CN112506225A - 一种无人机避障方法、装置、无人机和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种无人机避障方法、装置、无人机和存储介质，无人机避障方法包括：在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图；当检测到第一航线上存在障碍物时生成规避障碍物的第二航线；根据局部地图和预设的全局地图确定第二航线上多个轨迹点的目标障碍物；获取目标障碍物的障碍物信息；根据障碍物信息调整第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线；控制无人机执行所述调整后的第二航线。本发明实施例可以解决仅根据传感器检测到的障碍物来规划避障路径，造成避障路径进入禁飞区域或者越过边界的问题，使得无人机有效避障的同时能够在预定的作业区域内执行作业。

Description

一种无人机避障方法、装置、无人机和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机避障方法、装置、无人机和存储介质。

背景技术

随着无人机技术的发展，无人机的应用领域也越来越广泛，例如无人机被应用于航拍、勘探、交通指挥、电力巡检和农业植保等领域。

现有技术中，用户在作业区域的全局地图上标注障碍物、禁飞区域、边界等来辅助生成作业路径后，无人机按照作业路径作业，然而用户有可能漏标注障碍物，这就需要无人机按照生成的作业路径作业时，通过无人机上设置的传感器来检测障碍物，以在检测到障碍物时生成避障路径来避开障碍物，但是，传感器仅能检测障碍物，无法检测禁飞区或者设定的边界，生成的避障路径有可能进入禁飞区或者越过边界，虽然能够避障，但是造成无人机无法在预定的区域内作业。

发明内容

本发明实施例提供了一种无人机避障方法、装置、无人机和存储介质，以解决现有技术中规划的避障路径进入禁飞区有或者越过边界的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种无人机避障方法，包括：

在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图，所述局部地图包含障碍物信息；

当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线；

根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物；

获取所述目标障碍物的障碍物信息；

根据所述障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线；

控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

第二方面，本发明实施例提供了一种无人机避障装置，包括：

局部地图生成模块，用于在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图，所述局部地图包含障碍物信息；

第二航线生成模块，用于当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线；

目标障碍物确定模块，用于根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物；

障碍物信息获取模块，用于获取所述目标障碍物的障碍物信息；

第二航线生成调整模块，用于根据所述障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线；

第二航线执行模块，用于控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

第三方面，本发明实施例提供了一种无人机，所述无人机包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明中所述的无人机避障方法。

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，该程序被处理器执行时实现本发明中所述的无人机避障方法。

本发明实施例的无人机避障方法，在无人机执行预设的第一航线的过程中生成局部地图，当检测到第一航线上存在障碍物时生成规避障碍物的第二航线，根据局部地图和预设的全局地图确定第二航线上多个轨迹点的目标障碍物，并获取目标障碍物的障碍物信息，根据障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点得到调整后的第二航线，控制无人机执行调整后的第二航线。本发明实施例在通过传感器检测到障碍物规划规避障碍物的第二航线后，通过局部地图和全局地图确定第二航线上多个轨迹点的目标障碍物来调整第二航线，使得在确定目标障碍物时，可以融合传感器检测到的障碍物和全局地图上预先设置的障碍物、作业边界、禁飞区域来确定目标障碍物，可以解决根据传感器检测到的障碍物来规划避障路径，造成避障路径进入禁飞区域或者越过边界的问题，使得无人机有效避障的同时能够在预定的作业区域内执行作业。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种无人机避障方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种无人机避障方法的流程图；

图3是本发明实施例中局部地图的示意图；

图4为本发明实施例中生成的第二航线的示意图；

图5是本发明实施例中全局地图的示意图；

图6是本发明实施例中距离梯度的示意图；

图7是本发明实施例中通过相邻栅格计算梯度的示意图；

图8是本发明实施例中生成的第二航线调整前和调整后的示意图；

图9是本发明实施例三提供的一种无人机避障装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种无人机避障方法的流程图，本发明实施例可适用于无人机执行作业中避障的情况，该方法可以由本发明实施例中的无人机避障装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并集成在本发明的无人机中，如图1所示，该无人机避障方法具体包括如下步骤：

S101、在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图。

在本发明实施例中，在无人机执行作业前，用户可以在地面站调取作业区域的全局地图，并在该全局地图上预先设置作业区域的边界、禁飞区域、障碍物等，然后指定作业区域的作业起点和作业终点，由地面站或其他相关处理器生成第一航线或者由用户绘制第一航线。

无人机接收到作业指令后执行第一航线，按照第一航线飞行来进行植保作业或者测绘作业，在执行第一航线的过程中，实时通过无人机上的传感器检测预设范围内的障碍物，获得障碍物信息，根据该障碍物信息来生成以无人机为中心的局部地图，该局部地图上标注有检测到的各个障碍物的障碍物信息，如障碍物的坐标或者障碍物到无人机的距离等信息。

其中，传感器可以是雷达、单目相机、双目相机等中的至少一个，在一个示例中，传感器可以是毫米波雷达，无人机通过毫米波雷达检测无人机预设范围内的障碍物，并获取检测到的障碍物相对于毫米波雷达的坐标、距离、障碍物大小等。需要说明的是，障碍物可以是高度大于无人机设定飞行高度的所有物体，如农田中高度大于飞行高度的电线杆、树木等，当然，障碍物也可以是高度大于无人机设定飞行高度，且到第一航线的距离小于无人机的安全飞行距离的物体，如高度大于飞行高度且在第一航线上的电线杆、树木等；或者不限高度，可以理解为，障碍物可以是位于第一航线上或者与无人机之间的距离小于安全飞行距离的物体。

S102、当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线。

在本发明实施例中无人机可以通过雷达、相机等传感器实时检测无人机飞行方向前方的环境，当检测到第一航线上有障碍物时，可以理解为障碍物位于第一航线上，或者第一航线中某个位置与障碍物之间的距离小于无人机的安全飞行距离，生成第二航线，该第二航线避开障碍物所在的区域。

其中，第二航线的起点和终点均在第一航线上，使得无人机执行第一航线时，如果当前位置为第二航线的起点，无人机可以执行第二航线来避开障碍物，并在执行完第二航线后从第二航线的终点回到第一航线，以继续执行第一航线中的剩余航线段。

在本发明实施例中，本领域技术人员可以通过距离最短、时间最短、A Star路径规划等路径规划算法生成第二航线，本发明实施例对生成第二航线的方式不加以限制。

S103、根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物。

本发明实施例的全局地图可以是预先设置的作业区域的地图，该全局地图上可以预先标注有作业边界、影响无人机飞行的障碍物、禁飞区域，需要说明的是，在本实施例中，为方便描述，全局地图上的作业边界、影响无人机飞行的障碍物、禁飞区域统称为全局地图上标注的障碍物。

可选地，第二航线包括多个轨迹点，对于第二航线的每个轨迹点，可以确定该轨迹点周围是否存在障碍物，示例性地，可以先通过局部地图确定离轨迹点最近的第一障碍物，通过全局地图确定离轨迹点最近的第二障碍物，从第一障碍物和第二障碍物中确定出离轨迹点最近的障碍物作为目标障碍物。

S104、获取所述目标障碍物的障碍物信息。

具体地，障碍物信息可以是目标障碍物到轨迹点的距离，在一个示例中，可以通过全局地图或者局部地图读取目标障碍物的坐标和轨迹点的坐标，计算目标障碍物的坐标与轨迹点的坐标的差值，得到目标障碍物到轨迹点的距离。

S105、根据所述障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线。

在本发明的可选实施例中，障碍物信息可以是目标障碍物到轨迹点的距离，可以根据该距离计算距离梯度，距离梯度可以是目标障碍物到轨迹点的距离的变化趋势，距离梯度的方向将轨迹点“推离”障碍物，类似于一股斥力。在计算距离梯度后，如果轨迹点到目标障碍物的距离小于无人机的安全飞行距离，则按照距离梯度的方向平移该轨迹点，平移完所有轨迹点后即可以得到调整后的第二航线作为最终的避障航线。

S106、控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

无人机的当前轨迹点为第二航线的起点时，无人机执行调整后的第二航线来规避目标障碍物，当执行完第二航线后，继续执行第一航线中的剩余航线段。

本发明实施例的无人机避障方法，在无人机执行预设的第一航线的过程中生成局部地图，当检测到第一航线上存在障碍物时，生成规避障碍物的第二航线，根据局部地图和预设的全局地图确定第二航线上多个轨迹点的目标障碍物，并获取目标障碍物的障碍物信息，根据障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点得到调整后的第二航线，控制无人机执行调整后的第二航线。本发明实施例实现了在通过传感器检测到障碍物规划规避障碍物的第二航线后，通过局部地图和全局地图确定第二航线上多个轨迹点的目标障碍物来调整第二航线，使得在确定目标障碍物时，可以融合传感器检测到的障碍物和全局地图上预先设置的障碍物、作业边界、禁飞区域来确定目标障碍物，可以解决仅根据传感器检测到的障碍物来规划避障路径，造成避障路径进入禁飞区域或者越过边界的问题，使得无人机有效避障的同时能够在预定的作业区域内执行作业。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种无人机避障方法的流程图，本发明实施例以前述实施例一为基础进行优化，具体地，如图2所示，本发明实施例的无人机避障方法可以包括如下步骤：

S201、在无人机执行预设的第一航线的过程中，通过所述无人机上的传感器检测预设范围内的障碍物到所述无人机的距离。

本发明实施例中，传感器可以是毫米波雷达、单目相机、双面相机等中的至少一个，预设的第一航线可以是作业区域的、预先生成的作业航线，如可以是植保区域的植保航线，还可以是测绘区域的测绘航线等。以传感器为毫米波雷达为示例，当无人机执行第一航线时，可以通过毫米波雷达检测无人机飞行方向上预设范围内的障碍物，并计算检测到的障碍物到无人机的距离。

S202、根据所述距离生成以所述无人机为中心的局部地图。

如图3所示，可以生成以无人机为中心的局部地图，该局部地图上，中间的三角形为无人机的当前位置，黑色实心方框为检测到的障碍物，在一个示例中，局部地图的范围可以是30m×30m的范围，分辨率为0.1m，局部地图随无人机位置变化不断更新。

S203、当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线。

当无人机通过雷达检测到第一航线中位于当前位置之后的航段上存在障碍物，或者障碍物到第一航线的距离小于无人机的安全飞行距离时，说明该障碍物阻碍无人机飞行，则可以生成一条避开该障碍物的第二航线，第二航线的起点和终点均在第一航线上，使得无人机执行第一航线时，如果当前位置为第二航线的起点，无人机可以执行第二航线来避开障碍物，并在执行完第二航线后从第二航线的终点开始继续执行第一航线的剩余航线段。

如图4所示为第一航线和第二航线的示意图，在图4中，在第一航线L1的轨迹点A和轨迹点C之间的轨迹点B处检测到障碍物，则生成第二航线L2，第二航线L2上有多个轨迹点(P1-P6)。

S204、针对所述第二航线上的每个轨迹点，在所述局部地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第一障碍物。

具体地，可以获取局部地图上各个障碍物的坐标和轨迹点的坐标，计算障碍物的坐标与轨迹点的坐标的差值作为障碍物到所述轨迹点的距离，从各个障碍物中选择出距离最小的障碍物作为局部地图上与所述轨迹点距离最小的第一障碍物。示例性地，对于第二航线上的每个轨迹点，无人机可以先将第二航线映射到局部地图中，使得第二航线上的多个轨迹点映射到局部地图得到轨迹点的坐标，毫米波雷达在检测预设范围内的障碍物时，同时可以对障碍物进行定位，由于无人机的坐标位置是已知的，所以可以基于毫米波雷达检测得到的信息来获得各个障碍物的坐标，进而可以通过障碍物的坐标和轨迹点的坐标计算差值得到各个障碍物到轨迹点的距离。

如图3所示，假设点O为第二航线中的一个轨迹点，局部地图中有点1、点2、点3和点4共4个障碍物，根据点1、点2、点3和点4到点O的距离，可以确定出点4到点O的距离最小，则点4处的障碍物为局部地图上与轨迹点(点O)距离最小的第一障碍物。

S205、在所述全局地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第二障碍物。

在本发明实施例中，可以对全局地图栅格化得到栅格化全局地图，在该栅格化全局地图中，栅格化全局地图中设置有预设对象的标识，其中，预设对象可以是作业区域边界、障碍物、禁飞区域中的至少一种。

在一个示例中，栅格化全局地图中的所有几何元素以点的数组存储在内存中，如图5所示的栅格化全局地图，全局地图划分成6×5的栅格，该栅格化全局地图的几何元素包括边界、障碍物和禁飞区等，对于边界1可以表达为数组B₁＝[p₁,p₂,p₃,...,p_k]，其中，p_k为组成边界1的第k个离散点的坐标，障碍物6可以表达为数组B₆＝[p_m+1,p_m+2,p_m+3,...,p_m+n]，p_m+n为组成障碍物6的第n个离散点的坐标，如此类推以数组来存储栅格化全局地图上的边界、障碍物、禁飞区域等几何元素。

本发明实施例将全局地图上的几何元素矢量化，并以点的数组存储在内存中，一方面，存储的数据量小，节省了内存，另一方面，计算全局地图上两个几何元素之间的距离，仅需要计算点到点之间的距离，不受栅格大小的影响，计算结果精度高。

另外，对于每个栅格映射为数据结构体[a，b]-(B)，a和b为栅格位置，B为该栅格中所包含的几何元素的标识，如图5中，倒数第一行的第一个栅格的数据结构体为[1,1]-(1,4)，即倒数第一行的第一个栅格包含有边界1和边界4；倒数第一行的第二个栅格的数据结构体为[2,1]-(4)，即倒数第一行的第二个栅格包含有边界4，以此类推得到每个栅格的数据结构体，将所有6×5共30个栅格的数据结构体存储为一个数量为30的数组。本发明实施例将每个栅格的栅格位置、栅格中的标识以数组存储，一方面，数据量小，节省了内存空间，另一方面，在查找轨迹点的附近的障碍物时，确定该轨迹点所在的栅格后，通过数组搜索该栅格以及相邻栅格的标识即可以确定轨迹点附近障碍物，避免了遍历所有障碍物来确定轨迹点的障碍物，降低了计算量，提高了计算效率，能够快速确定障碍物来调整第二航线得到避障路径。

如图5所示，作业边界包括依次连接的边界1、边界2、边界3和边界4，障碍物包括障碍物5和障碍物6，禁飞区域可以包括禁飞区域7，则预设对象的标识可以是数字1-7，对于图中点A所在的栅格，其记录的标识为1和2，表示点A所在的栅格存在边界1和边界2；对于点B所在的栅格，其记录的标识为6，表示点B所在的栅格存在障碍物6，全局地图中边界、障碍物、禁飞区、栅格所记录的标识可以通过上述以点的数组的形式存储在内存中，以减小存储量。

基于上述栅格化全局地图，可以先确定轨迹点所在的第一目标栅格，并确定第一目标栅格关联的障碍物，从与第一目标栅格关联的障碍物中确定出与轨迹点距离最小的障碍物，以获得第二障碍物。

在一个示例中，可以确定第一目标栅格是否存在预设标识，如果第一目标栅格存在预设标识，将预设标识对应的对象作为第一目标栅格关联的障碍物。具体地，如图5所示，如果点A为第二航线的一个轨迹点，点A所在的栅格的位置为[1,4]，可以从存储的数组中遍历到[1,4]-(1,2)，即点A所在的栅格存在两个标识1和2，点A所在的栅格关联有边界1和边界2，说明点A附近存在边界1和边界2，如果边界1到点A的距离小于边界2到点A的距离，则确定边界1作为全局地图上与轨迹点(点A)距离最小的第二障碍物。如果点B为轨迹点，点B所在的栅格的位置为[2,4]，可以从存储的数组中遍历到[2,4]-(6)，即点B所在的栅格存在标识6，点B所在的栅格关联有障碍物6，说明点B附近存在障碍物6，将障碍物6作为全局地图上与轨迹点(点B)距离最小的第二障碍物。

如果轨迹点所在的第一目标栅格不存在预设的标识，从与第一目标栅格相邻的第一相邻栅格搜索出预设标识，并将搜索得到的预设标识对应的对象作为第一目标栅格关联的障碍物。可选地，可以先确定轨迹点在第一目标栅格中的位置区域，将与位置区域相邻的栅格作为第一目标栅格的第一相邻栅格，从第一相邻栅格搜索出预设标识；其中，栅格化全局地图中，每个栅格的边长所代表的距离可以为无人机安全飞行距离的2倍或者2倍以上。

具体地，如图5所示，假设点C为轨迹点，其所在的栅格没有预设的标识，先确定点C在栅格中的位置为其所在栅格的右上角的位置区域，可以搜索点C所在栅格的右上角的栅格D、E、F是否有预设的标识，由图5可知，可从栅格E和栅格F中搜索到标识7，标识7对应的禁飞区域作为点C所在的栅格关联的障碍物，该障碍物作为与轨迹点(点C)距离最小的障碍物，搜索预设标识详情参见上述点A和点B，在此不再详述。

栅格化全局地图中每个栅格的边长所代表的距离可以为无人机安全飞行距离的2倍或者2倍以上，当轨迹点所在的栅格不存在预设标识时，先确定轨迹点在该栅格中的位置区域，将与位置区域相邻的栅格作为轨迹点所在栅格的相邻栅格来确定距离最小的障碍物，无需遍历轨迹点所在栅格的所有相邻栅格，进一步减少了遍历的计算量，提高了计算效率。

S206、从所述第一障碍物和所述第二障碍物中确定出与所述轨迹点距离最小的障碍物作为目标障碍物。

通过局部地图确定出与轨迹点距离最小的第一障碍物，以及通过全局地图确定出与轨迹点距离最小的第二障碍物后，比较第一障碍物和第二障碍物到轨迹点的距离，将距离最小的障碍物作为目标障碍物。

S207、将所述目标障碍物到所述第二航线上的轨迹点的距离作为所述目标障碍物的障碍物信息。

在本发明实施例中，可以将目标障碍物到轨迹点的距离作为目标障碍物的障碍物信息，由于目标障碍物为第一障碍物或第二障碍物，且第一障碍物和第二障碍物分别与轨迹点之间的距离已在步骤S207之前获得，所以，可以直接采用已经计算出的目标障碍物与轨迹点之间的距离作为目标障碍物的障碍物信息。

S208、在所述目标障碍物到所述轨迹点的距离小于所述无人机的安全飞行距离时，将所述轨迹点确定为待调整轨迹点。

具体地，无人机避障时设置有安全飞行距离，示例性地，该安全飞行距离可以是无人机的中心与无人机外表之间的最大距离。在确定目标障碍物之后，如果目标障碍物到轨迹点的距离小于无人机的安全飞行距离，则说明该目标障碍物对无人机飞行造成障碍，可以将该轨迹点作为待调整轨迹点，即需要更改该轨迹点的坐标来增加目标障碍物到该轨迹点的距离，如果目标障碍物到轨迹点的距离大于无人机的安全飞行距离，则不需要调整该轨迹点。

S209、计算所述目标障碍物到所述待调整轨迹点的距离梯度。

在本发明实施例中，距离梯度可以是目标障碍物到待调整轨迹点的距离的变化趋势，距离梯度的方向将轨迹点“推离”障碍物，类似于一股斥力。如图6所示为距离梯度的示意图，图6中，距离的梯度方向为从障碍物指向待调整轨迹点的方向，图6中的箭头方向分别为目标障碍物F到点A、B、C、D的距离梯度的方向。

在本发明的可选实施例中，在计算距离梯度时，可以先对局部地图栅格化得到栅格化局部地图，从栅格化局部地图中确定待调整轨迹点的第二目标栅格，从第二目标栅格的所有相邻栅格中，选择出位于第二目标栅格与目标障碍物之间的相邻栅格、第一航线方向上的相邻栅格，以获得第二目标栅格的多个第二相邻栅格，计算第二目标栅格、第二相邻栅格分别到目标障碍物的距离，采用距离计算目标障碍物到待调整轨迹点的距离梯度。

如图7所示，对于待调整轨迹点A，该待调整轨迹点A所在的栅格为栅格O1，栅格O1的所有相邻栅格有8个，可以将栅格O1与障碍物F之间的相邻栅格O2、第一航线L1方向上的相邻栅格O3和相邻栅格O4作为栅格O1的第二相邻栅格，分别计算栅格O1、相邻栅格O2、相邻栅格O3和相邻栅格O4的中心点到目标障碍物F的距离d1、d2、d3和d4，过待调整轨迹点A做与X轴平行的直线，该直线与栅格O1、相邻栅格O2的中心连线相交于点a，与相邻栅格O3、相邻栅格O4的中心连线相交于点b，过待调整轨迹点A做与Y轴平行的直线，该直线与栅格O1、相邻栅格O4的中心连线相交于点c，与相邻栅格O2、相邻栅格O3的中心连线相交于点d。通过双线性插值计算点a、b、c、d到目标障碍物F的距离，则距离梯度为：

g₁＝(b-a)/resolution

g₂＝(c-d)/resolution

resolution是局部地图的网格的分辨率，可以设置为0.1m，a、b、c、d分别为点a、点b、点c、点d到目标障碍物的距离，通过上述方式，假设计算得到图7中点A的梯度为

则表示点A的梯度方向与Y轴方向相反。同样道理，如果有个点的梯度为

则表示该点的梯度方向在X轴上的方向分量与X轴方向相同，在Y轴上的方向分量与Y轴方向相反。

S210、沿所述距离梯度的方向平移所述待调整轨迹点，得到调整后的轨迹点，所述调整后的轨迹点到所述目标障碍物的距离大于所述无人机的安全飞行距离。

在本发明的可选实施例中，在轨迹点时，可以将待调整轨迹点向距离梯度的方向平移得到平移后的轨迹点，平移后的轨迹点到目标障碍物的距离大于安全飞行距离，对第二航线上的所有待调整轨迹点调整完后，依次连接第二航线的所有轨迹点，即可得到调整后的第二航线。

如图8所示，L2为调整前的第二航线，其中轨迹点A与障碍物F的距离小于安全飞行距离，可以将轨迹点A向距离梯度的方向平移得到轨迹点A′，使得调整后的第二航线L2′远离障碍物F，无人机按照调整后的第二航线飞行时，无人机到目标障碍物F的距离大于无人机的安全飞行距离。

S211、根据所述调整后的轨迹点调整所述第二航线，得到调整后的第二航线。

具体地，可以依次连接第二航线的各个轨迹点得到调整后的第二航线，如图4所示，在轨迹点P1-P6中，轨迹点P3和P4为调整后的轨迹点，则依次连接轨迹点A、轨迹点P1-P6、轨迹点C即可以得到调整后的第二航线。

S212、控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

如图8所示，当无人机飞行到当前轨迹点S时，控制无人机按照第二航线L2′飞行，并且在执行完第二航线L2′后，在第二航线L2′的终点E开始继续执行第一航线L1。

本发明实施例的无人机避障方法，无人机在执行第一航线时通过传感器检测障碍物的距离来生成以无人机为中心的局部地图，在检测到第一航线上存在障碍物时生成规避障碍物的第二航线，分别在局部地图和全局地图上确定出与第二航线上的轨迹点距离最小的第一障碍物和第二障碍物，以及从第一障碍物和第二障碍物中确定出轨迹点的目标障碍物，在目标障碍物到轨迹点的距离小于安全飞行距离时将该轨迹点确定为待调整轨迹点，计算目标障碍物到待调整轨迹点的距离梯度后，沿距离梯度的正方向平移待调整轨迹点得到调整后的轨迹点以得到调整后的第二航线。本发明实施例实现了在通过传感器检测到障碍物规划规避障碍物的第二航线后，通过局部地图和全局地图确定第二航线上多个轨迹的目标障碍物来调整第二航线，使得在确定目标障碍物时，可以融合传感器检测到的障碍物和全局地图上预先设置的障碍物、作业边界、禁飞区域来确定目标障碍物，可以弥补仅根据传感器检测到的障碍物来规划避障路径，造成避障路径进入禁飞区域或者越过边界的问题使得无人机有效避障的同时能够在预定的作业区域内执行作业。

进一步地，通过传感器检测障碍物来生成局部地图，局部地图的分辨率高，无人机可以更加全面地覆盖作业区域中的障碍物，能够实现精准避障。

进一步地，将全局地图上的几何元素矢量化，并以点的数组存储在内存中，一方面，存储的数据量小，节省了内存，另一方面，计算全局地图上两个几何元素之间的距离，仅需要计算点到点之间的距离，不受栅格大小的影响，距离计算结果精度高。

更进一度地，全局地图栅格化，每个栅格的栅格位置、栅格中的标识以数组存储，一方面，数据量小，节省了内存空间，另一方面，在查找轨迹点的附近的障碍物时，确定该轨迹点所在的栅格后，通过数组搜索该栅格以及相邻栅格的标识即可以确定轨迹点附近障碍物，避免了遍历所有障碍物来确定轨迹点的障碍物，降低了计算量，提高了计算效率，能够快速确定障碍物来调整第二航线得到避障路径。

更进一步地，栅格化全局地图中每个栅格的边长所代表的距离为无人机安全飞行距离的2倍或者2倍以上，当轨迹点所在的栅格不存在预设标识时，先确定轨迹点在该栅格中的位置区域，将与位置区域相邻的栅格作为轨迹点所在栅格的相邻栅格，通过搜索相邻栅格来确定距离最小的障碍物，无需遍历轨迹点所在栅格的所有相邻栅格，进一步减少了计算量，提高了计算效率。

实施例三

图9为本发明实施例三提供的一种无人机避障装置的结构示意图，如图9所示，本发明实施例的无人机避障装置包括：

局部地图生成模块301，用于在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图；

第二航线生成模块302，用于当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线；

目标障碍物确定模块303，用于根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物；

障碍物信息获取模块304，用于获取所述目标障碍物的障碍物信息；

第二航线调整模块305，用于根据所述障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线；

第二航线执行模块306，用于控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

可选地，还包括：

第一航线执行模块，用于控制所述无人机从所述第二航线的终点进入到所述第一航线，以继续执行所述第一航线中的剩余航线段。

可选地，所局部地图生成模块301包括：

障碍物检测子模块，用于在无人机执行预设的第一航线的过程中，通过所述无人机上的传感器检测预设范围内的障碍物到所述无人机的距离；

局部地图生成子模块，用于根据所述距离生成以所述无人机为中心的局部地图。

可选地，所述目标障碍物确定模块303包括：

第一障碍物确定子模块，用于针对所述第二航线上的每个轨迹点，在所述局部地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第一障碍物；

第二障碍物确定子模块，用于在所述全局地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第二障碍物；

目标障碍物确定子模块，用于从所述第一障碍物和所述第二障碍物中确定出与所述轨迹点距离最小的障碍物作为目标障碍物。

可选地，所述第一障碍物确定子模块包括：

坐标获取单元，用于获取所述局部地图上各个障碍物的坐标和所述轨迹点的坐标；

距离计算单元，用于计算所述障碍物的坐标与所述轨迹点的坐标的差值作为所述障碍物到所述轨迹点的距离；

第一障碍物选择单元，用于从各个障碍物中选择出距离最小的障碍物，以获得所述局部地图上与所述轨迹点距离最小的第一障碍物。

可选地，所述全局地图为栅格化全局地图，所述第二障碍物确定子模块包括：

第一目标栅格确定单元，用于确定所述轨迹点所在的第一目标栅格；

关联障碍物确定单元，用于确定所述第一目标栅格关联的障碍物；

第二障碍物确定单元，用于从与所述第一目标栅格关联的障碍物中确定出与所述轨迹点距离最小的障碍物，以获得第二障碍物。

可选地，关联障碍物确定单元包括：

判断子单元，用于确定所述第一目标栅格是否存在预设标识，所述预设标识为所述栅格化全局地图中预设对象的标识，所述预设对象为作业区域边界、障碍物、禁飞区域中的至少一种；

第一关联障碍物确定子单元，用于若所述第一目标栅格存在预设标识，将所述预设标识对应的对象作为所述第一目标栅格关联的障碍物；

第二关联障碍物确定子单元，用于若所述第一目标栅格不存在预设标识，从与所述第一目标栅格相邻的第一相邻栅格搜索出预设标识，并将搜索得到的预设标识对应的对象作为所述第一目标栅格关联的障碍物。可选地，所述第二关联障碍物确定子单元包括：

位置区域确定子单元，用于确定所述轨迹点在所述第一目标栅格中的位置区域；

第一相邻栅格确定子单元，用于将与所述位置区域相邻的栅格作为所述第一目标栅格的第一相邻栅格；

预设标识搜索子单元，用于从所述第一相邻栅格搜索出预设标识；

其中，栅格化全局地图中，每个栅格的边长所代表的距离为所述无人机安全飞行距离的N倍，N为大于或等于2的数值。

可选地，所述障碍物信息获取模块304包括：

距离获取子模块，用于将所述目标障碍物到所述第二航线上的轨迹点的距离作为所述目标障碍物的障碍物信息。

可选地，所述障碍物信息包括所述目标障碍物到所述第二航线上的轨迹点的距离，所述第二航线调整模块304包括：

待调整轨迹点确定子模，用于在所述目标障碍物到所述轨迹点的距离小于所述无人机的安全飞行距离时，将所述轨迹点确定为待调整轨迹点；

距离梯度计算子模，用于计算所述目标障碍物到所述待调整轨迹点的距离梯度；

轨迹点平移子模模块，用于沿所述距离梯度的方向平移所述待调整轨迹点，得到调整后的轨迹点，所述调整后的轨迹点到所述目标障碍物的距离大于所述无人机的安全飞行距离。

第二航线调整子模块，用于根据所述调整后的轨迹点调整所述第二航线，得到调整后的第二航线。

可选地，所述距离梯度计算子模包括：

局部地图栅格化单元，用于对所述局部地图栅格化得到栅格化局部地图；

第二目标栅格确定单元，用于从所述栅格化局部地图中确定所述待调整轨迹点所在的第二目标栅格；

第二相邻栅格确定单元，用于从所述第二目标栅格的所有相邻栅格中，选择出位于所述第二目标栅格与所述目标障碍物之间的相邻栅格，以及所述第一航线方向上的相邻栅格，以获得所述第二目标栅格的多个第二相邻栅格；

距离计算单元，用于计算第二目标栅格、第二相邻栅格分别到所述目标障碍物的距离；

距离梯度计算单元，用于采用所述距离计算所述目标障碍物到所述待调整轨迹点的距离梯度。

上述无人机避障装置可执行本发明任意实施例所提供的无人机避障方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

本发明实施例还提供一种无人机，所述无人机包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任一实施例所述的无人机避障方法。其中，所述无人机可以是农业无人机、测绘无人机、无人车、或无人船等。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时，使得无人机能够执行如上述方法实施例所述的无人机避障方法。

需要说明的是，对于装置、无人机和存储介质实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是无人机，个人计算机，服务器，无人机遥控器或者网络设备等)执行本发明任意实施例所述的无人机避障方法。

值得注意的是，上述无人机避障装置中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (14)

1.一种无人机避障方法，其特征在于，包括：

在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图；

当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线；

根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物；

获取所述目标障碍物的障碍物信息；

根据所述障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线；

控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

2.根据权利要求1所述的无人机避障方法，其特征在于，在控制所述无人机执行所述第二航线之后，还包括：

控制所述无人机从所述第二航线的终点进入到所述第一航线，以继续执行所述第一航线中的剩余航线段。

3.根据权利要求1所述的无人机避障方法，其特征在于，所述在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图，包括：

在无人机执行预设的第一航线的过程中，通过所述无人机上的传感器检测预设范围内的障碍物到所述无人机的距离；

根据所述距离生成以所述无人机为中心的局部地图。

4.根据权利要求1所述的无人机避障方法，其特征在于，所述根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物，包括：

针对所述第二航线上的每个轨迹点，在所述局部地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第一障碍物；

在所述全局地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第二障碍物；

从所述第一障碍物和所述第二障碍物中确定出与所述轨迹点距离最小的障碍物作为目标障碍物。

5.根据权利要求4所述的无人机避障方法，其特征在于，所述在所述局部地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第一障碍物，包括：

获取所述局部地图上各个障碍物的坐标和所述轨迹点的坐标；

计算所述障碍物的坐标与所述轨迹点的坐标的差值作为所述障碍物到所述轨迹点的距离；

从各个障碍物中选择出距离最小的障碍物，以获得所述局部地图上与所述轨迹点距离最小的第一障碍物。

6.根据权利要求4所述的无人机避障方法，其特征在于，所述全局地图为栅格化全局地图，所述在所述全局地图上确定出与所述轨迹点距离最小的第二障碍物，包括：

确定所述轨迹点所在的第一目标栅格；

确定所述第一目标栅格关联的障碍物；

从与所述第一目标栅格关联的障碍物中确定出与所述轨迹点距离最小的障碍物，以获得第二障碍物。

7.根据权利要求6所述的无人机避障方法，其特征在于，所述确定所述第一目标栅格关联的障碍物，包括：

确定所述第一目标栅格是否存在预设标识，所述预设标识为所述栅格化全局地图中预设对象的标识，所述预设对象为作业区域边界、障碍物、禁飞区域中的至少一种；

若所述第一目标栅格存在预设标识，将所述预设标识对应的对象作为所述第一目标栅格关联的障碍物；

若所述第一目标栅格不存在预设标识，从与所述第一目标栅格相邻的第一相邻栅格搜索出预设标识，并将搜索得到的预设标识对应的对象作为所述第一目标栅格关联的障碍物。

8.根据权利要求7所述的无人机避障方法，其特征在于，所述从与所述第一目标栅格相邻的第一相邻栅格搜索出预设标识，包括：

确定所述轨迹点在所述第一目标栅格中的位置区域；

将与所述位置区域相邻的栅格作为所述第一目标栅格的第一相邻栅格；

从所述第一相邻栅格搜索出预设标识；

其中，栅格化全局地图中，每个栅格的边长所代表的距离为所述无人机安全飞行距离的N倍，N为大于或等于2的数值。

9.根据权利要求1所述的无人机避障方法，其特征在于，所述获取所述目标障碍物的障碍物信息，包括：

将所述目标障碍物到所述第二航线上的轨迹点的距离作为所述目标障碍物的障碍物信息。

10.根据权利要求1-9任一项所述的无人机避障方法，其特征在于，所述障碍物信息包括所述目标障碍物到所述第二航线上的轨迹点的距离，所述根据所述障碍物信息调整所述第二航线的轨迹点，得到调整后的第二航线，包括：

在所述目标障碍物到所述轨迹点的距离小于所述无人机的安全飞行距离时，将所述轨迹点确定为待调整轨迹点；

计算所述目标障碍物到所述待调整轨迹点的距离梯度；

沿所述距离梯度的方向平移所述待调整轨迹点，得到调整后的轨迹点，所述调整后的轨迹点到所述目标障碍物的距离大于所述无人机的安全飞行距离；

根据所述调整后的轨迹点调整所述第二航线，得到调整后的第二航线。

11.根据权利要求10所述的无人机避障方法，其特征在于，所述计算所述目标障碍物到所述待调整轨迹点的距离梯度，包括：

对所述局部地图栅格化得到栅格化局部地图；

从所述栅格化局部地图中确定所述待调整轨迹点所在的第二目标栅格；

从所述第二目标栅格的所有相邻栅格中，选择出位于所述第二目标栅格与所述目标障碍物之间的相邻栅格，以及所述第一航线方向上的相邻栅格，以获得所述第二目标栅格的多个第二相邻栅格；

计算所述第二目标栅格、所述第二相邻栅格分别到所述目标障碍物的距离；

采用所述距离计算所述目标障碍物到所述待调整轨迹点的距离梯度。

12.一种无人机避障装置，其特征在于，包括：

局部地图生成模块，用于在无人机执行预设的第一航线的过程中实时检测障碍物以生成局部地图；

第二航线生成模块，用于当检测到所述第一航线上存在障碍物时，生成规避所述障碍物的第二航线；

目标障碍物确定模块，用于根据所述局部地图和预设的全局地图确定所述第二航线上多个轨迹点的目标障碍物；

障碍物信息获取模块，用于获取所述目标障碍物的障碍物信息；

第二航线调整模块，用于根据所述障碍物信息调整所述第二航线上的多个轨迹点，得到调整后的第二航线；

第二航线执行模块，用于控制所述无人机执行所述调整后的第二航线。

13.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-11中任一所述的无人机避障方法。

14.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一所述的无人机避障方法。

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