CN108958293A - 一种无人机路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种无人机路径规划方法，属于无人机技术领域。包括以下步骤：S1：确定执行区域；S2：获取执行区域的起点、终点以及障碍物位置信息；S3：构建虚拟矩形区域，并确定基准线；S4：记录基准线与相交障碍物的交点；S5：确定偏移点；S6：判断起点至偏移点间是否存在障碍物，是则跳转至步骤S7；否则跳转至步骤S8；S7：更新偏移点，跳转至S6；S8：判断偏移点至终点间是否存在障碍物，是则跳转至S9；否则跳转至S10；S9：记录新起点至终点的直线与障碍物的交点，跳转至S5；S10：记录最初起点‑途径点‑终点所构成的路径；S11：选取最优路径。使无人机在不碰触障碍物的前提下对航线方向进行准确有效的调整，提高了规划效率和安全稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种无人机路径规划方法，尤其涉及一种基于新型算法的无人机路径规划方法，属于无人机技术领域。
背景技术
无人机诞生于20世纪20年代，首先被使用在军事领域。到目前为止，已经被广泛的应用于军事领域和民用领域，去代替一些人力执行困难的重要任务。军事领域，无人机具有用途广泛，成本低、效率较高、无人员伤亡风险、生存能力强、机动性好，使用方便等优点，在现代战争中有极其重要的作用。无人机在军用中主要分为两种：侦察机和靶机，主要用作侦察、监视和作为靶机。民用领域，无人机在航拍、农业、植保、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、影视拍摄等领域被广泛应用。
随着科学技术的发展，无人机的路径规划问题作为无人机执行任务的核心问题，也得到了一定的解决。路径规划问题是无人机在一个复杂的任务环境中，从规定的起点出发飞至指定的任务终点规划出一条科学的无障碍的最优路径。复杂任务环境下的无人机路径规划问题是一个已被证实的NP-hard问题，在有限的时间多项式中找到一个理想值，比较困难，因此，高效解决不同优化目标下的无人机路径规划算法是十分重要的。
无人机路径规划发展至今产生了很多算法，最典型的路径规划算法有粒子群算法、RRT算法、遗传算法、Dijkstra算法、A*算法、蚁群算法等。上述算法虽然可以解决无人机的路径规划问题，但都或多或少存在着一些算法缺陷，如容易陷入局部最优解、搜索能力差、搜索时间长、搜索效率低下等。
针对上述已有技术状况，本发明申请人做了大量反复而有益的探索，最终产品取得了有效的成果，并且形成了下面将要介绍的技术方案。
发明内容
本发明针对上述现有技术的不足，提供一种无人机路径规划方法，与现有技术相比，以起终点间的直线作为基础航线，使无人机在不碰触障碍物的前提下对航线方向进行准确有效的调整，提高了规划效率和安全稳定性。
本发明解决技术问题的技术方案为：一种无人机路径规划方法，包括以下步骤：
S1：获取无人机执行区域的起点、终点以及障碍物位置信息；
S2：构建虚拟矩形区域，并确定以起点和终点连线为基准线；
S3：获取基准线与第一个相交障碍物的交点；
S4：取交点至矩形区域各边的垂线段中点作为偏移点；
S5：判断起点至偏移点间是否存在障碍物，是则跳转至步骤S6；否则将偏移点作为途径点，跳转至步骤S7；
S6：取偏移点至交点的线段中点为新的偏移点，并跳转至步骤S5；
S7：判断偏移点至终点间是否存在障碍物，是则用途径点作为新起点，跳转至步骤S8；否则，跳转至步骤S9；
S8：获取新起点至终点的直线与障碍物产生的第一个交点，跳转至步骤S4；
S9：记录最初的起点-途径点-终点所构成的多条路径；
S10：利用最短路径原则计算各路径代价，选取最优路径。
进一步地，所述步骤S1的具体过程为：确定无人机执行任务区域F，在区域内进行路径规划，对指定环境进行建模，获取执行任务区域的起点Pstart、终点Pend以及障碍物位置信息，且满足以下条件：
其中，F表示无人机执行区域，Ffree表示无障碍区域，Fobs表示障碍禁飞区域，表示无障碍区域和障碍禁飞区域无交集，Pstart表示执行区域的起点，Pend表示执行区域的终点。
进一步地，所述步骤S2的具体过程为：以执行区域内的起点Pstart和终点Pend为虚拟矩形对角线的两个顶点，构建虚拟矩形区域，并将对角线作为基准线。
进一步地，所述步骤S4的具体过程为：取交点至矩形区域各边的垂线段中点作为偏移点并记录，将偏移点与起点相连为线段，将偏移点与终点相连为线段。
进一步地，所述步骤S5的具体过程为：判断起点至偏移点构成的线段是否与区域内障碍物产生新的交点，产生则跳转至步骤S6；否则，将记录偏移点作为途径点，并记录起点至偏移点的线段，跳转至步骤S7。
进一步地，所述步骤S6的具体过程为：更新偏移点，取偏移点至障碍物交点的线段中点为新的偏移点，并跳转至步骤S5。
进一步地，所述步骤S7的具体过程为：判断偏移点至终点构成的线段是否与区域内障碍物产生交点，若产生，则记录为新交点，并用途径点作为起点，跳转至步骤S8；否则，跳转至步骤S9。
进一步地，所述步骤S10的具体过程为：对路径进行平滑处理，并利用最短路径原则计算各路径代价，选取最优路径。
本发明的有益效果：
该方法以起终点间的直线作为基础航线，利用虚拟矩形框架定位偏移点和途径点，使无人机在不碰触障碍物的前提下对航线方向进行准确有效的调整，提高了规划效率和安全稳定性。
附图说明
图1为本发明基于新型算法的无人机路径规划方法的流程图；
图2为本发明提出的新的无人机路径规划算法的效果示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合附图来详细解释本发明的实施方式。
如图1至2所示，一种无人机路径规划方法，包括以下步骤：
S1：确定无人机执行的任务环境，在区域内进行路径规划，对指定环境进行建模，设无人机执行区域为F，并满足：
其中，F表示无人机执行区域，Ffree表示无障碍区域，Fobs表示障碍禁飞区域，表示无障碍区域和障碍禁飞区域无交集。
S2：获取无人机执行区域的起点Pstart、终点Pend以及障碍物位置信息，任务起点Pstart和终点Pend同时满足：
其中，Pstart表示执行区域的起点，Pend表示执行区域的终点。
S3：以无人机执行区域内的起点Pstart和终点Pend为虚拟矩形对角线的两个顶点，构建虚拟矩形区域，将对角线作为基准线；
S4：记录基准线与第一个相交障碍物的交点。
S5：取交点至矩形区域各边的垂线段中点作为偏移点并记录，将偏移点与起点相连为线段，将偏移点与终点相连为线段；
S6：判断起点至偏移点构成的线段是否与区域内障碍物产生新的交点，产生则跳转至步骤S7；否则，将记录偏移点作为途径点，并记录起点至偏移点的线段，跳转至步骤S8；
S7：取偏移点至障碍物交点的线段中点为新的偏移点，跳转至步骤S6；
S8：判断偏移点至终点构成的线段是否与区域内障碍物产生交点，若产生，则记录为新交点，并用途径点作为新起点，跳转至步骤S9；否则，跳转至步骤S10；
S9：记录新起点至终点的直线与障碍物产生的第一个交点，跳转至步骤S5；
S10：记录最初起点-途径点-终点所构成的多条路径；
S11：对路径进行平滑处理，并利用最短路径原则计算路径代价，选取最优路径。
上述虽然结合附图对发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (8)
1.一种无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取无人机执行区域的起点、终点以及障碍物位置信息；
S2：构建虚拟矩形区域，并确定以起点和终点连线为基准线；
S3：获取基准线与第一个相交障碍物的交点；
S4：取交点至矩形区域各边的垂线段中点作为偏移点；
S5：判断起点至偏移点间是否存在障碍物，是则跳转至步骤S6；否则将偏移点作为途径点，跳转至步骤S7；
S6：取偏移点至交点的线段中点为新的偏移点，并跳转至步骤S5；
S7：判断偏移点至终点间是否存在障碍物，是则用途径点作为新起点，跳转至步骤S8；否则，跳转至步骤S9；
S8：获取新起点至终点的直线与障碍物产生的第一个交点，跳转至步骤S4；
S9：记录最初的起点-途径点-终点所构成的多条路径；
S10：利用最短路径原则计算各路径代价，选取最优路径。
2.如权利要求1所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S1的具体过程为：确定无人机执行任务区域F，在区域内进行路径规划，对指定环境进行建模，获取执行任务区域的起点Pstart、终点Pend以及障碍物位置信息，且满足以下条件：
其中，F表示无人机执行区域，Ffree表示无障碍区域，Fobs表示障碍禁飞区域，表示无障碍区域和障碍禁飞区域无交集，Pstart表示执行区域的起点，Pend表示执行区域的终点。
3.如权利要求2所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S2的具体过程为：以执行区域内的起点Pstart和终点Pend为虚拟矩形对角线的两个顶点，构建虚拟矩形区域，并将对角线作为基准线。
4.如权利要求1所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S4的具体过程为：取交点至矩形区域各边的垂线段中点作为偏移点并记录，将偏移点与起点相连为线段，将偏移点与终点相连为线段。
5.如权利要求1所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S5的具体过程为：判断起点至偏移点构成的线段是否与区域内障碍物产生新的交点，产生则跳转至步骤S6；否则，将记录偏移点作为途径点，并记录起点至偏移点的线段，跳转至步骤S7。
6.如权利要求1所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S6的具体过程为：更新偏移点，取偏移点至障碍物交点的线段中点为新的偏移点，并跳转至步骤S5。
7.如权利要求1所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S7的具体过程为：判断偏移点至终点构成的线段是否与区域内障碍物产生交点，若产生，则记录为新交点，并用途径点作为起点，跳转至步骤S8；否则，跳转至步骤S9。
8.如权利要求1所述的一种无人机路径规划方法，其特征是，所述步骤S10的具体过程为：对路径进行平滑处理，并利用最短路径原则计算各路径代价，选取最优路径。
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|---|---|
| CN (1) | CN108958293B (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110673634A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-01-10 | 合肥工业大学 | 一种电力巡检无人机路径规划方法和输电线巡检方法 |
| CN110986981A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-10 | 浙江工业大学 | 面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法 |
| CN111399489A (zh) * | 2018-12-14 | 2020-07-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于生成信息的方法和装置 |
| CN111708365A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-25 | 宝武集团环境资源科技有限公司 | 一种自动路径规划方法 |
| CN112179351A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 上海电机学院 | 一种基于预规划路径优化rrt算法的三维避障航迹规划方法 |
| WO2021087750A1 (zh) * | 2019-11-05 | 2021-05-14 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人飞行器的航线规划方法和装置 |
| CN114237289A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-25 | 陕西掘金一号网络科技有限公司 | 一种飞行器避障路径规划的方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120221237A1 (en) * | 2011-02-25 | 2012-08-30 | Dongguk University Industry-Academic Cooperation Foundation | Apparatus and method of cell-based path planning for mobile body |
| CN103017757A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-04-03 | 中联重科股份有限公司 | 工程机械入场路径规划方法和路径规划装置 |
| CN103697896A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-04-02 | 西安电子科技大学 | 一种无人机路径规划方法 |
| CN105205559A (zh) * | 2015-09-25 | 2015-12-30 | 重庆大学 | 基于多源异构众包数据的风景旅行路线规划系统 |
| CN109343528A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-15 | 杭州电子科技大学 | 一种节能的无人机路径规划避障方法 |
-
2018
- 2018-09-07 CN CN201811044769.8A patent/CN108958293B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120221237A1 (en) * | 2011-02-25 | 2012-08-30 | Dongguk University Industry-Academic Cooperation Foundation | Apparatus and method of cell-based path planning for mobile body |
| CN103017757A (zh) * | 2012-12-06 | 2013-04-03 | 中联重科股份有限公司 | 工程机械入场路径规划方法和路径规划装置 |
| CN103697896A (zh) * | 2014-01-13 | 2014-04-02 | 西安电子科技大学 | 一种无人机路径规划方法 |
| CN105205559A (zh) * | 2015-09-25 | 2015-12-30 | 重庆大学 | 基于多源异构众包数据的风景旅行路线规划系统 |
| CN109343528A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-02-15 | 杭州电子科技大学 | 一种节能的无人机路径规划避障方法 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| BOGDAN DUMITRU DANCILA: "Geometrical Vertical Trajectory Optimization – Comparative Performance Evaluation of Phase versus Phase and Altitude-Dependent Preferred Gradient Selection", 《IFAC-PAPERSONLINE》 * |
| SUN QINPENG,ET AL.: "UAV path planning based on improved rapidly-exploring random tree", 《2018 CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE》 * |
| YU LIN: "Design and Anti-interference Ability Analysis of RFID Positioning System for Mine Locomotive", 《2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND COMPUTING RESEARCH》 * |
| 孙钦鹏 等: "基于改进快速扩展随机树算法的移动机器人路径规划", 《济南大学学报(自然科学版)》 * |
| 杨志仪 等: "基于虚拟目标点和障碍物矩形框的路径规划算法", 《中国人工智能学会第11届全国学术年会论文集（下）》 * |
| 王菁华 等: "应用几何理论的智能机器人路径规划仿真", 《计算机仿真》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111399489A (zh) * | 2018-12-14 | 2020-07-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于生成信息的方法和装置 |
| CN111399489B (zh) * | 2018-12-14 | 2023-08-04 | 北京京东乾石科技有限公司 | 用于生成信息的方法和装置 |
| WO2021087750A1 (zh) * | 2019-11-05 | 2021-05-14 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 无人飞行器的航线规划方法和装置 |
| CN110673634A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-01-10 | 合肥工业大学 | 一种电力巡检无人机路径规划方法和输电线巡检方法 |
| CN110673634B (zh) * | 2019-11-12 | 2022-09-06 | 合肥工业大学 | 一种电力巡检无人机路径规划方法和输电线巡检方法 |
| CN110986981A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-10 | 浙江工业大学 | 面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法 |
| CN110986981B (zh) * | 2019-12-02 | 2021-12-07 | 浙江工业大学 | 面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法 |
| CN111708365A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-25 | 宝武集团环境资源科技有限公司 | 一种自动路径规划方法 |
| CN112179351A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 上海电机学院 | 一种基于预规划路径优化rrt算法的三维避障航迹规划方法 |
| CN114237289A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-25 | 陕西掘金一号网络科技有限公司 | 一种飞行器避障路径规划的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108958293B (zh) | 2021-08-06 |
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