CN115602003A - 无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质 - Google Patents

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CN115602003A CN202211199570.9A CN202211199570A CN115602003A CN 115602003 A CN115602003 A CN 115602003A CN 202211199570 A CN202211199570 A CN 202211199570A CN 115602003 A CN115602003 A CN 115602003A
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刘畅
陈皓东
宋晨晖
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Abstract

本发明公开的一种无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：获取飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；获取无人驾驶航空器飞行过程中的全景图像数据；基于迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。本发明可以在无人驾驶航空器飞行过程中，对既定的飞行轨迹实时追踪，合理优化飞行路径以进行避障，并且可以在飞行过程中及时发现并紧急避让空中障碍物，能够起到保护无人驾驶航空器的飞行安全，减少无人驾驶航空器飞行故障率。

Description

无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质
技术领域
本发明涉及无人驾驶航空器技术领域，更具体的，涉及一种无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质。
背景技术
随着科学技术的不断发展，无人驾驶航空器的应用得到了空前的发展，与有人驾驶飞机相比，无人驾驶航空器往往更适合一些重复机械性任务，或者危险性高的任务，民用方面，无人驾驶航空器+行业应用，是无人驾驶航空器真正的刚需；在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人驾驶航空器本身的用途。
同时随着无人驾驶航空器应用的越来越广泛，无人驾驶航空器的飞行安全也越来越受到重视，目前存在无人驾驶航空器飞行在自动巡航飞行时避障不系统不成体系的问题，容易造成不必要的炸机行为，又或者人为强行设定航线使得无人驾驶航空器闯入禁飞区域的问题，因此上述等问题亟待解决。
发明内容
本发明的目的是提供一种无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质，可以在无人驾驶航空器飞行过程中，对既定的飞行轨迹实时追踪，合理优化飞行路径以进行避障，并且可以在飞行过程中及时发现并紧急避让空中障碍物，能够起到保护无人驾驶航空器的飞行安全，减少无人驾驶航空器飞行故障率。
本发明第一方面提供了一种无人驾驶航空器飞行避障方法，包括以下步骤：
获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；
基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；
获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据；
基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。
本方案中，所述获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，具体包括：
建立与所述无人驾驶航空器的通信连接以获取所述飞行路径信息，其中，建立连接的方式包括无线连接和/或有线连接；
建立与预设的通信基站和/或预设的信息收发装置的通信连接，以获取所述无人驾驶航空器当前所属空域的空间数据；
基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，得到所述障碍数据，其中，所述障碍数据包括交叉点和/或交叉路段。
本方案中，所述基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障，具体包括：
基于所述障碍数据识别所述交叉点和/或所述交叉路段；
识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障；
识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段处进行定段避障。
本方案中，所述获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，具体包括：
基于所述无人驾驶航空器上预设的全景摄像头获取所述全景图像数据；
基于所述全景图像数据识别当前所述无人驾驶航空器的所述预设范围内的障碍物；
基于所述障碍物识别当前所述无人驾驶航空器行进方向上的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据。
本方案中，所述基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体包括：
基于所述表面空间数据判断所述障碍物的碰撞面；
基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身获取行进平面；
通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉获取所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器动作以进行避障。
本方案中，所述方法还包括获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，并基于所述避障数据识别避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障。
本发明第二方面还提供一种无人驾驶航空器飞行避障系统，包括存储器和处理器，所述存储器中包括无人驾驶航空器飞行避障方法程序，所述无人驾驶航空器飞行避障方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；
基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；
获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据；
基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。
本方案中，所述获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，具体包括：
建立与所述无人驾驶航空器的通信连接以获取所述飞行路径信息，其中，建立连接的方式包括无线连接和/或有线连接；
建立与预设的通信基站和/或预设的信息收发装置的通信连接，以获取所述无人驾驶航空器当前所属空域的空间数据；
基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，得到所述障碍数据，其中，所述障碍数据包括交叉点和/或交叉路段。
本方案中，所述基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障，具体包括：
基于所述障碍数据识别所述交叉点和/或所述交叉路段；
识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障；
识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段处进行定段避障。
本方案中，所述获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，具体包括：
基于所述无人驾驶航空器上预设的全景摄像头获取所述全景图像数据；
基于所述全景图像数据识别当前所述无人驾驶航空器的所述预设范围内的障碍物；
基于所述障碍物识别当前所述无人驾驶航空器行进方向上的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据。
本方案中，所述基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体包括：
基于所述表面空间数据判断所述障碍物的碰撞面；
基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身获取行进平面；
通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉获取所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器动作以进行避障。
本方案中，所述方法还包括获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，并基于所述避障数据识别避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障。
本发明第三方面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中包括机器的一种无人驾驶航空器飞行避障方法程序，所述无人驾驶航空器飞行避障方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法的步骤。
本发明公开的一种无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质，可以在无人驾驶航空器飞行过程中，对既定的飞行轨迹实时追踪，合理优化飞行路径以进行避障，并且可以在飞行过程中及时发现并紧急避让空中障碍物，能够起到保护无人驾驶航空器的飞行安全，减少无人驾驶航空器飞行故障率。
附图说明
图1示出了本发明一种无人驾驶航空器飞行避障方法的流程图；
图2示出了本发明一种无人驾驶航空器飞行避障方法的避障示意图；
图3示出了本发明一种无人驾驶航空器飞行避障方法的避障示意图；
图4示出了本发明一种无人驾驶航空器飞行避障系统的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本申请一种无人驾驶航空器飞行避障方法的流程图。
如图1所示，本申请公开了一种无人驾驶航空器飞行避障方法，包括以下步骤：
S102，获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；
S104，基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；
S106，获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据；
S108，基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。
需要说明的是，于本实施例中，在所述无人驾驶航空器自动巡航时，获取所述无人驾驶航空器事先定好的所述飞行路径信息，而后通过所述飞行路径信息识别所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，以使得所述无人驾驶航空器在后续的飞行过程中，可以提前获悉障碍物的位置等数据进行提前规划避障，即通过所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段避障控制，其中，所述障碍数据包括障碍物与所述无人驾驶航空器的交叉点和/或交叉路段，进一步地，在所述无人驾驶航空器飞行过程中，通过预设的全景摄像头拍摄得到的所述全景图像数据，来获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据，而后可以通过所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，以此来通过所述避让角度进行避障控制。
根据本发明实施例，所述获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，具体包括：
建立与所述无人驾驶航空器的通信连接以获取所述飞行路径信息，其中，建立连接的方式包括无线连接和/或有线连接；
建立与预设的通信基站和/或预设的信息收发装置的通信连接，以获取所述无人驾驶航空器当前所属空域的空间数据；
基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，得到所述障碍数据，其中，所述障碍数据包括交叉点和/或交叉路段。
需要说明的是，于本实施例中，通过建立与所述无人驾驶航空器的通信连接来获取所述飞行路径信息，具体地，可通过无线蓝牙和/或WiFi连接，或者CAN总线连接，通过建立与预设的所述通信基站和/或所述信息收发装置的通信连接，来获取所述无人驾驶航空器当前所述空域的所述空间数据，其中，所述空间数据即包括所述空域内的其他飞行路径信息或者在空域内的固定物数据，所述信息收发装置例如路由器等，而所述空域是由所述通信基站和/或所述信息收发装置的通信范围决定的，在实际操作过程中，根据需要可进行调整；当获取到所述飞行路径信息和所述空间数据后，可以对当前所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉判断，即基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，其中，将交叉点和/或交叉路段提取作为所述障碍数据。
根据本发明实施例，所述基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障，具体包括：
基于所述障碍数据识别所述交叉点和/或所述交叉路段；
识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障；
识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段处进行定段避障。
需要说明的是，于本实施例中，上述实施例中说明了所述障碍数据包括所述交叉点和/或所述交叉路段，因此基于所述障碍数据可以对应识别到当前所述无人驾驶航空器未进行路段中的具体障碍，如识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障，例如通过升高高度或者降低高度来避开当前所述交叉点的障碍物，又如识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段进行定段避障，例如通过切换航线来避开当前所述交叉路段，比如水平向右(或向左)来避开当前所述交叉路段上其他的无人驾驶航空器飞行路径。
根据本发明实施例，所述获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，具体包括：
基于所述无人驾驶航空器上预设的全景摄像头获取所述全景图像数据；
基于所述全景图像数据识别当前所述无人驾驶航空器的所述预设范围内的障碍物；
基于所述障碍物识别当前所述无人驾驶航空器行进方向上的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据。
需要说明的是，于本实施例中，在所述无人驾驶航空器飞行时，还通过预设的所述全景摄像头来获取到所述无人驾驶航空器在所述全景摄像头拍摄范围内的所述全景图像数据，基于所述全景图像数据可以识别出当前所述无人驾驶航空器在预设范围内的障碍物，其中，该障碍物是突然出现或者所述空间数据为侦测的障碍物，而所述预设范围为可调整参数，在实际操作过程中可设置为“5”米，基于所述障碍物来识别当前所述无人驾驶航空器行进方向与所述障碍物迎面相对向的表面空间数据，以此来得到所述无人驾驶航空器对应的所述避让角度。
根据本发明实施例，所述基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体包括：
基于所述表面空间数据判断所述障碍物的碰撞面；
基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身获取行进平面；
通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉获取所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器动作以进行避障。
需要说明的是，于本实施例中，若所述障碍物是静止出现在所述无人驾驶航空器的飞行路径上时，基于所述表面空间数据可以判断出所述障碍物的碰撞面，基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身来得到所述无人驾驶航空器对应的所述行进平面，通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉来得到所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行动作完成避障作业。
具体地，如图2A-2B所示，图2A中，所述无人驾驶航空器对应的所述避让角度为α，图2B中，所述无人驾驶航空器对应的所述避让角度为β，优选地，在所述障碍物为非静止状态时，可以通过识别所述障碍物与所述无人驾驶航空器的相对速度来模拟所述障碍物与所述无人驾驶航空器的相对静止状态，以获取对应的所述避让角度。
根据本发明实施例，所述方法还包括获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，并基于所述避障数据识别避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障。
需要说明的是，于本实施例中，上述实施例中，说明利用预设的通信基站来获取对应的所述空间数据，由于基站的分布有时候无法完全覆盖到所述无人驾驶航空器，所以本实施例提出获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，来获取当前所述目标范围内的避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体地，在实际操作过程中，所述目标范围可选为“100”米。
值得一提的是，所述方法还包括获取环境数据以调整飞行速度。
需要说明的是，于本实施例中，在所述无人驾驶航空器进行避障时，所述无人驾驶航空器的飞行速度也是参考因素之一，因此于本实施例中通过获取所述环境数据来识别天气数据来对应调整所述飞行速度，具体可设置不同的天气对应不同的速度，例如雨天设置速度为“15m/s”，还可以根据雨量的大中小对速度进行适应性调整，具体操作过程中，可以根据需要实时调整。
值得一提的是，所述方法还包括基于历史飞行数据调整飞行高度。
需要说明的是，于本实施例中，获取所述无人驾驶航空器当前飞行空域内的所述历史飞行数据，基于历史经验数据来调整飞行高度，其中，所述历史经验数据为该空域多个所述无人驾驶航空器的飞行高度的统计值，以此来调整飞行高度可以有效避开障碍物。
值得一提的是，所述方法还包括：获取飞行区域坐标范围进行匹配以避开禁飞区域。
需要说明的是，于本实施例中，为了避免所述无人驾驶航空器闯入禁飞区失去控制信号导致无人驾驶航空器丢失的情况，通过获取所述飞行区域坐标范围进行匹配以此来确定当前所述无人驾驶航空器的飞行区域是否接近所述禁飞区域，设置一个禁止距离，例如“1km”，当所述无人驾驶航空器接近禁止距离“1km”时，控制所述无人驾驶航空器远离，以此避开所述禁飞区域。
值得一提的是，所述方法还包括识别所述避让角度与预设角度的大小来决定避让姿态，具体包括：
计算所述避让角度与90°的绝对差值，比较所述绝对差值与所述预设角度的大小，其中，
若所述绝对差值小于或者等于所述预设角度，则基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行姿态调整完成避障；
若所述绝对差值大于所述预设角度，则调整所述无人驾驶航空器的飞行高度来完成避障。
需要说明的是，于本实施例中，取所述预设角度为75°，当所述绝对差值小于或者等于75°时，如图2A-2B控制所述无人驾驶航空器进行姿态调整以完成避障，当所述绝对差值大于75°时，调整所述无人驾驶航空器的飞行高度来完成避障，具体飞行高度的调整值可视所述障碍物的体积决定，如图3A所示，升高所述飞行高度来完成避障，如图3B所示，降低所述飞行高度来完成避障。
图4示出了本发明一种无人驾驶航空器飞行避障系统的框图。
如图4所示，本发明公开了一种无人驾驶航空器飞行避障系统，包括存储器和处理器，所述存储器中包括无人驾驶航空器飞行避障方法程序，所述无人驾驶航空器飞行避障方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；
基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；
获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据；
基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。
需要说明的是，于本实施例中，在所述无人驾驶航空器自动巡航时，获取所述无人驾驶航空器事先定好的所述飞行路径信息，而后通过所述飞行路径信息识别所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，以使得所述无人驾驶航空器在后续的飞行过程中，可以提前获悉障碍物的位置等数据进行提前规划避障，即通过所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段避障控制，其中，所述障碍数据包括障碍物与所述无人驾驶航空器的交叉点和/或交叉路段，进一步地，在所述无人驾驶航空器飞行过程中，通过预设的全景摄像头拍摄得到的所述全景图像数据，来获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据，而后可以通过所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，以此来通过所述避让角度进行避障控制。
根据本发明实施例，所述获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，具体包括：
建立与所述无人驾驶航空器的通信连接以获取所述飞行路径信息，其中，建立连接的方式包括无线连接和/或有线连接；
建立与预设的通信基站和/或预设的信息收发装置的通信连接，以获取所述无人驾驶航空器当前所属空域的空间数据；
基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，得到所述障碍数据，其中，所述障碍数据包括交叉点和/或交叉路段。
需要说明的是，于本实施例中，通过建立与所述无人驾驶航空器的通信连接来获取所述飞行路径信息，具体地，可通过无线蓝牙和/或WiFi连接，或者CAN总线连接，通过建立与预设的所述通信基站和/或所述信息收发装置的通信连接，来获取所述无人驾驶航空器当前所述空域的所述空间数据，其中，所述空间数据即包括所述空域内的其他飞行路径信息或者在空域内的固定物数据，所述信息收发装置例如路由器等，而所述空域是由所述通信基站和/或所述信息收发装置的通信范围决定的，在实际操作过程中，根据需要可进行调整；当获取到所述飞行路径信息和所述空间数据后，可以对当前所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉判断，即基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，其中，将交叉点和/或交叉路段提取作为所述障碍数据。
根据本发明实施例，所述基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障，具体包括：
基于所述障碍数据识别所述交叉点和/或所述交叉路段；
识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障；
识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段处进行定段避障。
需要说明的是，于本实施例中，上述实施例中说明了所述障碍数据包括所述交叉点和/或所述交叉路段，因此基于所述障碍数据可以对应识别到当前所述无人驾驶航空器未进行路段中的具体障碍，如识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障，例如通过升高高度或者降低高度来避开当前所述交叉点的障碍物，又如识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段进行定段避障，例如通过切换航线来避开当前所述交叉路段，比如水平向右(或向左)来避开当前所述交叉路段上其他的无人驾驶航空器飞行路径。
根据本发明实施例，所述获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，具体包括：
基于所述无人驾驶航空器上预设的全景摄像头获取所述全景图像数据；
基于所述全景图像数据识别当前所述无人驾驶航空器的所述预设范围内的障碍物；
基于所述障碍物识别当前所述无人驾驶航空器行进方向上的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据。
需要说明的是，于本实施例中，在所述无人驾驶航空器飞行时，还通过预设的所述全景摄像头来获取到所述无人驾驶航空器在所述全景摄像头拍摄范围内的所述全景图像数据，基于所述全景图像数据可以识别出当前所述无人驾驶航空器在预设范围内的障碍物，其中，该障碍物是突然出现或者所述空间数据为侦测的障碍物，而所述预设范围为可调整参数，在实际操作过程中可设置为“5”米，基于所述障碍物来识别当前所述无人驾驶航空器行进方向与所述障碍物迎面相对向的表面空间数据，以此来得到所述无人驾驶航空器对应的所述避让角度。
根据本发明实施例，所述基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体包括：
基于所述表面空间数据判断所述障碍物的碰撞面；
基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身获取行进平面；
通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉获取所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器动作以进行避障。
需要说明的是，于本实施例中，若所述障碍物是静止出现在所述无人驾驶航空器的飞行路径上时，基于所述表面空间数据可以判断出所述障碍物的碰撞面，基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身来得到所述无人驾驶航空器对应的所述行进平面，通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉来得到所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行动作完成避障作业。
具体地，如图2A-2B所示，图2A中，所述无人驾驶航空器对应的所述避让角度为α，图2B中，所述无人驾驶航空器对应的所述避让角度为β，优选地，在所述障碍物为非静止状态时，可以通过识别所述障碍物与所述无人驾驶航空器的相对速度来模拟所述障碍物与所述无人驾驶航空器的相对静止状态，以获取对应的所述避让角度。
根据本发明实施例，所述方法还包括获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，并基于所述避障数据识别避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障。
需要说明的是，于本实施例中，上述实施例中，说明利用预设的通信基站来获取对应的所述空间数据，由于基站的分布有时候无法完全覆盖到所述无人驾驶航空器，所以本实施例提出获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，来获取当前所述目标范围内的避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体地，在实际操作过程中，所述目标范围可选为“100”米。
值得一提的是，所述方法还包括获取环境数据以调整飞行速度。
需要说明的是，于本实施例中，在所述无人驾驶航空器进行避障时，所述无人驾驶航空器的飞行速度也是参考因素之一，因此于本实施例中通过获取所述环境数据来识别天气数据来对应调整所述飞行速度，具体可设置不同的天气对应不同的速度，例如雨天设置速度为“15m/s”，还可以根据雨量的大中小对速度进行适应性调整，具体操作过程中，可以根据需要实时调整。
值得一提的是，所述方法还包括基于历史飞行数据调整飞行高度。
需要说明的是，于本实施例中，获取所述无人驾驶航空器当前飞行空域内的所述历史飞行数据，基于历史经验数据来调整飞行高度，其中，所述历史经验数据为该空域多个所述无人驾驶航空器的飞行高度的统计值，以此来调整飞行高度可以有效避开障碍物。
值得一提的是，所述方法还包括：获取飞行区域坐标范围进行匹配以避开禁飞区域。
需要说明的是，于本实施例中，为了避免所述无人驾驶航空器闯入禁飞区失去控制信号导致无人驾驶航空器丢失的情况，通过获取所述飞行区域坐标范围进行匹配以此来确定当前所述无人驾驶航空器的飞行区域是否接近所述禁飞区域，设置一个禁止距离，例如“1km”，当所述无人驾驶航空器接近禁止距离“1km”时，控制所述无人驾驶航空器远离，以此避开所述禁飞区域。
值得一提的是，所述方法还包括识别所述避让角度与预设角度的大小来决定避让姿态，具体包括：
计算所述避让角度与90°的绝对差值，比较所述绝对差值与所述预设角度的大小，其中，
若所述绝对差值小于或者等于所述预设角度，则基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行姿态调整完成避障；
若所述绝对差值大于所述预设角度，则调整所述无人驾驶航空器的飞行高度来完成避障。
需要说明的是，于本实施例中，取所述预设角度为75°，当所述绝对差值小于或者等于75°时，如图2A-2B控制所述无人驾驶航空器进行姿态调整以完成避障，当所述绝对差值大于75°时，调整所述无人驾驶航空器的飞行高度来完成避障，具体飞行高度的调整值可视所述障碍物的体积决定，如图3A所示，升高所述飞行高度来完成避障，如图3B所示，降低所述飞行高度来完成避障。
本发明第三方面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中包括一种无人驾驶航空器飞行避障方法程序，所述无人驾驶航空器飞行避障方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法的步骤。
本发明公开的一种无人驾驶航空器飞行避障方法、系统和可读存储介质，可以在无人驾驶航空器飞行过程中，对既定的飞行轨迹实时追踪，合理优化飞行路径以进行避障，并且可以在飞行过程中及时发现并紧急避让空中障碍物，能够起到保护无人驾驶航空器的飞行安全，减少无人驾驶航空器飞行故障率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、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。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种无人驾驶航空器飞行避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；
基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；
获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据；
基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法，其特征在于，所述获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，具体包括：
建立与所述无人驾驶航空器的通信连接以获取所述飞行路径信息，其中，建立连接的方式包括无线连接和/或有线连接；
建立与预设的通信基站和/或预设的信息收发装置的通信连接，以获取所述无人驾驶航空器当前所属空域的空间数据；
基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，得到所述障碍数据，其中，所述障碍数据包括交叉点和/或交叉路段。
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法，其特征在于，所述基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障，具体包括：
基于所述障碍数据识别所述交叉点和/或所述交叉路段；
识别到所述交叉点时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉点处进行定点避障；
识别到所述交叉路段时，控制所述无人驾驶航空器在所述交叉路段处进行定段避障。
4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法，其特征在于，所述获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，具体包括：
基于所述无人驾驶航空器上预设的全景摄像头获取所述全景图像数据；
基于所述全景图像数据识别当前所述无人驾驶航空器的所述预设范围内的障碍物；
基于所述障碍物识别当前所述无人驾驶航空器行进方向上的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据。
5.根据权利要求4所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法，其特征在于，所述基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障，具体包括：
基于所述表面空间数据判断所述障碍物的碰撞面；
基于所述无人驾驶航空器的行进方向以及所述无人驾驶航空器的机身获取行进平面；
通过所述碰撞面以及所述行进平面进行延伸交叉获取所述避让角度，而后基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器动作以进行避障。
6.根据权利要求1所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法，其特征在于，所述方法还包括获取目标范围内的其他所述无人驾驶航空器的避障数据，并基于所述避障数据识别避障区间，以控制所述无人驾驶航空器进行避障。
7.一种无人驾驶航空器飞行避障系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中包括无人驾驶航空器飞行避障方法程序，所述无人驾驶航空器飞行避障方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据；
基于所述障碍数据对所述无人驾驶航空器进行定点定段控制以进行避障；
获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据；
基于所述迎面数据判断所述无人驾驶航空器的避让角度，基于所述避让角度控制所述无人驾驶航空器进行避障。
8.根据权利要求7所述的一种无人驾驶航空器飞行避障系统，其特征在于，所述获取无人驾驶航空器预设的飞行路径信息，基于所述飞行路径信息分析所述无人驾驶航空器未行进路段中的障碍数据，具体包括：
建立与所述无人驾驶航空器的通信连接以获取所述飞行路径信息，其中，建立连接的方式包括无线连接和/或有线连接；
建立与预设的通信基站和/或预设的信息收发装置的通信连接，以获取所述无人驾驶航空器当前所属空域的空间数据；
基于所述空间数据与所述无人驾驶航空器未行进路段进行交叉匹配，得到所述障碍数据，其中，所述障碍数据包括交叉点和/或交叉路段。
9.根据权利要求7所述的一种无人驾驶航空器飞行避障系统，其特征在于，所述获取无人驾驶航空器飞行过程中实时拍摄的全景图像数据，基于所述全景图像数据获取当前所述无人驾驶航空器预设范围内的障碍物的迎面数据，具体包括：
基于所述无人驾驶航空器上预设的全景摄像头获取所述全景图像数据；
基于所述全景图像数据识别当前所述无人驾驶航空器的所述预设范围内的障碍物；
基于所述障碍物识别当前所述无人驾驶航空器行进方向上的迎面数据，其中，所述迎面数据为所述无人驾驶航空器行进方向相对向的所述障碍物的表面空间数据。
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中包括一种无人驾驶航空器飞行避障方法程序，所述无人驾驶航空器飞行避障方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的一种无人驾驶航空器飞行避障方法的步骤。
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