CN110319836B - 一种以能量损失最低为目标的路径规划控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种以能量损失最低为目标的路径规划控制方法及装置，其中方法包括步骤S1：采集需遍历的管路信息，并基于路径信息得到管路的网格图，网格包括节点以及连接各节点之间的线段，其中，连接同一节点的两个线段的几何关系为垂直或者平行；步骤S2：按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合无人机的能耗信息对连接该节点的线段进行修正；步骤S3：按照地杰斯特拉方法进行路径规划。与现有技术相比，本发明利用节点信息对各通道的能耗进行修正，通过考虑了无人机针对不同动作所带来的不同能量损耗，在完成例如遍历全地图在内的规定任务的同时，得到一条总的能量损耗最低的路径，这在一定程度上缓解了目前无人机作业严重受限于续航时间的问题。

Description

一种以能量损失最低为目标的路径规划控制方法及装置

技术领域

本发明涉及一种自主无人机导航技术，尤其是涉及一种以能量损失最低为目 标的路径规划控制方法及装置。

背景技术

目前无人机技术被应用于的领域越来越广泛，在无人机应用是需要对路径进行规划，现有的技术，是在遍历全图的任务要求下，通过计算求出的总路径长度最短 的线路，作为结果输出。并将该结果，直接应用于无人机的路径规划，作为规划好 的路径。

此类传统方法存在如下固有缺陷：没有考虑到无人机执行不同飞行动作时的能量损失差异，而粗略的将总路程最短等价于能量损失最低(也就是完成作业任务更 多)，这是不合理的。并且通过我们的研究发现，很多情况下，两种控制方法得到 的结果路径并不相同。因此，简单认为总路程最短并不能满足实际无人机作业的任 务需求。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种以能量损失 最低为目标的路径规划控制方法及装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种以能量损失最低为目标的路径规划控制方法，包括：

步骤S1：采集需遍历的管路信息，并基于路径信息得到管路的网格图，所述 网格包括节点以及连接各节点之间的线段，其中，连接同一节点的两个线段的几何 关系为垂直或者平行；

步骤S2：按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合无人机的能耗信息对 连接该节点的线段进行修正；

步骤S3：按照地杰斯特拉方法进行路径规划。

所述步骤S2具体包括：

根据无人机的能耗信息，计算得到无人机减速至0再提速至额定速度的额外能耗；

根据无人机额定速度下的能耗和各线段的长度，计算得到各线段的能耗；

按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正。

所述按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正，包括：

步骤S21：对于度为1的节点，对连接该节点的线段的能耗增加所述额外能耗 的一半；

步骤S22：对于度为2的节点，当连接该节点的两个线段的几何关系为垂直时， 则在连接该节点的两个线段的能耗均增加所述额外能耗的一半；

步骤S23：对于度为3的节点，在连接该节点的三个线段中选择与另外两个线 段均垂直的线段，并在该阶段的能耗上增加额外能耗；

步骤S24：对于度为4的节点，根据去掉该节点后相邻节点中连通节点对的个 数得到该节点出的转弯次数，并对连接该节点的线段的能耗进行修正。

所述步骤S24中的修正过程具体包括：

对于连通节点对的个数为1的情况，在该节点与所述中心节点的4条线段上都 各增加所述额外能耗的1/4；

对于连通节点对的个数为0的情况，在连接该节点的四个线段上均增加所述额 外能耗的一半。

一种以能量损失最低为目标的路径规划控制装置，包括处理器、存储器，以及 存储于所述存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现 以下步骤：

步骤S1：采集需遍历的管路信息，并基于路径信息得到管路的网格图，所述 网格包括节点以及连接各节点之间的线段，其中，连接同一节点的两个线段的几何 关系为垂直或者平行；

步骤S2：按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合无人机的能耗信息对 连接该节点的线段进行修正；

步骤S3：按照地杰斯特拉方法进行路径规划。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1)利用节点信息对各通道的能耗进行修正，通过考虑了无人机针对不同动作 所带来的不同能量损耗，在完成例如遍历全地图在内的规定任务的同时，得到一条 总的能量损耗最低的路径，这在一定程度上缓解了目前无人机作业严重受限于续航 时间的问题。

2)对于携带相同容量的储能设备的无人机，应用此方法进行航线规划，可以 增大无人机作业工作量，并且可以提高作业任务完成可靠程度。

3)预设的能量损耗参数可变。可以具体考虑不同机器人系统进行不同动作带 来的不同能量损失，从而得出针对不同机器人系统，在遍历全图任务下的能量总损 耗最低的规划路径。

附图说明

图1为本发明方法的主要步骤流程示意图；

图2(a)为连通节点对个数为1的示意图；

图2(b)为连通节点对个数为0的示意图；

图2(c)为连通节点对个数为2的示意图；

图3为网格图；

图4为修正后的能耗网格图；

图5为一个四通管的形状示意图

图6为两个四通管的图像；

图7为只有一个节点与其他节点相邻的四通管示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范 围不限于下述的实施例。

一种以能量损失最低为目标的路径规划控制方法，该方法通过在传统路径优化方法的基础框架上，考虑无人机在完成不同姿态动作(如直线匀速飞行，直线加减 速飞行，转弯等)时能量损耗的不同，对传统方法的核心部分进行大量修改实现， 如图1所示，包括：

步骤S1：采集需遍历的管路信息，并基于路径信息得到管路的网格图，网格 包括节点以及连接各节点之间的线段，其中，连接同一节点的两个线段的几何关系 为垂直或者平行；

步骤S2：按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合无人机的能耗信息对 连接该节点的线段进行修正，具体包括：

由于无人机在转弯和遇到单通向的管道内时需要减速到0再重新加速到巡航 速度，我们把这一过程中无人机相较于无人机巡航时(即匀速运动时)多消耗的能 量记为power，因此根据无人机的能耗信息，计算得到无人机减速至0再提速至额 定速度的额外能耗；

此外，还要根据无人机额定速度下的能耗和各线段的长度，计算得到各线段的 能耗；

按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正，

我们假设我们处理的对象都是由度为1,2,3,4的四种节点和每两条边都是相互垂直的边组成，而且我们认为起点是一个度为1的单节点，在这个前提下，我们对 管道图进行预处理，从而实现相较于传统的迪杰斯特拉策略得出更加贴近于真实情 况下无人机在管道内能量的损耗和更加优化的路径，具体包括：

步骤S21：对于度为1的节点，对连接该节点的线段的能耗增加额外能耗的一 半：度为1的节点及其相邻的边处理：由于无人机在遍历管道时经过单节点a的地 方时需要减速到0再重新加速到巡航速度，故而无人机在经过一个单节点a时需要 增加一个power的权值，考虑到无人机在与单节点相邻的一条边ab上必须且只经 过两次，故我们把ab边的权值增加power/2。

步骤S22：对于度为2的节点，当连接该节点的两个线段的几何关系为垂直时， 则在连接该节点的两个线段的能耗均增加额外能耗的一半：

度为2的节点及其相邻的边处理：i.如果度为2的节点b和其相邻的节点a，c 组成的管道结构abc的ab和bc两条边是平行的(在一条直线上)则无需考虑到无 人机的减速问题；ii.如果度为2的节点b和其相邻的节点a，c组成的管道结构abc 的ab和bc两条边是垂直的，则需要考虑到无人机在转角处减速到0且重新加速的 情况，在经过一个这样的管道结构时，无人机相比以巡航速度通过这个管道结构要 多考虑的能量为power，由于经过这样的一个管道结构abc，边ab和边bc都必须 经过一次，所以我们的处理是分别在ab和bc上各加上power/2。

步骤S23：对于度为3的节点，在连接该节点的三个线段中选择与另外两个线 段均垂直的线段，并在该阶段的能耗上增加额外能耗：度为3的节点及其相邻的边 处理：对于一个度为3的节点b，必有一条边ab垂直于另外两条边bc和bd，我们 知道，无人机有三种情况通过这个管道，i.abc(cba)；ii.abd(dba)；iii.cbd(dbc).其中第 i和第ii种情况需要考虑无人机减速和加速问题，第iii种情况不需要考虑，而第i 和ii种情况又都经过边ab，所以我们只需在边ab的权值上加上power。

步骤S24：对于度为4的节点，根据去掉该节点后相邻节点中连通节点对的个 数得到该节点出的转弯次数，并对连接该节点的线段的能耗进行修正，

如图2(a)～图2(c)所示，图2(a)中度为4的节点是4号节点，与之相 邻的节点为0,1,2,3号节点，每个图中都有一个度为4的节点，去除1 3,0 2这两种 情况，对0 1，1 2，2 3,3 0四个节点对讨论，在去掉4号节点后，节点对仍旧 保持连通时，记为连通节点对，反之为不连通节点对。例如：图2(a)中1 2就是 一个连通节点对，2 3,0 3就不是连通节点对。我们可以知道，图2(a)中有1个 连通节点对，图2(b)中没有连通节点对，图2(c)中有两对连通节点对。在图 2(a)中，由于1 2连通的关系，所以最少只需要在4号节点处转一个弯；而在图 2(b)中则最少转两个弯；在图2(c)中可以在4节点处不转弯，但是在处理两 个及两个以上的四通管时，有两个或两个以上连通节点不一定能找到不需要转弯的 路径，但是一定可以有只转一个弯的路径，所以我们在考虑多四通管的管道图时近 似认为有两个或两个以上连通节点也转一个弯。

所以我们在算法上只需判断度为4的节点的连通节点对有多少并且加相应的 权值到各边上即可，而判断两点之间的连通性我们参考了经典的Floyd方法策略。

图2(a)在节点4存在转一次弯的路线，找不到在节点4不转弯的路线，所 以认为它转一次弯；同样图2(b)存在转2次的路径但是没有转一次或不转的路 线，故认为它转两次；在图2(c)中可以在4节点处不转弯，但是在处理两个及 两个以上的四通管时，有两个或两个以上连通节点不一定能找到不需要转弯的路径， 但是一定可以有只转一个弯的路径，所以我们在考虑多四通管的管道图时近似认为 有两个或两个以上连通节点也转一个弯。考虑一个四通管时就认为不需要转弯。四 通管都是近似处理的。

总结得到修正过程具体包括：

对于连通节点对的个数为1的情况，在该节点与所述中心节点的4条线段上都 各增加所述额外能耗的1/4；

对于连通节点对的个数为0的情况，在连接该节点的四个线段上均增加额外能 耗的一半。

经过上述的结点处理之后，我们再修改后的路径图利用迪杰斯特拉方法的思路处理，这样得到的就是基于无人机等要考虑转角大幅减速的飞航器的路径遍历方法， 在经过我们多次的验证和实验后，我们得出的遍历路径更加节省能量和航行所用能 量计算都比原方法更接近事实，而且无人机巡航速度越大，利用此方法就越比传统 方法更节省能量。

步骤S3：按照地杰斯特拉方法进行路径规划，该过程可以采用现有的基于地 杰斯特拉方法的程序段实现，对该方法作简单介绍：

(1)判别是否是欧拉回路(首先图必须是连通的，其次所有顶点的度数都为 偶数。

(2)如果不是欧拉回路，即有多个顶点的度数为奇数(我们且称它们为奇点 吧，奇点的个数必定是偶数)，则我们必须将该图构造成一个欧拉图，需要做的事 情有：

(2.1)计算各个奇点间的最短路径。

(2.2)将这些奇点以及奇点间的最短路径做为一个二分图，求二分图的最小 权匹配。(例如，我们有四个奇点1,2,3,4,则左1与右1之间的边的权重为无穷大， 左1与右2的边的权重为奇点1到奇点2的最短距离，依此类推，最终得到的最小 权总数是实际增加的路径长度的两倍)

(2.3)最小权匹配得到的两两成对的顶点，将这些顶点之间的最短路径经过 的边重复一遍，形成的欧拉回路将是最短的。

(3)找出一条欧拉回路。

对图3所示的网格图进行修正，设每一段管道无人机以巡航速度飞完都是10 单位的能量；一个减速再加速过程要比巡航行驶多花费1单位的能量。

修正后的结果如图4所示：

1.首先考虑结点度为1的结点：1,9,10.与这三个点相邻的边即1-2,8-9,8-10， 每条边加上power/2，即0.5.所以先修改这三边的权值为10.5.

2.然后考虑结点度为2且有转角的结点：3,4,6,7.与这四个点相邻的边 (2-3,3-4),(3-4,4-5),(5-6,6-7),(6-7,7-8)，边3-4和边6-7需要加两次power/2，所以修 改边2-3的权值为10.5；同理3-4为11(加两次)；4-5为10.5；5-6为10.5；6-7为 11；7-8为10.5。

3.接下来考虑结点度为3的结点:2.根据方法，我们把2-3的权值在原基础(10.5)上加上power，故修改2-3的权值为11.5.

4.最后考虑结点度为4的结点：5,8.根据方法，结点5处不需转弯，故无需处 理。结点8处需要转一个弯，故需要加上power。我们选择在5-8和7-8两条边上 各加上power/2(原因在于5-8和7-8都只经过一次，为什么5-8和7-8都只经过一 次是由于如果这两条边经过两次或两次以上，那么就不止转一个弯)故而需要把边 5-8和7-8在原来权值基础上加上power/2，故而5-8修改为10.5,7-8修改为11.

5.这样所有的就都修改完了，得到修改后的管道图。

以下在能量消耗尽量最小的情况下，对四通管转弯次数的讨论与论证：

依照以下证明步骤，首先我们对整个管道图只有一个四通管的情况进行讨论， 然后对两个四通管的情况进行讨论，最后利用归纳法对多个四通管的情况进行讨论。

i)只有一个四通管时，有如图5所示的管道形状：其中abcdx构成了一个四 通管，abcd四个节点还连接了其他非四通管的管道结构。对于图5的任意一个末 端节点(节点度为1)，设其为q节点，设与c节点连接的管道部分为c1部分，同 理类推，与d连接的部分为d1部分，下面讨论各部分的关系与四通管中心点处的 联系：

去掉中心点x之后，若c1部分和d1部分还连通的话就称c和d为一对连通对； 对c和b，a和b，a和d同样是如此(a和c以及b和d不算在内)，故而一个四通 管最少有0个连通对，最多有4个连通对。现在我们要验证：如果有0个连通对， 那么他最少需要在中心点x处转两个弯；如果有一个连通对，那么最少需要在x 点处转1个弯；如果有两个及两个以上的连通对那么在x点处最少需要转0个弯。

1)若在图5中不存在连通对，那么遍历图5的路径必须要依次把所有的a1， b1，c1，d1部分遍历完，这样必定在最少转弯次数为2次。

2)若在图5中存在一对连通对，即存在两个相邻的部分当去除x之后仍是连 通的，我们也可以很容易找到一个路径使得在x点处转一个弯，为了证明最少转一 个弯，若有转0个弯的路径存在，说明在经过x点时只能直向，假设c和d为连通 对，则a和b通过x与彼此连通的，说明a到b的路径若要不在x点转弯则必须要 通过到c，再到d，再到x，但是这明显要比直接从a到b更节省能量，所以不考 虑这种路径，因而在x点处至少需要转一个弯。

3)若在图5中存在2对及以上连通对，对图5而言，无论是a和d与a和b 是连通对；还是a和b与c和d是连通对，我们都可以容易找出不需要在x点转弯 的路径。

ii)当有两个四通管时，有如下图6所示的图像：

1)当两个四通管只有一个结点对彼此相连时，此时遍历路径时必须依次遍历 完两个四通管以及与其相连的非四通管结构，很容易找到转两次弯的路径，且每个 四通管的中心点处至少转两次。

2)当两个四通管有1对及1对以上结点对彼此相连时，此时每个四通管中心 点处都至少需要转一个弯(我们可以对图6两个四通管的结点进行连接和尝试)

依据以上结论，我们可以推断出有一个或两个四通管的情况下，均满足以下判 定规则：

1.当四通管0个连通对时，存在转2个弯的路径可以遍历管道图。

2.当四通管有1个及以上的连通对时，存在转1个弯的路径可以遍历管道图。

下面利用归纳法，假设对含有k-1个四通管的管道图都成立以上规则，下面证 明对k个四通管成立以上规则。(假设我们研究的管道图中含有多种四通管结构， 包括只有一个结点与其他结点相邻的四通管)

k个四通管含有图7所示的只有一个结点与其他结点相邻的四通管01234，若 4号结点连接的是k-1个四通管组成的管道图的起点，根据假设，k-1个四通管满 足规则，对四通管01234讨论，设k个四通管组成的管道图的起点是结点1，我们 显然可以知道在0结点处至少需要转2个弯，故而四通管01234也是满足规则的， 综上可知，k个四通管的管道图也满足规则，归纳法成立，所以，规则对所有的满 足条件的管道图均成立。

利用上述规则，我们在计算四通管处的转弯个数时，我们在对优化路径的能量 计算时近似认为最优路径在每个四通管的中心点转弯数都是最少的，所以依照规则 对每个四通管判断它中心点的近似转弯数，计算所有转弯数之和，乘以转角能量损 耗就是在四通管中心处对能量损耗的近似计算。

Claims (2)

1.一种以能量损失最低为目标的路径规划控制方法，其特征在于，包括：

步骤S1：采集需遍历的管路信息，并基于路径信息得到管路的网格图，所述网格包括节点以及连接各节点之间的线段，其中，连接同一节点的两个线段的几何关系为垂直或者平行，

步骤S2：按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合无人机的能耗信息对连接该节点的线段进行修正，

步骤S3：按照地杰斯特拉方法进行路径规划；

所述步骤S2具体包括：

根据无人机的能耗信息，计算得到无人机减速至0再提速至额定速度的额外能耗，

根据无人机额定速度下的能耗和各线段的长度，计算得到各线段的能耗，

按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正；

所述按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正，包括：

步骤S21：对于度为1的节点，对连接该节点的线段的能耗增加所述额外能耗的一半，

步骤S22：对于度为2的节点，当连接该节点的两个线段的几何关系为垂直时，则在连接该节点的两个线段的能耗均增加所述额外能耗的一半，

步骤S23：对于度为3的节点，在连接该节点的三个线段中选择与另外两个线段均垂直的线段，并在该阶段的能耗上增加额外能耗，

步骤S24：对于度为4的节点，根据去掉该节点后相邻节点中连通节点对的个数得到该节点处的转弯次数，并对连接该节点的线段的能耗进行修正；

所述步骤S24中的修正过程具体包括：

对于连通节点对的个数为1的情况，在该节点与中心节点的4条线段上都各增加所述额外能耗的1/4，

对于连通节点对的个数为0的情况，在连接该节点的四个线段上均增加所述额外能耗的一半。

2.一种以能量损失最低为目标的路径规划控制装置，其特征在于，包括处理器、存储器，以及存储于所述存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

步骤S1：采集需遍历的管路信息，并基于路径信息得到管路的网格图，所述网格包括节点以及连接各节点之间的线段，其中，连接同一节点的两个线段的几何关系为垂直或者平行，

步骤S2：按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合无人机的能耗信息对连接该节点的线段进行修正，

步骤S3：按照地杰斯特拉方法进行路径规划；

所述步骤S2具体包括：

根据无人机的能耗信息，计算得到无人机减速至0再提速至额定速度的额外能耗，

根据无人机额定速度下的能耗和各线段的长度，计算得到各线段的能耗，

按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正；

所述按照各节点的度和相邻线段的几何关系，结合附加能耗对连接该节点的线段的能耗进行修正，包括：

步骤S21：对于度为1的节点，对连接该节点的线段的能耗增加所述额外能耗的一半，

步骤S22：对于度为2的节点，当连接该节点的两个线段的几何关系为垂直时，则在连接该节点的两个线段的能耗均增加所述额外能耗的一半，

步骤S23：对于度为3的节点，在连接该节点的三个线段中选择与另外两个线段均垂直的线段，并在该阶段的能耗上增加额外能耗，

步骤S24：对于度为4的节点，根据去掉该节点后相邻节点中连通节点对的个数得到该节点处的转弯次数，并对连接该节点的线段的能耗进行修正；

所述步骤S24中的修正过程具体包括：

对于连通节点对的个数为1的情况，在该节点与中心节点的4条线段上都各增加所述额外能耗的1/4，

对于连通节点对的个数为0的情况，在连接该节点的四个线段上均增加所述额外能耗的一半。

Images