CN111897364A - 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质 - Google Patents

一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111897364A
CN111897364A CN202010821003.7A CN202010821003A CN111897364A CN 111897364 A CN111897364 A CN 111897364A CN 202010821003 A CN202010821003 A CN 202010821003A CN 111897364 A CN111897364 A CN 111897364A
Authority
CN
China
Prior art keywords
area
flight
track
unmanned aerial
flight area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010821003.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111897364B (zh
Inventor
李岩山
姚若强
郭天宇
刘瑜
王海鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen University
Original Assignee
Shenzhen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen University filed Critical Shenzhen University
Priority to CN202010821003.7A priority Critical patent/CN111897364B/zh
Publication of CN111897364A publication Critical patent/CN111897364A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111897364B publication Critical patent/CN111897364B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质。该方法包括:获取无人机的飞行区域;判断飞行区域是否为凹多边形区域;若飞行区域为凹多边形区域,将凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域;分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹。通过实施本发明,对规划区域的凹凸性的判断,并对飞行区域进行划分,从而避免产生间隔区域,解决现有的直接往返飞行,但对无人机航行轨迹没有正确规划的问题,对不同区域的飞行区域的轨迹进行连接,完成轨迹规划,对凹多边形区域规划出最优的飞行轨迹,无人机正常作业时,提升作业效率,节约作业时间。

Description

一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及无人机技术领域,具体涉及一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质。
背景技术
随着无人机技术和机载遥感技术的不断发展,无人机的应用范围越来越广,主要在航拍、空中投递、农田作业的应用上。
而在当今的无人机多边形规划区域的规划方法中,通过计算出覆盖整个规划区域的航点,将所有航线的起始点或终点按照距离最短原则进行连接的方法,虽然能够对凹边形的规划区域进行轨迹规划,但在规划过程中需要判断两个区域间是否存在间隔区域,并且在进行间隔区域两边的轨迹连接时需要找出连接间隔区域两个的连接点,算法实现过程较为复杂,而且连接的轨迹是在规划区域内,给无人机作业规划造成不便,作业时间规划时间长,作业效率低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质,以解决现有的无人机飞行轨迹规划方法较为复杂、作业效率低的问题。
根据第一方面,本发明实施例提供了一种无人机区域轨迹规划方法,包括以下步骤:获取无人机的飞行区域;判断所述飞行区域是否为凹多边形区域;若所述飞行区域为凹多边形区域,将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域;分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹。
结合第一方面,在第一方面第一实施方式中,所述获取无人机的飞行区域,包括:按照顺时针或逆时针方向确定无人机目标区域的顶点;将顶点依次连接构成所述飞行区域。
结合第一方面,在第一方面第二实施方式中,所述判断所述飞行区域是否为凹多边形区域,包括:计算所述飞行区域的各个内角;根据所述各个内角判断飞行区域是否为凹多边形区域。
结合第一方面第二实施方式,在第一方面第三实施方式中,通过以下公式计算所述飞行区域的第i个内角:
Figure BDA0002634406860000021
其中,
Figure BDA0002634406860000022
为第i个内角的角度值,u和v为多边形中以第i个点为中间点,按顺序取的3个点所构成的向量,即u=(xi-xi-1,yi-yi-1),v=(xi+1-xi,yi+1-yi);
当满足约束条件
Figure BDA0002634406860000023
时,则判断所述飞行区域为凹多边形,其中N为多边形的顶点数,μ为误差余量。
结合第一方面,在第一方面第四实施方式中,所述将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域,包括:以经度作为横轴,纬度作为纵轴对飞行区域建立坐标系;通过直线y=ymin+k·η(y≤ymax)对飞行区域进行一次划分,确定一次纵向飞行区域,其中,ymin表示所有凹边形边界的所有顶点坐标点中最小的纬度值,η是飞行轨迹间隔,k为从0到n递增的整数;通过直线x=xmin+k·η(x≤xmax)对一次纵向飞行区域进行二次划分,确定所述横向飞行区域和纵向飞行区域,其中,xmin为所有凹边形边界所有顶点坐标点中最小的经度值。
结合第一方面第四实施方式,在第一方面第五实施方式中,所述通过直线y=ymin+k·η(y≤ymax)对飞行区域进行一次划分,包括:逐一求直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与所述飞行区域的各顶点构成的线段的交点,直至y的值大于或等于所有凹边形边界的顶点坐标点中最大的纬度值,则停止递增;当求得与凹边形边界的交点数大于2的区域,划分为所述一次纵向飞行区域。
结合第一方面第五实施方式,在第一方面第六实施方式中,所述通过直线x=xmin+k·η(x≤xmax)对一次纵向飞行区域进行二次划分,包括:逐一求直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与所述一次纵向飞行区域的各顶点构成的线段的交点,直至xmin的值大于或等于所有凹边形边界的顶点坐标点中最大的经度值,则停止递增;当求得与凹边形边界的交点数小于或等于2的区域,划分为所述纵向飞行区域;当求得与凹边形边界的交点数大于2的区域,则在一次纵向飞行区域中划分出所述横向飞行区域。
结合第一方面,在第一方面第七实施方式中,所述规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹,包括:通过以下公式计算直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与所述横向飞行区域内各顶点所构成的直线段的交点:
Figure BDA0002634406860000031
其中,(xi,yi)表示所述横向飞行区域内的第i个顶点的坐标点,(xi+1,yi+1)为第i+1个顶点的坐标点,且yi+1≠yi;通过以下公式计算直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与所述纵向飞行区域内各顶点所构成的直线段的交点:
Figure BDA0002634406860000032
其中,(xi,yi)表示所述纵向飞行区域的第i个顶点的坐标点,(xi+1,yi+1)为第i+1个顶点的坐标点。
结合第一方面,在第一方面第八实施方式中,所述连接区域轨迹的轨迹点,包括:将第奇数条边y=ymin+k·η(y≤ymax,k为奇数)与横向飞行区域的边界的交点,按照经度大小进行排序,并存入第一排序集合,将第偶数条边y=ymin+k·η(y≤ymax,k为偶数)与横向飞行区域的边界的交点,按照经度大小进行排序,并存入第一排序集合,奇数边的交点与偶数边的交点的排序方向相反;连接所述第一排序集合中相邻的点;将第奇数条边x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域的边界的交点,按照纬度大小进行排序,并存入第二排序集合,将第偶数条边x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域的边界的交点,按照纬度大小进行排序,并存入第二排序集合,奇数边的交点与偶数边的交点的排序方向相反;连接所述第二排序集合中相邻的点;连接所述横向飞行区域及纵向飞行区域间的首尾点,形成所述规划后的飞行轨迹。
结合第一方面,在第一方面第九实施方式中,所述方法还包括:对凹多边形区域的顶点或端点沿第一方向旋转角度θ;将区域轨迹的轨迹线段的两个顶点或端点沿着第一方向的反方向旋转相同角度θ,完成轨迹的旋转。
结合第一方面第九实施方式,在第一方面第十实施方式中,通过以下公式计算旋转后的顶点或端点的坐标:
Figure BDA0002634406860000041
其中,
Figure BDA0002634406860000051
式中,(x',y')表示顶点或端点(x,y)旋转后的坐标点,Px、Py为规划区域的中心点坐标值,A为旋转矩阵,θ为旋转角度。
根据第二方面,本发明实施例提供了一种无人机区域轨迹规划装置,包括:飞行区域获取模块,用于获取无人机的飞行区域;区域判断模块,用于判断所述飞行区域是否为凹多边形区域;区域划分模块,若所述飞行区域为凹多边形区域,所述区域划分模块用于将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域;区域轨迹规划模块,用于分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;飞行轨迹生成模块,用于连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹。
根据第三方面,本发明实施例提供了一种计算机设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行第一方面或第一方面任一实施方式所述的无人机凹多边形区域轨迹规划方法。
根据第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一实施方式所述的无人机凹多边形区域轨迹规划方法。
本发明实施例技术方案,具有如下优点:
通过本发明实施例,首先通过对规划区域的凹凸性的判断,其次对飞行区域进行划分,划分为两种飞行区域,分别为“横向飞行区域”和“纵向飞行区域”,从而可以避免判断是否存在中间隔区域,也可以现有规划方法中,需要无人机直接往返飞行,造成无法正确规划无人机航行轨迹的问题。然后,对不同区域的飞行区域的轨迹进行连接,完成轨迹规划。整个规划计算过程更加简单,计算效率高,从而使得无人机整个作业效率能够得到有效提高。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点,附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制,在附图中:
图1是根据本发明实施例的无人机区域轨迹规划方法的整体流程示意图;
图2是根据本发明实施例中所获取的无人机飞行区域的示意图;
图3A及图3B是根据本发明实施例的凹、凸多边形区域的示意图;
图4是根据本发明实施例的步骤S3的具体步骤流程示意图;
图5是根据本发明实施例的规划飞行区域的过程示意图;
图6是根据本发明实施例的步骤S32的具体步骤流程示意图;
图7A及图7B是根据本发明实施例的区域划分过程示意图;
图8A及图8B是根据本发明实施例的连接飞行区域的过程示意图;
图9A至图9C所示为其中一种飞行区域规划后的轨迹示意图;
图10A至图10C所示为另一种飞行区域规划后的轨迹示意图;
图11A至图11C所示为另一种飞行区域规划后的轨迹示意图;
图12是根据本发明实施例的无人机区域轨迹规划装置的结构示意图;
图13是根据本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,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,本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种无人机区域轨迹规划方法,如图1所示,该方法包括:
步骤S1:获取无人机的飞行区域;首先可通过无人机、卫星等方式,获取无人机的目标的飞行区域,按照顺时针或逆时针方向确定该飞行区域中的多边形的顶点,将多边形顶点按顺序保存在集合B中,并将集合B中两相邻的点连成一条线段,且将集合B中的最后一个顶点和最初一个顶点连成一条线段,从而形成封闭的多边形飞行区域,如图2所示。
步骤S2:判断所述飞行区域是否为凹多边形区域。判断飞行区域是否为凹多边形,主要是通过计算该多边形飞行区域的内角和来判断。首先,计算所述飞行区域的各个内角;根据所述各个内角判断飞行区域是否为凹多边形区域。具体地,通过以下公式(1)计算所述飞行区域的第i个内角:
Figure BDA0002634406860000071
其中,
Figure BDA0002634406860000072
为第i个内角的角度值,u和v为多边形中以第i个点为中间点,按顺序取的3个点所构成的向量,即u=(xi-xi-1,yi-yi-1),v=(xi+1-xi,yi+1-yi);
当满足约束条件
Figure BDA0002634406860000073
时,则判断所述飞行区域为凹多边形,其中N为多边形的顶点数,μ为误差余量。通过上述过程,能够有效区分如图3A所示的凹多边形区域和图3B所示的凸多边形区域。通过对比图3A及图3B可知,在通过公式(1)计算凹多边形内角时,实际计算出来的是一个伪内角
Figure BDA0002634406860000074
最终会使其内角和小于180·(N-2)-μ。因此,可以用该方法进行凹边形和凸边形的判断。
步骤S3:若所述飞行区域为凹多边形区域,将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域。
可选地,在本发明的一些实施例中,如图4所示,对凹多边形区域进行划分的过程,主要包括:
步骤S31:以经度作为横轴,纬度作为纵轴对飞行区域建立坐标系;
步骤S32:通过直线y=ymin+k·η(y≤ymax)对飞行区域进行一次划分,确定一次纵向飞行区域,其中,ymin表示所有凹边形边界的所有顶点坐标点中最小的纬度值,η是飞行轨迹间隔,k为从0到n递增的整数;
步骤S33:通过直线x=xmin+k·η(x≤xmax)对一次纵向飞行区域进行二次划分,确定所述横向飞行区域和纵向飞行区域,其中,xmin为所有凹边形边界所有顶点坐标点中最小的经度值。
步骤S4:分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;
对于不同飞行区域,其轨迹规划有着不同的方式。结合图5所示,对于横向飞行区域,通过以下公式(2)计算直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与所述横向飞行区域内各顶点所构成的直线段的交点:
Figure BDA0002634406860000081
其中,(xi,yi)表示所述横向飞行区域内的第i个顶点的坐标点,(xi+1,yi+1)为第i+1个顶点的坐标点,且yi+1≠yi
对于纵向飞行区域,通过以下公式(3)计算直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与所述纵向飞行区域内各顶点所构成的直线段的交点:
Figure BDA0002634406860000082
其中,(xi,yi)表示所述纵向飞行区域的第i个顶点的坐标点,(xi+1,yi+1)为第i+1个顶点的坐标点。
步骤S5:连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹,具体包括:将第奇数条边y=ymin+k·η(y≤ymax,k为奇数)与横向飞行区域的边界的交点,按照经度大小进行排序,并存入第一排序集合,将第偶数条边y=ymin+k·η(y≤ymax,k为偶数)与横向飞行区域的边界的交点,按照经度大小进行排序,并存入第一排序集合,奇数边的交点与偶数边的交点的排序方向相反;连接所述第一排序集合中相邻的点;
在通过上述步骤计算出轨迹点后,需要对轨迹点进行相连形成轨迹,在每个横向飞行区域内,当K为奇数时,直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与横向飞行区域的边界所得的两个交点,按照其经度大小,从小到大(或从大到小)进行排序,将排序结果放入集合T中。当K为偶数时,直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与横向飞行区域边界所得的两个交点,按照其经度大小,从大到小(或从小到大)进行排序,并将排序完成的两个坐标点放入集合T中的最末端。以此不断循环,直至所有的轨迹点都存在于集合T之中。当求得集合T后,将集合T内的相邻的两个点连成一条直线,则完成横向飞行区域的轨迹点的连接。
将第奇数条边x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域的边界的交点,按照纬度大小进行排序,并存入第二排序集合,将第偶数条边x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域的边界的交点,按照纬度大小进行排序,并存入第二排序集合,奇数边的交点与偶数边的交点的排序方向相反;连接所述第二排序集合中相邻的点;
对于纵向飞行区域,当K为奇数时,直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向向飞行区域边界所得的两个交点,按照其纬度大小,从小到大(或从大到小)进行排序,将排序结果放入集合L的最末尾中。当K为偶数时,直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域边界所得的两个交点,按照其纬度大小,从大到小(或从小到大)进行排序,并将排序完成的两个坐标点放入集合L中的最末端,直至当前区域的所有的轨迹点都存在于集合L之中。当求得集合L后,将集合L内的相邻的两个点连成一条直线,则完成纵向飞行区域的轨迹点的连接。
连接所述横向飞行区域及纵向飞行区域间的首尾点,形成所述规划后的飞行轨迹。
通过上述步骤,首先通过对规划区域的凹凸性的判断,其次对飞行区域进行划分,划分为两种飞行区域,分别为“横向飞行区域”和“纵向飞行区域”,从而可以避免判断是否存在中间隔区域,也可以现有规划方法中,需要无人机直接往返飞行,造成无法正确规划无人机航行轨迹的问题。然后,对不同区域的飞行区域的轨迹进行连接,完成轨迹规划。整个规划计算过程更加简单,计算效率高,从而使得无人机整个作业效率能够得到有效提高。
可选地,在本发明的一些实施例中,如图6及图7A所示,上述步骤S32,通过直线y=ymin+k·η(y≤ymax)对飞行区域进行一次划分的过程,具体包括:
步骤S321:逐一求直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与所述飞行区域的各顶点构成的线段的交点,如图7A所示,直至y的值大于或等于所有凹边形边界的顶点坐标点中最大的纬度值,则停止递增;
步骤S322:当求得与凹边形边界的交点数大于2的区域,划分为所述一次纵向飞行区域。
可选地,在本发明的一些实施例中,如图7B所示,上述步骤S33,通过直线x=xmin+k·η(x≤xmax)对一次纵向飞行区域进行二次划分,具体包括:逐一求直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与所述一次纵向飞行区域的各顶点构成的线段的交点,直至xmin的值大于或等于所有凹边形边界的顶点坐标点中最大的经度值,则停止递增;
当求得与凹边形边界的交点数小于或等于2的区域,划分为所述纵向飞行区域;
当求得与凹边形边界的交点数大于2的区域,则在一次纵向飞行区域中划分出所述横向飞行区域,如图7B所示。
可选地,在本发明的一些实施例中,上述步骤S5中,连接所述横向飞行区域及纵向飞行区域间的首尾点,形成所述规划后的飞行轨迹的步骤,具体包括:
对于两相邻划分区域间的首尾点的连接按照选择较短轨迹原则进行,若上一区域和当前区域之间存在凹多边形规划区域的角点,则选择上一区域的终点和当前区域的起点之间绕边界飞行距离较短的轨迹作为两区域间的连接轨迹,如图8A中A点为横向飞行区域的轨迹起点,B为终点,C为纵向飞行区域的起点,D为终点。通过距离计算可知路径{B,P7,C}的距离远小于路径{B,P8,P1,P2,P3,P4,P5,P6,C},因此选择{B,P7,C}作为连接连接两个飞行区域轨迹的路径。
若当前区域的起点或终点在区域划分的边界中如图8B所示,A点为横向飞行区域的轨迹起点,B为终点,C为纵向飞行区域的起点,D为终点,纵向飞行区域起点C位于划分边界上,则沿着水平方向平移至距离点C距离最近的边界上,如图8B中的C'将代替纵向飞行区域的起点,来进行连接轨迹,其连接过程和图8A的过程类似。
在具体实施时,为了实现规划后的轨迹能够在平面内进行任意角度的旋转,在本发明的可选实施例中,通过以下的方法进行轨迹旋转:
对凹多边形区域的顶点或端点沿第一方向旋转角度θ;
将区域轨迹的轨迹线段的两个顶点或端点沿着第一方向的反方向旋转相同角度θ,完成轨迹的旋转。
具体地,在一个二维平面中实现对一个点的旋转,可以让该点乘以一个旋转矩阵完成,可通过以下公式计算旋转后的顶点或端点的坐标:
Figure BDA0002634406860000111
其中,
Figure BDA0002634406860000121
式中,(x',y')表示顶点或端点(x,y)旋转后的坐标点,Px、Py为规划区域的中心点坐标值,A为旋转矩阵,θ为旋转角度。
取规划区域的中心点坐标作为Px、Py,并首先对规划区域进行反向的旋转,然后通过上述方法进行轨迹规划,再将规划完成后的轨迹旋转回原来的角度,既可完成轨迹的旋转。
如当需要对轨迹沿顺时针方向旋转θ1度时,首先对多边形规划区域的顶点沿逆时针方向旋转θ1度。然后按照上述方法规划出轨迹,最后将所有直线轨迹线段的两个端点沿着顺时针方向旋转θ1度,即可完成轨迹的旋转。
通过上述方式,实现了规划区域中的点的旋转,从而能够支持规划后的轨迹能够在平面内进行任意角度的旋转。
以下结合几个具体应用示例来说明本发明实施例的无人机区域轨迹规划方法的规划情况。
图9A至图9C所示为其中一种飞行区域规划后的轨迹示意图。其中,如图9A所示,由于沿着轨迹平行方向的直线与轨迹边界的交点数不会大于2,因此只有一种方向的规划轨迹。如图9B及图9C所示的区域,由于只沿着一个平行方向的直线与轨迹边界的交点数会出现大于2的区域,因此需要将交点数大于2的区域划分为另一种轨迹走向的区域。
图10A至图10C所示为另一种飞行区域规划后的轨迹示意图。其中,如图10B所示,由于沿着轨迹平行方向的直线与轨迹边界的交点数不会大于2,因此只有一种方向的规划轨迹。如图10A及图10C所示的区域,由于只沿着一个平行方向的直线与轨迹边界的交点数会出现大于2的区域,因此需要将交点数大于2的区域划分为另一种轨迹走向的区域。
图11A至图11C所示为另一种飞行区域规划后的轨迹示意图。其中,如图11A至图11C所示的区域,由于规划区域较为复杂,因此划分的飞行区域较多,但都是两种轨迹相互垂直的飞行区域。
本发明实施例提供了一种无人机区域轨迹规划装置,该装置用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本发明实施例提供一种无人机区域轨迹规划装置,如图12所示,该无人机区域轨迹规划装置,包括:
飞行区域获取模块121,用于获取无人机的飞行区域,详细内容请参见上述方法实施例的步骤S1的相关描述,在此不再赘述;
区域判断模块122,用于判断所述飞行区域是否为凹多边形区域,详细内容请参见上述方法实施例的步骤S2的相关描述,在此不再赘述;
区域划分模块123,若所述飞行区域为凹多边形区域,所述区域划分模块123用于将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域,详细内容请参见上述方法实施例的步骤S3的相关描述,在此不再赘述;
区域轨迹规划模块124,用于分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;详细内容请参见上述方法实施例的步骤S4的相关描述,在此不再赘述;
飞行轨迹生成模块125,用于连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹;详细内容请参见上述方法实施例的步骤S5的相关描述,在此不再赘述。
通过本发明实施例的无人机区域轨迹规划装置,首先通过对规划区域的凹凸性的判断,其次对飞行区域进行划分,划分为两种飞行区域,分别为“横向飞行区域”和“纵向飞行区域”,从而可以避免判断是否存在中间隔区域,也可以现有规划方法中,需要无人机直接往返飞行,造成无法正确规划无人机航行轨迹的问题。然后,对不同区域的飞行区域的轨迹进行连接,完成轨迹规划。整个规划计算过程更加简单,计算效率高,从而使得无人机整个作业效率能够得到有效提高。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同,在此不再赘述。
本发明实施例还提供了一种电子设备,如图13所示,该电子设备可以包括处理器131和存储器132,其中处理器131和存储器132可以通过总线或者其他方式连接,图13中以通过总线连接为例。
处理器131可以为中央处理器(Central Processing Unit,CPU)。处理器131还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片,或者上述各类芯片的组合。
存储器132作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的无人机区域轨迹规划方法对应的程序指令/模块(例如,图12所示的飞行区域获取模块121、区域判断模块122、区域划分模块123、区域轨迹规划模块124、及飞行轨迹生成模块125)。处理器131通过运行存储在存储器132中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的无人机区域轨迹规划方法。
存储器132可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储处理器131所创建的数据等。此外,存储器132可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器132可选包括相对于处理器131远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器131。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器132中,当被所述处理器131执行时,执行方法实施例中的无人机区域轨迹规划方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解,此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述无人机区域轨迹规划方法的实施例的流程。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例,但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取无人机的飞行区域;
判断所述飞行区域是否为凹多边形区域;
若所述飞行区域为凹多边形区域,将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域;
分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;
连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹。
2.根据权利要求1所述的无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,所述获取无人机的飞行区域,包括:
按照顺时针或逆时针方向确定无人机目标区域的顶点;
将顶点依次连接构成所述飞行区域。
3.根据权利要求1所述的无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,所述判断所述飞行区域是否为凹多边形区域,包括:
计算所述飞行区域的各个内角;
根据所述各个内角判断飞行区域是否为凹多边形区域;
优选地,通过以下公式计算所述飞行区域的第i个内角:
Figure FDA0002634406850000011
其中,
Figure FDA0002634406850000012
为第i个内角的角度值,u和v为多边形中以第i个点为中间点,按顺序取的3个点所构成的向量,即u=(xi-xi-1,yi-yi-1),v=(xi+1-xi,yi+1-yi);
当满足约束条件
Figure FDA0002634406850000013
时,则判断所述飞行区域为凹多边形,其中N为多边形的顶点数,μ为误差余量。
4.根据权利要求1所述的无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,所述将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域,包括:
以经度作为横轴,纬度作为纵轴对飞行区域建立坐标系;
通过直线y=ymin+k·η(y≤ymax)对飞行区域进行一次划分,确定一次纵向飞行区域,其中,ymin表示所有凹边形边界的所有顶点坐标点中最小的纬度值,η是飞行轨迹间隔,k为从0到n递增的整数;
通过直线x=xmin+k·η(x≤xmax)对一次纵向飞行区域进行二次划分,确定所述横向飞行区域和纵向飞行区域,其中,xmin为所有凹边形边界所有顶点坐标点中最小的经度值;
优选地,所述通过直线y=ymin+k·η(y≤ymax)对飞行区域进行一次划分,包括:
逐一求直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与所述飞行区域的各顶点构成的线段的交点,直至y的值大于或等于所有凹边形边界的顶点坐标点中最大的纬度值,则停止递增;
当求得与凹边形边界的交点数大于2的区域,划分为所述一次纵向飞行区域;
优选地,所述通过直线x=xmin+k·η(x≤xmax)对一次纵向飞行区域进行二次划分,包括:
逐一求直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与所述一次纵向飞行区域的各顶点构成的线段的交点,直至xmin的值大于或等于所有凹边形边界的顶点坐标点中最大的经度值,则停止递增;
当求得与凹边形边界的交点数小于或等于2的区域,划分为所述纵向飞行区域;
当求得与凹边形边界的交点数大于2的区域,则在一次纵向飞行区域中划分出所述横向飞行区域。
5.根据权利要求1所述的无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,所述分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹,包括:
通过以下公式计算直线y=ymin+k·η(y≤ymax)与所述横向飞行区域内各顶点所构成的直线段的交点:
Figure FDA0002634406850000031
其中,(xi,yi)表示所述横向飞行区域内的第i个顶点的坐标点,(xi+1,yi+1)为第i+1个顶点的坐标点,且yi+1≠yi
通过以下公式计算直线x=xmin+k·η(x≤xmax)与所述纵向飞行区域内各顶点所构成的直线段的交点:
Figure FDA0002634406850000032
其中,(xi,yi)表示所述纵向飞行区域的第i个顶点的坐标点,(xi+1,yi+1)为第i+1个顶点的坐标点。
6.根据权利要求1所述的无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,所述连接区域轨迹的轨迹点,包括:
将第奇数条边y=ymin+k·η(y≤ymax,k为奇数)与横向飞行区域的边界的交点,按照经度大小进行排序,并存入第一排序集合,将第偶数条边y=ymin+k·η(y≤ymax,k为偶数)与横向飞行区域的边界的交点,按照经度大小进行排序,并存入第一排序集合,奇数边的交点与偶数边的交点的排序方向相反;连接所述第一排序集合中相邻的点;
将第奇数条边x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域的边界的交点,按照纬度大小进行排序,并存入第二排序集合,将第偶数条边x=xmin+k·η(x≤xmax)与纵向飞行区域的边界的交点,按照纬度大小进行排序,并存入第二排序集合,奇数边的交点与偶数边的交点的排序方向相反;连接所述第二排序集合中相邻的点;
连接所述横向飞行区域及纵向飞行区域间的首尾点,形成所述规划后的飞行轨迹。
7.根据权利要求1所述的无人机区域轨迹规划方法,其特征在于,还包括:
对凹多边形区域的顶点或端点沿第一方向旋转角度θ;
将区域轨迹的轨迹线段的两个顶点或端点沿着第一方向的反方向旋转相同角度θ,完成轨迹的旋转;
优选地,通过以下公式计算旋转后的顶点或端点的坐标:
Figure FDA0002634406850000041
其中,
Figure FDA0002634406850000042
式中,(x',y')表示顶点或端点(x,y)旋转后的坐标点,Px、Py为规划区域的中心点坐标值,A为旋转矩阵,θ为旋转角度。
8.一种无人机区域轨迹规划装置,其特征在于,包括:
飞行区域获取模块,用于获取无人机的飞行区域;
区域判断模块,用于判断所述飞行区域是否为凹多边形区域;
区域划分模块,若所述飞行区域为凹多边形区域,所述区域划分模块用于将所述凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域;
区域轨迹规划模块,用于分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹;
飞行轨迹生成模块,用于连接区域轨迹的轨迹点,生成规划后的飞行轨迹。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1-7任一项所述的无人机凹多边形区域轨迹规划方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的无人机凹多边形区域轨迹规划方法。
CN202010821003.7A 2020-08-14 2020-08-14 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质 Active CN111897364B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010821003.7A CN111897364B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010821003.7A CN111897364B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111897364A true CN111897364A (zh) 2020-11-06
CN111897364B CN111897364B (zh) 2023-07-07

Family

ID=73229448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010821003.7A Active CN111897364B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111897364B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112525199A (zh) * 2020-11-23 2021-03-19 广州极飞科技有限公司 一种无人机作业路径规划方法、装置、无人机及介质
CN112650283A (zh) * 2020-12-16 2021-04-13 北京航天控制仪器研究所 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法
CN113359739A (zh) * 2021-06-17 2021-09-07 天津中德应用技术大学 基于能源替代技术的智能运动装置及其运动控制方法
CN113495576A (zh) * 2021-08-19 2021-10-12 中新国际联合研究院 自主飞行农业无人机路径规划方法及系统
WO2022089506A1 (zh) * 2020-10-28 2022-05-05 深圳市领峰电动智能科技有限公司 一种三维轨迹规划方法、装置、设备及存储介质
CN113495576B (zh) * 2021-08-19 2024-05-31 中新国际联合研究院 自主飞行农业无人机路径规划方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106483978A (zh) * 2016-12-09 2017-03-08 佛山科学技术学院 一种无人机作业语音引导装置及其方法
CN106679673A (zh) * 2017-01-18 2017-05-17 北京艾森博航空科技股份有限公司 应用于无人机植保的航线规划方法及系统
US20170285092A1 (en) * 2016-03-31 2017-10-05 U.S.A. As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Directional unmanned aerial vehicle (uav) localization of power line ultraviolet corona using point detectors
CN107544540A (zh) * 2017-09-11 2018-01-05 陕西土豆数据科技有限公司 一种应用于旋翼无人机的航线规划方法
CN109508034A (zh) * 2018-12-20 2019-03-22 北京理工大学 一种复杂多边形测区下的多旋翼无人机测绘航线规划方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170285092A1 (en) * 2016-03-31 2017-10-05 U.S.A. As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Directional unmanned aerial vehicle (uav) localization of power line ultraviolet corona using point detectors
CN106483978A (zh) * 2016-12-09 2017-03-08 佛山科学技术学院 一种无人机作业语音引导装置及其方法
CN106679673A (zh) * 2017-01-18 2017-05-17 北京艾森博航空科技股份有限公司 应用于无人机植保的航线规划方法及系统
CN107544540A (zh) * 2017-09-11 2018-01-05 陕西土豆数据科技有限公司 一种应用于旋翼无人机的航线规划方法
CN109508034A (zh) * 2018-12-20 2019-03-22 北京理工大学 一种复杂多边形测区下的多旋翼无人机测绘航线规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
戴健: "多无人机协同搜索区域划分与路径规划", 《航空学报》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022089506A1 (zh) * 2020-10-28 2022-05-05 深圳市领峰电动智能科技有限公司 一种三维轨迹规划方法、装置、设备及存储介质
CN112525199A (zh) * 2020-11-23 2021-03-19 广州极飞科技有限公司 一种无人机作业路径规划方法、装置、无人机及介质
CN112525199B (zh) * 2020-11-23 2023-12-05 广州极飞科技股份有限公司 一种无人机作业路径规划方法、装置、无人机及介质
CN112650283A (zh) * 2020-12-16 2021-04-13 北京航天控制仪器研究所 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法
CN112650283B (zh) * 2020-12-16 2022-10-11 北京航天控制仪器研究所 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法
CN113359739A (zh) * 2021-06-17 2021-09-07 天津中德应用技术大学 基于能源替代技术的智能运动装置及其运动控制方法
CN113359739B (zh) * 2021-06-17 2022-07-22 天津中德应用技术大学 基于能源替代技术的智能运动装置及其运动控制方法
CN113495576A (zh) * 2021-08-19 2021-10-12 中新国际联合研究院 自主飞行农业无人机路径规划方法及系统
CN113495576B (zh) * 2021-08-19 2024-05-31 中新国际联合研究院 自主飞行农业无人机路径规划方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111897364B (zh) 2023-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111897364B (zh) 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质
US10627241B2 (en) Map-centric map matching method and apparatus
US11209837B2 (en) Method and device for generating a model of a to-be reconstructed area and an unmanned aerial vehicle flight trajectory
US9978161B2 (en) Supporting a creation of a representation of road geometry
US8315477B2 (en) Method and apparatus of taking aerial surveys
KR20180100194A (ko) 경로 이탈 인식 방법, 단말 및 저장 매체
WO2022056770A1 (zh) 一种路径规划方法和路径规划装置
CN108519094A (zh) 局部路径规划方法及云处理端
CN109579858B (zh) 导航数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN112783144A (zh) 路径生成方法和路径规划方法及其系统和设备
CN113538622B (zh) 一种路口绘制方法、装置、设备及存储介质
WO2022121207A1 (zh) 轨迹规划方法、装置、设备、存储介质和程序产品
EP4191538A1 (en) Large scene neural view synthesis
CN113442908B (zh) 自动泊车路径规划方法及系统、泊车控制设备
US20180251029A1 (en) Information processing device, information processing method, computer program product, and moving object
CN113034347B (zh) 倾斜摄影图像处理方法、装置、处理设备及存储介质
CN114091521A (zh) 车辆航向角的检测方法、装置、设备及存储介质
Yu et al. Scalablemap: Scalable map learning for online long-range vectorized hd map construction
CN115435795B (zh) 一种基于环视图像和语义地图的车辆定位方法
US20170053155A1 (en) Movement intelligence using satellite imagery
EP3798665A1 (en) Method and system for aligning radar detection data
CN111220943A (zh) 定位方法、定位系统、计算机可读存储介质及车辆
CN114444267A (zh) 一种飞行计划航段水平航迹预测方法
CN114648639A (zh) 一种目标车辆的检测方法、系统及装置
EP4202364A1 (en) Method, apparatus, and computer program product for identifying and correcting intersection lane geometry in map data

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant