CN113448340A - 一种无人机的路径规划方法、装置、无人机及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种无人机的路径规划方法、装置、无人机及存储介质，该方法通过获取环境地图；根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块；根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。本申请的有益效果在于：采用局部路径规划方法，能够实时对航点做出合理、快速的规划，算法简单、计算速度快，尤其适用于无人机高速飞行状态，且产生的航点均位于无人机当前的视场范围内，稳定性强，能有效处理环境变化及数据波动造成的突发情况，极大的扩展了无人机的应用场景。

Description

一种无人机的路径规划方法、装置、无人机及存储介质

技术领域

本申请涉及无人机技术领域，具体涉及一种无人机的路径规划方法、装置、无人机及存储介质。

背景技术

目前，无人机越来越多的被用于外卖配送、快递投放等业务中，无人机在飞行的过程中，经常会碰到高楼、树木等障碍物，这时无人机就需要对障碍物进行检测，并尽快规划出合理路径来躲避障碍物，其中规划路径的一个目标就是生成航点，通过将多个航点连接，生成飞行路径。无人机在规划路径时，既要考虑实际的应用场景，又要考虑飞行时的速度，这就要求路径规划的计算足够快，但是现有技术中无人机路径规划的算法均比较复杂、耗时长、效率低，如目前广泛应用的基于快速扩展随机树(extend random syntax tree，RRT)算法或A*(A-star algorithm)算法的全局规划法，耗时会随着地图的增大呈指数增加；又如深度学习算法，算法复杂、对硬件要求高。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的无人机的路径规划方法、装置、无人机及存储介质。

依据本申请的一个方面，提供了一种无人机的路径规划方法，该方法包括：

获取环境地图；

根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块；

根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；

在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。

可选的，在上述方法中，获取环境地图包括：

获取具有初始环境信息的基础地图；

根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，得到所述环境地图。

可选的，在上述方法中，根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图包括：

根据无人机的视场确定局部规划地图的边界；

将无人机的视场角按预设分辨率进行均分，根据生成的角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

可选的，在上述方法中，根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性包括：

在目标航点未落入局部规划地图的情况下，确定目标航点不可用；

在目标航点落入局部规划地图中的目标子区块的情况下，根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性。

可选的，在上述方法中，根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性包括：

在目标子区块中不包含障碍物的情况下，确定目标航点可用；

在目标子区块中障碍物的高度大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点不可用；

在目标子区块中障碍物的高度不大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点可用。

可选的，在上述方法中，在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换目标航点包括：

根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重；

选择通行影响权重最低的子区块作为通行区块，在通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点。

可选的，在上述方法中，根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重包括：

根据无人机的视场中心线与与各子区块的夹角确定角度影响权重；

根据子区块中障碍物的高度确定高度影响权重；

根据所述角度影响权重和所述高度影响权重确定通行影响权重。

依据本申请的另一方面，提供了一种无人机的路径规划装置，该装置包括：

获取单元，用于获取环境地图；

规划单元，用于根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块；

执行单元，用于根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；以及用于在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。

可选的，在上述装置中，获取单元，用于获取具有初始环境信息的基础地图；并根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，得到所述环境地图。

可选的，在上述装置中，规划单元，用于根据无人机的视场确定局部规划地图的边界；以及用于将无人机的视场角按预设分辨率进行均分，根据生成的角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

可选的，在上述装置中，执行单元，用于在目标航点未落入局部规划地图的情况下，确定目标航点不可用；以及用于在目标航点落入局部规划地图中的目标子区块的情况下，根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性。

可选的，在上述装置中，执行单元，用于在目标子区块中不包含障碍物的情况下，确定目标航点可用；用于在目标子区块中障碍物的高度大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点不可用；以及用于在目标子区块中障碍物的高度不大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点可用。

可选的，在上述装置中，执行单元，用于根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重；以及用于选择通行影响权重最低的子区块作为通行区块，在通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点。

可选的，在上述装置中，执行单元，用于根据无人机的视场中心线与各子区块的夹角确定角度影响权重；用于根据子区块中障碍物的高度确定高度影响权重；以及用于根据所述角度影响权重和所述高度影响权重确定通行影响权重。

依据本申请的又一方面，提供了一种无人机，其中，该无人机包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，可执行指令在被执行时使处理器执行如上任一的方法。

依据本申请的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质存储一个或多个程序，一个或多个程序当被处理器执行时，实现如上任一的方法。

由上述可知，本申请的技术方案，通过获取环境地图；根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块；根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。本申请的有益效果在于：采用局部路径规划方法，能够实时对航点做出合理、快速的规划，算法简单、计算速度快，尤其适用于无人机高速飞行状态，且产生的航点均位于无人机当前的视场范围内，稳定性强，能有效处理环境变化及数据波动造成的突发情况，极大的扩展了无人机的应用场景。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本申请一个实施例的无人机的路径规划方法的流程示意图；

图2示出了根据本申请另一个实施例的无人机的路径规划方法的流程示意图；

图3示出了根据本申请一个实施例的无人机的路径规划装置的结构示意图；

图4示出了根据本申请一个实施例的无人机的结构示意图；

图5示出了根据本申请一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本申请一个实施例的无人机的路径规划方法的流程示意图，该方法包括：

步骤S110，获取环境地图。

采用无人机进行外卖或快递的配送能够节约大量人力，并显著提高配送效率。但是，无人机在飞行过程中经常会遇到高楼、树木等障碍物，尤其是在复杂场景下，因此，要求无人机能够对飞行路径做出合理规划，以躲避障碍物，并回到既定航线，并飞达目的地，其中路径规划的目标之一就是生成航点，无人机从一个航点飞经下一个航点，从而飞抵目的地。

首先，获取环境地图，环境地图是指产生、维持环境边界分布、走向、衔接关系、属性和其间障碍位置、姿态等方面的表述，给出环境单元的相互依存关系，以及彼此在整个环境中所处地位与担当角色的描述，环境模型是路径规划得以顺利进行并取得发展的前提与基础。本申请对环境地图的表示方法不做限制，可以为但不限于尺度地图、拓扑地图和混合地图。

本实施例中环境地图可以是无人机在飞行的过程中，根据其探测设备检测到的障碍物的信息，不断建立和维护起来的地图。

环境地图可以是全局地图，也可以为局部地图，可以采用现有技术中的任意一种或几种得来。如全局地图可以为自动驾驶导航电子地图，即为真实地理环境的数字化描述，与局部地图相比，全局地图包含了较大区域，本实施例中，无人机可以射频连接服务器，精度较高的全局地图可以存储在服务器中，并由服务器对全局地图进行维护和更新，终端，即无人机，可以在需要时从服务器中获取全局地图，服务器也可以按照预设的周期将最新的全局地图发送至无人机。

本申请中，局部地图是无人机在飞行过程中根据检测到的障碍物的信息动态生成的，其描述的是无人机周围的环境信息，以在某一停车场的应用场景为例，全局地图可以为整个停车场的地图，而局部地图可以为包括无人机在该停车场的途经路径及途径路径周围环境的地图。局部地图中存在某些特征与全局地图中的特征相同，通过匹配这些相同的特征，可以在全局地图中匹配出与局部地图相同的某一区域，从而可以得出无人机在全局地图中的位置信息。

局部地图的获得可以采用现有技术中的任意一种，如即时同步定位与建图(Simultaneous localization and mapping，SLAM)技术，该技术可描述为机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。在本实施例中，无人机利用探测设备检测到的目标图像构建局部地图，基于即时同步定位与建图技术，无人机可以识别出目标图像中的特征点，并且使用这些特征点构建地图。也就是说，对于无人机而言，当无人机处于未知环境的未知位置时，无人机可以在车辆不断飞行行进的过程中，利用探测到的图像逐步描绘出无人机途径环境的局部地图。

本实施例中对于环境地图为二维地图或者三维地图不做限制，其中，当环境地图为二维地图时，可将障碍物的高度信息作为障碍物的一个属性进行储存，在需要障碍物的高度信息可以直接调取使用，无需重新检测。此外，由于三维地图本身包含障碍物的高度信息，且相对于二维地图能够更直观的模拟地理实景、信息量大、精确性强，因此，本申请推荐使用三维地图作为一种优选方案。

步骤S120，根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块。

视场(Field of view，FOV)表示探测仪器可观察到的空间范围的大小，本申请中采用视场角(Field angle)对视场进行描述，以探测仪器的传感器为顶点，以被测目标的物像可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角，称为视场角。视场角的大小决定了探测仪器的视野范围，视场角越大，视野就越大，即视场越大。通俗地说，无人机在飞行过程中的实时检测障碍物的信息，如果障碍物相对于无人机的位置超出这个角度的范围就不会被收在镜头里。在本申请中，无人机是在视场范围内进行路径规划以确保路径可达性的，因此即使能通过地图确认到视场以外的障碍物，也对路径规划没有影响，因此对视场范围外的障碍物不加考虑。

在无人机飞行过程中，根据其在视场内检测到的障碍物的信息以及环境地图，可即时生成出局部规划地图，局部规划地图的生成可采用现有技术中的任意一种，如将采集到的障碍物图像信息进行预处理，预处理可以包含但不限于灰度化、平滑处理等，然后将上述图像信息进行融合，得到无人机所在的位置信息和周围障碍物的信息，根据无人机的位置信息和周围障碍物的信息进行飞行路线规划，包括但不限于生成目标航点，即得到了局部规划地图。

其中，飞行路线的规划可采用现有技术中的任意一种或几种的组合，包括但不限于传统算法、图形学的方法、智能仿生学算法，其中，传统算法包括但不限于模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法；图形学的方法包括但不限于可视空间法、栅格法、自由空间法等；智能仿生学算法包括但不限于蚁群算法、神经网络算法以及遗传算法等。以自由空间法为例，自由空间法采用预先定义的基本形状，如广义锥形，凸多边形等，构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，然后通过对图的搜索来进行路径规划，由于起始点和终点改变时，只相当于它们在己构造的自由空间中位置变化，只需重新定位，而不需要整个图的重绘，自由空间法计算量小，运算速度快，适合局部路线规划。

进一步，将局部规划地图分割成多个子区块，全部子区块按照一定的顺序和衔接关系组成局部规划地图。其中，局部规划地图的分割可采用现有技术中的任意一种或几种，如单元分解法，其过程简略描述为用一条垂直于绝对坐标的X轴的虚线从局部规划地图的左边边界扫描到右边边界，通过判断扫描线的连通性变化来生成子区域，经过分割后，局部规划地图被分割成多个子区块，其中某些子区块不含障碍物，称为为非障碍物区块，某些子区块含有障碍物，称为为障碍物区块。

步骤S130，根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性。

在生成目标航点和子区块后，可以通过判断目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系，来确定目标航点是否可用。例如若目标航点所在的子区块为非障碍物区块，则判断该目标航点可用，若目标航点所在的子区块为障碍物区块，则判断该目标航点不可用。如果对安全性要求较高，还可以采用如下判断方法：如目标航点所在的子区块为非障碍物区块，而与该子区块连接的子区块为障碍物区块，则进一步判断目标航点与障碍物的绝对距离，若绝对距离大于预设阈值，则判断该目标航点可用，否则，该航点不可用。

步骤S140，在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。

承上所述，经过判断，在确定目标航点不可用的情况下，则生成新航点以替换所述目标航点。新航点生成的方法可采用现有技术的任意一种，优先选择在距离目标航点较近的子区块生成新航点，这样无人机根据新航点进行调整的幅度比较小，有利于快速飞行；此外，可以将新航点设置在障碍物高度较低的子区块中，这样可以避免无人机进行大幅度上升操作。

由图1所述的方法可以看出，本申请采用局部路径规划方法，能够实时对航点做出合理、快速的规划，算法简单、计算速度快，尤其适用于无人机高速飞行状态，且产生的航点均位于无人机当前的视场范围内，稳定性强，能有效处理环境变化及数据波动造成的突发情况，极大的扩展了无人机的应用场景，除日常快递运输，外卖投掷等业务，甚至可以应用到灾难救援，地图测绘等方面。

在本申请的一个实施例中，在上述方法中，获取环境地图包括：获取具有初始环境信息的基础地图；根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，得到所述环境地图。

为了保证地图的准确性，避免无人机飞行时获取的障碍物信息不全面，而造成意外情况的发生，可以首先获取具有初始环境信息的基础地图，再根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，得到所述环境地图。其中，具有初始环境信息的基础地图可以是预先建立起来的，也可以是无人机在飞行过程中不断建立和维护的全局地图或者局部地图。

根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，是无人机根据传感器探测到的障碍物信息对基础地图进行维护的一个增量式的过程，如在无人机的飞行过程中会经历很多不同姿态，无人机的传感器的姿态会随着无人机的姿态变化而变化，随着无人机传感器的变化，无人机的视场角就会发生变化，在无人机的第二姿态下可能检测到在第一姿态下检测不到的障碍物的信息，此时，可根据第二姿态下检测到的障碍物信息与基础地图进行特征匹配，找到其在基础地图的位置，并根据第二姿态下检测到的障碍物信息对地图进行更新。

在本申请的一个实施例中，在上述方法中，根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图包括：根据无人机的视场确定局部规划地图的边界；将无人机的视场角按预设分辨率进行均分，根据生成的角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

本实施例推荐一种将局部规划地图分割成为子区块的方法，首先根据无人机的视场确定局部规划地图的边界，可以根据视场的描述参数视场角进行确定具体的，视场角的两条边就是局部规划地图的两条边界；将无人机的视场角按预设分辨率进行均分，如预设分辨率为50PPD，其中PPD(Pixels Per Degree)为角分辨率或称空间分辨率，指视场角中的平均每1°夹角内填充的像素点的数量，这样，把视场角均分为多个大小相等的小角度，小角度的边即为视场角的角度均分线，根据上述角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

在基于航点进行路径规划时，只需要当前位置与目标航点连线，比如先确定十个点可以作为目标航点，那就形成十条射线，只需要确定射线上是否有障碍物即可，本实施例采用上述的角度分割子区块的方法，相对于现有技术，算法极其简单、计算成本低；且更容易判断形成的射线的可行性，且有利于后续的路径规划。

在本申请的一个实施例中，在上述方法中，根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性包括：在目标航点未落入局部规划地图的情况下，确定目标航点不可用；在目标航点落入局部规划地图中的目标子区块的情况下，根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性。

判断目标航点的可用性，可根据目标航点落入的子区块中是否存在障碍物，以及目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系进行确定。

例如，确定了目标航点未落入局部规划地图，则判断目标航点不可用，局部规划地图是无人机根据视场中的障碍物情况以及无人机所在位置得出，如果目标航点不在该局部规划地图中，说明该目标航点不在无人机的视场范围内，这种情况下，直接舍弃该目标航点。

通过判断，在确定目标航点落入局部规划地图中，可进一步确定目标航点是否落入了规划的目标子区块，如按照对安全性高度的不同要求，目标子区块可以为不同类型，如目标子区块为非障碍物区块，当安全性要求较高时，目标子区块可以为位于连续非障碍物区块的中间区块，又如在安全性要求不特别高的情况下，目标子区块也可以为障碍物区块。

在确定目标航点落入了上述目标子区块的情况下，可进一步根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点是否可用，其中障碍物可以为该目标区块内的任意障碍物，也可以为与无人机距离最近的障碍物，由于与与无人机距离近的障碍物对其飞行的影响越大，因此，这里推荐使用与无人机距离最近的障碍物进行判断。

在本申请的一个实施例中，在上述方法中，根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性包括：在目标子区块中不包含障碍物的情况下，确定目标航点可用；在目标子区块中障碍物的高度大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点不可用；在目标子区块中障碍物的高度不大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点可用。

承上所述，当目标航点落入的目标子区块为非障碍物区块，则判断目标航点可用，否则，判断目标航点不可用。

当目标航点落入障碍物区块中，可检测目标航点与障碍物的绝对距离，在该绝对距离大于预设安全距离时，判断该目标航点可用，否则，判断该目标航点不可用；也可比较目标航点与障碍物的高度信息，若障碍物的高度大于目标航点的高度，则判断目标航点不可用，若障碍物的高度不大于目标航点的高度，则判断目标航点可用。

在本申请的一个实施例中，在上述方法中，在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换目标航点包括：根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重；选择通行影响权重最低的子区块作为通行区块，在通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点。

新航点的生成首先可以确定新航点在哪个子区块中生成，具体的，可根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重，如可确定各个子区块中的障碍物与无人机的绝对距离，绝对距离小的对应的子区块的通行影响权重大于距离大的对应的子区块的通行影响权重，在计算出各个子区块的通行影响权重后，选择通行影响权重最低的子区块作为通行区块，在确定通行区块后，在通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点。

本实施例通过计算各个子区块的通行影响权重快速锁定可通行区域，再根据障碍物高度确定新航点的最低高度，能够快速生成合理航点，且航点稳定。

在本申请的一个实施例中，在上述方法中，根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重包括：根据无人机的视场中心线与与各子区块的夹角确定角度影响权重；根据子区块中障碍物的高度确定高度影响权重；根据所述角度影响权重和所述高度影响权重确定通行影响权重。

承上所述，各子区块的通行影响权重可包含但不限于角度影响权重和高度影响权重，其中，角度影响权重可据无人机的视场中心线与与各子区块的夹角，如与无人机的视场中心线的夹角越大的子区块的角度影响权重越高；高度影响权重可根据子区块中障碍物的高度确定，如障碍物越高的子区块的高度影响权重越高；然后，可将角度影响权重与高度影响权重相加得到最终的各子区块的通行影响权重值。

本实施例充分考虑了无人机偏航和上升的综合成本，使无人机花费较低的代价躲避障碍物。

以上实施例可单独实施，也可以结合实施，图2示出了根据本申请另一个实施例的无人机的路径规划方法的流程示意图。

首先获取具有初始环境信息的基础地图，然后根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，得到所述环境地图；根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图；根据无人机的视场确定局部规划地图的边界；将无人机的视场角按预设分辨率进行均分，根据生成的角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

判断目标航点是否落入局部规划地图，在确定目标航点落入局部规划地图的情况下，进一步确定目标航点是否落入目标子区块，在确定目标航点落入目标子区块的情况下，检测目标子区块中是否含有障碍物，如果没有，则确定目标航点可用，根据目标航点进行无人机的路径规划。

通过检测，发现检测目标子区块中含有障碍物，进一步判断目标子区块中障碍物的高度是否大于目标航点的高度，如果不高于，则确定目标航点可用，根据目标航点进行无人机的路径规划。

通过检测，判断目标子区块中障碍物的高度大于目标航点的高度的情况下，以及目标航点未落入局部规划地图的情况下，则生成新航点以替换目标航点。

新航点的生成方法可为：计算各个子区块的通行影响权重，并选择通行影响权重最小的子区块作为通行区块，其中，通行影响权重包括角度通行影响权重和高度通行影响权重，在获得通行区块后，在通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点，即生成新航点，根据新航点进行无人机的路径规划。

图3示出了根据本申请一个实施例的无人机的路径规划装置的结构示意图，该无人机的路径规划装置300包括：

获取单元310，用于获取环境地图。

采用无人机进行外卖或快递的配送能够节约大量人力，并显著提高配送效率。但是，无人机在飞行过程中经常会遇到高楼、树木等障碍物，尤其是在复杂场景下，因此，要求无人机能够对飞行路径做出合理规划，以躲避障碍物，并回到既定航线，并飞达目的地，其中路径规划的目标之一就是生成航点，无人机从一个航点飞经下一个航点，从而飞抵目的地。

首先，获取环境地图，环境地图是指产生、维持环境边界分布、走向、衔接关系、属性和其间障碍位置、姿态等方面的表述，给出环境单元的相互依存关系，以及彼此在整个环境中所处地位与担当角色的描述，环境模型是路径规划得以顺利进行并取得发展的前提与基础。本申请对环境地图的表示方法不做限制，可以为但不限于尺度地图、拓扑地图和混合地图。

本实施例中环境地图可以是无人机在飞行的过程中，根据其探测设备检测到的障碍物的信息，不断建立和维护起来的地图。

环境地图可以是全局地图，也可以为局部地图，可以采用现有技术中的任意一种或几种得来。如全局地图可以为自动驾驶导航电子地图，即为真实地理环境的数字化描述，与局部地图相比，全局地图包含了较大区域，本实施例中，无人机可以射频连接服务器，精度较高的全局地图可以存储在服务器中，并由服务器对全局地图进行维护和更新，终端，即无人机，可以在需要时从服务器中获取全局地图，服务器也可以按照预设的周期将最新的全局地图发送至无人机。

本申请中，局部地图是无人机在飞行过程中根据检测到的障碍物的信息动态生成的，其描述的是无人机周围的环境信息，以在某一停车场的应用场景为例，全局地图可以为整个停车场的地图，而局部地图可以为包括无人机在该停车场的途经路径及途径路径周围环境的地图。局部地图中存在某些特征与全局地图中的特征相同，通过匹配这些相同的特征，可以在全局地图中匹配出与局部地图相同的某一区域，从而可以得出无人机在全局地图中的位置信息。

局部地图的获得可以采用现有技术中的任意一种，如即时同步定位与建图(Simultaneous localization and mapping，SLAM)技术，该技术可描述为机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。在本实施例中，无人机利用探测设备检测到的目标图像构建局部地图，基于即时同步定位与建图技术，无人机可以识别出目标图像中的特征点，并且使用这些特征点构建地图。也就是说，对于无人机而言，当无人机处于未知环境的未知位置时，无人机可以在车辆不断飞行行进的过程中，利用探测到的图像逐步描绘出无人机途径环境的局部地图。

本实施例中对于环境地图为二维地图或者三维地图不做限制，其中，当环境地图为二维地图时，可将障碍物的高度信息作为障碍物的一个属性进行储存，在需要障碍物的高度信息可以直接调取使用，无需重新检测。此外，由于三维地图本身包含障碍物的高度信息，且相对于二维地图能够更直观的模拟地理实景、信息量大、精确性强，因此，本申请推荐使用三维地图作为一种优选方案。

规划单元320，用于根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块。

视场(Field of view，FOV)表示探测仪器可观察到的空间范围的大小，本申请中采用视场角(Field angle)对视场进行描述，以探测仪器的传感器为顶点，以被测目标的物像可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角，称为视场角。视场角的大小决定了探测仪器的视野范围，视场角越大，视野就越大，即视场越大。通俗地说，无人机在飞行过程中的实时检测障碍物的信息，如果障碍物相对于无人机的位置超出这个角度的范围就不会被收在镜头里。在本申请中，无人机是在视场范围内进行路径规划以确保路径可达性的，因此即使能通过地图确认到视场以外的障碍物，也对路径规划没有影响，因此对视场范围外的障碍物不加考虑。

在无人机飞行过程中，根据其在视场内检测到的障碍物的信息以及环境地图，可即时生成出局部规划地图，局部规划地图的生成可采用现有技术中的任意一种，如将采集到的障碍物图像信息进行预处理，预处理可以包含但不限于灰度化、平滑处理等，然后将上述图像信息进行融合，得到无人机所在的位置信息和周围障碍物的信息，根据无人机的位置信息和周围障碍物的信息进行飞行路线规划，包括但不限于生成目标航点，即得到了局部规划地图。

其中，飞行路线的规划可采用现有技术中的任意一种或几种的组合，包括但不限于传统算法、图形学的方法、智能仿生学算法，其中，传统算法包括但不限于模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法；图形学的方法包括但不限于可视空间法、栅格法、自由空间法等；智能仿生学算法包括但不限于蚁群算法、神经网络算法以及遗传算法等。以自由空间法为例，自由空间法采用预先定义的基本形状，如广义锥形，凸多边形等，构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，然后通过对图的搜索来进行路径规划，由于起始点和终点改变时，只相当于它们在己构造的自由空间中位置变化，只需重新定位，而不需要整个图的重绘，自由空间法计算量小，运算速度快，适合局部路线规划。

进一步，将局部规划地图分割成多个子区块，全部子区块按照一定的顺序和衔接关系组成局部规划地图。其中，局部规划地图的分割可采用现有技术中的任意一种或几种，如单元分解法，其过程简略描述为用一条垂直于绝对坐标的X轴的虚线从局部规划地图的左边边界扫描到右边边界，通过判断扫描线的连通性变化来生成子区域，经过分割后，局部规划地图被分割成多个子区块，其中某些子区块不含障碍物，称为为非障碍物区块，某些子区块含有障碍物，称为为障碍物区块。

执行单元330，用于根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；以及用于在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。

在生成目标航点和子区块后，可以通过判断目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系，来确定目标航点是否可用。例如若目标航点所在的子区块为非障碍物区块，则判断该目标航点可用，若目标航点所在的子区块为障碍物区块，则判断该目标航点不可用。如果对安全性要求较高，还可以采用如下判断方法：如目标航点所在的子区块为非障碍物区块，而与该子区块连接的子区块为障碍物区块，则进一步判断目标航点与障碍物的绝对距离，若绝对距离大于预设阈值，则判断该目标航点可用，否则，该航点不可用。

承上所述，经过判断，在确定目标航点不可用的情况下，则生成新航点以替换所述目标航点。新航点生成的方法可采用现有技术的任意一种，优先选择在距离目标航点较近的子区块生成新航点，这样无人机根据新航点进行调整的幅度比较小，有利于快速飞行；此外，可以将新航点设置在障碍物高度较低的子区块中，这样可以避免无人机进行大幅度上升操作。

在本申请的一个实施例中，在上述装置中，获取单元310，用于获取具有初始环境信息的基础地图；并根据探测到的障碍物信息对基础地图进行更新，得到所述环境地图。

在本申请的一个实施例中，在上述装置中，规划单元320，用于根据无人机的视场确定局部规划地图的边界；以及用于将无人机的视场角按预设分辨率进行均分，根据生成的角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

在本申请的一个实施例中，在上述装置中，执行单元330，用于在目标航点未落入局部规划地图的情况下，确定目标航点不可用；以及用于在目标航点落入局部规划地图中的目标子区块的情况下，根据目标航点与目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性。

在本申请的一个实施例中，在上述装置中，执行单元330，用于在目标子区块中不包含障碍物的情况下，确定目标航点可用；用于在目标子区块中障碍物的高度大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点不可用；以及用于在目标子区块中障碍物的高度不大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点可用。

在本申请的一个实施例中，在上述装置中，执行单元330，用于根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重；以及用于选择通行影响权重最低的子区块作为通行区块，在通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点。

在本申请的一个实施例中，在上述装置中，执行单元330，用于根据无人机的视场中心线与与各子区块的夹角确定角度影响权重；用于根据子区块中障碍物的高度确定高度影响权重；以及用于根据所述角度影响权重和所述高度影响权重确定通行影响权重。

需要说明的是，上述实施例中的无人机的路径规划装置可分别用于执行前述实施例中的无人机的路径规划方法，因此不再一一进行具体的说明。

上述可知，本申请的技术方案，通过获取环境地图；根据无人机的视场以及环境地图生成局部规划地图，局部规划地图包括多个子区块；根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；在目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。本申请的有益效果在于：采用局部路径规划方法，能够实时对航点做出合理、快速的规划，算法简单、计算速度快，尤其适用于无人机高速飞行状态，且产生的航点均位于无人机当前的视场范围内，稳定性强，能有效处理环境变化及数据波动造成的突发情况，极大的扩展了无人机的应用场景。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本申请也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本申请的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本申请的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个申请方面中的一个或多个，在上面对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，申请方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的无人机的路径规划装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

例如，图4示出了根据本申请一个实施例的无人机的结构示意图。该无人机400包括处理器410和被安排成存储计算机可执行指令(计算机可读程序代码)的存储器420。存储器420可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器420具有存储用于执行上述方法中的任何方法步骤的计算机可读程序代码431的存储空间430。例如，用于存储计算机可读程序代码的存储空间430可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个计算机可读程序代码431。计算机可读程序代码431可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图5所述的计算机可读存储介质。图5示出了根据本申请一个实施例的一种计算机可读存储介质的结构示意图。该计算机可读存储介质500存储有用于执行根据本申请的方法步骤的计算机可读程序代码431，可以被无人机400的处理器410读取，当计算机可读程序代码431由无人机400运行时，导致该无人机400执行上面所描述的方法中的各个步骤，具体来说，该计算机可读存储介质存储的计算机可读程序代码431可以执行上述任一实施例中示出的方法。计算机可读程序代码431可以以适当形式进行压缩。

应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种无人机的路径规划方法，其特征在于，包括：

获取环境地图；

根据无人机的视场以及所述环境地图生成局部规划地图，所述局部规划地图包括多个子区块；

根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；

在所述目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取环境地图包括：

获取具有初始环境信息的基础地图；

根据探测到的障碍物信息对所述基础地图进行更新，得到所述环境地图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据无人机的视场以及所述环境地图生成局部规划地图包括：

根据所述无人机的视场确定局部规划地图的边界；

将所述无人机的视场角按预设分辨率进行均分，根据生成的角度均分线对局部规划地图进行分割，得到各子区块。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性包括：

在所述目标航点未落入所述局部规划地图的情况下，确定所述目标航点不可用；

在所述目标航点落入所述局部规划地图中的目标子区块的情况下，根据所述目标航点与所述目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标航点与所述目标子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性包括：

在所述目标子区块中不包含障碍物的情况下，确定目标航点可用；

在所述目标子区块中障碍物的高度大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点不可用；

在所述目标子区块中障碍物的高度不大于目标航点的高度的情况下，确定目标航点可用。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点包括：

根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重；

选择通行影响权重最低的子区块作为通行区块，在所述通行区块中选取高度不小于该通行区块中障碍物高度的点作为目标航点。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据无人机与各子区块中障碍物的相对位置关系，确定各子区块的通行影响权重包括：

根据无人机的视场中心线与各子区块的夹角确定角度影响权重；

根据子区块中障碍物的高度确定高度影响权重；

根据所述角度影响权重和所述高度影响权重确定通行影响权重。

8.一种无人机的路径规划装置，其特征在于，该装置包括：

获取单元，用于获取环境地图；

规划单元，用于根据无人机的视场以及所述环境地图生成局部规划地图，所述局部规划地图包括多个子区块；

执行单元，用于根据目标航点与子区块中障碍物的相对位置关系确定目标航点的可用性；以及用于在所述目标航点不可用的情况下，生成新航点以替换所述目标航点。

9.一种无人机，其中，该无人机包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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