CN108109437A - 一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，涉及无人机技术领域，该方法主要包括以下几个环节：巡检区域框选、特征提取、航线配置生成、加载飞行航线和执行飞行巡检任务，通过图像识别算法来建立预测飞行路径或对象，提高规划效率与准确性，不同特征物都能根据要求实现规划，一键提取，快速实现，对于马路、轨道、江河、海岸、森林、电力走廊等各种应用场景，使用更高效。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法。
背景技术：
目前常见的无人机使用，都是人工打点设定航线，模板规划加手动调整，或者基于三维地理数据模拟建立航线等几种方式，将航线设计好并生成航线执行文件给到无人机，实现对兴趣点、兴趣路线、兴趣区域的飞行巡查以及其他信息采集或任务，无人机航线巡检规划过于粗放，任务规划过程很多不可控因素；针对已知环境下的无人机路径规划方面，当前的技术方法如航线模板、航点设置，或者是基于三维地表模型、或者GIS数据该方法虽然普适性很好，但是对于复杂的地理环境，难以建立三维模型的区域，现有技术均无法快速准确实现。
如申请号为CN201610304021.1公开了一种无人机巡查航线的生成方法，包括：获取二维地理信息基础数据，并将获取的所述二维地理信息基础数据载入到预先构建的三维地理信息系统GIS基础平台上，以生成三维GIS数据；基于生成的所述三维GIS数据，构建无人机巡查对象的矢量线；基于无人机巡查对象的预设矢量线对所述无人机巡查对象的矢量线进行矢量线的选择操作，以生成所述无人机的巡查航线，但是当地形太复杂时，难以建立三维模型，不能很好的进行航线生成。
如申请号为CN201710296982.7公开了一种基于公路网物理结构的无人机巡航路线优化方法，包括以下步骤：一，路段重要度的计算；二，无人机飞行路线优化模型的构建；该基于公路网物理结构的无人机巡航路线优化方法能够解决目前空域管制条件下无人机飞行路线优化问题，为无人机在路网运行监测与管理中的应用提供技术支撑，但是该方法无法对航线进行自我提取和规划。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。
一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，包括地面站控制中心和无人机，所述无人机自主航线方法有以下步骤：(1)巡检区域框选：在地面站控制中心中，打开无人机自主航线模式，在地图上框选出需要巡检的区域；(2)特征提取：对框选出来的区域进行图像处理，自动识别其中的线条和平面，生成不同的线条和闭合区域，并且根据地图的大小，自动识别线条的粗细，地图放大时将提取更细致的特征线段和区域；(3)航线配置生成：当选定某条线段时，该线段将高亮显示并且自动计算出该线段参数信息，用户可进行确认选择并且设置无人机巡检的飞行数据，同时用户可自定义不同线段的接续巡检，对于区域巡检，用户选择好相应区域，设置好航线间距、高度、朝向、起降点即可生成航线；(4)加载飞行航线：航线选择完毕后，地面站控制中心为无人机自动加载飞行航线，并且根据航线计算巡检完成以及返航的耗电量和飞行时间；(5)执行飞行巡检任务：无人机接收到任务后开始自动进行巡检飞行。
优选的，所述图像处理方法包括图像灰度化，转换为ASNII文件，直方图均衡化，伽马校正，哈尔小波变换。
优选的，所述特征提取的线条和闭合区域采用不同的颜色标注进行区分。
优选的，所述线段参数信息包括线段总长度(实际距离)、节点间的长度(实际距离)、起始点实际经纬度和高度。
优选的，所述无人机巡检的飞行数据包括起飞点、终点、最小转弯半径、滚转角、飞行高度以及飞行速度。
优选的，所述无人机可根据需要设置荷载设备，包括摄像机和抛投装置，并且航线配置生成时设定拍摄或者抛投方位。
优选的，所述地面站控制中心在无人机完成巡检任务后，对任务进行记录包括记录航线、任务情况、飞行时间以及耗电量，便于下次任务参考使用。
本发明的优点在于：该基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法避免手动绘制航线，提高了航线规划的灵活性，提高了使用效率，将复杂的巡检需求，自动提取边缘，提高了航线的准确度，巡检更靠谱，将复杂的巡检区域自动“抠图”，一键实现区域绘制，结合航线扫描功能，快速作业，不同特征物都能根据要求实现规划，一键提取，快速实现，对于马路、轨道、江河、海岸、森林、电力走廊等各种应用场景，使用更高效，此外，对于特征更加突出的巡检对象，如线塔、路灯、港口，系统可根据图像特征标注出预估的巡检对象，减少人为识别的难度和误差，对于错综复杂的网格型区域，该方法可以分段显示，只需人工点取需要的线段，便可自动生成需要的航线路径，方便快捷。
附图说明
图1为本发明的方法示意框图。
图2为本发明中特征提取示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1和图2所示，一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，包括地面站控制中心和无人机，所述无人机自主航线方法有以下步骤：(1)巡检区域框选：在地面站控制中心中，打开无人机自主航线模式，在地图上框选出需要巡检的区域；(2)特征提取：对框选出来的区域进行图像处理，自动识别其中的线条和平面，生成不同的线条和闭合区域，并且根据地图的大小，自动识别线条的粗细，地图放大时将提取更细致的特征线段和区域；(3)航线配置生成：当选定某条线段时，该线段将高亮显示并且自动计算出该线段参数信息，用户可进行确认选择并且设置无人机巡检的飞行数据，同时用户可自定义不同线段的接续巡检，对于区域巡检，用户选择好相应区域，设置好航线间距、高度、朝向、起降点即可生成航线；(4)加载飞行航线：航线选择完毕后，地面站控制中心为无人机自动加载飞行航线，并且根据航线计算巡检完成以及返航的耗电量和飞行时间；(5)执行飞行巡检任务：无人机接收到任务后开始自动进行巡检飞行。
值得注意的是，所述图像处理方法包括图像灰度化，转换为ASNII文件，直方图均衡化，伽马校正，哈尔小波变换等方法。
在本实施例中，所述特征提取的线条和闭合区域采用不同的颜色标注进行区分。
在本实施例中，所述线段参数信息包括线段总长度(实际距离)、节点间的长度(实际距离)、起始点实际经纬度和高度。
在本实施例中，所述无人机巡检的飞行数据包括起飞点、终点、最小转弯半径、滚转角、飞行高度以及飞行速度。
在本实施例中，所述无人机可根据需要设置荷载设备，包括摄像机和抛投装置，并且航线配置生成时设定拍摄或者抛投方位。
此外，所述地面站控制中心在无人机完成巡检任务后，对任务进行记录包括记录航线、任务情况、飞行时间以及耗电量，便于下次任务参考使用。
基于上述，该方法主要包括以下几个环节：巡检区域框选、特征提取、航线配置生成、加载飞行航线和执行飞行巡检任务，通过图像识别算法来建立预测飞行路径或对象，提高规划效率与准确性，根据用户的选择和配置生成航线并将航线加载到无人机中进行任务的执行，同时飞行结束后对任务状况进行保存便于下次飞行。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (7)
1.一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，包括地面站控制中心和无人机，其特征在于，所述无人机自主航线方法有以下步骤：(1)巡检区域框选：在地面站控制中心中，打开无人机自主航线模式，在地图上框选出需要巡检的区域；(2)特征提取：对框选出来的区域进行图像处理，自动识别其中的线条和平面，生成不同的线条和闭合区域，并且根据地图的大小，自动识别线条的粗细，地图放大时将提取更细致的特征线段和区域；(3)航线配置生成：当选定某条线段时，该线段将高亮显示并且自动计算出该线段参数信息，用户可进行确认选择并且设置无人机巡检的飞行数据，同时用户可自定义不同线段的接续巡检，对于区域巡检，用户选择好相应区域，设置好航线间距、高度、朝向、起降点即可生成航线；(4)加载飞行航线：航线选择完毕后，地面站控制中心为无人机自动加载飞行航线，并且根据航线计算巡检完成以及返航的耗电量和飞行时间；(5)执行飞行巡检任务：无人机接收到任务后开始自动进行巡检飞行。
2.根据权利要求1所述的一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，其特征在于：所述图像处理方法包括图像灰度化，转换为ASNII文件，直方图均衡化，伽马校正，哈尔小波变换。
3.根据权利要求1所述的一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，其特征在于：所述特征提取的线条和闭合区域采用不同的颜色标注进行区分。
4.根据权利要求1所述的一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，其特征在于：所述线段参数信息包括线段总长度(实际距离)、节点间的长度(实际距离)、起始点实际经纬度和高度。
5.根据权利要求1所述的一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，其特征在于：所述无人机巡检的飞行数据包括起飞点、终点、最小转弯半径、滚转角、飞行高度以及飞行速度。
6.根据权利要求1所述的一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，其特征在于：所述无人机可根据需要设置荷载设备，包括摄像机和抛投装置，并且航线配置生成时设定拍摄或者抛投方位。
7.根据权利要求1所述的一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法，其特征在于：所述地面站控制中心在无人机完成巡检任务后，对任务进行记录包括记录航线、任务情况、飞行时间以及耗电量，便于下次任务参考使用。
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