CN116804883B - 无人机避障方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种无人机避障方法及装置，属于无人机技术领域。本发明通过设置内环控制系统和外环控制系统，两个系统协同控制无人机飞行，飞行过程根据实时环境数据能够精准避开所有障碍物，不影响无人机完成任务的同时，保证了无人机飞行的安全性和智能性，无人机内嵌有传感器，能够实时感知无人机的各项数据，进而能够精准识别障碍物，从而实时为无人机调整路径，在确定出无障路径后，能够通过外环控制系统和内环控制系统协同为无人机确定出期望飞行控制参数，由电机控制所述无人机的旋翼，使得无人机能够根据确定的无障路线飞行，全流程自动化进行，且计算过程简洁清晰，因而计算效率高、控制效率高，准确率高，自然地，安全性会更好。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机避障方法及装置。
背景技术
随着农业、电力、工业等行业级无人机市场的迅速增长，无人机关键技术也在发生日新月异的进步，如实时图传、目标识别、地形跟随等技术，使得行业级无人机越来越趋向于智能化。在诸多技术趋势中，避障能力是实现无人机安全飞行的关键。无人机自主避障能最大程度的减少因人为操作失误、视线问题造成的无人机损毁、人身事故和建筑事故等的发生。
传统无人机避障方案通常采用视觉避障方式，但受限于摄像头体积、重量、功耗等问题，无法长时间续航工作，且易受天气影响，传统方案效果有限。
避障无人机是一种配备了先进传感器和智能算法的无人机，旨在识别并规避其路径上的障碍物。这些无人机通常用于各种应用领域，例如航拍摄影、物流运输、农业监测和救援任务等。
发明内容
本发明提供了一种无人机避障方法及装置，达到提高安全性的效果。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种无人机避障方法，无人机由内环控制系统和外环控制系统协同控制飞行，所述方法包括：
通过所述无人机的所述外环控制系统，获取所述无人机内嵌的传感器所采集到的所述无人机的实时位置和实时环境数据；
根据待执行任务、实时环境数据和所述无人机的实时位置，为所述无人机规划路线，确定所述无人机的期望路径和期望偏航角，所述期望路径为不经过所述实时环境数据中任一障碍物的路径；
通过所述无人机的所述外环控制系统，根据所述期望路径、所述期望偏航角和所述无人机的实时位置，确定所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望总拉力，以及期望俯仰角和期望横滚角；
通过所述无人机的所述内环控制系统，根据所述外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及所述期望偏航角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩；
根据所述期望总拉力和所述期望力矩，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
将所述多个旋翼的期望转速输入所述多个旋翼所对应的电机，由所述多个旋翼所对应的电机根据所述多个旋翼的期望转速，控制所述无人机沿着所述期望路径进行飞行；
其中，所述期望俯仰角和期望横滚角通过下述公式一至公式六确定：
，公式一
，公式二
，公式三
，公式四
，公式五
，公式六
其中，为所述无人机的实时位置中实时水平位置，/>和/>分别为所述无人机的实时水平位置中的/>轴坐标和/>轴坐标，/>为所述无人机在水平方向上的位置变化率，/>为所述无人机在水平方向上的期望速度，/>为所述无人机在水平方向上的速度变化率，/>为重力加速度，/>为期望偏航角，/>为所述无人机的姿态，/>为期望俯仰角，/>为期望横滚角。
在一些实施例中，所述根据所述期望路径、所述期望偏航角和所述无人机的实时位置，确定所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望总拉力，包括：
根据所述无人机的实时位置中实时高度位置和所述期望路径，确定所述无人机在高度方向上的期望高度加速度；
根据所述期望高度加速度、所述无人机的质量以及拉力之间的关系，确定所述无人机的期望总拉力。
在一些实施例中，所述根据所述外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及所述期望偏航角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩，包括：
根据第一关系和第二关系，根据所述无人机的期望偏航角、期望俯仰角以及期望横滚角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩；
其中，所述第一关系为所述无人机的期望偏航角、期望俯仰角、期望横滚角以及所述无人机的旋翼的转速之间的关系，所述第二关系为所述无人机的转动惯量、旋翼的转速和作用于机体的力矩之间的关系。
在一些实施例中，所述期望总拉力通过下述公式七至公式八确定：
，公式七
，公式八
其中，为所述无人机的在高度方向上的位置变化率，/>为所述无人机在高度方向上的期望速度，/>为所述无人机在高度方向上的速度变化率，/>为重力加速度，为所述无人机的质量，/>为期望总拉力。
在一些实施例中，所述期望力矩的计算过程通过下述公式九至公式十实现：
，公式九
，公式十
其中，为旋翼的转速，/>为所述无人机的转动惯量，/>为所述无人机的旋翼作用于机体的期望力矩，/>为矩阵转置，/>为期望横滚角的一阶导数，/>为期望俯仰角的一阶导数，/>为期望偏航角的一阶导数。
在一些实施例中，所述所述根据所述期望总拉力和所述期望力矩，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速，包括：
获取所述无人机的拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系；
根据所述拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，以及所述期望总拉力和所述期望力矩，通过下述公式十一至公式十五，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
，公式十一
，公式十二
，公式十三
，公式十四
，公式十五
其中，分别为四个旋翼的期望转速，/>为俯仰角力矩系数，/>为偏航角力矩系数，/>为四个旋翼的分配矩阵，/>为旋翼控制效率矩阵，、/>、/>、/>为所述旋翼控制效率矩阵的参数，/>为各旋翼的期望偏航角，为各旋翼的期望俯仰角，/>为各旋翼的期望横滚角，/>为所述无人机的海拔高度。
一些实施例中，所述将所述多个旋翼的期望转速输入所述多个旋翼所对应的电机，由所述多个旋翼所对应的电机根据所述多个旋翼的期望转速，控制所述无人机沿着所述期望路径进行飞行，包括：
将所述多个旋翼的期望转速输入所述无人机的所述多个旋翼所对应的电机；
对于每个旋翼，由所述旋翼所对应的电机根据输入的所述旋翼的期望转速，计算电机期望油门指令，并输出至电调，由所述电调根据所述期望油门指令驱动所述无人机沿着所述期望路径飞行。
一方面，提供了一种无人机避障装置，无人机由内环控制系统和外环控制系统协同控制飞行，所述装置包括：
获取模块，用于通过所述无人机的所述外环控制系统，获取所述无人机内嵌的传感器所采集到的所述无人机的实时位置和实时环境数据；
确定模块，用于根据待执行任务、实时环境数据和所述无人机的实时位置，为所述无人机规划路线，确定所述无人机的期望路径和期望偏航角，所述期望路径为不经过所述实时环境数据中任一障碍物的路径；
所述确定模块，用于通过所述无人机的所述外环控制系统，根据所述期望路径、所述期望偏航角和所述无人机的实时位置，确定所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望总拉力，以及期望俯仰角和期望横滚角；
所述确定模块，用于通过所述无人机的所述内环控制系统，根据所述外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及所述期望偏航角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩；
所述确定模块，用于根据所述期望总拉力和所述期望力矩，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
控制模块，用于将所述多个旋翼的期望转速输入所述多个旋翼所对应的电机，由所述多个旋翼所对应的电机根据所述多个旋翼的期望转速，控制所述无人机沿着所述期望路径进行飞行；
其中，所述期望俯仰角和期望横滚角通过下述公式一至公式六确定：
，公式一
，公式二
，公式三
，公式四
，公式五
，公式六
其中，为所述无人机的实时位置中实时水平位置，/>和/>分别为所述无人机的实时水平位置中的/>轴坐标和/>轴坐标，/>为所述无人机在水平方向上的位置变化率，/>为所述无人机在水平方向上的期望速度，/>为所述无人机在水平方向上的速度变化率，/>为重力加速度，/>为期望偏航角，/>为所述无人机的姿态，/>为期望俯仰角，/>为期望横滚角。
在一些实施例中，所述确定模块用于：
根据所述无人机的实时位置中实时高度位置和所述期望路径，确定所述无人机在高度方向上的期望高度加速度；
根据所述期望高度加速度、所述无人机的质量以及拉力之间的关系，确定所述无人机的期望总拉力。
在一些实施例中，所述确定模块用于：
根据第一关系和第二关系，根据所述无人机的期望偏航角、期望俯仰角以及期望横滚角，计算所述无人机从所述实时位置沿着所述期望路径飞行以及实现所述期望偏航角所需的期望力矩；
其中，所述第一关系为所述无人机的期望偏航角、期望俯仰角、期望横滚角以及所述无人机的旋翼的转速之间的关系，所述第二关系为所述无人机的转动惯量、旋翼的转速和作用于机体的力矩之间的关系。
在一些实施例中，所述期望总拉力通过下述公式七至公式八确定：
，公式七
，公式八
其中，为所述无人机的在高度方向上的位置变化率，/>为所述无人机在高度方向上的期望速度，/>为所述无人机在高度方向上的速度变化率，/>为重力加速度，为所述无人机的质量，/>为期望总拉力。
在一些实施例中，所述期望力矩的计算过程通过下述公式九至公式十实现：
，公式九
，公式十
其中，为旋翼的转速，/>为所述无人机的转动惯量，/>为所述无人机的旋翼作用于机体的期望力矩，/>为矩阵转置，/>为期望横滚角的一阶导数，/>为期望俯仰角的一阶导数，/>为期望偏航角的一阶导数。
一些实施例中，所述确定模块用于：
获取所述无人机的拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系；
根据所述拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，以及所述期望总拉力和所述期望力矩，通过下述公式十一至公式十五，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
，公式十一
，公式十二
，公式十三
，公式十四
，公式十五
其中，分别为四个旋翼的期望转速，/>为俯仰角力矩系数，/>为偏航角力矩系数，/>为四个旋翼的分配矩阵，/>为旋翼控制效率矩阵，、/>、/>、/>为所述旋翼控制效率矩阵的参数，/>为各旋翼的期望偏航角，为各旋翼的期望俯仰角，/>为各旋翼的期望横滚角，/>为所述无人机的海拔高度。
在一些实施例中，所述控制模块用于：
将所述多个旋翼的期望转速输入所述无人机的所述多个旋翼所对应的电机；
对于每个旋翼，由所述旋翼所对应的电机根据输入的所述旋翼的期望转速，计算电机期望油门指令，并输出至电调，由所述电调根据所述期望油门指令驱动所述无人机沿着所述期望路径飞行。
一方面，提供了一种终端，所述终端包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述一个或多个处理器加载并执行以实现上述无人机避障方法的各种可选实现方式。
一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现上述无人机避障方法的各种可选实现方式。
一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或所述计算机程序包括一条或多条程序代码，所述一条或多条程序代码存储在计算机可读存储介质中。电子设备的一个或多个处理器从计算机可读存储介质中读取所述一条或多条程序代码，所述一个或多个处理器执行所述一条或多条程序代码，使得电子设备执行上述任一种可能实施方式的无人机避障方法。
本发明提供的无人机避障方法，通过设置内环控制系统和外环控制系统，两个系统协同控制无人机飞行，飞行过程根据实时环境数据能够精准避开所有障碍物，不影响无人机完成任务的同时，保证了无人机飞行的安全性和智能性，无人机内嵌有传感器，能够实时感知无人机的各项数据，进而能够精准识别障碍物，从而实时为无人机调整路径，在确定出无障路径后，能够通过外环控制系统和内环控制系统协同为无人机，通过相关的物理关系，计算出期望总拉力、期望俯仰角和期望横滚角，进而确定出多个旋翼的期望转速，由电机控制所述无人机的旋翼，使得无人机能够根据确定的无障路线飞行，全流程自动化进行，无需人为参与，且计算过程简洁清晰，因而计算效率高、控制效率高，准确率高，自然地，安全性会更好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明实施例提供的一种无人机避障方法的实施环境的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种无人机避障系统的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种无人机避障方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的一种无人机避障装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种终端的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。
下面对本发明的实施环境进行说明。
图1是本发明实施例提供的一种无人机避障方法的实施环境的示意图。该实施环境包括终端101，或者该实施环境包括终端101和无人机避障平台102。终端101通过无线网络或有线网络与无人机避障平台102相连。其中，该终端101为无人飞行器（也即是为无人机）。
示例性地，该终端101能够具有数据采集功能、定位功能、飞行功能和避障功能，能够对采集环境数据，对自身位置进行定位，控制自身飞行，躲避障碍物等。该终端101还可以具有任务执行功能，例如，喷洒农药等。该终端101能够独立完成该工作，也能够通过无人机避障平台102为其提供数据服务。本发明实施例对此不作限定。
无人机避障平台102包括一台服务器、多台服务器、云计算平台和虚拟化中心中的至少一种。无人机避障平台102用于为支无人机避障的应用程序提供后台服务。可选地，无人机避障平台102承担主要处理工作，终端101承担次要处理工作；或者，无人机避障平台102承担次要处理工作，终端101承担主要处理工作；或者，无人机避障平台102或终端101分别能够单独承担处理工作。或者，无人机避障平台102和终端101两者之间采用分布式计算架构进行协同计算。
可选地，该无人机避障平台102包括至少一台服务器1021以及数据库1022，该数据库1022用于存储数据，在本发明实施例中，该数据库1022中能够存储有避障算法或路线规划模型等，为至少一台服务器1021提供数据服务。
服务器能够是独立的物理服务器，也能够是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还能够是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端能够是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。
本领域技术人员能够知晓，上述终端101、服务器1021的数量能够更多或更少。比如上述终端101、服务器1021能够仅为一个，或者上述终端101、服务器1021为几十个或几百个，或者更多数量，本发明实施例对终端或服务器的数量和设备类型不加以限定。
图2是本发明实施例提供的一种无人机避障系统的结构示意图。该无人机避障系统包括相连的内环控制系统201和外环控制系统202。
其中，该内环控制系统201主要关注无人机的姿态稳定和航迹跟踪。它通过控制无人机的电机、舵机或推力器等执行器来调整无人机的姿态和飞行动力学。常见的内环控制算法包括比例-积分-微分（Proportion Integration Dierentiation，PID）控制器和模型预测控制器（Model Predictive Control，MPC）。这些算法根据传感器提供的姿态、角速度和速度信息，计算出相应的控制指令，以实现无人机的期望姿态和轨迹。
外环控制系统202负责无人机的位置控制和任务执行。它利用位置估计、路径规划和避障算法等方法来决定无人机的飞行目标和轨迹。外环控制通常基于高级控制算法，如模型预测控制（MPC）、优化控制或强化学习等。外环控制将期望位置和当前位置进行比较，并生成相应的指令来调整无人机的飞行速度、航向和高度，以实现指定的任务目标，如植保喷洒、影像采集等。
在一些实施例中，该外环控制系统202可以包括传感器203，该传感器203内嵌于无人机内，用于获取无人机的各项数据，例如，采集无人机的位置对无人机进行定位，例如，采集无人机的周边环境，确定无人机的实时环境等。又例如，确定无人机的实时姿态等。
图3是本发明实施例提供的一种无人机避障方法的流程图，该方法应用于终端中，该终端可以为无人机搭载的终端，该无人机由内环控制系统和外环控制系统协同控制飞行，参见图3，该方法包括以下步骤。
301、终端通过该无人机的该外环控制系统，获取该无人机内嵌的传感器所采集到的该无人机的实时位置和实时环境数据。
在本发明实施例中，该无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）可以为植保无人机，植保无人机又名无人飞行器，顾名思义是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机，该型无人飞机由飞行平台（固定翼、直升机、多轴飞行器）、导航飞控、喷洒机构三部分组成，通过地面遥控或导航飞控，来实现喷洒作业，可以喷洒药剂、种子、粉剂等。
需要说明的是，无人机的内外环控制是指对无人机系统进行整体控制的两个层次。内环控制负责无人机的姿态稳定和航迹跟踪，外环控制则负责无人机的位置控制和任务执行。
内环控制主要关注无人机的姿态稳定和航迹跟踪。它通过控制无人机的电机、舵机或推力器等执行器来调整无人机的姿态和飞行动力学。常见的内环控制算法包括PID控制器和模型预测控制器（MPC）。这些算法根据传感器提供的姿态、角速度和速度信息，计算出相应的控制指令，以实现无人机的期望姿态和轨迹。
外环控制负责无人机的位置控制和任务执行。它利用位置估计、路径规划和避障算法等方法来决定无人机的飞行目标和轨迹。外环控制通常基于高级控制算法，如模型预测控制（MPC）、优化控制或强化学习等。外环控制将期望位置和当前位置进行比较，并生成相应的指令来调整无人机的飞行速度、航向和高度，以实现指定的任务目标，如植保喷洒、影像采集等。
内环控制和外环控制之间存在着协同作用。内环控制提供稳定的姿态和航迹跟踪能力，为外环控制提供准确的输入。外环控制则通过设定期望姿态和轨迹，引导内环控制实现精确的位置控制和任务执行。这种层次化的控制架构使得植保无人机能够在复杂的环境中自主、高效地完成任务，并具备安全性和稳定性。
综上该，避障无人机是一种通过感知系统和智能算法实现自主避障的无人机。它们具备识别环境中障碍物的能力，并做出相应的决策以避免碰撞。这种技术在许多领域都有潜在的应用价值，为无人机带来了更高的安全性和操作效率。
下面对无人机的具体避障过程进行详细介绍。
避障无人机背后的关键技术是感知和避障系统，在此先对感知系统进行介绍，对于避障系统，可以参见步骤302的相关内容。感知系统使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器和红外线传感器等，以获取周围环境的实时数据。这些传感器可以检测障碍物的位置、距离和大小等信息。也即是，该无人机内嵌有多种传感器，该多种传感器可以包括摄像头、激光雷达、超声波传感器和红外线传感器等，当然，也可以包括其他传感器，例如毫米波雷达等，本发明实施例对无人机内嵌的传感器类型和数量不作限定。
该无人机的外环控制系统包括传感器，外环控制系统能够获取传感器采集到的内容。
无人机内嵌的传感器可以实时对无人机的各项数据进行采集，例如，传感器可以实时采集无人机的周边环境情况，得到实时环境数据，该实时环境数据可以用于识别无人机的路径上是否存在障碍物，障碍物的位置和大小，该障碍物与无人机的距离等等。又例如，该传感器可以实时对无人机进行定位，得到无人机的实时位置。
其中，该实时位置为地理位置，具体的，该实时位置可以包括该无人机的三维位置，三维位置包括水平位置和高度位置，该高度位置可以为该无人机的海拔高度（Altitude）。也即是，该实时位置中包括实时水平位置和实时高度位置。例如，该实时位置可以包括该无人机的三轴位置，也即是，x轴、y轴和z轴的位置，其中，x轴、y轴位置用于表征该无人机的实时水平位置，z轴位置用于表征该无人机的实时高度位置。
在一些实施例中，终端还可以通过该无人机的该外环控制系统，获取该无人机内嵌的传感器所采集到的该无人机的实时姿态。进一步地，终端还可以对比无人机的实时姿态与期望偏航角是否一致，如果不一致，终端还可以采取调整措施，调整无人机的姿态。
302、终端根据待执行任务、实时环境数据和该无人机的实时位置，为该无人机规划路线，确定该无人机的期望路径和期望偏航角，该期望路径为不经过该实时环境数据中任一障碍物的路径。
终端获取到无人机的实时位置和实时环境数据后，即可利用避障系统、避障算法来为无人机提供避障功能。
其中，避障算法利用感知系统提供的数据进行决策和路径规划，以避免与障碍物碰撞。这些算法可以基于机器学习和人工智能技术，通过训练模型来识别不同类型的障碍物，并采取相应的措施进行规避。例如，无人机可以选择绕过障碍物、改变飞行高度或调整飞行速度等。
也即是，在一些实施例中，该步骤302可以通过路线规划模型实现，终端可以通过样本环境数据训练路线规划模型，然后调用训练好的路线规划路线，将待执行任务、实时环境数据和该无人机的实时位置输入该路线规划模型中，由该路线规划模型对待执行任务、实时环境数据和该无人机的实时位置进行分析处理，输出该无人机的期望路径和期望偏航角。
上述待执行任务可以为植保喷洒、影像采集等，当然也可以为其他任务，该待执行任务可以由相关技术人员根据需求进行设置，本发明实施例对此不作限定。
在一些实施例中，该期望偏航角可以由相关技术人员设置于待执行任务中，终端获取到待执行任务后，可以从中提取到该期望偏航角。
需要说明的是，上述步骤301和步骤302可以周期性进行，也可以实时进行，均可以由相关技术人员进行设置，这样无人机在飞行过程中，能够实时采集环境数据，精准识别障碍物，从而实时为无人机调整路径，进而控制飞行器按照新路线飞行，完成避障流程，控制效率高，安全性高。
303、终端通过该无人机的该外环控制系统，根据该期望路径、该期望偏航角和该无人机的实时位置，确定该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的期望总拉力，以及期望俯仰角和期望横滚角。
终端确定出期望路线和期望偏航角后，即可通过内外环控制协同来控制无人机在实现期望偏航角的情况下按照期望路线飞行，以完成待执行任务。
在一些实施例中，该期望路线可以通过无人机的位置函数来表示，确定出位置函数后，可以通过位置函数和无人机的实时位置，来确定无人机下一步的飞行策略。具体的，该步骤303可以包括步骤A至步骤D。
步骤A、终端根据该无人机的实时位置中实时水平位置和该期望路径，确定该无人机在水平方向上的期望水平加速度。
步骤B、终端根据该期望加速度、该无人机的期望偏航角和该无人机的姿态之间的关系，确定该无人机的期望俯仰角和期望横滚角。
在上述步骤A和步骤B中，终端可以通过无人机的实时位置中实时水平位置、期望路线和期望偏航角，以及姿态之间的物理关系，将期望水平加速度作为中间量，通过一系列计算，解算出无人机的期望俯仰角和期望横滚角。
在一些实施例中，该期望俯仰角和期望横滚角通过下述公式一至公式六确定：
，公式一
，公式二
，公式三
，公式四
，公式五
，公式六
其中，为该无人机的实时位置中实时水平位置，/>和/>分别为该无人机的实时水平位置中的/>轴坐标和/>轴坐标。/>为该无人机在水平方向上的位置变化率，为该无人机在水平方向上的期望速度，/>为该无人机在水平方向上的速度变化率，也是该无人机在水平方向上的加速度，/>为重力加速度，该/>为期望偏航角，/>为该无人机的姿态，/>为期望俯仰角，/>为期望横滚角。
需要说明的是，实时水平位置的单位可以为米（m），只需确定期望偏航角/>，即可将/>作为已知量，此时/>为输入，/>为输出，通过解算，即可确定出期望俯仰角/>和期望横滚角/>。
在一些实施例中，该步骤A和步骤B可以通过水平位置模型实现，也即是，水平位置模型能够实现上述期望俯仰角和期望横滚角的解算过程，终端可以将无人机的实时位置中实时水平位置、期望路线和期望偏航角输入水平位置模型中，由水平位置模型通过上述解算过程，输出期望俯仰角和期望横滚角。
步骤C、终端根据该无人机的实时位置中实时高度位置和该期望路径，确定该无人机在高度方向上的期望高度加速度。
步骤D、终端根据该期望高度加速度、该无人机的质量以及拉力之间的关系，确定该无人机的期望总拉力。
在上述步骤A和步骤B中，终端可以通过上述步骤A和步骤B解算出的期望俯仰角和期望横滚角，再结合设定的期望偏航角和期望路径，通过期望高度加速度作为中间量，通过一系列计算，解算出无人机的期望总拉力。
在一些实施例中，该期望总拉力通过下述公式七至公式八确定：
，公式七
，公式八
其中，为该无人机的在高度方向上的位置变化率，/>为该无人机在高度方向上的期望速度，/>为该无人机在高度方向上的速度变化率，/>也是该无人机在高度方向上的加速度，/>为重力加速度，/>为该无人机的质量，/>为期望总拉力。
需要说明的是，的单位可以为米（m），/>的单位可以为米每平方秒（m/s²），的单位为m/s²，/>的单位可以为牛顿·米（N·m）。
在一些实施例中，该步骤A和步骤B可以通过高度位置模型实现，也即是，高度位置模型能够实现上述期望总拉力的解算过程，终端可以将无人机的期望俯仰角、期望横滚角、期望偏航角和期望路径输入高度位置模型中，由高度位置模型通过上述解算过程，输出期望总拉力。
304、终端通过该无人机的该内环控制系统，根据该外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及该期望偏航角，计算该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的期望力矩。
在确定了期望俯仰角和期望横滚角后，终端可以进一步根据这两者以及期望偏航角，计算所需的期望力矩，可以理解的，通过期望力矩，再使得无人机实现该期望力矩，即可控制飞行器实现上述期望俯仰角、期望横滚角以及期望偏航角所表征的期望姿态。
在一些实施例中，无人机的姿态与无人机的旋翼的相关参数具有相关的物理关系，通过对旋翼的转速进行控制，即可实现无人机的姿态变换。
具体的，终端可以根据第一关系和第二关系，根据该无人机的期望偏航角、期望俯仰角、期望横滚角，计算该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的期望力矩。
其中，该第一关系为该无人机的期望偏航角、期望俯仰角、期望横滚角以及该无人机的旋翼的转速之间的关系，该第二关系为该无人机的转动惯量、旋翼的转速和作用于机体的力矩之间的关系。
在一些实施例中，该期望力矩的计算过程通过下述公式九至公式十实现，下述公式九即能够体现上述第一关系，公式十即能够体现上述第二关系。
，公式九
，公式十
其中，为旋翼的转速，/>为该无人机的转动惯量，/>为该无人机的旋翼作用于机体的期望力矩，/>为矩阵转置，/>为期望横滚角的一阶导数，/>为期望俯仰角的一阶导数，/>为期望偏航角的一阶导数。
在一些实施例中，该步骤304可以通过姿态控制模型实现，也即是，姿态控制模型能够实现上述期望力矩的解算过程，终端可以将无人机的期望俯仰角、期望横滚角和期望偏航角输入姿态控制模型中，由姿态控制模型通过上述解算过程，输出期望力矩。
在一些实施例中，上述水平位置模型、高度位置模型以及姿态控制模型均可以为一种线性控制模型。
需要说明的是，上述步骤A至步骤D为设定好期望路径（也即确定好了期望位置）和期望偏航角的情况下，解算期望总拉力和期望力矩的过程。具体的，只需给定期望的位置和期望偏航角/>，通过公式一至公式八的水平和高度位置线性控制模型即可解算出需要的期望俯仰角/>期望横滚角/>和期望总拉力/>，将解算的姿态和期望总拉力/>输入公式九和公式十表征的姿态线性控制模型即可得所需期望力矩/>。
305、终端根据该期望总拉力和该期望力矩，计算该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速。
对于旋翼飞机，旋翼转速决定期望总拉力/>和期望力矩/>，即植保无人机避障系统输出的期望位置/>和期望姿态/>的实现最终还需借助四个旋翼转速/>的协同作用，因而，在确定了期望总拉力和期望力矩后，终端还需要计算多个旋翼的期望转速。在本发明实施例中，以无人机包括四个旋翼为例进行说明，本发明实施例对旋翼的数量不作限定。
在一些实施例中，终端可以获取该无人机的拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，然后根据该拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，以及该期望总拉力和该期望力矩，通过下述公式十一至公式十五，计算该无人机的多个旋翼的期望转速。
，公式十一/>
，公式十二
，公式十三
，公式十四
，公式十五
其中，分别为四个旋翼的期望转速，/>为俯仰角力矩系数，/>为偏航角力矩系数。/>为四个旋翼的分配矩阵，/>为旋翼控制效率矩阵，、/>、/>、/>为该旋翼控制效率矩阵的参数。/>为各旋翼的期望偏航角，为各旋翼的期望俯仰角，/>为各旋翼的期望横滚角，/>为该无人机的海拔高度。
其中，上述公式十一的分配矩阵根据期望力矩和期望总拉力/>计算每个旋翼所需期望转速，并通过公式十二至公式十五的转速模型分配每个旋翼的转速。
在一些实施例中，提供一个具体实现实例，无人机为四旋翼无人机为例，桨盘水平的X型机翼，轴距1.2m。四旋翼飞行器，旋翼控制效率矩阵Mr4可逆且唯一。按照偏航、俯仰、横滚、高度的姿态和位置变化顺序，建立无人机期望总拉力、期望力矩/>与旋翼转速/>的关系，得到分配矩阵如上述公式十一。由此可得分配矩阵/>的权重系数，并将该权重系数赋予四个旋翼电机转速即可得植保无人机转速分配模型如上述公式十二至公式十五。
上述步骤303至步骤305为通过该无人机的该外环控制系统和该内环控制系统协同，根据该期望路径、该期望偏航角以及该无人机的该实时位置，确定该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的该无人机的多个旋翼的期望转速的过程。
306、终端将该多个旋翼的期望转速输入该多个旋翼所对应的电机，由该多个旋翼所对应的电机根据该多个旋翼的期望转速，控制该无人机沿着该期望路径进行飞行。
终端确定出无人机的多个旋翼的转速后，即可将其分配给旋翼对应的电机，由电机实现计算得到的转速，实现上述期望路径和期望偏航角。
在一些实施例中，终端可以将该多个旋翼的期望转速输入该无人机的该多个旋翼所对应电机，然后对于每个旋翼，由该旋翼所对应的电机根据输入的该旋翼的期望转速，计算电机期望油门指令，并输出至电调，由该电调根据该期望油门指令驱动该无人机沿着该期望路径飞行。
在一些实施例中，为实现每个旋翼按照分配模型给定的转速单独控制，需要对动力单元建立模型。以常见的X8动力单元为例，工作电压48伏特（V），电极100千伏特（KV），螺距90，工作频率50~500赫兹（Hz），工作脉宽1.1~1.94毫秒（ms）。在实际应用中，电调为保证工作安全，存在油门死去和饱和区。带入计算得到实际旋翼的转速与为单位阶跃响应值，油门指令/>的动力单元模型，如下述公式十六。/>
，公式十六
其中，为旋翼的转速，/>为单位阶跃响应值。/>为油门指令。
综合上述多种实施例，本发明所设计的无人机避障控制模型的系统闭环结构中，采用内外环控制策略。外环为公式一至公式六所示的水平位置线性控制模型和公式七和公式八所示的高度位置线性控制模型设计的位置控制器。内环为公式九和公式十所示的姿态线性控制模型设计的姿态控制器。
其中，内环姿态控制器与无人机的旋翼电机控制连更短，易于实现姿态控制器的高工作频率，从而使输出量更快、更直接的作用在旋翼电机上。
内环控制具体策略：改进型飞行避障算法给出实时期望位置（即期望路径）和期望偏航角/>。外环控制器根据公式一至公式八解算/>，输出期望俯仰角/>、期望横滚角/>和期望总拉力/>，然后内环姿态控制器根据公式九和公式十将/>以及外环位置控制器输出的/>与/>解算并输出期望力矩/>。然后控制分配器根据公式十一至公式十五将/>、/>解算为期望旋翼速率/> (i=1,2,3,4)，分配到四个旋翼电机，然后电机根据公式十六将分配的/>计算出电机期望油门指令/>，输出至电调，最后电调根据期望油门指令/>驱动植保无人机避障飞行。
在外环控制中，首先需要对植保无人机的位置信息进行估计，该信息包括水平的二维位置和垂直的高度位置，根据所建立的植保无人机避障控制模型，进行基于GPS（Global Positioning System，全球定位系统）、IMU（Inertial measurement unit，惯性测量单元）、气压计和仿地雷达等机载传感器的位置估计即可。
本发明提供的无人机避障方法，通过设置内环控制系统和外环控制系统，两个系统协同控制无人机飞行，飞行过程根据实时环境数据能够精准避开所有障碍物，不影响无人机完成任务的同时，保证了无人机飞行的安全性和智能性，无人机内嵌有传感器，能够实时感知无人机的各项数据，进而能够精准识别障碍物，从而实时为无人机调整路径，在确定出无障路径后，能够通过外环控制系统和内环控制系统协同为无人机，通过相关的物理关系，计算出期望总拉力、期望俯仰角和期望横滚角，进而确定出多个旋翼的期望转速，由电机控制该无人机的旋翼，使得无人机能够根据确定的无障路线飞行，全流程自动化进行，无需人为参与，且计算过程简洁清晰，因而计算效率高、控制效率高，准确率高，自然地，安全性会更好。
图4是本发明实施例提供的一种无人机避障装置的结构示意图，无人机由内环控制系统和外环控制系统协同控制飞行，参见图4，该装置包括：
获取模块401，用于通过该无人机的该外环控制系统，获取该无人机内嵌的传感器所采集到的该无人机的实时位置和实时环境数据；
确定模块402，用于根据待执行任务、实时环境数据和该无人机的实时位置，为该无人机规划路线，确定该无人机的期望路径和期望偏航角，该期望路径为不经过该实时环境数据中任一障碍物的路径；
该确定模块402，用于通过该无人机的该外环控制系统，根据该期望路径、该期望偏航角和该无人机的实时位置，确定该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的期望总拉力，以及期望俯仰角和期望横滚角；
该确定模块402，用于通过该无人机的该内环控制系统，根据该外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及该期望偏航角，计算该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的期望力矩；
该确定模块402，用于根据该期望总拉力和该期望力矩，计算该无人机在实现该期望偏航角的情况下沿着该期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
控制模块403，用于将该期将该多个旋翼的期望转速输入该多个旋翼所对应的电机，由该多个旋翼所对应的电机根据该多个旋翼的期望转速，控制该无人机沿着该期望路径进行飞行；
其中，该期望俯仰角和期望横滚角通过下述公式一至公式六确定：
，公式一
，公式二
，公式三
，公式四
，公式五
，公式六
其中，为该无人机的实时位置中实时水平位置，/>和/>分别为该无人机的实时水平位置中的/>轴坐标和/>轴坐标，/>为该无人机在水平方向上的位置变化率，为该无人机在水平方向上的期望速度，/>为该无人机在水平方向上的速度变化率，为重力加速度，/>为期望偏航角，/>为该无人机的姿态，/>为期望俯仰角，/>为期望横滚角。
在一些实施例中，该确定模块402用于：
根据该无人机的实时位置中实时高度位置和该期望路径，确定该无人机在高度方向上的期望高度加速度；
根据该期望高度加速度、该无人机的质量以及拉力之间的关系，确定该无人机的期望总拉力。
在一些实施例中，该确定模块402用于：
根据第一关系和第二关系，根据该无人机的期望偏航角、期望俯仰角以及期望横滚角，计算该无人机从该实时位置沿着该期望路径飞行以及实现该期望偏航角所需的期望力矩；
其中，该第一关系为该无人机的期望偏航角、期望俯仰角、期望横滚角以及该无人机的旋翼的转速之间的关系，该第二关系为该无人机的转动惯量、旋翼的转速和作用于机体的力矩之间的关系。
在一些实施例中，该期望总拉力通过下述公式七至公式八确定：
，公式七
，公式八
其中，为该无人机的在高度方向上的位置变化率，/>为该无人机在高度方向上的期望速度，/>为该无人机在高度方向上的速度变化率，/>为重力加速度，/>为该无人机的质量，/>为期望总拉力。
在一些实施例中，该期望力矩的计算过程通过下述公式九至公式十实现：
，公式九
，公式十
其中，为旋翼的转速，/>为该无人机的转动惯量，/>为该无人机的旋翼作用于机体的期望力矩，/>为矩阵转置，/>为期望横滚角的一阶导数，/>为期望俯仰角的一阶导数，为期望偏航角的一阶导数。
在一些实施例中，该确定模块402用于：
获取该无人机的拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系；
根据该拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，以及该期望总拉力和该期望力矩，通过下述公式十一至公式十五，计算该无人机的多个旋翼的期望转速；
，公式十一
，公式十二
，公式十三/>
，公式十四
，公式十五
其中，分别为四个旋翼的期望转速，/>为俯仰角力矩系数，/>为偏航角力矩系数，/>为四个旋翼的分配矩阵，/>为旋翼控制效率矩阵，、/>、/>、/>为该旋翼控制效率矩阵的参数，/>为各旋翼的期望偏航角，为各旋翼的期望俯仰角，/>为各旋翼的期望横滚角，/>为该无人机的海拔高度。
在一些实施例中，该控制模块403用于：
将该多个旋翼的期望转速输入该无人机的该多个旋翼所对应电机；
对于每个旋翼，由该旋翼所对应电机根据输入的该旋翼的期望转速，计算电机期望油门指令，并输出至电调，由该电调根据该期望油门指令驱动该无人机沿着该期望路径飞行。
本发明实施例提供的装置，通过设置内环控制系统和外环控制系统，两个系统协同控制无人机飞行，飞行过程根据实时环境数据能够精准避开所有障碍物，不影响无人机完成任务的同时，保证了无人机飞行的安全性和智能性，无人机内嵌有传感器，能够实时感知无人机的各项数据，进而能够精准识别障碍物，从而实时为无人机调整路径，在确定出无障路径后，能够通过外环控制系统和内环控制系统协同为无人机，通过相关的物理关系，计算出期望总拉力、期望俯仰角和期望横滚角，进而确定出多个旋翼的期望转速，由电机控制该无人机的旋翼，使得无人机能够根据确定的无障路线飞行，全流程自动化进行，无需人为参与，且计算过程简洁清晰，因而计算效率高、控制效率高，准确率高，自然地，安全性会更好。
需要说明的是：上述实施例提供的无人机避障装置在进行无人机避障时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将无人机避障装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的无人机避障装置与无人机避障方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图5是本发明实施例提供的一种终端的结构框图。该终端500可以是便携式移动终端，比如：智能手机、平板电脑、MP3（Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3）播放器、MP4（Moving Picture Experts Group AudioLayer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4）播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端500还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常，终端500包括有：处理器501和存储器502。
处理器501可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器501可以采用DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）、FPGA（Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）、PLA（Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列）中的至少一种硬件形式来实现。处理器501也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU（Central ProcessingUnit，中央处理器）；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器501可以集成有GPU（Graphics Processing Unit，图像处理器），GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器501还可以包括AI（Artificial Intelligence，人工智能）处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器502可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器502还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器502中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器501所执行以实现本发明中方法实施例提供的无人机避障方法。
在一些实施例中，终端500还可选包括有：外围设备接口503和至少一个外围设备。处理器501、存储器502和外围设备接口503之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口503相连。具体地，外围设备包括：射频电路504、显示屏505、摄像头组件506、音频电路507、定位组件508和电源509中的至少一种。
外围设备接口503可被用于将I/O（Input/ Output，输入/输出）相关的至少一个外围设备连接到处理器501和存储器502。在一些实施例中，处理器501、存储器502和外围设备接口503被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器501、存储器502和外围设备接口503中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
射频电路504用于接收和发射RF（Radio Frequency，射频）信号，也称电磁信号。射频电路504通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路504将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路504包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路504可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络（2G、3G、4G及5G）、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity，无线保真）网络。在一些实施例中，射频电路504还可以包括NFC（Near Field Communication，近距离无线通信）有关的电路，本发明对此不加以限定。
显示屏505用于显示UI（User Interface，用户界面）。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏505是触摸显示屏时，显示屏505还具有采集在显示屏505的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器501进行处理。此时，显示屏505还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏505可以为一个，设置在终端500的前面板；在另一些实施例中，显示屏505可以为至少两个，分别设置在终端500的不同表面或呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏505可以是柔性显示屏，设置在终端500的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏505还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏505可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件506用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件506包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR（Virtual Reality，虚拟现实）拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件506还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路507可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器501进行处理，或者输入至射频电路504以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端500的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器501或射频电路504的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路507还可以包括耳机插孔。
定位组件508用于定位终端500的当前地理位置，以实现导航或LBS（LocationBased Service，基于位置的服务）。定位组件508可以是基于美国的GPS（GlobalPositioning System，全球定位系统）、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。
电源509用于为终端500中的各个组件进行供电。电源509可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源509包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中，终端500还包括有一个或多个传感器510。该一个或多个传感器510包括但不限于：加速度传感器511、陀螺仪传感器512、压力传感器513、指纹传感器514、光学传感器515以及接近传感器516。
加速度传感器511可以检测以终端500建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器511可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器501可以根据加速度传感器511采集的重力加速度信号，控制显示屏505以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器511还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
陀螺仪传感器512可以检测终端500的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器512可以与加速度传感器511协同采集用户对终端500的3D动作。处理器501根据陀螺仪传感器512采集的数据，可以实现如下功能：动作感应（比如根据用户的倾斜操作来改变UI）、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
压力传感器513可以设置在终端500的侧边框和/或显示屏505的下层。当压力传感器513设置在终端500的侧边框时，可以检测用户对终端500的握持信号，由处理器501根据压力传感器513采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器513设置在显示屏505的下层时，由处理器501根据用户对显示屏505的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
指纹传感器514用于采集用户的指纹，由处理器501根据指纹传感器514采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器514根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器501授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器514可以被设置在终端500的正面、背面或侧面。当终端500上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器514可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。
光学传感器515用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器501可以根据光学传感器515采集的环境光强度，控制显示屏505的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏505的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏505的显示亮度。在另一个实施例中，处理器501还可以根据光学传感器515采集的环境光强度，动态调整摄像头组件506的拍摄参数。
接近传感器516，也称距离传感器，通常设置在终端500的前面板。接近传感器516用于采集用户与终端500的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器516检测到用户与终端500的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器501控制显示屏505从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器516检测到用户与终端500的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器501控制显示屏505从息屏状态切换为亮屏状态。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构并不构成对终端500的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或该计算机程序包括一条或多条程序代码，该一条或多条程序代码存储在计算机可读存储介质中。电子设备的一个或多个处理器从计算机可读存储介质中读取该一条或多条程序代码，该一个或多个处理器执行该一条或多条程序代码，使得电子设备执行上述无人机避障方法。
在一些实施例中，本发明实施例所涉及的计算机程序可被部署在一个计算机设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算机设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算机设备上执行，分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算机设备可以组成区块链系统。
本领域普通技术人员理解实现上述实施例的全部或部分步骤通过硬件来完成，也通过程序来指令相关的硬件完成，该程序存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅为本发明的可选实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种无人机避障方法，其特征在于，无人机由内环控制系统和外环控制系统协同控制飞行，所述方法包括：
通过所述无人机的所述外环控制系统，获取所述无人机内嵌的传感器所采集到的所述无人机的实时位置和实时环境数据；
根据待执行任务、实时环境数据和所述无人机的实时位置，为所述无人机规划路线，确定所述无人机的期望路径和期望偏航角，所述期望路径为不经过所述实时环境数据中任一障碍物的路径；
通过所述无人机的所述外环控制系统，根据所述期望路径、所述期望偏航角和所述无人机的实时位置，确定所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望总拉力，以及期望俯仰角和期望横滚角；
通过所述无人机的所述内环控制系统，根据所述外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及所述期望偏航角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩；
根据所述期望总拉力和所述期望力矩，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；包括：
获取所述无人机的拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系；
根据所述拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，以及所述期望总拉力和所述期望力矩，通过下述公式十一至公式十五，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
，公式十一
，公式十二
，公式十三
，公式十四
，公式十五
其中，分别为四个旋翼的期望转速，/>为俯仰角力矩系数，/>为偏航角力矩系数，/>为四个旋翼的分配矩阵，/>为旋翼控制效率矩阵，/>、、/>、/>为所述旋翼控制效率矩阵的参数，/>为各旋翼的期望偏航角，/>为各旋翼的期望俯仰角，/>为各旋翼的期望横滚角，/>为所述无人机的海拔高度；
将所述多个旋翼的期望转速输入所述多个旋翼所对应的电机，由所述多个旋翼所对应的电机根据所述多个旋翼的期望转速，控制所述无人机沿着所述期望路径进行飞行；
其中，所述期望俯仰角和期望横滚角通过下述公式一至公式六确定：
，公式一
，公式二
，公式三
，公式四
，公式五
，公式六
其中，为所述无人机的实时位置中实时水平位置，/>和/>分别为所述无人机的实时水平位置中的/>轴坐标和/>轴坐标，/>为所述无人机在水平方向上的位置变化率，为所述无人机在水平方向上的期望速度，/>为所述无人机在水平方向上的速度变化率，/>为重力加速度，/>为期望偏航角，/>为所述无人机的姿态，/>为期望俯仰角，ϕ为期望横滚角。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述期望路径、所述期望偏航角和所述无人机的实时位置，确定所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望总拉力，包括：
根据所述无人机的实时位置中实时高度位置和所述期望路径，确定所述无人机在高度方向上的期望高度加速度；
根据所述期望高度加速度、所述无人机的质量以及拉力之间的关系，确定所述无人机的期望总拉力。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述期望总拉力通过下述公式七至公式八确定：
，公式七
，公式八
其中，为所述无人机的在高度方向上的位置变化率，/>为所述无人机在高度方向上的期望速度，/>为所述无人机在高度方向上的速度变化率，/>为重力加速度，/>为所述无人机的质量，/>为期望总拉力。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及所述期望偏航角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩，包括：
根据第一关系和第二关系，根据所述无人机的期望偏航角、期望俯仰角以及期望横滚角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩；
其中，所述第一关系为所述无人机的期望偏航角、期望俯仰角、期望横滚角以及所述无人机的旋翼的转速之间的关系，所述第二关系为所述无人机的转动惯量、旋翼的转速和作用于机体的力矩之间的关系。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述期望力矩的计算过程通过下述公式九至公式十实现：
，公式九
，公式十
其中，为旋翼的转速，/>为所述无人机的转动惯量，/>为所述无人机的旋翼作用于机体的期望力矩，/>为矩阵转置，/>为期望横滚角的一阶导数，/>为期望俯仰角的一阶导数，为期望偏航角的一阶导数。
6.据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个旋翼的期望转速输入所述多个旋翼所对应的电机，由所述多个旋翼所对应的电机根据所述多个旋翼的期望转速，控制所述无人机沿着所述期望路径进行飞行，包括：
将所述多个旋翼的期望转速输入所述无人机的所述多个旋翼所对应的电机；
对于每个旋翼，由所述旋翼所对应的电机根据输入的所述旋翼的期望转速，计算电机期望油门指令，并输出至电调，由所述电调根据所述期望油门指令驱动所述无人机沿着所述期望路径飞行。
7.一种无人机避障装置，其特征在于，无人机由内环控制系统和外环控制系统协同控制飞行，所述装置包括：
获取模块，用于通过所述无人机的所述外环控制系统，获取所述无人机内嵌的传感器所采集到的所述无人机的实时位置和实时环境数据；
确定模块，用于根据待执行任务、实时环境数据和所述无人机的实时位置，为所述无人机规划路线，确定所述无人机的期望路径和期望偏航角，所述期望路径为不经过所述实时环境数据中任一障碍物的路径；
所述确定模块，用于通过所述无人机的所述外环控制系统，根据所述期望路径、所述期望偏航角和所述无人机的实时位置，确定所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望总拉力，以及期望俯仰角和期望横滚角；
所述确定模块，用于通过所述无人机的所述内环控制系统，根据所述外环控制系统确定的期望俯仰角、期望横滚角以及所述期望偏航角，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的期望力矩；
所述确定模块，用于根据所述期望总拉力和所述期望力矩，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
所述确定模块具体用于：
获取所述无人机的拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系；
根据所述拉力、力矩和旋翼的转速之间的关系，以及所述期望总拉力和所述期望力矩，通过下述公式十一至公式十五，计算所述无人机在实现所述期望偏航角的情况下沿着所述期望路径飞行所需的多个旋翼的期望转速；
，公式十一
，公式十二
，公式十三
，公式十四
，公式十五
其中，分别为四个旋翼的期望转速，/>为俯仰角力矩系数，/>为偏航角力矩系数，/>为四个旋翼的分配矩阵，/>为旋翼控制效率矩阵，/>、/>、/>、/>为所述旋翼控制效率矩阵的参数，/>为各旋翼的期望偏航角，为各旋翼的期望俯仰角，/>为各旋翼的期望横滚角，/>为所述无人机的海拔高度；
控制模块，用于将所述多个旋翼的期望转速输入所述多个旋翼所对应的电机，由所述多个旋翼所对应的电机根据所述多个旋翼的期望转速，控制所述无人机沿着所述期望路径进行飞行；
其中，所述期望俯仰角和期望横滚角通过下述公式一至公式六确定：
，公式一
，公式二
，公式三
，公式四
，公式五
，公式六
其中，为所述无人机的实时位置中实时水平位置，/>和/>分别为所述无人机的实时水平位置中的/>轴坐标和/>轴坐标，/>为所述无人机在水平方向上的位置变化率，为所述无人机在水平方向上的期望速度，/>为所述无人机在水平方向上的速度变化率，/>为重力加速度，/>为期望偏航角，/>为所述无人机的姿态，θ为期望俯仰角，ϕ为期望横滚角。
8.一种终端，其特征在于，所述终端包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的无人机避障方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的无人机避障方法。
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