CN115047913A - 一种无人机飞行路径的规划方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN115047913A
CN115047913A CN202210848313.7A CN202210848313A CN115047913A CN 115047913 A CN115047913 A CN 115047913A CN 202210848313 A CN202210848313 A CN 202210848313A CN 115047913 A CN115047913 A CN 115047913A
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高恩宇
孔令波
王锴博
梁军民
万婧
刘晓坤
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Beijing MinoSpace Technology Co Ltd
Anhui Minospace Technology Co Ltd
Beijing Guoyu Xingkong Technology Co Ltd
Hainan Minospace Technology Co Ltd
Shaanxi Guoyu Space Technology Co Ltd
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Beijing MinoSpace Technology Co Ltd
Anhui Minospace Technology Co Ltd
Beijing Guoyu Xingkong Technology Co Ltd
Hainan Minospace Technology Co Ltd
Shaanxi Guoyu Space Technology Co Ltd
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Abstract

本申请提供了一种无人机飞行路径的规划方法、装置、设备及存储介质，应用于无人机观测数据处理技术领域，包括在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围；根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径，本申请通过多项式拟合函数分析出未知航路飞行起点到标记各巡检关键点之间的安全、可行、最优路径的数据变化，客观的体现了无人机在未知环境中事物和现象的规律性认识，能够预防无人机发生事故、降低巡检任务风险。

Description

一种无人机飞行路径的规划方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及无人机观测数据处理技术领域，具体而言，涉及一种无人机飞行路径的规划方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
无人机航路规划的基本目标是自主的获得一条能够避开威胁安全到达目标的飞行路径，无人机飞行路径的数据预测是指以现有的数据为根据，经过分析得出未来各目标点之间的数据变化，或得到一定范围之外的变量之间的对应关系，在工程设计和科学实验中，根据预先设置好飞行路径执行巡检任务，所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表，没有解析式来描述变量之间的关系，并根据给定的数据所绘制的曲线，称为不规则曲线，因此，亟待提出如果找到一个连续拟合函数的计算方式，使得数据对于函数关系的误差值最小，从而得到安全、可行、最优飞行路径的预测数据。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种无人机飞行路径的规划方法，通过多项式拟合函数分析出未知航路飞行起点到标记各巡检关键点之间的安全、可行、最优路径的数据变化，并获得到一定范围之外的变量之间的对应关系，客观的体现了无人机在未知环境中事物和现象的规律性认识，能够为优化提供思路，还能够预防无人机发生事故、降低巡检任务风险。
第一方面，本申请实施例提供了一种无人机飞行路径的规划方法，包括：
在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围；
根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的所述四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围，包括：
根据无人机的机体坐标系和此次巡检任务，从所述无人机的飞行起点开始，按照一定时间间隔标记至少四个巡检关键点的坐标及巡检范围。
结合第一方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的所述四个巡检关键点是否满足巡检执行条件，包括：
针对标记的所述四个巡检关键点与巡检数据库中巡检记录的任务点进行逐一匹配；
若所述巡检数据库中不存在与所述四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件；
若所述巡检数据库中存在与所述四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务未满足巡检执行条件。
结合第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径，包括：
根据选取的所述四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)确定联立方程组，该方程组的表达式为：
Figure BDA0003752277980000031
将所述四个巡检关键点的坐标的联立方程组转换成矩阵方程形式，该矩阵方程XA-Y表达式为：
Figure BDA0003752277980000032
其中，X表示行列式其符合四阶范德蒙行列式，利用数学归纳法证明原理进行求解，得到逆矩阵A＝X-1Y；
将上述矩阵方程所得到的逆矩阵第一行列式为X-1代入到四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)，求得所述多项式拟合函数的系数a,b,c,d，根据该系数确定多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d；
利用多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d对标记的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
结合第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径之后，还包括：
判断所述无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值；
如果小于预设阈值，则将所述无人机第一规划路径作为此次巡检任务的最优路径。
结合第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，判断所述标无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值，还包括：
如果大于预设阈值，则按照二次函数拟合公式，针对选取与所述四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点的坐标进行二次函数拟合；
Y＝y+t1x3+t2x2+t3x+t4+t5ex+t6lnx；
根据所述二次函数拟合，生成分段拟合曲线作为第二规划路径；
其中，y表示四个巡检关键点的多项式拟合函数，t1x3、t2x2、t3x、t4表示四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点，t5ex、t6lnx表示取待巡检关键点的导数修正量。
结合第一方面的第一种可能的实施方式或第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，
在无人机执行完巡检任务后，通过前端显示窗口对第一规划路径进行可视化显示，并将所述第一规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析；
或者：
通过前端显示窗口对所述二规划路径进行可视化显示，并将所述第二规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析。
第二方面，本申请实施例还提供了一种无人机飞行路径的规划装置，所述装置包括：
标记模块，用于在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点；
判断模块，用于根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的所述四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
拟合模块，用于如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项的无人机飞行路径的规划方法步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如无人机飞行路径的规划方法步骤。
本申请实施例提供的一种无人机飞行路径的规划方法，与现有技术采用预先设置好飞行路径执行巡检任务相比，本方案能够提供未知飞行航路的规律性数据变化，为巡检任务的飞行路径优化提供思路，预防可能发生事故的风险、降低巡检任务风险；本方法在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围；根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。具体来说，通过获取无人机在执行待巡检任务中飞行起点到标记各巡检关键点的坐标，再从巡检数据库中巡检记录查找是否存在与四个巡检关键点一致的坐标，如果未找到相同巡检关键点坐标，则根据利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，通过多项式拟合函数分析出未知航路飞行起点到标记各巡检关键点之间的安全、可行、最优路径的数据变化，并获得到一定范围之外的变量之间的对应关系，从而客观的体现了无人机在未知环境中事物和现象的规律性认识，能够为优化飞行航路提供思路，还能够预防无人机发生事故、降低巡检任务风险。
进一步，本申请施例提供的一种无人机飞行路径的规划方法，还包括：判断无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值；如果小于预设阈值，则将无人机第一规划路径作为此次巡检任务的最优路径，如果大于预设阈值，则按照二次函数拟合公式，针对选取与四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点的坐标进行二次函数拟合，根据二次函数拟合，生成分段拟合曲线作为第二规划路径。具体来说，当第一规划路径的飞行观测数据不精确时，通过选取与四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点的坐标进行二次函数拟合，生成分段拟合曲线作为第二规划路径，能够描述待执行巡检环境的飞行复杂性和实时性，同时，针对生成分段拟合曲线分析未知航路的规律性数据变化，有效避免了其他巡检关键点重复计算，降低的计算量，同时保证了飞行路径的预测精度与预测效率。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划的流程图。
图2示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中标记巡检关键点的流程示意图。
图3示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中利用多项式拟合函数拟合第一规划路径的流程示意图。
图4示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中确定最优路径的流程示意图。
图5示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中生成第二规划路径的流程示意图。
图6示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划装置的结构示意图。
图7示出了本申请实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
考虑到目前在工程设计中并未采用双拟合函数的形式对离散数据点进行解析来描述变量之间的关系，从而确定拟合曲线；基于此，本申请实施例提供了一种无人机飞行路径的规划方法，下面通过实施例进行描述。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法的流程示意图；如图1所示，包括以下步骤：
步骤S10，在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围。
步骤S10在具体实施时，在无人机执行巡检任务前，响应技术人员的操作指令，根据无人机的机体坐标系，即X轴表示机头前进方向、Y轴由原点指向无人机右侧，Z轴由迪卡尔坐标系右手法则确定和无人机在此次巡检任务中需要巡检关键地点，结合飞行总航程，从飞行起点开始，按照一定时间间隔，依次标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点的坐标，以及预设此处巡检任务的巡检范围。
步骤S20，根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件。
步骤S20在具体实施时，根据巡检数据库中巡检记录的任务点分别与从飞行起点开始按照一定时间间隔标记的四个巡检关键点的坐标进行逐一匹配，若巡检数据库中不存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件，即对未知环境执行巡检，若巡检数据库中存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检未满足巡检执行条件，为非未知环境。
步骤S30，如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
步骤S30在具体实施时，如果巡检数据库中不存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件，根据选取的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)联立方程组，并将四个巡检关键点的坐标确定联立方程组转换成矩阵方程形式XA＝Y，其中，X表示行列式其符合四阶范德蒙行列式特征，利用数学归纳法证明原理进行求解，得到逆矩阵A＝X-1Y，将上述得到逆矩阵第一行列式为X-1代入到四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)，求得多项式拟合函数的系数a，b，c，d，根据该系数确定多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d，利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
在一个可行的实现方案中，上述步骤S10中，在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围，包括：
步骤101，根据无人机的机体坐标系和此次巡检任务，从无人机的飞行起点开始，按照一定时间间隔标记至少四个巡检关键点的坐标及巡检范围。
步骤101、在具体实施时，利用无人机导航系统，响应技术人员的操作指令，根据无人机的机体坐标系，即X轴表示机头前进方向、Y轴由原点指向无人机右侧，Z轴由迪卡尔坐标系右手法则确定和无人机在此次巡检任务中需要巡检关键地点，结合飞行总航程，从飞行起点开始，按照一定时间间隔，依次标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点的坐标，即P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)，以及预设此处巡检任务的巡检范围，上述巡检范围的起始坐标为飞行起点的巡检关键点的坐标，巡检范围的终点坐标为最后巡检关键点结合预设飞行时长30分钟后目标点的坐标。
在一个可行的实现方案中，图2示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中标记巡检关键点的流程示意图；上述步骤S20中，根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件，包括：
步骤S201，针对标记的四个巡检关键点与巡检数据库中巡检记录的任务点进行逐一匹配。
步骤S202，若巡检数据库中不存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件。
步骤S203，若巡检数据库中存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务未满足巡检执行条件。
步骤S201、S202、S203在具体实施时，根据巡检数据库中巡检记录的任务点分别与从飞行起点开始按照一定时间间隔标记的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)进行逐一匹配，若巡检数据库中不存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件，即对未知环境执行巡检，若巡检数据库中存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检未满足巡检执行条件，为非未知环境，并以当前标记时间戳将该次四个巡检关键点的坐标更新至巡检数据库。
在一个可行的实现方案中，图3示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中利用多项式拟合函数拟合第一规划路径的流程示意图；上述步骤S30中，如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径，包括：
步骤S301，根据选取的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，p3(x3,y3)，P4(x4,y4)确定联立方程组。
步骤S302，将四个巡检关键点的坐标的联立方程组转换成矩阵方程形式。
步骤S303，将上述矩阵方程所得到的逆矩阵第一行列式X-1代入到四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)，求得多项式拟合函数的系数a，b，c，d，根据该系数确定多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d。
步骤S304，利用多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d对标记的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
步骤S301、S302、S303、S304在具体实施时，如果巡检数据库中不存在与四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件，根据选取的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)联立方程组，该方程组的表达式为：
Figure BDA0003752277980000111
将四个巡检关键点的坐标确定联立方程组转换成矩阵方程形式XA＝Y，该矩阵方程XA＝Y表达式为：
Figure BDA0003752277980000112
即
Figure BDA0003752277980000113
上述矩阵方程为XA＝Y，其中，X表示行列式其符合四阶范德蒙行列式特征，利用数学归纳法证明原理可知；
由于|X|＝|XT|＝∏1≤j＜i≤4(xi-xj)≠0，故存在X的逆矩阵X-1，在上述矩阵方程为XA＝Y的左右两边同时乘以X-1，得到A＝X-1Y，将X-1代入到四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)，根据n个数所有差的乘积，求得多项式拟合函数的系数a,b,c,d，根据该系数确定多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d；
其中，基于伴随矩阵法计算X的逆矩阵X-1具体包括：
由伴随矩阵法原理可知
Figure BDA0003752277980000121
|X|＝∏1≤j＜i≤4(xi-xj)；
Figure BDA0003752277980000122
按照以下公式计算X*；
Figure BDA0003752277980000123
Figure BDA0003752277980000124
Figure BDA0003752277980000125
Figure BDA0003752277980000126
Figure BDA0003752277980000131
Figure BDA0003752277980000132
Figure BDA0003752277980000133
Figure BDA0003752277980000134
Figure BDA0003752277980000135
Figure BDA0003752277980000136
Figure BDA0003752277980000137
Figure BDA0003752277980000138
Figure BDA0003752277980000139
Figure BDA00037522779800001310
Figure BDA00037522779800001311
Figure BDA00037522779800001312
利用多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d对标记的四个巡检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
在一个可行的实现方案中，图4示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中的确定最优路径流程示意图；上述步骤S30中，利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径之后，还包括：
步骤S401，判断无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值。
步骤S402，如果小于预设阈值，则将无人机第一规划路径作为此次巡检任务的最优路径。
步骤S401、S402在具体实施时，根据得到的第一规划路径中所携带的四个巡检关键点的坐标，判断所携带的四个巡检关键点的坐标对应无人机此处巡检任务的巡检范围边缘的坐标点之间的实际距离是否小于预设阈值，预设阈值的区间在5米到10米，如果所携带的四个巡检关键点的坐标对应无人机此处巡检任务的巡检范围边缘的坐标点之间的实际距离小于预设阈值，则将无人机第一规划路径作为此次巡检任务的最优路径。
在一个可行的实现方案中，图5示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划方法中的生成第二规划路径的流程示意图；上述步骤S401中，判断无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值，还包括：
步骤S501，如果大于预设阈值，则按照二次函数拟合公式，针对选取与四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点的坐标进行二次函数拟合；
Y＝y+t1x3+t2x2+t3x+t4+t5ex+t6lnx。
步骤S502，根据二次函数拟合，生成分段拟合曲线作为第二规划路径。
步骤S501、S501在具体实施时，如果所携带的四个巡检关键点的坐标对应无人机此处巡检任务的巡检范围边缘的坐标点之间的实际距离大于预设阈值，则按照二次曲线拟合公式Y＝y+t1x3+t2x2+t3x+t4+t5ex+t6lnx，对选取与四个检关键点的坐标P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)相邻的其他待检测观点的坐标，这里选取无人机前行方向的相邻坐标点进行二次函数拟合，得到二次函数拟合结果，将该二次函数拟合结果作为第二规划路径。
在一个可行的实现方案中；上述规划方法还包括：
步骤601，在无人机执行完巡检任务后，通过前端显示窗口对第一规划路径进行可视化显示，并将第一规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析。
步骤602，通过前端显示窗口对二规划路径进行可视化显示，并将规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析。
步骤601、602在具体实施时，得到第一规划路径和第二规划路径后，即此次无人机巡检任务结束，通过无人机导航系统的前端显示窗口对基于多项式拟合函数得到的无人机第一规划路径进行可视化显示，并将第一规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析，以及通过无人机导航系统的前端显示窗口对基于二次拟合函数得到的第二规划路径进行可视化显示，并将规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析，提供无人机在执行巡检任务时的观测依据。
图6示出了本申请实施例所提供的一种无人机飞行路径的规划装置结构示意图，如图6所示，上述规划装置包括：
标记模块701，用于在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点；
判断模块702，用于根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
拟合模块703，用于如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
对应于图1中的无人机飞行路径的规划方法，本申请实施例还提供了一种计算机设备80，图7，如图7所示，该设备包括存储器801、处理器802及存储在该存储器801上并可在该处理器802上运行的计算机程序，其中，上述处理器802执行上述计算机程序时实现上述的方法。
在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点；
根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
对应于图1中的无人机飞行路径的规划方法，本申请实施例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上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行以下步骤：
在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点；
根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
基于上述分析可知，与相关技术采用采用预先设置好飞行路径执行巡检任务相比，本申请实施例提供的通过多项式拟合函数分析出未知航路飞行起点到标记各巡检关键点之间的安全、可行、满意路径的数据变化，并或得到一定范围之外的变量之间的对应关系，能够描述无人机在执行待巡检任务的飞行复杂性和实时性，避免了大量的巡检关键点计算，同时保证了飞行路径的预测精度与预测效率，另外，客观的体现了无人机在未知环境中事物和现象的规律性认识，能够为优化提供思路，还能够预防无人机发生事故、降低巡检任务风险。
本申请实施例所提供的无人机飞行路径的规划装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种无人机飞行路径的规划方法，其特征在于，包括：
在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围；
根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的所述四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点及巡检范围，包括：
根据无人机的机体坐标系和此次巡检任务，从所述无人机的飞行起点开始，按照一定时间间隔标记至少四个巡检关键点的坐标及巡检范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的所述四个巡检关键点是否满足巡检执行条件，包括：
针对标记的所述四个巡检关键点与巡检数据库中巡检记录的任务点进行逐一匹配；
若所述巡检数据库中不存在与所述四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务满足巡检执行条件；
若所述巡检数据库中存在与所述四个巡检关键点相匹配的坐标，则确定无人机此次巡检任务未满足巡检执行条件。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径，包括：
根据选取的所述四个巡检关键点的坐标P1(x1，y1)，P2(x2，y2)，P3(x3，y3)，P4(x4，y4)确定联立方程组，该方程组的表达式为：
Figure FDA0003752277970000021
将所述四个巡检关键点的坐标的联立方程组转换成矩阵方程形式，该矩阵方程XA＝Y表达式为：
Figure FDA0003752277970000022
其中，X表示行列式其符合四阶范德蒙行列式，利用数学归纳法证明原理进行求解，得到逆矩阵A＝X-1Y；
将上述矩阵方程得到的逆矩阵第一行列式为X-1代入到四个巡检关键点的坐标P1(x1，y1)，P2(x2，y2)，P3(x3，y3)，P4(x4，y4)，求得所述多项式拟合函数的系数a，b，c，d，根据该系数确定多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d；
利用多项式拟合函数y＝ax3+bx2+cx+d对标记的四个巡检关键点的坐标P1(x1，y1)，P2(x2，y2)，P3(x3，y3)，P4(x4，y4)进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径之后，还包括：
判断所述无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值；
如果小于预设阈值，则将所述无人机第一规划路径作为此次巡检任务的最优路径。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，判断所述标无人机第一规划路径与巡检范围边缘之间的距离是否小于预设阈值，还包括：
如果大于预设阈值，则按照二次函数拟合公式，针对选取与所述四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点的坐标进行二次函数拟合；
Y＝y+t1x3+t2x2+t3x+t4+t5ex+t6ln x；
根据所述二次函数拟合，生成分段拟合曲线作为第二规划路径；
其中，y表示四个巡检关键点的多项式拟合函数，t1x3、t2x2、t3x、t4表示四个巡检关键点相邻的多个待巡检关键点，t5ex、t6ln x表示取待巡检关键点的导数修正量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在无人机执行完巡检任务后，通过前端显示窗口对第一规划路径进行可视化显示，并将所述第一规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析；
或者：
通过前端显示窗口对所述二规划路径进行可视化显示，并将所述第二规划路径存入巡检数据库中进行无人机巡检任务安全性分析。
8.一种无人机飞行路径的规划装置，其特征在于，所述装置包括：
标记模块，用于在无人机执行巡检任务前，根据无人机此次巡检任务标记包含飞行起点在内的至少四个巡检关键点；
判断模块，用于根据巡检数据库中巡检记录的任务点，判断标记的所述四个巡检关键点是否满足巡检执行条件；
拟合模块，用于如果满足巡检执行条件，则利用多项式拟合函数对标记的四个巡检关键点的坐标进行曲线拟合，得到拟合结果作为无人机第一规划路径。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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CN115407215A (zh) * 2022-11-02 2022-11-29 众芯汉创（北京）科技有限公司 一种无人机的电池续航性能管理评估系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115249134A (zh) * 2022-09-23 2022-10-28 江西锦路科技开发有限公司 一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质
CN115249134B (zh) * 2022-09-23 2022-12-23 江西锦路科技开发有限公司 一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质
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