径确定后，进行闭环仿真判断是否满足安全飞行条件，充分保证无人机安全飞行。

综上所述，本发明能够应用于无人机在某些特殊任务环境中的路径规划，有效解决复杂风环境下无人机的安全飞行问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例中复杂风环境影响下的无人机路径规划方法的流程图。

图2为本发明实施例中复杂风环境影响下的无人机路径规划装置的示意图。图中标记：301-无人机信息接收模块、302-三维环境地图获取模块、303-宏观天气预报获取模块、304-三维详细风环境计算模块、305-候选路径规划模块、306-飞行仿真验证模块。

图3为本发明实施例中复杂风环境影响下的无人机路径规划***的示意图。图中标记：201-无人机、202-服务器。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1所示，本实施例提出一种复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，包括如下步骤：

S1，获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；通过该步骤S1确定待无人机飞行路径规划的空间区域范围。

本实施例中，所述起始点和目标点坐标位置包括起始点和目标点的经度、纬度和高度；

本实施例中，所述目标点个数可以有多个，即目标点个数N≥1。

需要说明的是，若无人机为旋翼类无人机，计划飞行时间中还应包括无人机在目标点的任务悬停时间。

S2，获取起始点与目标点之间区域的宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息；通过该步骤S2为无人机设置需要规避的障碍及为三维空间详细风环境信息计算提供边界条件。

本实施例中，所述宏观天气预报信息为根据专业的天气预报机构得到，包括待路径规划无人机飞行区域边界上不同高度层的风速风向、温度和湿度信息。

本实施例中，所述三维环境地图为根据开源三维地图信息或专业软件得到。

本实施例中，所述相关信息包括待路径规划无人机飞行环境的障碍约束以及影响风环境因素，所述障碍约束包括自然地形地貌和人工建筑(如高楼、高压电塔、风电机组)等。

S3，根据宏观天气预报信息、三维环境地图及影响风环境因素，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；

本实施例中，所述三维空间详细风环境信息的计算采用CFD计算(计算流体力学)的方法进行，计算结果包括待路径规划无人机飞行区域内各离散点的东向风速、北向风速和天向风速；其中，离散点的分布精度根据待路径规划无人机的外形尺寸、所要求路径规划的精度要求及计算机设备性能等综合考虑确定。其中：

进行CFD计算时，所述宏观天气预报信息作为CFD计算的初始条件；所述三维环境地图及相关信息作为CFD计算的边界条件。

S4，根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能规划候选路径；

具体地，所述规划候选路径的方法可采用目前各类常用的启发式算法，如遗传算法、蚁群算法、蛇优化算法和快速扩展随机树算法中的一种。

本实施例中所述规划候选路径的方法包括：

S41，以三维空间详细风环境信息和三维环境地图作为环境约束条件；

S42，初始以起始点作为当前航路节点；

S43，在当前航路节点和目标点之间生成若干满足环境约束条件和无人机飞行性能限制的候选中间航路节点；其中，所述无人机飞行性能限制包括转弯性能、爬升性能和下滑性能等。

S44，判断当前航路节点是否满足环境约束条件，若当前航路节点满足环境约束条件，则计算当前航路节点与各个或多个候选中间航路节点之间的代价；

S45，从计算得到的代价中选取满足预设代价条件的代价，将该代价对应的候选中间航路节点作为当前航路节点与目标点之间的中间航路节点；具体包括：

S451，根据当前航路节点与候选中间航路节点的风速风向变化差值，计算为代价1；

S452，根据当前航路节点的候选中间航路节点的风速综合值，计算为代价2；

S453，对代价1和代价2进行加权求和，得到各个或多个候选中间航路节点的代价；

S454，各个或多个候选中间航路节点的代价以赌轮盘的方式选取中间航路节点。

S46，以步骤S45选取的中间航路节点作为当前航路节点，重复执行步骤S43～S45，直到所述中间航路节点与目标点之间的距离符合要求；

S47，连接起始点、所有中间航路节点和目标点形成候选路径。

S5，判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。

在本实施例中，判断候选路径是否满足飞行安全条件的方法包括：将所述候选路径注入闭环仿真验证***中，得到闭环仿真飞行参数，读取该闭环仿真飞行参数中的仿真飞行路径、姿态角、过载和剩余能量，如果无人机为固定翼无人机还需读取迎角和侧滑角等，通过判定仿真飞行路径是否与环境碰撞，姿态角、过载和剩余能量等是否均符合该无人机设计要求来判断所述候选路径是否满足飞行安全。

实施例2

如图2所示，本实施例提供一种复杂风环境影响下的无人机路径规划装置，包括：

无人机信息接收模块301，用于获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；

三维环境地图获取模块302，用于获取和建立起始点与目标点之间区域的三维环境地图和相关信息；

宏观天气预报获取模块303，用于获取起始点与目标点之间区域的宏观天气预报信息；

三维详细风环境计算模块304，用于根据宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；

候选路径规划模块305，用于根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能限制规划候选路径；

飞行仿真验证模块306，用于判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。

所述复杂风环境影响下的无人机路径规划装置各个模块的具体工作原理可以参见实施例1，在此不再赘述。

实施例3

如图3所示，本实施例提供一种复杂风环境影响下的无人机路径规划***，包括：

无人机201及搭载在该无人机201上的无人机终端；所述无人机终端可以是固定翼无人机或旋翼类无人机的机载飞行管理计算机；

以及与无人机终端网络连接的服务器202；所述服务器202实现为如实施例2所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划装置。所述服务器202的工作原理可以参考实施例1，在此不再赘述。当服务器得到了满足飞行安全条件的候选路径后，通过网络传输加载到无人机201的无人机终端，以使无人机201根据候选路径飞行。

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 (10)

1.一种复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；

S2，获取起始点与目标点之间区域的宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息；

S3，根据宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；

S4，根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能限制规划候选路径；

S5，判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。

2.根据权利要求1所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S1中：

所述起始点和目标点坐标位置包括起始点和目标点的经度、纬度和高度；

所述目标点个数有一个或多个，即目标点个数N≥1。

3.根据权利要求1所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S2中：

所述宏观天气预报信息为根据专业的天气预报机构得到，包括待路径规划无人机飞行区域边界上不同高度层的风速风向、温度和湿度；

所述三维环境地图为根据开源三维地图信息或专业软件得到；

所述相关信息包括待路径规划无人机飞行环境的障碍约束以及影响风环境因素，所述障碍约束包括自然地形地貌和人工建筑。

4.根据权利要求1所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S3中：

所述三维空间详细风环境信息的计算采用CFD计算的方法进行，计算结果包括待路径规划无人机飞行区域内各离散点的东向风速、北向风速和天向风速；其中，离散点的分布精度根据待路径规划无人机的外形尺寸、所要求路径规划的精度要求及计算机设备性能综合考虑确定；

进行CFD计算时，所述宏观天气预报信息作为CFD计算的初始条件；所述三维环境地图及相关信息作为CFD计算的边界条件。

5.根据权利要求1所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S4中所述规划候选路径的方法采用启发式算法，所述启发式算法为遗传算法、蚁群算法、蛇优化算法和快速扩展随机树算法中的一种。

6.根据权利要求5所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S4包括如下子步骤：

S41，以三维空间详细风环境信息和三维环境地图作为环境约束条件；

S42，初始以起始点作为当前航路节点；

S43，在当前航路节点和目标点之间生成若干满足环境约束条件和无人机飞行性能限制的候选中间航路节点；

S44，判断当前航路节点是否满足环境约束条件，若当前航路节点满足环境约束条件，则计算当前航路节点与各个或多个候选中间航路节点之间的代价；

S45，从计算得到的代价中选取满足预设代价条件的代价，将该代价对应的候选中间航路节点作为当前航路节点与目标点之间的中间航路节点；

S46，以步骤S45选取的中间航路节点作为当前航路节点，重复执行步骤S43～S45，直到所述中间航路节点与目标点之间的距离符合要求；

S47，连接起始点、所有中间航路节点和目标点形成候选路径。

7.根据权利要求6所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S45包括如下子步骤：

S451，根据当前航路节点与候选中间航路节点的风速风向变化差值，计算为代价1；

S452，根据当前航路节点的候选中间航路节点的风速综合值，计算为代价2；

S453，对代价1和代价2进行加权求和，得到各个或多个候选中间航路节点的代价；

S454，各个或多个候选中间航路节点的代价以赌轮盘的方式选取中间航路节点。

8.根据权利要求1所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S5中，判断候选路径是否满足飞行安全条件的方法包括：

将所述候选路径注入闭环仿真验证***中，得到闭环仿真飞行参数；读取该闭环仿真飞行参数中的仿真飞行路径、姿态角、过载和剩余能量；

通过判定仿真飞行路径是否与环境碰撞以及姿态角、过载和剩余能量是否均符合该无人机设计要求，来判断所述候选路径是否满足飞行安全。

9.一种复杂风环境影响下的无人机路径规划装置，其特征在于，包括：

无人机信息接收模块，用于获取无人机起始点和目标点坐标位置以及计划飞行时间；

三维环境地图获取模块，用于获取和建立起始点与目标点之间区域的三维环境地图和相关信息；

宏观天气预报获取模块，用于获取起始点与目标点之间区域的宏观天气预报信息；

三维详细风环境计算模块，用于根据宏观天气预报信息、三维环境地图及相关信息，计算计划飞行时间内三维空间详细风环境信息；

候选路径规划模块，用于根据起始点和目标点坐标位置、三维空间详细风环境信息、三维环境地图以及无人机飞行性能限制规划候选路径；

飞行仿真验证模块，用于判断候选路径是否满足飞行安全条件，当候选路径满足飞行安全条件时，将候选路径加载到无人机，以使无人机根据候选路径飞行。

10.一种复杂风环境影响下的无人机路径规划***，其特征在于，包括：

无人机及搭载在该无人机上的无人机终端；

以及与无人机终端网络连接的服务器；所述服务器实现为如权利要求9所述的复杂风环境影响下的无人机路径规划装置。