CN110632611B - 一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，其通过判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除。本发明利用垂起固定翼无人机飞行特征、转弯半径、速度特征等，创新提出一种自动转弯裁剪算法，由于垂起固定翼无人机的起降过程几乎无水平速度，根据水平速度可以实现起降数据的滤除。固定翼无人机的航飞过程基本均速，转弯时最小转弯半径与速度确定，根据该特征制定算法与方案。在生成三维激光点云时就自动实现转弯裁剪滤波，不再需要人工编辑。实现全自动转弯数据的滤除与裁剪，无需人工干预，极大地提高数据处理效率。

Description

一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法
技术领域
本发明涉及无人机控制技术领域，尤其涉及一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法。
背景技术
电网建设是一个跨越大区域的工程，从电网的规划、勘测、设计、施工、到运营、管理、维护、营销、决策分析等，都对区域性空间信息有着强烈的需求。由于激光雷达测量技术具有精度高、全三维等特性，可以为电网设计和管理的精细化、科学化及高效化提供有力的空间数据支持。
近年来随着无人机的逐步成熟，固定翼无人机替代有人机搭载激光雷达完成大规模作业已经成为趋势。目前无人机载激光雷达三维高精度数据主要大规模应用于，通道巡检(因其高精度的三维数据重建，可以快速自动实现危险点、交叉跨越等当前工况识别与定位，还可以实现最大工况的模拟，包括高温、覆冰和风偏)。于激光雷达三维重构数据具备高精度、真实性、处理速度快等特点，所以也是自动化精细巡检的高精度地图数据。
激光雷达系统因其三维重建完全依赖激光测距测向精度与捷联惯导精度，这就导致了在转弯或则姿态较大的地方，位姿精度会变差，直接导致激光点云的精度变差。使用时，为保证精度，转弯或则姿态较大的地方的数据需要被裁掉。而电力线是狭长的带状并且弯曲的通道，无人机在巡线时只能随通道飞行。传统对地图数据处理方法完全靠人工手动编辑与裁剪，耗时费力，而且无法判断哪些部分精度高，哪些部分精度差。特别在转弯出现在测区内，转弯与直线航线重叠，则人工编辑裁剪难度大大增加。
发明内容
本发明的目的是利用固定翼无人机飞行特征、转弯半径、速度特征等，提出一种自动转弯裁剪算法，在生成三维激光点云时就自动实现转弯裁剪滤波，不再需要人工编辑。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，
判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除；
转弯航点判定包括方案一，通过固定翼无人机的航向变化进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
航向变化ΔHeading＝Heading(i+Δt)-Heading(i),其中Heading为航向，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。
进一步的，转弯航点判定还包括方案二，当方案一判断固定翼无人机不处于转弯航点时，采用方案二进行二次判断，
方案二，通过固定翼无人机的平均向心加速度进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
平均向心加速度
Figure BDA0002186859430000021
其中a为向心加速度，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，k为0到Δt之间的某个时间变化的量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。
进一步的，时间变化量Δt的设定通过公式
Figure BDA0002186859430000022
获得，其中ΔHeadingmin为设定的判断航点为转弯航点的航向变化的最小值，Rturn为飞机的最小转弯半径,V为飞机的默认转弯速度。
进一步的，还包括通过时间的反方向进行转弯航点判定，以i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，判断在i-Δt的时间点的航点是否为转弯航点。
一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，
判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除；
转弯航点判定包括方案二，通过固定翼无人机的平均向心加速度进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
平均向心加速度
Figure BDA0002186859430000023
其中a为向心加速度，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，k为0到Δt之间的某个时间变化的量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。
本发明的有益效果是：
与现有技术相比，本发明利用垂起固定翼无人机飞行特征、转弯半径、速度特征等，创新提出一种自动转弯裁剪算法，由于垂起固定翼无人机的起降过程几乎无水平速度，根据水平速度可以实现起降数据的滤除。固定翼无人机的航飞过程基本均速，转弯时最小转弯半径与速度确定，根据该特征制定算法与方案。在生成三维激光点云时就自动实现转弯裁剪滤波，不再需要人工编辑。实现全自动转弯数据的滤除与裁剪，无需人工干预，极大地提高数据处理效率。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明滤波方法其中一种流程图；
图2是本发明滤波方法其中一种实施例示意图；
图3是通过本发明滤波方法进行处理前的数据地图；
图4是通过本发明滤波方法进行处理后的数据地图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，利用垂起固定翼无人机飞行特征、转弯半径、速度特征等，创新提出一种自动转弯裁剪算法。由于垂起固定翼无人机的起降过程几乎无水平速度，根据水平速度可以实现起降数据的滤除；固定翼无人机的航飞过程基本均速，转弯时最小转弯半径与速度确定，根据该特征制定算法与方案。
通过判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除。
该转弯航点判定方法包括方案一和方案二；
方案一，通过固定翼无人机的航向变化进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
航向变化ΔHeading＝Heading(i+Δt)-Heading(i),其中Heading为航向，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点；
方案二，通过固定翼无人机的平均向心加速度进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
平均向心加速度
Figure BDA0002186859430000041
其中a为向心加速度，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，k为0到Δt之间的某个时间变化的量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。一般的，k取值为Δt/n，n为正整数。
具体门限根据机型设置，具体的，时间变化量Δt的设定通过公式
Figure BDA0002186859430000042
获得，其中ΔHeadingmin为后台人员设定的判断航点为转弯航点的航向变化的最小值，Rturn为飞机的最小转弯半径,V为飞机的默认转弯速度。
当航点满足方案一或方案二时，认为此航点为转弯航点，即在该转弯航点所有激光数据自动删除。其中方案一和方案二可以择一采用作为该转弯航点判定方法，或者是方案一和方案二共同采用并先后进行判断作为该转弯航点判定方法。
该转弯滤波方法除了正方向转弯航点判定，还包括反方向转弯航点判定，正方向转弯航点判定的判定方法具有延迟，会导致裁剪不干净，即时间0到0+Δt这个时间段的数据是无法被裁剪的。因此需要通过反方向转弯航点判定对其进行裁剪，反方向进行转弯航点判定，以i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，判断在i-Δt的时间点的航点是否为转弯航点。当然，进行反方向进行转弯航点判定时，通过数学式得到的结果与门限值进行对比，需要采用相反数进行判断。
一种转弯滤波方法的实施例，如图2所示，图中航线为协调转弯的飞行航线，在进行转弯的过程中，无人机会获取多余的数据，即无人机在图中虚线部分记录的数据，并且这些数据会影响数据地图的精确度。通过上述转弯滤波方法，对图中虚线部分进行自动裁剪，从而消除多余的数据。协调转弯方法可以参考本申请人同期申请的专利申请《一种固定翼无人机载激光雷达电力巡线航线设计方法》，此处不作限定仅供参考，本申请的转弯滤波的实施方式也不限定协调转弯。
无人机在作业获得的地图包括无人机的飞行轨迹以及激光图像等数据，上述的转弯滤波方法操作在后台的计算机中根据编程自动进行。通过对比图3和图4，图3、图4与图2实施例没有直接的联系，图3为进行处理前的数据地图电缆线会存在重叠部分，图4为进行处理后的数据地图消除了图3存在的缺陷。最终实现在生成三维激光点云时就自动实现转弯裁剪滤波，不再需要人工编辑。
本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此，凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，其特征在于：
判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除；
转弯航点判定包括方案一，通过固定翼无人机的航向变化进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
航向变化ΔHeading＝Heading(i+Δt)-Heading(i),其中Heading为航向，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点；
时间变化量Δt的设定通过公式
Figure FDA0003234630430000011
获得，其中ΔHeadingmin为设定的判断航点为转弯航点的航向变化的最小值，Rturn为飞机的最小转弯半径,V为飞机的默认转弯速度。
2.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，其特征在于：转弯航点判定还包括方案二，当方案一判断固定翼无人机不处于转弯航点时，采用方案二进行二次判断，
方案二，通过固定翼无人机的平均向心加速度进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
平均向心加速度
Figure FDA0003234630430000012
其中a为向心加速度，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，k为0到Δt之间的某个时间变化的量，当av大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。
3.根据权利要求1或2所述的一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，其特征在于：还包括通过时间的反方向进行转弯航点判定，以i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，判断在i-Δt的时间点的航点是否为转弯航点。
4.一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，其特征在于：
判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除；
转弯航点判定包括方案二，通过固定翼无人机的平均向心加速度进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，
平均向心加速度
Figure FDA0003234630430000021
其中a为向心加速度，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，k为0到Δt之间的某个时间变化的量，当av大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点；
时间变化量Δt的设定通过公式
Figure FDA0003234630430000022
获得，其中ΔHeadingmin为设定的判断航点为转弯航点的航向变化的最小值，Rturn为飞机的最小转弯半径,V为飞机的默认转弯速度。
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