CN109814601A - 一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置，该方法包括：通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据；利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记；根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划；按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。本发明提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置，解决了人工操作无人机不安全，效率低的问题，规避了因为人工操作产生的不良因素，提高了无人机飞行线路的准确性和安全性，能够保证得到所需的拍摄画面，不仅自动化程度高，且易于实现。

Description

一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置。

背景技术

多旋翼无人机作为一个高新科技工具，它操作简单，动作灵活，已经广泛应用于国防，电力，建筑，农业，测绘，勘探，影视，能源，抗灾等各个领域。使用无人机可以帮助拍摄高空影像，采集之前人力无法到达地方的影像，帮助各行各业解决大量问题，提高工作效率。目前无人机的飞行基本采用人工控制的方式，人工操作无人机去到拍摄点，手工点击进行拍照。或者通过人工学习轨迹，后期按照轨迹自动飞行。总之，目前无人机的飞行控制人工介入的程度较高，飞行智能化程度不高，且存在以下两个问题：

1、采用人工操作的方式控制无人机飞行受到人工影响的程度较大，对操作人员要求较高，能力参差不齐，飞行效率低，容易发生安全事故，造成经济损失甚至威胁人身安全。一些拍摄模式人工难以完成操作，比如一些需要均匀速度飞行，均匀定时拍照，还有平行于某一带状目标迅速飞行，需要按照目标轮廓均匀飞行。

2、人工飞行航线轨迹冗余动作太多，起降飞行速度不均匀，不能达到最优经济续航速度，造成能量浪费，对准拍摄目标时要反复调整，不能快速对准，同样浪费能量。

发明内容

本发明提供一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置，以解决现有技术的不足。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

第一方面本发明提供一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法，所述方法包括：

通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据；

利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记；

根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划；

按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。

进一步地，所述方法中，所述通过三维激光扫描，采集目标物体的点云数据的步骤包括：

通过三维激光雷达扫描周围环境，采集周围环境的点云数据；

将采集到的周围环境的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。

进一步地，所述方法中，在所述根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划的步骤之后，还包括：

对所述最优航线规划进行三维预览，并进行无人机飞行模拟。

进一步地，所述方法中，所述无人机为能够进行二次软件开发的多旋翼无人机。

第二方面，本发明提供一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划装置，所述装置包括：

数据采集模块，用于通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据；

物体标记模块，用于利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记；

航线规划模块，用于根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划；

无人机控制模块，用于按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。

进一步地，所述装置中，所述数据采集模块包括：

数据采集单元，用于通过三维激光雷达扫描周围环境，采集周围环境的点云数据；

数据分类单元，用于将采集到的周围环境的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。

进一步地，所述装置，还包括：

航线预览模块，用于在所述根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划的步骤之后，对所述最优航线规划进行三维预览，并进行无人机飞行模拟。

进一步地，所述装置中，所述无人机为能够进行二次软件开发的多旋翼无人机。

本发明提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法和装置，解决了人工操作无人机不安全，效率低的问题，规避了因为人工操作产生的不良因素，提高了无人机飞行线路的准确性和安全性，能够保证得到所需的拍摄画面，不仅自动化程度高，且易于实现。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划装置的结构示意图。

具体实施方式

为了完整的描述本发明实施例提供的技术方案，并且易于被用户理解，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

请参阅附图1，为本发明实施例一提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法的流程示意图，该方法适用于通过无人机拍摄人力无法到达地方的影像的场景，该方法由基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。该方法具体包括如下步骤：

S101、通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据。

优选的，所述步骤S101进一步包括：

(1)通过三维激光雷达扫描周围环境，采集周围环境的点云数据；

(2)将采集到的周围环境的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。

具体的，激光点云技术是指利用在空间中分布的点来描述实际的物体，也就是用激光点云描述物体在地球上的绝对空间位置；这些点包含了扫描区域的所有物体，包括可用和不可用的部分，甚至是噪点(即原始点云数据)，在得到原始点云数据后需要对点云数据进行分类，也就是标记点云块或区域所代表的内容，根据分类可以过滤无用点，把有用部分进行抽取分割，得到可利用的点云数据。例如，电力行业的输电线路点云分类，可以把杆塔单独抽取出来，基于杆塔的点云进一步进行航线设计。

其中，分类方法可以是人工手动分类，或者根据点云聚类模式或点云块形状进行自动分类，分类好后可以进行人工修补。

S102、利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记。

需要说明的是，标记可以是人工选择，或者利用人工智能图像识别算法智能识别待拍摄的目标物体，并进行自动标记，标记好后人工检查并进行修补。本实施例采用的是后者自动标记的方式。

S103、根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划。

具体的，确定待拍摄的目标物体后，结合航测绘相关规则，根据相机的焦距和分辨率等参数反推拍照点的位置，包括拍照点飞机的坐标，海拔，航向角，镜头的俯仰角等参数，并计算最优航线，保证在完成所有拍照任务的基础上航程最短，效率最高。

需要说明的是，所有设计过程和设计效果都会通过三维的方式进行展示，会把待拍摄目标物体和拍照点结合点云模型展示出来，直观了解拍点。

优选的，在所述步骤S103之后，还包括：

对所述最优航线规划进行三维预览，并进行无人机飞行模拟。

具体的，对设计好的最优航线进行全线三维预览，并可以模拟无人机按照最优航线在三维模型中进行飞行，直观了解飞行过程，实现可见即所得。利用三维预览还可以发现航线不合理的地方，比如航线和物体冲突，航程中的危险位置和障碍物等等，发现问题后可以对航线进行及时修改。

S104、按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。

具体的，最优航线设计好后，根据无人机情况生成无人机操作指令，把所有指令进行打包下载，导入无人机进行自动驾驶飞行，飞行过程中只需要操作人员点击开始就可以完全进行自动作业，完成后自动返航，中途无需人工干预。

在本实施例中，所述无人机为能够进行二次软件开发的多旋翼无人机。

本发明提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法，解决了人工操作无人机不安全，效率低的问题，规避了因为人工操作产生的不良因素；利用激光点云设计出来的航线，在拍照上可以达到厘米级误差，无人机直接到点拍照，不需要人工反复对准，浪费时间，航线经过算法计算，优化拍照点顺序，保证航程最短，提高飞行效率，节省因人工控制产生的重复航程浪费的问题。通过规划好的航线，完成一些人工操作难以完成的飞行动过，如匀速定时拍照，沿目标轮廓匀速飞行等等；基于激光点云还可以迅速建立电子围栏，规范无人机的飞行区域，避免无人机碰撞事故。

实施例二

如图2所示，本发明实施例二提供一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划装置，所述装置包括：

数据采集模块21，用于通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据；

物体标记模块22，用于利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记；

航线规划模块23，用于根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划；

无人机控制模块24，用于按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。

优选的，所述数据采集模块包括：

数据采集单元，用于通过三维激光雷达扫描周围环境，采集周围环境的点云数据；

数据分类单元，用于将采集到的周围环境的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。

优选的，还包括：

航线预览模块，用于在所述根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划的步骤之后，对所述最优航线规划进行三维预览，并进行无人机飞行模拟。

优选的，所述无人机为能够进行二次软件开发的多旋翼无人机。

本发明提供的一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划装置，解决了人工操作无人机不安全，效率低的问题，规避了因为人工操作产生的不良因素，提高了无人机飞行线路的准确性和安全性，能够保证得到所需的拍摄画面，不仅自动化程度高，且易于实现。

上述装置可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划方法，其特征在于，所述方法包括：

通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据；

利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记；

根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划；

按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过三维激光扫描，采集目标物体的点云数据的步骤包括：

通过三维激光雷达扫描周围环境，采集周围环境的点云数据；

将采集到的周围环境的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划的步骤之后，还包括：

对所述最优航线规划进行三维预览，并进行无人机飞行模拟。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机为能够进行二次软件开发的多旋翼无人机。

5.一种基于三维激光的无人机飞行轨迹自动规划装置，其特征在于，所述装置包括：

数据采集模块，用于通过三维激光扫描，采集目标区域的点云数据；

物体标记模块，用于利用人工智能图像识别算法，对目标区域中待拍摄的目标物体进行标记；

航线规划模块，用于根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划；

无人机控制模块，用于按照所述最优航线规划控制无人机进行移动，以完成对目标物体的拍摄。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据采集模块包括：

数据采集单元，用于通过三维激光雷达扫描周围环境，采集周围环境的点云数据；

数据分类单元，用于将采集到的周围环境的点云数据进行分类，提取出目标区域的点云数据。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

航线预览模块，用于在所述根据点云数据，计算并生成被标记的所述目标物体与无人机的最优航线规划的步骤之后，对所述最优航线规划进行三维预览，并进行无人机飞行模拟。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述无人机为能够进行二次软件开发的多旋翼无人机。