CN115218907A - 无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN115218907A CN202211138062.XA CN202211138062A CN115218907A CN 115218907 A CN115218907 A CN 115218907A CN 202211138062 A CN202211138062 A CN 202211138062A CN 115218907 A CN115218907 A CN 115218907A
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Abstract

本申请涉及无人机控制技术领域，提供了一种无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego‑planner算法的前端路径算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息生成无人机的初始路径；根据无人机的前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分计算所述初始路径的各个路径点的后端约束函数；把所述后端约束函数代入所述ego‑planner算法的后端路径算法，以对所述初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。本发明具有搜索效率高和安全性高的有益效果。

Description

无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及无人机控制技术领域，具体而言，涉及一种无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
无人机的路径规划是指依据某个优化准则，如能量代价最小、行走路线最短、行走时间最短等，在其工作空间中找到一条从起始位置到目标位置的，且能够避开障碍物的最优路径。
现有的无人机路径规划算法中，常使用自身的定位信息、所携带传感器探测到的环境点云信息等，感知自身与环境的关系，并进行路径规划。无人机作为一种空中机器人，在其前、后、左、右、上、下等六个方向都可以进行移动，受限于成本与无人机负载大小，大部分无人机不能同时在六个方向上安装传感器，因此无人机在某些方向上探测不到障碍物，然而现有的路径规划算法中把传感器探测到的信息作为障碍物信息，而未探测到的方向则默认该方向上无障碍物，这会使得无人机路径规划算法往无安装传感器的方向规划路线，进而导致无人机撞上障碍物。此外，不同传感器的探测范围、探测精度也各不一致，这也使得无人机在各个方向上的感知能力是不一样的，因此无人机在不同方向上的规划路线的危险系数也会不一样，但是现有的路径规划算法却并没有将这一点考虑在内。
基于上述问题，目前尚未有有效的解决方法。
发明内容
本申请的目的在于提供一种无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，能在无人机路径规划过程中，选择出最安全的无人机路径，提高了无人机路径规划的安全性。
第一方面，本申请提供了一种无人机路径规划方法，其中，包括以下步骤：
S1.获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；
S2.获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；
S3.基于ego-planner算法的前端路径算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息生成无人机的初始路径；
S4.根据所述第一综合得分、所述第二综合得分、所述第三综合得分、所述第四综合得分、所述第五综合得分和所述第六综合得分计算所述初始路径的各个路径点的后端约束函数；
S5.把所述后端约束函数代入所述ego-planner算法的后端路径算法，以对所述初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
本申请的无人机路径规划方法，通过获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
可选地，步骤S1包括：
S101.对于设置有传感器的所述方向，获取各所述传感器对应的测量精度值、水平视场角和垂直视场角；
S102.根据所述测量精度值、所述水平视场角和所述垂直视场角计算对应的传感器的所述综合感知能力得分；
S103.对于没有设置传感器的所述方向，把对应的所述综合感知能力得分设为零。
通过这种计算方式，可以更加客观地从传感器的在不同方面的能力来评判传感器的综合感知能力得分，使最终获得的传感器的综合感知能力得分更加准确。
可选地，步骤S102包括：
S1021.根据预设的能力评估表查询得到所述测量精度值对应的第一能力得分、所述水平视场角对应的第二能力得分和所述垂直视场角对应的第三能力得分；
S1022.根据所述第一能力得分、所述第二能力得分和所述第三能力得分计算所述综合感知能力得分。
通过这种查询方式，可以方便获取传感器在测量精度值、水平视场角和垂直视场角等方面的得分，提高获取的效率。
可选地，步骤S1022包括：
根据以下公式计算所述综合感知能力得分：
Figure 945883DEST_PATH_IMAGE002
其中，P代表所述综合感知能力得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
代表所述第一能力得分；
Figure 149331DEST_PATH_IMAGE004
代表所述第二能力得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
代表所述第三能力得分。
可选地，步骤S3包括：
S301.基于Astar算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息输出多个所述路径点的节点位置数据；
S302.根据多个所述节点位置数据生成所述初始路径。
可选地，步骤S4包括：
根据以下公式计算各所述路径点的后端约束函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 945511DEST_PATH_IMAGE010
代表所述后端约束函数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
代表轨迹平滑约束系数；
Figure 58436DEST_PATH_IMAGE012
代表轨迹平滑约束；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
代表碰撞约束系数；
Figure 868129DEST_PATH_IMAGE014
代表碰撞约束；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
代表动力学可行性约束系数；
Figure 953897DEST_PATH_IMAGE016
代表动力学可行性约束；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
代表路线安全性约束系数；
Figure 994796DEST_PATH_IMAGE018
代表路线安全性约束；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
代表所述第一综合得分；
Figure 140607DEST_PATH_IMAGE020
代表所述第二综合得分；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
代表所述第三综合得分；
Figure 765492DEST_PATH_IMAGE022
代表所述第四综合得分；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
代表所述第五综合得分；
Figure 12541DEST_PATH_IMAGE024
代表所述第六综合得分；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴正方向上的变化量；
Figure 422793DEST_PATH_IMAGE026
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴负方向上的变化量；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴正方向上的变化量；
Figure 67401DEST_PATH_IMAGE028
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴负方向上的变化量；
Figure DEST_PATH_IMAGE029
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴正方向上的变化量；
Figure 179583DEST_PATH_IMAGE030
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴负方向上的变化量。
在实际应用中，路线安全性约束的效果是使得算法具有往综合感知能力更强的方向上运动的趋势，综合感知能力更强的方向，对应的综合感知能力得分P的值会更大，P值倒数就越小，那么该方向上受到的约束也会更小，算法的结果会倾向于往约束更小的方向规划, 使得路径规划算法可以规划出更加安全的路线。
本申请提供的无人机路径规划方法，通过获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
第二方面，本申请提供一种无人机路径规划装置，其中，包括以下模块：
第一获取模块：用于获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；
第二获取模块：用于获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；
第一生成模块：用于基于ego-planner算法的前端路径算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息生成无人机的初始路径；
第一计算模块：用于根据所述第一综合得分、所述第二综合得分、所述第三综合得分、所述第四综合得分、所述第五综合得分和所述第六综合得分计算所述初始路径的各个路径点的后端约束函数；
修正模块：用于把所述后端约束函数代入所述ego-planner算法的后端路径算法，以对所述初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
可选地，第一获取模块在用于获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分的时候，还执行以下步骤：
S101.对于设置有传感器的所述方向，获取各所述传感器对应的测量精度值、水平视场角和垂直视场角；
S102.根据所述测量精度值、所述水平视场角和所述垂直视场角计算对应的传感器的所述综合感知能力得分；
S103.对于没有设置传感器的所述方向，把对应的所述综合感知能力得分设为零。
本申请提供的基于无人机路径规划装置，通过第一获取模块获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；第二获取模块获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；第一生成模块基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；第一计算模块根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；修正模块把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
第四方面，本申请提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
综上，本申请的无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
附图说明
图1为本申请提供的无人机路径规划方法的一种流程图。
图2为本申请提供的无人机路径规划装置的一种结构示意图。
图3为本申请提供的电子设备的结构示意图。
图4为本申请提供的无人机的初始路径曲线图。
标号说明：
201、第一获取模块；202、第二获取模块；203、第一生成模块；204、第一计算模块；205、修正模块；301、处理器；302、存储器；303、通信总线。
具体实施方式
下面将结合本申请实施方式中附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施方式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方式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方式。基于本申请的实施方式，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方式，都属于本申请保护的范围。
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。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施方式中的无人机路径规划方法的流程图，其中，包括以下步骤：
S1.获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；
S2.获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；
S3.基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；
S4.根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；
S5.把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
步骤S1中，传感器的综合感知能力得分可以是由传感器的测量精度，传感器的测量范围决定，并通过人为评分的方式，为传感器的综合感知能力得分进行赋分。在实际应用中，受限于成本与无人机负载大小，大部分无人机不能同时在六个方向上安装传感器，因此假设六个方向中其中一个方向没设置传感器，那么该方向对应的综合感知能力得分为零，例如，无人机的后方向没设置传感器，那么第二综合得分为零。
步骤S2中，获取无人机的初始位置信息和目标位置信息为现有技术，例如可以使用现有的卫星导航系统，在此不再赘述。
步骤S3中，ego-planner算法是在2021年发表的一种经典的无人机路径规划算法，算法框架包括前端路径算法和后端路径算法，ego-planner算法的前端路径算法可以采用现有路径规划算法，例如Dijkstra算法、D*算法等，在此不再赘述。后端路径算法通过后端约束函数对前端路径算法规划的路径进行修正，其中，现有的后端约束函数包括轨迹平滑约束项、碰撞约束项和动力学可行性约束项。
步骤S4中，各个路径点的后端约束函数中包括轨迹平滑约束项、碰撞约束项和动力学可行性约束项，还包括路线安全性约束项。
步骤S5中，通过建立上述后端约束函数的约束项，可以使前端路径规划算法输出的最终路径更加平滑、防碰撞、且满足动力学可行性要求。
本申请的无人机路径规划方法，通过获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
在进一步的实施方式中，步骤S1包括：
S101.对于设置有传感器的方向，获取各传感器对应的测量精度值、水平视场角和垂直视场角；
S102.根据测量精度值、水平视场角和垂直视场角计算对应的传感器的综合感知能力得分；
S103.对于没有设置传感器的方向，把对应的综合感知能力得分设为零。
在实际应用中，可以对测量精度值、水平视场角和垂直视场角的大小进行评分。例如测量精度值越高对应的得分越高，水平视场角和垂直视场角的角度越大对应的得分越高。
步骤S102中，综合感知能力得分的计算方式可以是将测量精度值、水平视场角和垂直视场角对应的得分进行相乘作为传感器的综合感知能力得分；也可以是使用加权的方式进行计算，例如将测量精度值的得分、水平视场角和垂直视场角对应的得分各乘上一个权重系数，然后再进行相加，以获得传感器的综合感知能力得分。
通过这种计算方式，可以更加客观地从传感器的在不同方面的能力来评判传感器的综合感知能力得分，使最终获得的传感器的综合感知能力得分更加准确。
在进一步的实施方式中，步骤S102包括：
S1021.根据预设的能力评估表查询得到测量精度值对应的第一能力得分、水平视场角对应的第二能力得分和垂直视场角对应的第三能力得分；
S1022.根据第一能力得分、第二能力得分和第三能力得分计算综合感知能力得分。
在实际应用中，能力评估表中包含有测量精度值（A）、水平视场角（H）和垂直视场角（V）等栏目，以及测量精度值、水平视场角和垂直视场角中不同范围值区域对应的得分，例如：
测量精度值（A）中：A≥5%对应的得分为1,1%＜A＜5%对应的得分为3，A≤1%对应的得分为5；
水平视场角（H）中：H≤30°对应的得分为1，30°＜H＜60°对应的得分为3, 60°≤H＜90°对应的得分为5；
垂直视场角（V）中：V≤30°对应的得分为1，30°＜V＜60°对应的得分为3, 60°≤V＜90°对应的得分为5。
通过这种查询方式，可以方便获取传感器在测量精度值、水平视场角和垂直视场角等方面的得分，提高获取的效率。
在更进一步的实施方式中，步骤S1022包括：
根据以下公式计算综合感知能力得分：
Figure 810415DEST_PATH_IMAGE002
其中，P代表综合感知能力得分；
Figure 668650DEST_PATH_IMAGE003
代表第一能力得分；
Figure 110258DEST_PATH_IMAGE004
代表第二能力得分；
Figure 53943DEST_PATH_IMAGE005
代表第三能力得分。
在实际应用中，以Intel realsense D435i这款常用的深度相机为例，此传感器的水平视场角为87°，垂直视场角为58°，测量精度值为2%，结合上述的能力评估表，则可以得到该传感器的各项得分分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 754046DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，总得分
Figure 857000DEST_PATH_IMAGE034
。
在一些优选的实施方式中，步骤S3包括：
S301.基于Astar算法，根据初始位置信息和目标位置信息输出多个路径点的节点位置数据；
S302.根据多个节点位置数据生成初始路径。
其中，Astar算法是一种现有的路径规划算法，是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,估价值跟实例值非常接近，搜索效率高。
在一些实施方式中，步骤S4包括：
根据以下公式计算各路径点的后端约束函数：
Figure 718777DEST_PATH_IMAGE007
Figure DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 327523DEST_PATH_IMAGE010
代表后端约束函数；
Figure 424792DEST_PATH_IMAGE011
代表轨迹平滑约束系数；
Figure 726460DEST_PATH_IMAGE012
代表轨迹平滑约束；
Figure 24717DEST_PATH_IMAGE013
代表碰撞约束系数；
Figure 677416DEST_PATH_IMAGE014
代表碰撞约束；
Figure 437430DEST_PATH_IMAGE015
代表动力学可行性约束系数；
Figure 124763DEST_PATH_IMAGE016
代表动力学可行性约束；
Figure 328343DEST_PATH_IMAGE017
代表路线安全性约束系数；
Figure 202758DEST_PATH_IMAGE018
代表路线安全性约束；
Figure 533507DEST_PATH_IMAGE019
代表第一综合得分；
Figure 75347DEST_PATH_IMAGE020
代表第二综合得分；
Figure 449828DEST_PATH_IMAGE021
代表第三综合得分；
Figure 77118DEST_PATH_IMAGE022
代表第四综合得分；
Figure 178935DEST_PATH_IMAGE023
代表第五综合得分；
Figure 247385DEST_PATH_IMAGE024
代表第六综合得分；
Figure 917401DEST_PATH_IMAGE025
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴正方向上的变化量；代表当前路径点相比上一个路径点在x轴负方向上的变化量；
Figure 655157DEST_PATH_IMAGE027
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴正方向上的变化量；
Figure 170452DEST_PATH_IMAGE028
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴负方向上的变化量；
Figure 686884DEST_PATH_IMAGE029
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴正方向上的变化量；
Figure 403167DEST_PATH_IMAGE030
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴负方向上的变化量。其中，
Figure 5050DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 714248DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 819608DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 706792DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 530392DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 544746DEST_PATH_IMAGE016
的获取方法为现有技术，此处不对其进行限定，其中，
Figure 504612DEST_PATH_IMAGE017
可根据实际需要设置。
参阅图4，图4中黑色圆点表示路径点，五角星代表目标位置。路线安全性约束的效果是使得算法具有往综合感知能力更强的方向上运动的趋势，综合感知能力更强的方向，对应的综合感知能力得分P的值会更大，P值倒数就越小，那么该方向上受到的约束也会更小，算法的结果会倾向于往约束更小的方向规划, 使得路径规划算法可以规划出更加安全的路线。
由上可知，本申请的无人机路径规划方法，通过获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
请参照图2，图2是本申请一些实施方式中的无人机路径规划装置，其中，包括以下模块：
第一获取模块201：用于获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；
第二获取模块202：用于获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；
第一生成模块203：用于基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；
第一计算模块204：用于根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；
修正模块205：用于把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
第一获取模块201中，传感器的综合感知能力得分可以是由传感器的测量精度，传感器的测量范围决定，并通过人为评分的方式，为传感器的综合感知能力得分进行赋分。在实际应用中，受限于成本与无人机负载大小，大部分无人机不能同时在六个方向上安装传感器，因此假设六个方向中其中一个方向没设置传感器，那么该方向对应的综合感知能力得分为零，例如，无人机的后方向没设置传感器，那么第二综合得分为零。
第二获取模块202中，获取无人机的初始位置信息和目标位置信息为现有技术，例如可以使用现有的卫星导航系统，在此不再赘述。
第一生成模块203中，ego-planner算法是在2021年发表的一种经典的无人机路径规划算法，算法框架包括前端路径算法和后端路径算法，ego-planner算法的前端路径算法可以采用现有路径规划算法，例如Dijkstra算法、D*算法等，在此不再赘述。后端路径算法通过后端约束函数对前端路径算法规划的路径进行修正，其中，现有的后端约束函数包括轨迹平滑约束项、碰撞约束项和动力学可行性约束项。
第一计算模块204中，各个路径点的后端约束函数中包括轨迹平滑约束项、碰撞约束项和动力学可行性约束项，还包括路线安全性约束项。
修正模块205中，通过建立上述后端约束函数的约束项，可以使前端路径规划算法输出的最终路径更加平滑、防碰撞、且满足动力学可行性要求。
在进一步的实施方式中，第一获取模块201在用于获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分的时候，还执行以下步骤：
S101.对于设置有传感器的方向，获取各传感器对应的测量精度值、水平视场角和垂直视场角；
S102.根据测量精度值、水平视场角和垂直视场角计算对应的传感器的综合感知能力得分；
S103.对于没有设置传感器的方向，把对应的综合感知能力得分设为零。
在实际应用中，可以对测量精度值、水平视场角和垂直视场角的大小进行评分。例如测量精度值越高对应的得分越高，水平视场角和垂直视场角的角度越大对应的得分越高。
步骤S102中，综合感知能力得分的计算方式可以是将测量精度值、水平视场角和垂直视场角对应的得分进行相乘作为传感器的综合感知能力得分；也可以是使用加权的方式进行计算，例如将测量精度值的得分、水平视场角和垂直视场角对应的得分各乘上一个权重系数，然后再进行相加，以获得传感器的综合感知能力得分。
通过这种计算方式，可以更加客观地从传感器的在不同方面的能力来评判传感器的综合感知能力得分，使最终获得的传感器的综合感知能力得分更加准确。
在进一步的实施方式中，步骤S102包括：
S1021.根据预设的能力评估表查询得到测量精度值对应的第一能力得分、水平视场角对应的第二能力得分和垂直视场角对应的第三能力得分；
S1022.根据第一能力得分、第二能力得分和第三能力得分计算综合感知能力得分。
在实际应用中，能力评估表中包含有测量精度值（A）、水平视场角（H）和垂直视场角（V）等栏目，以及测量精度值、水平视场角和垂直视场角中不同范围值区域对应的得分，例如：
测量精度值（A）中：A≥5%对应的得分为1,1%＜A＜5%对应的得分为3，A≤1%对应的得分为5；
水平视场角（H）中：H≤30°对应的得分为1，30°＜H＜60°对应的得分为3, 60°≤H＜90°对应的得分为5；
垂直视场角（V）中：V≤30°对应的得分为1，30°＜V＜60°对应的得分为3, 60°≤V＜90°对应的得分为5。
通过这种查询方式，可以方便获取传感器在测量精度值、水平视场角和垂直视场角等方面的得分，提高获取的效率。
在更进一步的实施方式中，步骤S1022包括：
根据以下公式计算综合感知能力得分：
Figure 687332DEST_PATH_IMAGE002
其中，P代表综合感知能力得分；
Figure 139173DEST_PATH_IMAGE003
代表第一能力得分；
Figure 799961DEST_PATH_IMAGE004
代表第二能力得分；
Figure 4547DEST_PATH_IMAGE005
代表第三能力得分。
在实际应用中，以Intel realsense D435i这款常用的深度相机为例，此传感器的水平视场角为87°，垂直视场角为58°，测量精度值为2%，结合上述的能力评估表，则可以得到该传感器的各项得分分别为
Figure 623747DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 297305DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 496205DEST_PATH_IMAGE033
，总得分
Figure 696242DEST_PATH_IMAGE034
。
在一些优选的实施方式中，第一生成模块203在用于基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径时，还执行以下步骤：
S301.基于Astar算法，根据初始位置信息和目标位置信息输出多个路径点的节点位置数据；
S302.根据多个节点位置数据生成初始路径。
其中，Astar算法是一种现有的路径规划算法，是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,估价值跟实例值非常接近，搜索效率高。
在一些实施方式中，第一计算模块204在用于根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数时，还执行以下步骤：
根据以下公式计算各路径点的后端约束函数：
Figure 109512DEST_PATH_IMAGE007
Figure 129421DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 272958DEST_PATH_IMAGE010
代表后端约束函数；
Figure 327501DEST_PATH_IMAGE011
代表轨迹平滑约束系数；
Figure 147559DEST_PATH_IMAGE012
代表轨迹平滑约束；
Figure 654763DEST_PATH_IMAGE013
代表碰撞约束系数；
Figure 726624DEST_PATH_IMAGE014
代表碰撞约束；
Figure 511041DEST_PATH_IMAGE015
代表动力学可行性约束系数；
Figure 642945DEST_PATH_IMAGE016
代表动力学可行性约束；
Figure 263544DEST_PATH_IMAGE017
代表路线安全性约束系数；
Figure 873517DEST_PATH_IMAGE018
代表路线安全性约束；
Figure 778019DEST_PATH_IMAGE019
代表第一综合得分；
Figure 815246DEST_PATH_IMAGE020
代表第二综合得分；
Figure 687255DEST_PATH_IMAGE021
代表第三综合得分；
Figure 366498DEST_PATH_IMAGE022
代表第四综合得分；
Figure 125507DEST_PATH_IMAGE023
代表第五综合得分；
Figure 333634DEST_PATH_IMAGE024
代表第六综合得分；
Figure 925896DEST_PATH_IMAGE025
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴正方向上的变化量；
Figure 143251DEST_PATH_IMAGE026
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴负方向上的变化量；
Figure 756766DEST_PATH_IMAGE027
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴正方向上的变化量；
Figure 401374DEST_PATH_IMAGE028
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴负方向上的变化量；
Figure 982397DEST_PATH_IMAGE029
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴正方向上的变化量；
Figure 472284DEST_PATH_IMAGE030
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴负方向上的变化量。其中，
Figure 205885DEST_PATH_IMAGE011
、
Figure 21394DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 325599DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 884756DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 331918DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 459274DEST_PATH_IMAGE016
的获取方法为现有技术，此处不对其进行限定，其中，
Figure 624676DEST_PATH_IMAGE017
可根据实际需要设置。
参阅图4，图4中黑色圆点表示路径点，五角星代表目标位置。路线安全性约束的效果是使得算法具有往综合感知能力更强的方向上运动的趋势，综合感知能力更强的方向，对应的综合感知能力得分P的值会更大，P值倒数就越小，那么该方向上受到的约束也会更小，算法的结果会倾向于往约束更小的方向规划, 使得路径规划算法可以规划出更加安全的路线。
本申请的无人机路径规划装置，通过第一获取模块201获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；第二获取模块202获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；第一生成模块203基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；第一计算模块204根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；修正模块205把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。通过根据无人机在六个方向上的综合感知能力得分来确定无人机在前、后、左、右、上、下等六个方向上运动的安全程度，进而在无人机路径规划过程中，算法可以选择尽可能安全的路径，可以大大提高无人机路径规划的安全性。
请参照图3，图3为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备，包括：处理器301和存储器302，处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构（未标出）互连并相互通讯，存储器302存储有处理器301可执行的计算机程序，当电子设备运行时，处理器301执行该计算机程序，以在执行时执行上述实施方式的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
本申请实施方式提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，执行上述实施方式的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；基于ego-planner算法的前端路径算法，根据初始位置信息和目标位置信息生成无人机的初始路径；根据第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分计算初始路径的各个路径点的后端约束函数；把后端约束函数代入ego-planner算法的后端路径算法，以对初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory, 简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory, 简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Red-Only Memory, 简称PROM），只读存储器（Read-Only Memory, 简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在本申请所提供的实施方式中，应该理解到，所揭露系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施方式仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，系统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。
另外，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方式方案的目的。
再者，在本申请各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施方式而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；
S2.获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；
S3.基于ego-planner算法的前端路径算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息生成无人机的初始路径；
S4.根据所述第一综合得分、所述第二综合得分、所述第三综合得分、所述第四综合得分、所述第五综合得分和所述第六综合得分计算所述初始路径的各个路径点的后端约束函数；
S5.把所述后端约束函数代入所述ego-planner算法的后端路径算法，以对所述初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
2.根据权利要求1所述的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S1包括：
S101.对于设置有传感器的所述方向，获取各所述传感器对应的测量精度值、水平视场角和垂直视场角；
S102.根据所述测量精度值、所述水平视场角和所述垂直视场角计算对应的传感器的所述综合感知能力得分；
S103.对于没有设置传感器的所述方向，把对应的所述综合感知能力得分设为零。
3.根据权利要求2所述的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S102包括：
S1021.根据预设的能力评估表查询得到所述测量精度值对应的第一能力得分、所述水平视场角对应的第二能力得分和所述垂直视场角对应的第三能力得分；
S1022.根据所述第一能力得分、所述第二能力得分和所述第三能力得分计算所述综合感知能力得分。
4.根据权利要求3所述的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S1022包括：
根据以下公式计算所述综合感知能力得分：
Figure 949795DEST_PATH_IMAGE001
其中，P代表所述综合感知能力得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE002
代表所述第一能力得分；
Figure 663673DEST_PATH_IMAGE003
代表所述第二能力得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
代表所述第三能力得分。
5.根据权利要求1所述的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S3包括：
S301.基于Astar算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息输出多个所述路径点的节点位置数据；
S302.根据多个所述节点位置数据生成所述初始路径。
6.根据权利要求1所述的无人机路径规划方法，其特征在于，步骤S4包括：
根据以下公式计算各所述路径点的后端约束函数：
Figure 505727DEST_PATH_IMAGE005
Figure 369778DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 777626DEST_PATH_IMAGE008
代表所述后端约束函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
代表轨迹平滑约束系数；
Figure 163870DEST_PATH_IMAGE010
代表轨迹平滑约束；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
代表碰撞约束系数；
Figure 165324DEST_PATH_IMAGE012
代表碰撞约束；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
代表动力学可行性约束系数；
Figure 20016DEST_PATH_IMAGE014
代表动力学可行性约束；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
代表路线安全性约束系数；
Figure 954474DEST_PATH_IMAGE016
代表路线安全性约束；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
代表所述第一综合得分；
Figure 508690DEST_PATH_IMAGE018
代表所述第二综合得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
代表所述第三综合得分；
Figure 325336DEST_PATH_IMAGE020
代表所述第四综合得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
代表所述第五综合得分；
Figure 124665DEST_PATH_IMAGE022
代表所述第六综合得分；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴正方向上的变化量；
Figure 710367DEST_PATH_IMAGE024
代表当前路径点相比上一个路径点在x轴负方向上的变化量；
Figure DEST_PATH_IMAGE025
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴正方向上的变化量；
Figure 703993DEST_PATH_IMAGE026
代表当前路径点相比上一个路径点在y轴负方向上的变化量；
Figure DEST_PATH_IMAGE027
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴正方向上的变化量；
Figure 7936DEST_PATH_IMAGE028
代表当前路径点相比上一个路径点在z轴负方向上的变化量。
7.一种无人机路径规划装置，其特征在于，包括以下模块：
第一获取模块：用于获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分，依次记为第一综合得分、第二综合得分、第三综合得分、第四综合得分、第五综合得分和第六综合得分；
第二获取模块：用于获取无人机的初始位置信息和目标位置信息；
第一生成模块：用于基于ego-planner算法的前端路径算法，根据所述初始位置信息和所述目标位置信息生成无人机的初始路径；
第一计算模块：用于根据所述第一综合得分、所述第二综合得分、所述第三综合得分、所述第四综合得分、所述第五综合得分和所述第六综合得分计算所述初始路径的各个路径点的后端约束函数；
修正模块：用于把所述后端约束函数代入所述ego-planner算法的后端路径算法，以对所述初始路径进行修正，得到无人机的最终路径。
8.根据权利要求7所述的无人机路径规划装置，其特征在于，第一获取模块在用于获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分的时候，执行以下步骤：
S101.对于设置有传感器的所述方向，获取各所述传感器对应的测量精度值、水平视场角和垂直视场角；
S102.根据所述测量精度值、所述水平视场角和所述垂直视场角计算对应的传感器的所述综合感知能力得分；
S103.对于没有设置传感器的所述方向，把对应的所述综合感知能力得分设为零。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-6任一项所述无人机路径规划方法中的步骤。
10.一种存储介质，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运行如权利要求1-6任一项所述无人机路径规划方法中的步骤。
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