CN109765922A - 一种无人机飞行轨迹辅助调整方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种无人机飞行轨迹辅助调整方法，该方法通过为无人机生成协同规划轨迹，并按照预设规则判断无人机之间是否会相撞，并对采集到的视觉图像处理以生成飞行轨迹数据库，同时可以依据视觉图像和飞行轨迹数据库对无人机进行导航。本发明的实现方法按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞，并在判断其他无人机与无人机会相撞时，调整飞行规划轨迹，能够确保为无人机规划安全的协同飞行轨迹，保证无人机在执行航拍任务时，协同规划轨迹路线，不会发生碰撞和紊乱，保证了航拍任务高效、精确地完成。
Description
技术领域
本发明属于轨迹规划技术领域，具体涉及一种无人机飞行轨迹辅助调整方法。
背景技术
无人机协同控制可以分解为协同目标规划、协同轨迹规划、可行轨迹生成、渐行轨迹跟踪等多个子问题。无人机的协同轨迹规划是指在考虑协同约束的情况下为多架无人机规划路径，使他们能以最小的代价合作完成任务。与无人机单机路径规划相同，多无人机协同路径规划也要为每一架无人机规划出满足约束条件的可行飞行路径，而不同之处在于每一架无人机的路径对其自身而言不一定是最优的。
无人机轨迹协同规划需要考虑无人机的飞行性能、障碍规避、允许控制等约束，以能源消耗最少或时间最短等为指标，希望生成一条可行的最优或次优轨迹。本质上，无人机轨迹协同规划是一类典型的最优控制问题。最优控制问题的求解方法包括间接法和直接法两类。间接法基于极小值原理将最优控制问题转化为两点边值问题，通过求解两点边值问题间接获得最优控制问题的解。然而，两点边值问题求解时需要的初始猜测难以给出，而且对于含有复杂约束的实际问题，常常无法实现最优控制问题向两点边值问题的转化，因此间接法在实际中的应用较少。直接法则将最优控制问题参数化为非线性优化问题，然后利用非线性优化直接对性能指标寻优。直接法不需猜测协态变量的初值，而且具有收敛半径大，适用范围广的优点，已成为当前求解最优控制问题的主要方法。
目前在新田园、新乡村的规划辅助系统中，需要采用先进的航空采集和摄影测量技术，集成了工程数据、测量数据、点云和数字图像，以便创建和更新高难度准确的城市三维图像。无人机在执行航拍任务时，无法在线性规划或二次规划的框架下实现，而且多个无人机容易发生碰撞、航迹混乱现象，使得无人机无法精确、高效地完成航拍任务，无法规划出高效准确的飞行轨迹。
发明内容
为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种无人机飞行轨迹辅助调整方法，按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞，并在判断其他无人机与无人机会相撞时，调整飞行规划轨迹，能够确保为无人机规划安全的协同飞行轨迹，保证无人机在执行航拍任务时，协同规划轨迹路线，不会发生碰撞和紊乱，保证了航拍任务高效、精确地完成。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明提供了一种无人机飞行轨迹辅助调整方法，包括以下步骤：
S100：为所述无人机生成协同规划轨迹，所述协同规划轨迹包括协同规划路线和协同规划层级；
S200：当所述协同规划层级中有所述无人机之外的其他无人机飞行时，按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞；
S300：当判断所述其他无人机与所述无人机会相撞时，调整协同规划轨迹，直至按照预设规则判断其他无人机与无人机不会相撞；
S400：采集无人机的视觉图像；
S500：利用无人机图像处理模块分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及基本物理信息；
S600：根据所述视觉图像的特征信息及基本物理信息确定所述无人机飞行轨迹；
S700：根据所述视觉图像和对应的飞行轨迹生成飞行轨迹数据库，其中，所述飞行轨迹数据库包括所述无人机在不同视觉图像中的飞行轨迹信息、姿态、速度、对应的视觉图像以备检索学习和/或传输，所述飞行轨迹数据库根据图像处理模块实时生成或预先载入；
S800：根据所述飞行轨迹数据库对无人机进行导航；
S900：当所述无人机所采集的视觉图像和所述飞行轨迹数据库中的视觉图像的匹配度大于阈值时，通过映射学习方式与所述视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。
作为本发明进一步的方案，所述步骤S200中其他无人机与无人机是否会相撞的判定过程，包括以下步骤：
S210：获取所述其他无人机的协同规划轨迹和飞行速度；
S220：在所述无人机的协同规划轨迹与其他无人机的协同规划轨迹有重合区域时，依据其他无人机的协同规划轨迹和飞行速度以及无人机的协同规划轨迹和飞行速度，计算其他无人机和无人机到达重合区域的间隔时间；
S230：在所述间隔时间小于等于预设时间间隔时，判断其他无人机与无人机是否会相撞。
作为本发明进一步的方案，所述步骤S300调整协同规划轨迹包括在重合区域内调整协同规划路线和协同规划层级。
作为本发明进一步的方案，所述步骤S800根据所述飞行轨迹数据库对无人机进行导航包括：当所述无人机所采集的视觉图像与飞行轨迹数据库中视觉图像相吻合时，采用与飞行轨迹数据库中视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。
作为本发明进一步的方案，所述基本物理信息包括：视觉图像中物体的形状、大小、运动状态、与所述无人机的相对距离。
作为本发明进一步的方案，所述无人机生成协同规划轨迹包括：依据无人机的当前位置、飞行目的地和三维地图来生成协同规划轨迹。
作为本发明进一步的方案，所述映射学习方式包括：根据特征识别结果和/或语义相关解释，从飞行轨迹数据库中检索与当前所获得的数据类似的相关航迹与视觉信息，并根据与特征识别结果和/或语义相关解释匹配度最高的航迹和视觉信息进行映射学习。
本发明的有益效果：
1、本发明的无人机飞行轨迹协同规划的实现方法，按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞，并在判断其他无人机与无人机会相撞时，调整飞行规划轨迹，能够确保为无人机规划安全的协同飞行轨迹，保证无人机在执行航拍任务时，协同规划轨迹路线，不会发生碰撞和紊乱，保证了航拍任务高效、精确地完成。
2、飞行轨迹数据库中存储无人机飞行航迹和相应的视觉信息，且无人机飞行航迹和相应的视觉信息按照航迹或视觉信息的特征、航迹发生的时间顺序进行分类，使无人机在检索过程中根据不同类型数据进行检索。无人机根据历史飞行航迹与相应的视觉信息、当前时刻的飞行航迹与相应的视觉信息进行定位，并且根据当前获得的视觉信息进行映射学习，实现无人机的航迹预测和路径规划，为无人机的准确航拍提供了保障。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是无人机飞行轨迹协同规划的实现方法流程图。
图2是其他无人机与无人机是否会相撞的判定过程流程图。
图3是应用无人机飞行轨迹协同规划的实现方法的系统模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本实施例提供了一种无人机飞行轨迹辅助调整方法，包括以下步骤：
S100：为所述无人机生成协同规划轨迹，所述协同规划轨迹包括协同规划路线和协同规划层级；其中，无人机生成协同规划轨迹包括：依据无人机的当前位置、飞行目的地和三维地图来生成协同规划轨迹。
S200：当所述协同规划层级中有所述无人机之外的其他无人机飞行时，按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞；
S300：当判断所述其他无人机与所述无人机会相撞时，调整协同规划轨迹，直至按照预设规则判断其他无人机与无人机不会相撞；调整协同规划轨迹包括在重合区域内调整协同规划路线和协同规划层级。
S400：采集无人机的视觉图像；
S500：利用无人机图像处理模块分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及基本物理信息；其中，基本物理信息包括：视觉图像中物体的形状、大小、运动状态、与所述无人机的相对距离。
S600：根据所述视觉图像的特征信息及基本物理信息确定所述无人机飞行轨迹；
S700：根据所述视觉图像和对应的飞行轨迹生成飞行轨迹数据库，其中，所述飞行轨迹数据库包括所述无人机在不同视觉图像中的飞行轨迹信息、姿态、速度、对应的视觉图像以备检索学习和/或传输，所述飞行轨迹数据库根据图像处理模块实时生成或预先载入；
S800：根据所述飞行轨迹数据库对无人机进行导航；具体包括：当所述无人机所采集的视觉图像与飞行轨迹数据库中视觉图像相吻合时，采用与飞行轨迹数据库中视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。
S900：当所述无人机所采集的视觉图像和所述飞行轨迹数据库中的视觉图像的匹配度大于阈值时，通过映射学习方式与所述视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。映射学习方式包括：根据特征识别结果和/或语义相关解释，从飞行轨迹数据库中检索与当前所获得的数据类似的相关航迹与视觉信息，并根据与特征识别结果和/或语义相关解释匹配度最高的航迹和视觉信息进行映射学习。飞行策略的建立，可以依据无人机飞行时间，建立每个历史航迹点与其处视觉信息的对应关系，如以航迹点位置坐标作为该处视觉信息的索引，也可以抽取关键时刻的航迹点及其视觉信息建立对应关系，或者抽取关键航迹线段及其关键视觉信息建立对应关系。当从飞行轨迹数据库检索航迹视觉信息时，可同时索引到无人机该历史时刻的姿态、高度、速度及根据该处视觉信息得到该时刻历史航迹的计算规则等信息；还可以依据航迹特征或区域如：转弯、高飞、直飞、低飞、绕飞等或者视觉信息特征，建立航迹与其处视觉信息的相关计算规则。
如图2所示，其他无人机与无人机是否会相撞的判定过程，包括以下步骤：
S210：获取所述其他无人机的协同规划轨迹和飞行速度；
S220：在所述无人机的协同规划轨迹与其他无人机的协同规划轨迹有重合区域时，依据其他无人机的协同规划轨迹和飞行速度以及无人机的协同规划轨迹和飞行速度，计算其他无人机和无人机到达重合区域的间隔时间；
S230：在所述间隔时间小于等于预设时间间隔时，判断其他无人机与无人机是否会相撞。
如图3所示，应用上述无人机飞行轨迹协同规划的实现方法的系统，包括：
协同规划模块100：用于为所述无人机生成协同规划轨迹，协同规划轨迹包括协同规划路线和协同规划层级。轨迹修正模块200：用于当协同规划层级中有无人机之外的其他无人机飞行时，按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞；当判断其他无人机与所述无人机会相撞时，调整协同规划轨迹，直至按照预设规则判断其他无人机与无人机不会相撞。摄像模块300：用于采集无人机的视觉图像；利用摄像模块300内的无人机图像处理模块310分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及基本物理信息，并根据视觉图像的特征信息及基本物理信息确定无人机飞行轨迹。微处理器400：根据所述视觉图像和对应的飞行轨迹生成飞行轨迹数据库:500。其中，飞行轨迹数据库500包括无人机在不同视觉图像中的飞行轨迹信息、姿态、速度、对应的视觉图像以备检索学习和/或传输，飞行轨迹数据库根据图像处理模块310实时生成或预先载入。导航模块600：用于根据飞行轨迹数据库400对无人机进行导航。当无人机所采集的视觉图像和飞行轨迹数据库中的视觉图像的匹配度大于阈值时，通过映射学习方式与视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。例如，当无人机前后遇到的两栋建筑物只是大小不同，此时无人机可以学习先前的飞行策略对无人机进行导航，在匹配过程中，将匹配度最高的视觉图像相对应的飞行策略作为最终飞行策略对无人机进行导航，完成对建筑物群的航拍任务。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种无人机飞行轨迹辅助调整方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100：为所述无人机生成协同规划轨迹，所述协同规划轨迹包括协同规划路线和协同规划层级；
S200：当所述协同规划层级中有所述无人机之外的其他无人机飞行时，按照预设规则判断其他无人机与无人机是否会相撞；具体判断过程包括下述步骤：
S210：获取所述其他无人机的协同规划轨迹和飞行速度；
S220：在所述无人机的协同规划轨迹与其他无人机的协同规划轨迹有重合区域时，依据其他无人机的协同规划轨迹和飞行速度以及无人机的协同规划轨迹和飞行速度，计算其他无人机和无人机到达重合区域的间隔时间；
S230：在所述间隔时间小于等于预设时间间隔时，判断其他无人机与无人机是否会相撞；
S300：当判断所述其他无人机与所述无人机会相撞时，调整协同规划轨迹，直至按照预设规则判断其他无人机与无人机不会相撞；
S400：采集无人机的视觉图像；
S500：利用无人机图像处理模块分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及基本物理信息；
S600：根据所述视觉图像的特征信息及基本物理信息确定所述无人机飞行轨迹；
S700：根据所述视觉图像和对应的飞行轨迹生成飞行轨迹数据库，其中，所述飞行轨迹数据库包括所述无人机在不同视觉图像中的飞行轨迹信息、姿态、速度、对应的视觉图像以备检索学习和/或传输，所述飞行轨迹数据库根据图像处理模块实时生成或预先载入；
S800：根据所述飞行轨迹数据库对无人机进行导航；
S900：当所述无人机所采集的视觉图像和所述飞行轨迹数据库中的视觉图像的匹配度大于阈值时，通过映射学习方式与所述视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。
2.根据权利要求1所述的无人机飞行轨迹协同规划的实现方法，其特征在于，所述步骤S300调整协同规划轨迹包括在重合区域内调整协同规划路线和协同规划层级。
3.根据权利要求1所述的无人机飞行轨迹协同规划的实现方法，其特征在于，所述步骤S800根据所述飞行轨迹数据库对无人机进行导航包括：当所述无人机所采集的视觉图像与飞行轨迹数据库中视觉图像相吻合时，采用与飞行轨迹数据库中视觉图像对应的飞行策略对无人机进行导航。
4.根据权利要求1所述的无人机飞行轨迹协同规划的实现方法，其特征在于，所述基本物理信息包括：视觉图像中物体的形状、大小、运动状态、与所述无人机的相对距离。
5.根据权利要求1所述的无人机飞行轨迹协同规划的实现方法，其特征在于，所述无人机生成协同规划轨迹包括：依据无人机的当前位置、飞行目的地和三维地图来生成协同规划轨迹。
6.根据权利要求1所述的无人机飞行轨迹协同规划的实现方法，其特征在于，所述映射学习方式包括：根据特征识别结果和/或语义相关解释，从飞行轨迹数据库中检索与当前所获得的数据类似的相关航迹与视觉信息，并根据与特征识别结果和/或语义相关解释匹配度最高的航迹和视觉信息进行映射学习。
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|---|---|
| CN (1) | CN109765922A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110703797A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-17 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 无人机及其飞行轨迹的生成方法、计算机可读存储介质 |
| CN112362068A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-12 | 浙江煤炭测绘院有限公司 | 一种无人机测绘方法、装置以及系统 |
| CN113409577A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-17 | 常熟昊虞电子信息科技有限公司 | 基于智慧城市的城市交通数据采集方法及系统 |
| CN114415726A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-04-29 | 江苏锐天智能科技股份有限公司 | 一种基于图像分析的无人机避障控制系统及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102160006A (zh) * | 2008-07-15 | 2011-08-17 | 空中侦察辨识和避免技术有限责任公司 | 用于避免碰撞的系统和方法 |
| CN103196430A (zh) * | 2013-04-27 | 2013-07-10 | 清华大学 | 基于无人机的飞行轨迹与视觉信息的映射导航方法及系统 |
| CN108227730A (zh) * | 2016-12-15 | 2018-06-29 | 比亚迪股份有限公司 | 为无人机规划飞行路线的方法和装置 |
-
2019
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102160006A (zh) * | 2008-07-15 | 2011-08-17 | 空中侦察辨识和避免技术有限责任公司 | 用于避免碰撞的系统和方法 |
| CN103196430A (zh) * | 2013-04-27 | 2013-07-10 | 清华大学 | 基于无人机的飞行轨迹与视觉信息的映射导航方法及系统 |
| CN108227730A (zh) * | 2016-12-15 | 2018-06-29 | 比亚迪股份有限公司 | 为无人机规划飞行路线的方法和装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110703797A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-17 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 无人机及其飞行轨迹的生成方法、计算机可读存储介质 |
| WO2021078164A1 (zh) * | 2019-10-21 | 2021-04-29 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 无人机及其飞行轨迹的生成方法、计算机可读存储介质 |
| CN110703797B (zh) * | 2019-10-21 | 2021-12-28 | 深圳市道通智能航空技术股份有限公司 | 无人机及其飞行轨迹的生成方法、计算机可读存储介质 |
| CN112362068A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-12 | 浙江煤炭测绘院有限公司 | 一种无人机测绘方法、装置以及系统 |
| CN113409577A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-17 | 常熟昊虞电子信息科技有限公司 | 基于智慧城市的城市交通数据采集方法及系统 |
| CN114415726A (zh) * | 2022-01-18 | 2022-04-29 | 江苏锐天智能科技股份有限公司 | 一种基于图像分析的无人机避障控制系统及方法 |
| CN114415726B (zh) * | 2022-01-18 | 2023-01-03 | 江苏锐天智能科技股份有限公司 | 一种基于图像分析的无人机避障控制系统及方法 |
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