CN110413007A - 无人机飞行路径的控制方法、系统、电子设备及介质 - Google Patents

Abstract

一种无人机飞行路径的控制方法，包括：控制无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点；获取无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点；判断当前前进方向与当前位置至当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小无人机的线速度，若是，则比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择无人机当前实际到达的目标点；重复前述判断，直至无人机到达所述终点。本公开还提供一种无人机飞行路径的控制装置，一种电子设备及一种可读存储介质。

Description

无人机飞行路径的控制方法、系统、电子设备及介质

技术领域

本公开涉及智能控制领域，尤其涉及一种无人机飞行路径的控制方法、系统、电子设备及介质。

背景技术

无人机自适应导航问题一直以来是研究者们追求的方向。从最初的人工操纵无人机方式直至今日各种各样的自主导航算法，工程师们一直在寻找适合无人机最佳的自主路径规划方案。只要具有稳健的自主路径规划方案，就可以在部分未知的地形中不通过人工干预使其到达目标点，从而完成救援、补给等任务。

在现有的路径规划方案中，A*与DWA算法的结合是现有最成熟的方案。其基本思想是通过已知的大尺度地形分布信息，通过全局规划算法首先得到一条近似最优路线。然后在无人机具体飞行的过程中，使用局部路径规划算法规避路径中可能遇到的未观察到的小尺度障碍物，从而达到避障功能。

但是，在实际中由于全局路径规划的大尺度性，会导致在某些转角位置无人机转角过大，从而造成无人机严重偏离预定轨道甚至无法到达目标点的情况，这是由于在全局路径规划中没有考虑到无人机实际的动力学特性，只做出了简单的路径规划。因此，实际的无人机无法达到理想的路径，会与规划的路径产生偏差。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对于现有的技术问题，本公开提出一种无人机飞行路径的控制方法、系统、电子设备及介质，用于至少部分解决上述技术问题。

(二)技术方案

本公开一方面提供一种无人机飞行路径的控制方法，包括：S1、控制上述无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，上述飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点；S2、获取上述无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点；S3、判断上述当前前进方向与上述当前位置至上述当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小上述无人机的线速度，若是，则执行S4；S4、比较上述当前位置到上述当前预设到达的目标点之间的距离与上述当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择上述无人机当前实际到达的目标点；S5、重复S3及S4，直至上述无人机到达上述终点。

可选地，在上述S4中，上述根据比较结果选择上述无人机当前实际到达的目标点包括：若上述当前位置到上述当前预设到达的目标点之间的距离不是最小值，则选择距离上述当前位置最近的目标点作为当前实际到达的目标点。

可选地，在上述S3中，上述减小上述无人机的线速度之后，当上述夹角随线速度的减小变化至预设范围以内后，增大上述线速度值。

可选地，上述S1之前还包括：S0，计算上述无人机的飞机路径。

可选地，在上述S0中，上述计算上述无人机的飞机路径包括：根据上述无人机实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算上述飞机路径。

可选地，采用全局路径规划算法计算得到初始飞机路径，采用局部路径规划算法在初始飞机路径中设置多个上述目标点，得到上述飞机路径。

可选地，上述S4还包括，根据上述当前位置及上述多个目标点为位置，计算上述当前位置到上述当前预设到达的目标点之间的距离与上述当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小。

本公开的另一方面提供了一种无人机飞行路径的控制装置，包括：计算模块，用于根据无人机实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算上述无人机的飞行路径；控制模块，用于控制上述无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，上述飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点；获取模块，用于获取上述无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点；第一判断模块，用于判断上述当前前进方向与上述当前位置至上述当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小上述无人机的线速度；第二判断模块，用于比较上述当前位置到上述当前预设到达的目标点之间的距离与上述当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择上述无人机当前实际到达的目标点。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器。存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现上述提供的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现上述提供的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，上述计算机程序包括计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现上述提供的方法。

(三)有益效果

本公开提出一种无人机飞行路径的控制方法、系统、电子设备及介质，具有以下有益效果：

1、通过实时获取无人机的当前位置、前进方向及当前预设到达的目标位置，根据获取的信息判断无人机可能存在的大转角路段，并在大转角路段严格限制无人机的线速度大小，从而保证无人机可以按照预定路径前进。

2、通过比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，以选择实际飞行过程中需要到达的中间目标点，以兼顾速度要求和与路径的契合度。

3、速度要求和与路径之间的权重系数可以根据人工调节，即人工指定路径契合度与速度的要求，能满足各种各样不同的实际要求。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法及装置的系统架构图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法的流程图；

图3示意性示出了不采用本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法得到的实验结果图。

图4示意性示出了采用本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法得到的实验结果图。

图5示意性示出了根据本公开实施例的无人机飞行路径的控制装置的框图；以及

图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理系统的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的系统。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。

本公开的实施例提供了一种无人机飞行路径的控制方法及能够应用该方法的无人机飞行路径的控制装置。该方法及装置对路径曲折复杂情况在无人机的飞行具有很好的控制效果。该方法包括控制无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点。获取无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点。判断当前前进方向与当前位置至当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小无人机的线速度，若是比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择无人机当前实际到达的目标点。重复前述夹角及距离判断与线速度调剂，直至无人机到达终点。

图1示意性示出了根据本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法及装置的系统架构100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其它设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括无人机101、102，网络103，服务器104。网络103用于在用户101、102和服务器104之间提供通信链路。

无人机101、102可根据控制指令完成飞行任务。网络103可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路、光纤电缆或者网关等等。

根据本公开的实施例，服务器104可根据无人机101、102实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算无人机101、102的飞机路径，并控制无人机101、102从飞行路径起始点开始飞行。服务器104还可通过网络103实时取无人机101、102的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点，并判断所前前进方向与当前位置至当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小无人机101、102的线速度，若是，则比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择无人机101、102当前实际到达的目标点，并重复夹角及距离判断与线速度调剂，直至无人机101、102到达终点。

需要说明的是，本公开实施例所提供的无人机飞行路径的控制方法可以由服务器104执行。相应地，本公开实施例所提供的无人机飞行路径的控制装置可以设置于服务器10中。或者，本公开实施例所提供的无人机飞行路径的控制方法也可以由不同于服务器104且能够与无人机101、102和/或服务器104通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的无人机飞行路径的控制装置也可以设置于不同于服务器104且能够与无人机101、102和/或服务器104通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的无人机、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的无人机、网络和服务器。

图2示意性示出了根据本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法的流程图。

如图2所示，本公开实施例的无人机飞行路径的控制方法例如可以包括操作S0～操作S5。

在操作S0，计算无人机的飞机路径。

本实施例中可以根据无人机实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算飞机路径。具体地，首先，针对已有的大尺度范围障碍物和地形特征信息，采用全局路径规划算法得出一条近似的最优路径，及初始飞行路径。然后，在初始飞机路径中，采用局部路径规划算法将全局路径规划算法得到的各个点设置为多个目标点，得到无人机的飞机路径。

在操作S1，控制无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点。

在操作S2，获取无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点。

在无人机飞行过程中，由于路径的曲折复杂，可能存在转向角过大的情况，若不能够提前进行飞行参数调整，无人机则可能偏离飞行路线。因此，本实施例通过实时获取无人机当前的信息，以备后续进行及时的判断及调整。

在操作S3，判断当前前进方向与当前位置至当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小无人机的线速度，若是，则执行S4。

由于飞行路径中设置了若干个小目标点，无人机可依据这些小目标点为基准进行飞行，因此，在无人机飞行过程中，会预先为无人机设置下一个目标点作为当前预设到达的目标点。

转向夹角的判断实现算法例如可以：获取当前的无人机前进方向x(YAW_ANGLE)。通过比较无人机当前位置和目标位置，得到无人机的目标方向targetdirection。比较x(YAW_ANGLE)和targetdirection，例如角度可以设置为大于30°，则将无人机最高速度限制为某一较小常数。

实现代码例如可以为：

基于上述方法，判断夹角是否在预设范围以内，若否，即无人机此时的转角很大，若速度过快，则无法达到预期转向，因此，需要减小无人机的线速度，以更好的控制无人机转向。其中，夹角的预设范围可根据实际需求设定。

随着线速度的减小，无人机可以更好的按照预设路径转向，随着转向，夹角很变小，当夹角小于设定值，即可放开线速度限制，即增大无人机的线速度。

在操作S4，比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择无人机当前实际到达的目标点。

首先，可根据当前位置及多个目标点为位置，计算当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小。

然后进行判断，当前位置与目标点之间距离判断实现方式例如可以为：得到当前的无人机位置x(POSE_X，POSE_Y)。比较x(POSE_X，POSE_Y)与goal(goali)之间的距离，若足够近则goali＝goali+1。比较x(POSE_X，POSE_Y)、goal(goali+1)和x(POSE_X，POSE_Y)、goal(goali)之间的距离，若更小，则goali＝goali+1。

实现代码例如可以为：

基于上述判断，若当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离不是最小值，则可以选择距离当前位置最近的目标点作为当前实际到达的目标点。例如，若无人机当前位置后的目标点有A、B、C、D，距离分别为100米、110米、120米、130米，而目前预设下一到达的目标点为B，由于目标点A距离当前位置更近，则可将标点A作为下一实际要到达的目标点。

在操作S5，重复S3及S4，直至无人机到达终点。

因无人机的状态随时间在变化，当前位置，前进方向也在变化，因此，需要实时的获取无人机的当前信息，重复S3及S4判断及调整过程，以使得无人机到达所述终点。

此外，上述操作S3及S4没有严格的先后之分，在实际的飞行过程中，两者是并行执行的。并且操作S3及S4可分配权重系数，以兼顾实际的速度要求和路径契合度，满足各种各样不同的实际要求。例如，在运送紧急物资时，即无人机需要快速到达终点，则需要满足速度大的要求即飞行控制过程中速度要求的权重系数高于路径契合度的权重系数。若在运送某些贵重物品时，无人机需要能够稳定的飞行，保证不损坏物品，即飞行过程中路径的契合度要高，，则飞行控制过程中路径契合度的权重系数高于速度要求的权重系数。

基于上述方式，本实施例进行了验证。

图3示意性示出了不采用本实施例的无人机飞行路径的控制方法得到的实验结果图。如图3所示，不执行上述判断算法，在无人机面对大转角或者复杂地形的时候，由于无法到达(2，5)点，无人机会一直来回打转，无法到达中心红心目标点。

图4示意性示出了不采用本实施例的无人机飞行路径的控制方法得到的实验结果图。如图4所示，无人机在面对大转角情况时，由于执行了智能判断算法，判断出此时属于复杂路段，应予以减速处理。所以在转角路段无人机可以平稳流畅的通过，与未执行算法时相比路径明显更贴近设定值，并且是依照设定的路径前进至全局目标点。

本实施例的无人机飞行路径控制方法相比于传统的控制方法做了两点改进。第一，通过实时获取无人机的当前位置、前进方向及当前预设到达的目标位置，根据获取的信息判断无人机可能存在的大转角路段，并在大转角路段严格限制无人机的线速度大小，从而保证无人机可以按照预定路径前进。第二，通过比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，以选择实际飞行过程中需要到达的中间目标点，以兼顾速度要求和与路径的契合度。基于上述两点改进，速度要求和与路径之间的权重系数可以根据人工调节，即人工指定路径契合度与速度的要求，能满足各种各样不同的实际要求。

图5示意性示出了根据本公开实施例的无人机飞行路径的控制装置的框图。该装置可执行上述无人机飞行路径的控制方法。

如图5所示，本公开实施例的无人机飞行路径的控制装置500例如可以包括计算模块510、控制模块520、获取模块530、第一判断模块540及第一判断模块550。

计算模块510，用于根据无人机实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算无人机的飞行路径。

控制模块520，用于控制无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点。

获取模块530，用于获取无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点。

第一判断模块540，用于判断当前前进方向与当前位置至当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小无人机的线速度。

第一判断模块550，用于比较当前位置到当前预设到达的目标点之间的距离与当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择无人机当前实际到达的目标点。

需要说明的是，装置部分的实施例方式与方法部分的实施例方式对应类似，并且所达到的技术效果也对应类似，在此不再赘述。

根据本公开的实施例的模块中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，计算模块510、控制模块520、获取模块530、第一判断模块540及第一判断模块550中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，计算模块510、控制模块520、获取模块530、第一判断模块540及第一判断模块550中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，计算模块510、控制模块520、获取模块530、第一判断模块540及第一判断模块550中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图6示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的框图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600包括处理器610、计算机可读存储介质620。该电子设备600可以执行根据本公开实施例的方法。

具体地，处理器610例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器610还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器610可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

计算机可读存储介质620，例如可以是非易失性的计算机可读存储介质，具体示例包括但不限于：磁存储系统，如磁带或硬盘(HDD)；光存储系统，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存等等。

计算机可读存储介质620可以包括计算机程序621，该计算机程序621可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器610执行时使得处理器610执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。

计算机程序621可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序621中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括621A、模块621B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器610执行时，使得处理器610可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。

根据本公开的实施例计算模块510、控制模块520、获取模块530、第一判断模块540及第一判断模块550中的至少一个可以实现为参考图6描述的计算机程序模块，其在被处理器610执行时，可以实现上面描述的相应操作。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/系统/系统中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该设备/系统/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，具体依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。

以上所述的具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本公开的具体实施例而已，并不用于限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机飞行路径的控制方法，包括：

S1、控制所述无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，所述飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点；

S2、获取所述无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点；

S3、判断所述当前前进方向与所述当前位置至所述当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小所述无人机的线速度，若是，则执行S4；

S4、比较所述当前位置到所述当前预设到达的目标点之间的距离与所述当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择所述无人机当前实际到达的目标点；

S5、重复S3及S4，直至所述无人机到达所述终点。

2.根据权利要求1所述的方法，在所述S4中，所述根据比较结果选择所述无人机当前实际到达的目标点包括：

若所述当前位置到所述当前预设到达的目标点之间的距离不是最小值，则选择距离所述当前位置最近的目标点作为当前实际到达的目标点。

3.根据权利要求1所述的方法，在所述S3中，所述减小所述无人机的线速度之后，当所述夹角随线速度的减小变化至预设范围以内后，增大所述线速度值。

4.根据权利要求3所述的方法，所述S1之前还包括：

S0，计算所述无人机的飞机路径。

5.根据权利要求1所述的方法，在所述S0中，所述计算所述无人机的飞机路径包括：

根据所述无人机实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算所述飞机路径。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，采用全局路径规划算法计算得到初始飞机路径，采用局部路径规划算法在初始飞机路径中设置多个所述目标点，得到所述飞机路径。

7.根据权利要求1所述的方法，所述S4还包括，根据所述当前位置及所述多个目标点为位置，计算所述当前位置到所述当前预设到达的目标点之间的距离与所述当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小。

8.一种无人机飞行路径的控制装置，包括：

计算模块，用于根据无人机实际飞行空间中的大尺度范围障碍物和地形特征信息，计算所述无人机的飞行路径；

控制模块，用于控制所述无人机从飞行路径起始点开始飞行，其中，所述飞行路径起始点和终点之间设置多个目标点；

获取模块，用于获取所述无人机的当前位置、当前前进方向及当前预设到达的目标点；

第一判断模块，用于判断所述当前前进方向与所述当前位置至所述当前预设到达的目标点方向之间的夹角是否在预设范围以内，若否，则减小所述无人机的线速度；

第二判断模块，用于比较所述当前位置到所述当前预设到达的目标点之间的距离与所述当前位置到其之后的其它目标点之间的距离的大小，根据比较结果选择所述无人机当前实际到达的目标点。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的方法。