CN109357685B - 航路网生成方法、装置及存储介质 - Google Patents

航路网生成方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种航路网生成方法、装置及存储介质。其中,该方法包括:根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,飞行区域栅格模型包括对飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及多个栅格对应的属性标记;依据飞行条件信息,标记出空域中基于飞行区域栅格模型获得的关键节点,关键节点所在的栅格的位置和关键节点的属性标记;依据关键节点,生成航路网。本发明解决了在相关技术中,没有对航路进行规划,导致无人机在低空中无序飞行的技术问题。

Description

航路网生成方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及无人机领域,具体而言,涉及一种航路网生成方法、装置及存储介质。
背景技术
无人驾驶航空器简称无人机,作为新兴的科技产品,最近几年得到了快速发展,无人机不仅在消防、巡检、农业、物流等领域得到大范围应用,同样也逐渐被大众所接受。
但是,无人机也带来了众多的问题,无人机拥有者并不熟悉无人机飞行的相关要求,实际上绝大多数无人机的飞行处于黑飞状态。无人机对民航机场、军事设施、石油石化企业、核电站等重要场站设施带来了前所未有的空中威胁,对无人机的飞行监管也是要解决的问题。
一般情况下,无人机的飞行一般属于低空飞行,低空中的无人机越来越密集、无人机碰撞风险就变得越来越大。让无人机有序飞行,将是解决该问题的一个有效途经。
因此,在相关技术中,没有对航路进行规划,无人机低空飞行处于无序状态,导致飞行无序,危险的问题。而且,相关技术中的路径算法主要是针对平面的路径规划,极少考虑三维的路径规划,更没有构建低空三维航路网的方法。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种航路网生成方法、装置及存储介质,以至少解决在相关技术中,没有对航路进行规划,导致无人机在低空中无序飞行的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种航路网生成方法,包括:根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,所述飞行区域栅格模型包括对所述飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及所述多个栅格对应的属性标记;依据飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域获得的栅格模型的关键节点,所述关键节点所在的栅格的位置和关键节点的属性标记;依据所述关键节点,生成航路网。
可选地,根据飞行环境建立飞行区域栅格模型包括:根据无法飞行的区域,通信信号要求,以及禁飞区域,建立所述飞行区域栅格模型。
可选地,所述栅格为多面体栅格。
可选地,依据所述飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型的关键节点包括:依据所述飞行条件信息,标记出所述飞行区域栅格模型中非适飞区的栅格;将所述非适飞区的栅格的连通区域的外围栅格连接起来,生成非适飞区外边界,和/或,将所述适飞区的栅格的连通区域之间的中轴线栅格连接起来,生成适飞区中线;寻找所述非适飞区外边界和/或所述适飞区中线的拐点、交叉点、端点,标记为所述飞行区域栅格模型的关键节点。
可选地,依据所述飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型的关键节点还包括:标记出飞行的必经节点作为关键节点,和/或,标记出通信信号质量大于预定阈值的通信优节点作为关键节点。
可选地,依据所述关键节点,生成航路网包括:依据高度对所述飞行区域栅格模型划分层次;针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网。
可选地,针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网包括:将所述每一层次所包括的关键节点作为用于构建三角网的离散点;根据所述关键节点构建三角网,并依据构建的三角网生成该层次的航路网。
可选地,依据所述关键节点,生成航路网包括:获取跨层的面积范围,以及将每一层的航路上的关键节点与所述跨层面积范围内高度差在预定差值范围内的关键节点连接,生成跨层航路。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种航路网生成装置,包括:建立模块,用于根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,所述飞行区域栅格模型包括对所述飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及所述多个栅格对应的属性标记;标记模块,用于依据飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型获得的关键节点,所述关键节点所在的栅格的位置和所述关键节点的属性标记;生成模块,用于依据所述关键节点,生成航路网。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的航路网生成方法。
在本发明实施例中,采用根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,所述飞行区域栅格模型包括对所述飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及所述多个栅格对应的属性标记;依据飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域获得的栅格模型的关键节点,所述关键节点所在的栅格的位置和关键节点的属性标记;依据所述关键节点,生成航路网的方式,通过标记构建的飞行区域栅格模型中的关键节点,生成航路网,达到了建立航路网使无人机有序飞行的目的,从而实现了提高无人机的路径规划效率、使得无人机容易监管的技术效果,进而解决了在相关技术中,没有对航路进行规划,导致无人机在低空中无序飞行的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的航路网生成方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的分高度层和跨层构建航路网的流程图;
图3是根据本发明实施例的通信因素建模的流程图;
图4是根据本发明实施例的一个非适飞区生成关键节点的流程图;
图5是根据本发明实施例的多个非适飞区生成关键节点的流程图;
图6是根据本发明实施例的建立Voronoi图的示意图;
图7是根据本发明实施例的Delaunay三角网的生成的示意图;
图8是根据本发明实施例的局部优化处理的示意图;
图9是根据本发明实施例的分高度层航路和跨层航路的示意图;
图10是根据本发明实施例的航路网生成装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例,提供了一种航路网生成方法的实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的航路网生成方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,飞行区域栅格模型包括对飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及多个栅格对应的属性标记;
步骤S104,依据飞行条件信息,标记出空域中基于飞行区域获得的栅格模型的关键节点,关键节点所在的栅格的位置和关键节点的属性标记;
步骤S106,依据关键节点,生成航路网。
通过上述步骤,可以实现采用根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,飞行区域栅格模型包括对飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及多个栅格对应的属性标记;依据飞行条件信息,标记出空域中基于飞行区域获得的栅格模型的关键节点,关键节点所在的栅格的位置和关键节点的属性标记;依据关键节点,生成航路网的方式,通过标记构建的飞行区域栅格模型中的关键节点,生成航路网,达到了建立航路网使无人机有序飞行的目的,从而实现了提高无人机的飞行效率、使得无人机容易监管的技术效果,进而解决了在相关技术中,没有对航路进行规划,导致无人机在低空中无序飞行的技术问题。
基于相关技术中所存在的问题,需要为无人机规划航路,从而达到有序飞行。然而,如何对无人机的飞行航路进行规划是一个技术问题。
需要说明的是,在对无人机规划航路时,由于无人机的大规模应用,无人机针对每个飞行任务都要点对点地重新规划航路,然而这样点对点地重新规划航路的方式显得非常低效。因此,在本发明实施例中,提供了一种航路网的规划方法,该方法仿造地面修路的方式在低空构建航路网,所有无人机在航路网上飞行。在无人机执行飞行任务时,可以在航路网中选择一条合适的路径进行飞行,这样对无人机的路径规划来说就会很高效,也有利于对无人机的监管。
在根据飞行环境建立飞行区域栅格模型时,对飞行环境划分得到多个栅格,其中,上述栅格是对连续空间的量化表示,飞行区域栅格模型中所有栅格可以是统一的形状与大小,但对栅格的形状与大小的设定可以是不固定的,即可以根据需要进行设置,例如,栅格的形状为多面体,具体可以是四面体、长方体、立方体等。除此以外,还可以采用空间网格编码等方式进行建模。
根据飞行条件信息对飞行区域栅格模型的关键节点进行标记,这些关键节点与栅格的位置是对应的。可选地,将上述关键节点连接起来,生成航路网。需要说明的是,航路网是基于三维空间建立的,因此,上述航路网不仅包括各个分层航路网中的层内航路,也包括连接各分层航路网的跨层航路。无人机可以根据构建的航路网,选择合适的飞行航路,进行有序飞行,同时,无人机可以根据对通信质量要求、检查点的设置等因素,选择相应的航路。通过上述生成的航路网,不仅可以提高无人机的航路规划能力,更使得无人机的监管变得更加有效。
具体来说,目前无人机基本为无序飞行,没有航路的概念。提出航路网的概念就像是在地面上修建道路,汽车就会在道路上有序行驶。航路网就是像是地面上的路网,无人机可以在相应的航路上有序飞行。图2是根据本发明实施例的分高度层和跨层构建航路网的流程图,如图2所示,本发明实施例利用所有的低空飞行因素建模,统一构建为飞行区域栅格模型。通过分层和跨层航路网构建方法,找出飞行空域中的关键节点,例如不适合飞行区域外边界的关键节点、适合飞行区域的中线点的关键节点、通信优节点、以及飞行区域必经点等,进而通过这些节点采用Voronoi图方法构建航路网。因此,不仅可以构建分层航路网,也可以构建跨层航路网。需要说明的是,在构建跨层航路网时,可以在各个分层航路网构建完成之后(如附图2中所示),也可以直接在确定出上述节点后,直接构建跨层航路网。相对于在确定出上述节点后,直接构建跨层航路网的方式,采用上述在各个分层航路网构建完成之后构建跨层航路网时,可以明确知晓跨层航路网所跨的各个层级。在低空空域建立一套虚拟的航路网,无人机在规定的航路网上进行飞行,从而让无人机的飞行比较容易监管,航路规划也更加便利。在无人机飞行时,只需要搜索规划航路上的节点,在节点之间无人机按照直线飞行即可。
可选地,根据飞行环境建立飞行区域栅格模型包括:根据无法飞行的区域,通信信号要求,以及禁飞区域,建立飞行区域栅格模型。
在根据飞行环境建立飞行区域栅格模型时,需要考虑到飞行环境中不同因素的影响,进而根据具体情况建立相应的飞行区域栅格模型,其中,建立上述飞行区域栅格模型需要考虑到无法飞行的区域,通信信号要求,以及禁飞区域等,通过环境因素建模,通信因素建模,以及其他因素建模等来完成飞行区域栅格模型的构建。其中,在建模中,将不同的因素用栅格的代价值表示出来。
需要说明的是,上述环境因素建模是基于无法飞行的区域,相应地,即是栅格模型中无人机不能飞入的栅格,该类栅格的代价值为+∞。其中,不能飞入的栅格包括但不限于:建筑物、数目、山体,以及人为设置的禁飞区等、在确定上述无法飞行区域时,可以采用3D地图、禁飞区地图等。
上述的通信因素建模是基于通信信号要求,也就是飞行区域范围内的空间无线信号通信因素情况,相应地,即是根据无人机的通信需求,对栅格中的蜂窝信号强度给出要求,包括信干噪声比(SINR)和主服务小区参考信号强度(RSRP)。例如:对于1080p图像实时传输的无人机对通信速率的需求是8Mbps,对于仅仅是监控无人机位置的通信速率需求是30Kbps。该类栅格的代价值范围是[1,∞)。图3是根据本发明实施例的通信因素建模的流程图,如图3所示,具体地,通过蜂窝信号覆盖地图可以给出每个栅格中蜂窝信号覆盖数据,例如:SINR值和RSRP值,每个栅格的SINR值和RSRP值进行容量估算,可以获得该栅格支持的无线通信速率的“栅格吞吐率”,获得关于栅格吞吐率的通信容量估算栅格化地图。此外,根据无人机业务对无线通讯的需求配置,对无人机需要的通信能力代价值计算,得到“需求吞吐率”,获得相应的通讯能力代价值栅格化地图。通过栅格吞吐率和需求吞吐率可以给出通信因素的代价函数对应关系,例如:
Figure BDA0001854405100000061
上述其他因素建模是基于禁飞区域,相应地,即使无人机可以飞入但根据规定不能飞入的栅格。该禁飞区域包括政府上空,学校上空,以及受到气流影响等区域,可以建模用相应的代价值表示,代价值的范围是[1,∞)。
将飞行过程中所有的限制因素都归一化栅格中的一个代价值来表示,即所有因素的代价值最终以乘法的形式,合并为一个代价值作为栅格的代价值。如下面的公式所示:
栅格的代价值=环境因素代价值*通信因素代价值*其他因素代价值
可选地,栅格为多面体栅格。
根据飞行环境建立飞行区域多面体栅格模型,其中,栅格的大小可以是非固定大小。此外,多面体栅格至少要包括以下属性之一:多面体栅格的位置、多面体栅格的大小,以及多面体栅格的代价值。为了降低计算量,提高建模效率,上述多面体栅格为立方体栅格。需要说明的是,多面体栅格的位置是所有的立体栅格统一的采用一种表示其位置的方式,可以根据需要具体设定,例如:可以统一定义栅格的中心表示栅格的位置,也可以统一定义栅格的某一顶点表示栅格的位置。多面体栅格的大小是指统一以栅格边的长度表示栅格的大小。多面体栅格的代价值用来表示飞行到该栅格中,由于限制因素所要付出的一个量化表示的代价,其中,代价值的范围可以是:[1,∞)。需要说明的是,上述多面体栅格的大小可以考虑给定的3D地图精度、蜂窝信号覆盖地图精度等。
可选地,依据飞行条件信息,标记出空域中基于飞行区域栅格模型的关键节点包括:依据飞行条件信息,标记出飞行区域栅格模型中非适飞区的栅格;将非适飞区的栅格的连通区域的外围栅格连接起来,生成非适飞区外边界,和/或,将适飞区的栅格的连通区域之间的中轴线栅格连接起来,生成适飞区中线;寻找非适飞区外边界和/或适飞区中线的拐点、交叉点、端点,标记为飞行区域栅格模型的关键节点。
依据不同的飞行条件信息,将飞行区域栅格模型中非适飞区的栅格标记出来,具体地,飞行区域栅格模型中有飞行障碍的栅格,该类栅格中有环境障碍,例如,树木、建筑等,该类栅格被标记为非适飞区的栅格。飞行区域栅格模型中有通信障碍的栅格,该类栅格无法保障无人机飞行所需要的无线通信业务,通过设置一个通信业务门限,筛选出不满足门限的栅格,标记为非适飞区的栅格。飞行区域栅格模型中有其他不适合飞行的栅格,例如,飞行条件信息中不允许无人机飞到人口密集区,学校、政府等上空,则该区域对应的上空的栅格都标记为非适飞区的栅格。将已经标记的非适飞区的栅格的连通区域的外围栅格连接起来,生成非适飞区边界。在存在多个非适飞区时,可以得到相应的适飞区,若适飞区的栅格处于连通状态,则将可以得到适飞区中线。上述情形适用于一个或者多个非适飞区,在确定非适飞区外边界和适飞区中线以后,进一步寻找拐点、交叉点、端点,即可得到空域中基于飞行区域栅格模型的关键节点。
可选地,依据飞行条件信息,标记出空域中基于飞行区域栅格模型的关键节点还包括:标记出飞行的必经节点作为关键节点,和/或,标记出通信信号质量大于预定阈值的通信优节点作为关键节点。
上述标记飞行的必经节点是在该飞行区域内,必须要经过的关键节点,例如,如果有经过附近的飞机必须通过的检查点,会将检查点栅格标记为飞行的必经节点。上述的通信优节点是为了找到航路图中关键的通信点栅格,无人机在这些通信点上可以进行高速的数据传输。通过配置优质通信的条件可以生成通信优节点,即栅格中通信信号质量大于预定阈值的就是通信优节点。例如:找出区域内通信优质栅格:吞吐率栅格地图中找出吞吐率大于某一门限的栅格,如需求吞吐率*200%<栅格吞吐率,将这些栅格标记为通信优节点。进一步地,可以根据不同的需求生成航路网,例如,考虑到检查点和通信要求等,可以将空域中基于飞行区域栅格模型的无人机飞行的必经节点,通信信号质量大于预定阈值的通信优节点标记出来作为关键节点,即在规划航路中,可以根据需要分别将上述必经节点、通信优节点作为关键节点,用于生成航路网,还可以采用将上述两者都作为关键节点用于生成航路网。通过上述方法,可以增加无人机选择航路的多样性。
可选地,依据关键节点,生成航路网包括:依据高度对飞行区域栅格模型划分层次;针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网。
在依据高度对飞行区域栅格模型划分层次时,可以根据具体情况设置相应的高度将飞行区域分层,例如,每间隔20米划分为一个飞行层。进而可以针对每一层的关键节点,生成与该层次相对应的航路网。例如:对每一个飞行层,找出所有标记为非适飞区的栅格,并判断它们的连通性。如果相邻的两个平面栅格有共边或共顶点则判定该相邻的栅格是连通的,它们处于同一个非适飞区。图4是根据本发明实施例的一个非适飞区生成关键节点的流程图,如图4所示,针对一个非适飞区生成关键节点,找出每个非适飞区的边界栅格的外围栅格,并且将这些栅格的位置连接起来,形成非适飞区边界。对于非适飞区边界找到其拐点,并输出拐点的坐标,上述拐点的坐标即是生成的关键节点的位置。图5是根据本发明实施例的多个非适飞区生成关键节点的流程图,如图5所示,针对多个非适飞区生成关键节点,找出每个适合飞行区域的中心线栅格,并且将这些栅格的位置连接起来,形成非适飞区边界。对于中心线找到其拐点,并输出拐点的坐标,上述拐点的坐标即是生成的关键节点的位置。此外,可以结合其他考虑因素,例如,根据需求被视为关键节点的必经节点,以及通信优节点,生成层次的航路网。可选地,针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网包括:将每一层次所包括的关键节点作为用于构建三角网的离散点;根据关键节点构建三角网,并依据构建的三角网生成该层次的航路网。
泰森多边形又叫Voronoi图或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。Voronoi图具有以下特点:
(1)每个V多边形内有一个生成元;
(2)每个V多边形内点到该生成元距离短于到其它生成元距离;
(3)多边形边界上的点到生成此边界的生成元距离相等;
(4)邻接图形的Voronoi多边形界线以原邻接界线作为子集。
泰森多边形在计算几何学科中有着重要地位,由于其根据点集划分的区域到点的距离最近的特点,其在地理学、气象学、结晶学、航天、核物理学、机器人等领域具有广泛的应用。如在障碍物点集中,规避障碍寻找最佳路径。
Voronoi图有着按距离划分邻近区域的普遍特性,应用范围广。生成V图的方法很多,常见的有分治法、扫描线算法和Delaunay三角剖分算法。
1、建立Voronoi图方法和步骤
本次实验采用的是Delaunay三角剖分算法。主要是指生成Voronoi图时先生成其对偶元Delaunay三角网,再找出三角网每一三角形的外接圆圆心,最后连接相邻三角形的外接圆圆心,形成以每一三角形顶点为生成元的多边形网。
建立Voronoi图算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网,即构建Delaunay三角网。
图6是根据本发明实施例的建立Voronoi图的示意图,如图6所示,具体地,建立Voronoi图的步骤为:
(1)离散点自动构建三角网,即构建Delaunay三角网。对离散点和形成的三角形编号,记录每个三角形是由哪三个离散点构成的。
(2)计算每个三角形的外接圆圆心,并记录之。
(3)遍历三角形链表,寻找与当前三角形pTri三边共边的相邻三角形TriA,TriB和TriC。
(4)如果找到,则把寻找到的三角形的外心与pTri的外心连接,存入维诺边链表中。如果找不到,则求出最外边的中垂线射线存入维诺边链表中。
(5)遍历结束,所有维诺边被找到,根据边画出维诺图。
2、Delaunay三角网的生成
建立Voronoi图的关键是Delaunay三角网的生成。Delaunay三角网的特性:
(1)空圆性,任一三角形外接圆内部不包含其他点。
(2)最接近:以最近临的三点形成三角形,且各线段(三角形的边)皆不相交。
(3)唯一性:不论从区域何处开始构建,最终都将得到一致的结果。
(4)最优性:任意两个相邻三角形形成的凸四边形的对角线如果可以互换的话,那么两个三角形六个内角中最小的角度不会变大。
(5)最规则:如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列,则Delaunay三角网的排列得到的数值最大。
(6)区域性:新增、删除、移动某一个顶点时只会影响临近的三角形。
(7)具有凸多边形的外壳:三角网最外层的边界形成一个凸多边形的外壳。
Delaunay剖分是一种三角剖分的标准,实现它有多种算法。本次采用Bowyer-Watson算法,算法的基本步骤是:
(1)构造一个超级三角形,包含所有散点,放入三角形链表。
(2)将点集中的散点依次插入,在三角形链表中找出其外接圆包含
插入点的三角形(称为该点的影响三角形),删除影响三角形的公共边,将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来,从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入。图7是根据本发明实施例的Delaunay三角网的生成的示意图,关键步骤(2)如图7所示。
(3)根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化。将形成的三角形放入Delaunay三角形链表。步骤(3)的局部优化的准则指的是:
1.对新形成的三角形进行优化,将两个具有共同边的三角形合成一个多边形。
2.以最大空圆准则作检查,看其第四个顶点是否在三角形的外接圆之内。
3.如果在,修正对角线即将对角线对调,即完成局部优化过程的处理。
图8是根据本发明实施例的局部优化处理的示意图。LOP(Local OptimizationProcedure)处理过程如下图8所示。
(4)循环执行上述第(2)步,直到所有散点插入完毕。
需要说明的是,对于每个高度层分别采用Voronoi的方法,形成每一个高度层的航路网,其中,每一个高度层的航路网适用于不同速度的无人机,即层与层之间航路网的关系就像生活中高架桥与地面辅路的关系一样,具体地,例如:160米高度层为高速飞行层,120米高度层为低速飞行层。
可选地,依据关键节点,生成航路网包括:获取跨层的面积范围,以及将每一层的航路上的关键节点与跨层面积范围内高度差在预定差值范围内的关键节点连接,生成跨层航路。
在获取跨层面积范围时,需要考虑无人机合适的爬升和下降角度,以及高度层之间的高度差,进而可以计算出跨层的面积范围。每一层的航路上的关键节点可以寻找跨层面积范围内所有相邻高度的关键节点,可以和这些关键节点进行连接,形成跨层航路。图9是根据本发明实施例的分高度层航路和跨层航路的示意图,如图9所示,每层航路与相邻的跨层航路也是连接的,无人机可以根据航路自由选择,使得无人机的航路规划更加便利,实现了当前航路层与其他航路层的有序飞行。需要说明的是,跨层航路是在不同层次的航路网上的关键节点之间建立起来的,用于无人机在调整飞行状态时飞行的航路,例如,无人机调整飞行速度,在高速飞行层与低速飞行层之间进行爬升或者下降,此时无人机就可以在跨层航路上飞行。
图10是根据本发明实施例的航路网生成装置的结构示意图;如图10所示,该航路网生成装置包括:建立模块102,标记模块104和生成模块106。下面对该航路网生成装置进行详细说明。
建立模块102,用于根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,飞行区域栅格模型包括对飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及多个栅格对应的属性标记;标记模块104,与上述建立模块102相连接,用于依据飞行条件信息,标记出空域中基于飞行区域栅格模型获得的关键节点,关键节点所在的栅格的位置和关键节点的属性标记;生成模块106,与上述标记模块104相连接,用于依据关键节点,生成航路网。
在另一本发明实施例中,还提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的航路网生成方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种航路网生成方法,其特征在于,包括:
根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,所述飞行区域栅格模型包括对所述飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及所述多个栅格对应的属性标记;
依据飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型获得的关键节点,所述关键节点所在的栅格的位置和所述关键节点的属性标记;
依据所述关键节点,生成航路网;
其中,依据所述飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型的关键节点包括:依据所述飞行条件信息,标记出所述飞行区域栅格模型中非适飞区的栅格;将所述非适飞区的栅格的连通区域的外围栅格连接起来,生成非适飞区外边界,和/或,将所述适飞区的栅格的连通区域之间的中轴线栅格连接起来,生成适飞区中线;寻找所述非适飞区外边界和/或所述适飞区中线的拐点、交叉点、端点,标记为所述飞行区域栅格模型的关键节点;
其中,依据所述关键节点,生成航路网包括:依据高度对所述飞行区域栅格模型划分层次;针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网;
针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网包括:将所述每一层次所包括的关键节点作为用于构建三角网的离散点;根据所述关键节点构建三角网,并依据构建的三角网生成该层次的航路网;
依据所述关键节点,生成航路网包括:获取跨层的面积范围,以及将每一层的航路上的关键节点与所述跨层面积范围内高度差在预定差值范围内的关键节点连接,生成跨层航路。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据飞行环境建立飞行区域栅格模型包括:
根据无法飞行的区域,通信信号要求,以及禁飞区域,建立所述飞行区域栅格模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述栅格为多面体栅格。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,依据所述飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型的关键节点还包括:
标记出飞行的必经节点作为关键节点,和/或,
标记出通信信号质量大于预定阈值的通信优节点作为关键节点。
5.一种航路网生成装置,其特征在于,包括:
建立模块,用于根据飞行环境建立飞行区域栅格模型,其中,所述飞行区域栅格模型包括对所述飞行环境进行划分后,得到的多个栅格及所述多个栅格对应的属性标记;
标记模块,用于依据飞行条件信息,标记出空域中基于所述飞行区域栅格模型获得的关键节点,所述关键节点所在的栅格的位置和所述关键节点的属性标记;
生成模块,用于依据所述关键节点,生成航路网;
其中,所述标记模块用于依据所述飞行条件信息,标记出所述飞行区域栅格模型中非适飞区的栅格;将所述非适飞区的栅格的连通区域的外围栅格连接起来,生成非适飞区外边界,和/或,将所述适飞区的栅格的连通区域之间的中轴线栅格连接起来,生成适飞区中线;寻找所述非适飞区外边界和/或所述适飞区中线的拐点、交叉点、端点,标记为所述飞行区域栅格模型的关键节点;
其中,所述装置用于依据高度对所述飞行区域栅格模型划分层次;针对每一层次所包括的关键节点,生成该层次的航路网;
所述装置用于将所述每一层次所包括的关键节点作为用于构建三角网的离散点;根据所述关键节点构建三角网,并依据构建的三角网生成该层次的航路网;
所述装置用于获取跨层的面积范围,以及将每一层的航路上的关键节点与所述跨层面积范围内高度差在预定差值范围内的关键节点连接,生成跨层航路。
6.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至4中任意一项所述的航路网生成方法。
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109814598B (zh) * 2019-02-25 2021-02-19 中国科学院地理科学与资源研究所 无人机低空公共航路网设计方法
CN109670656B (zh) * 2019-02-27 2023-04-07 重庆邮电大学 一种基于4g网络的无人机最优通信路线规划方法
CN110108284B (zh) * 2019-05-24 2020-10-30 西南交通大学 一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法
CN110310519B (zh) * 2019-08-06 2020-11-13 山东职业学院 一种基于保护带的空域扇区边界划分方法
CN112534377B (zh) * 2019-11-29 2022-01-25 深圳市大疆创新科技有限公司 数据处理方法、无人机和计算机可读存储介质
CN111750869A (zh) * 2020-08-14 2020-10-09 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种实时重构Voronoi图的无人机路径规划方法
WO2022061614A1 (zh) * 2020-09-23 2022-03-31 深圳市大疆创新科技有限公司 可移动平台的控制方法、控制装置、可移动平台和计算机存储介质
CN112445881B (zh) * 2020-10-29 2024-04-02 深圳供电局有限公司 路径规划方法、装置、设备及存储介质
CN112650274A (zh) * 2020-11-27 2021-04-13 浩亚信息科技有限公司 一种基于三维网格的标准无人机空域可视化模型
CN112506229B (zh) * 2021-02-05 2021-04-30 四川睿谷联创网络科技有限公司 一种旅游观光飞行器的飞行预设路径生成方法
CN113310491A (zh) * 2021-05-17 2021-08-27 北京航空航天大学 一种考虑具体结构的无人机航路网自动生成方法
CN113485411A (zh) * 2021-06-21 2021-10-08 安徽农业大学 一种航空精准施药三维航线规划方法
CN113554899B (zh) * 2021-07-30 2022-06-03 中国民用航空总局第二研究所 天气影响空中交通程度分析方法、装置、设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101964958A (zh) * 2010-09-27 2011-02-02 北京航空航天大学 机载网络系统及其骨干节点消息处理方法
CN103226899A (zh) * 2013-03-19 2013-07-31 北京工业大学 基于空中交通特征的空域扇区动态划分方法
CN103473955A (zh) * 2013-09-17 2013-12-25 中国民航大学 一种基于图论和谱聚类算法的终端扇区划分方法
CN104406589A (zh) * 2014-11-13 2015-03-11 中国测绘科学研究院 一种飞行器穿越雷达区的飞行方法
CN108680163A (zh) * 2018-04-25 2018-10-19 武汉理工大学 一种基于拓扑地图的无人艇路径搜索系统及方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101619985B (zh) * 2009-08-06 2011-05-04 上海交通大学 基于可变形拓扑地图的服务机器人自主导航方法
CN102831628B (zh) * 2012-07-02 2015-02-04 中国科学院计算技术研究所 用于更新动态场景的Voronoi图的方法及设备
CN102929286B (zh) * 2012-11-26 2015-05-27 北京理工大学 一种行星表面全局路径快速规划方法
CN103529843B (zh) * 2013-10-17 2016-07-13 电子科技大学中山学院 Lambda*路径规划算法
CN105511457B (zh) * 2014-09-25 2019-03-01 科沃斯机器人股份有限公司 机器人静态路径规划方法
CN105716618A (zh) * 2016-02-05 2016-06-29 哈尔滨工程大学 一种用于uuv航路规划的几何环境模型膨化处理方法
CN106682787A (zh) * 2017-01-09 2017-05-17 北京航空航天大学 一种基于wavefront算法的快速生成广义维诺图的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101964958A (zh) * 2010-09-27 2011-02-02 北京航空航天大学 机载网络系统及其骨干节点消息处理方法
CN103226899A (zh) * 2013-03-19 2013-07-31 北京工业大学 基于空中交通特征的空域扇区动态划分方法
CN103473955A (zh) * 2013-09-17 2013-12-25 中国民航大学 一种基于图论和谱聚类算法的终端扇区划分方法
CN104406589A (zh) * 2014-11-13 2015-03-11 中国测绘科学研究院 一种飞行器穿越雷达区的飞行方法
CN108680163A (zh) * 2018-04-25 2018-10-19 武汉理工大学 一种基于拓扑地图的无人艇路径搜索系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于网格PRM的无人机多约束航路规划;曾国奇等;《系统工程与电子技术》;20161031;第38卷(第10期);第2311页第2段及第1节,第3.1-3.2节 *

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