CN116859986A - 一种既有铁路带状测区的无人机航线规划方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，该方法包括：获取既有铁路设计资料，根据设计的既有铁路带状测区的区域范围的线路参数生成铁路中心线；根据激光点云数据密度需求，设置无人机的飞行参数；根据铁路中心线设置无人机的飞行路径；构建既有线路防护范围约束模型与地形与地物威胁约束模型，通过既有线路防护范围约束模型以及地形与地物威胁约束模型对所述飞行路径进行安全性检查。本发明通过既有线路防护范围约束模型以及地形与地物威胁约束模型对所述飞行路径进行安全性检查，量化地评估了无人机航线的安全风险，能够确保航飞工作的安全执行。

Description

一种既有铁路带状测区的无人机航线规划方法

技术领域

本申请涉及航测与激光雷达技术领域，更具体地，涉及一种既有铁路带状测区的无人机航线规划方法。

背景技术

目前伴随着航测技术的迅速发展于成熟，机载激光雷达技术已广泛应用于铁路的勘察、设计、施工、运维的过程中。机载激光雷达通过在无人机上搭载激光传感器、IMU、GNSS单元等设备，实现对地表三维信息无接触的采集与测量。

现有技术中既有线带状区域利用无人机进行航空摄影测量时，存在飞行架次过多、作业效率低以及安全隐患较大的问题。

发明内容

针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本发明提供了了一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，量化地评估了无人机航线的安全风险，确保航飞工作的安全执行。

为实现上述目的，按照本发明的第一个方面，提供了一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，该方法包括：

获取既有铁路设计资料，根据设计的既有铁路带状测区的区域范围的线路参数生成铁路中心线；

根据激光点云数据密度需求，设置无人机的飞行参数；

根据铁路中心线设置无人机的飞行路径；

构建既有线路防护范围约束模型与地形与地物威胁约束模型，通过既有线路防护范围约束模型以及地形与地物威胁约束模型对所述飞行路径进行安全性检查。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述既有线路防护范围约束模型的构建包括：根据所述铁路中心线，生成中心线的缓冲区，获取中心线缓冲区的数字高程模型，根据所述数字高程模型对航线内既有铁路安全防护区与超高建筑物进行安全性评估。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据激光点云数据密度需求，设置无人机的飞行参数，具体包括：

根据雷达设备点频、激光的视场角、无人机飞行速度、无人机航高、激光点云平均点密度、点云旁向重叠度、无人机航线间距与激光扫描转速之间的关系，构建方程式组，求解无人机的飞行参数。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述构建方程式组具体为：

已知参数为：无人机激光雷达设备点频为p_t、激光的视场角为θ_t、相机的视场角为θ_FOV、以及激光扫描转速v_scan，设定未知参数无人机飞行速度为v_flight、无人机飞行航高为h与无人机航线间距S_flight，构建如下方程式组：

激光点云平均点密度ρ_point可表示为：

激光扫描转速v_scan可表示为：

计算无人机航线间距S_flight为：

其中，点云旁向重叠度P_{Point Overlapt}为：

其中，P_{Image Overlapt}为航线重叠度；

根据上述方程式组求解无人机飞行速度v_flight、无人机飞行航高h与无人机航线间距S_flight。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据铁路中心线设置无人机的飞行路径，具体包括：

基于所述铁路中心线划分安全防护区；

设置无人机的起点，第一架次无人机的地点位置在地面上的投影为安全防护区外侧，下一架次无人机的飞行路线与其上一架次无人机的飞行路线需重叠第一重叠距离。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据铁路中心线设置无人机的飞行路径，还包括：

将铁路中心线向两侧各平移无人机航线间距的二分之一，得到航线参考线；

根据航线参考线，生成若干段直线航线，所述直线航线应覆盖整个铁路带状测区范围。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据铁路中心线设置无人机的飞行路径，还包括：

设置无人机的终点，最后一架次无人机的地点位置在地面上的投影为安全防护区外侧，最后一架次无人机的飞行路线与其上一架次无人机的飞行路线需重叠第一重叠距离。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述既有线路防护范围约束模型需满足下式：

其中，

其中，S_i为无人机航线上所有航点(x_i，y_i)的偏距，r_n为既有线防护范围半径，L_safe为无人机与防护范围的安全距离，ω_i为威胁权重。

进一步地，上述基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述地形与地物威胁约束模型需满足下式：

其中，

其中，(x_m，y_m，z_m)表示第m个可能造成安全隐患的地物端点坐标，(x_j，y_j，z_j)表示航线中与该地物端点距离最近点的三维空间坐标，r_m表示地形、地物点的威胁距离，L_safe表示无人机与地形、地物点的安全距离，ω_j表示威胁权重。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

(1)本发明提供的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，构建既有线路防护范围约束模型与地形与地物威胁约束模型，针对铁路激光雷达数据采集作业过程中测区呈条带状的区域特点，通过既有线路防护范围约束模型以及地形与地物威胁约束模型对所述飞行路径进行安全性检查，量化地评估了无人机航线的安全风险，能够确保航飞工作的安全执行。

(2)本发明提供的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，通过将激光雷达的已知参数和无人机飞行的速度与航高、无人机航线间距参数等通过构建方程式组进行量化与计算，求解无人机的飞行参数，此方式直观地反馈了各参数所带来的影响，缩短了无人机航线规划时参数设置的时间。

(3)本发明提供的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，将无人机的航线设置为8字航线与直线航线组合的方式，提升了激光雷达数据采集的效率，有效减少无人机飞行架次。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需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申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的无人机参数标注示意图；

图3为本申请实施例提供的既有线路防护范围约束模型示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

本申请提供了一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，图1为本申请实施例提供的一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法的流程示意图，请参阅图1，该方法包括以下步骤：

(1)获取既有铁路设计资料，根据设计的既有铁路带状测区的区域范围的线路参数生成铁路中心线；

具体的，当接收到无人机既有线路激光雷达航飞任务后，立即获取既有铁路设计台账的交点资料或其他既有铁路的设计资料，根据资料记载的既有铁路带状测区的区域范围内的缓和曲线与交点坐标等线路参数，生成航飞范围内的铁路中心线。

需要解释的是，数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型的一个分支，数字高程模型是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布。获取中心线缓冲区的数字高程模型，通过数字高程模型中描述的地貌特征，对既有铁路的安全防护区域与超高建筑物进行安全性评估。

优选的，缓冲区的缓冲宽度大于既有铁路带状测区的区域范围距离与无人机安全飞行距离之和。

(2)根据激光点云数据密度需求，设置无人机的飞行参数；

为保障无人机激光雷达飞行安全及数据采集的质量，在航飞工作执行前，需要依据既有线激光点云数据密度需求，对无人机的飞行参数进行设置。航飞采集的点云数据应满足以下条件：

航线沿既有铁路左右各布设一条，航线投影在地面的平面位置应位于既有铁路安全防护区外侧。

在一个具体的实施例，航线重叠度不低于50％，双航线覆盖地面宽度不小于360米，获取的地面点云点密度不低于1500点/平方米。

进一步地，根据雷达设备点频、激光的视场角、无人机飞行速度、无人机航高、激光点云平均点密度、点云旁向重叠度、无人机航线间距与激光扫描转速之间的关系，构建方程式组，求解无人机的飞行参数。

图2为本申请实施例提供的无人机参数标注示意图，具体地，已知参数为：无人机激光雷达设备点频为p_t、激光的视场角为θ_t、相机的视场角为θ_FOV、以及激光扫描转速v_scan，设定未知参数无人机飞行速度为v_flight、无人机飞行航高为h与无人机航线间距S_flight，构建如下方程式组：

激光点云平均点密度ρ_point可表示为：

激光扫描转速v_scan可表示为：

计算无人机航线间距S_flight为：

其中，点云旁向重叠度P_{Point Overlapt}为：

其中，P_{Image Overlapt}为航线重叠度，在具体的实施例中，航线重叠度设置为50％；

根据上述方程式组求解无人机飞行速度v_flight、无人机飞行航高h与无人机航线间距S_flight。

其中，无人机激光雷达设备点频p_t一般设置为最大值，激光的视场角为θ_t与相机的视场角为θ_FOV也设置为最大值，激光扫描转速v_scan可根据经验值设置，根据上述方程式组求得的无人机飞行速度v_flight、无人机飞行航高h与无人机航线间距S_flight均为极限值，飞机飞行时参数设置不得超过求解值。

在一个具体的实施例中，采用华测AA1400无人机激光雷达系统为例，激光的视场角与相机的视场角为固定值，设置无人机激光雷达设备点频为1800kHz，激光扫描转速为400线/S，将已知参数代入上述方程式组，求得无人机飞行速度为6m/s、无人机飞行航高为120m与无人机航线间距为100m。当然，也可采用其它类型的无人机激光雷达系统，本申请不做具体限制。

(3)根据铁路中心线设置无人机的飞行路径；

设置无人机起点：

根据点云精度指标获取无人机飞行参数后，对铁路既有线路无人机激光雷达的飞行路径进行计算，首先需设置航飞起点，起点的设置应兼顾航飞安全性及数据获取的范围。第一架次无人机的起点位置在地面上的投影位置应在铁路既有线安全防护区外侧，且该点能够对测区起始点进行激光雷达数据的采集。后续每个架次的飞行路线与上一架次无人机的飞行路线需重叠第一重叠距离。

在一个具体的实施例中，第一重叠距离可设置为50m。

设置无人机的飞行路线：

将铁路中心线向两侧各平移无人机航线间距的二分之一，得到航线参考线。由于铁路线路多为缓和曲线，航线设置不允许直接用协调转弯方式，根据航线参考线，生成若干段直线航线，若干段直线航线需要覆盖整个带状测区范围，以保障激光雷法采集时的数据精度。

设置无人机终点：

完成单架次航飞工作后，需设置航飞的终点。终点设置与起点要求相近，其在地面上的投影位置应在铁路既有线安全防护区外侧，且该点能够对测区起始点进行激光雷达数据的采集。最后一架次无人机终点应能够进行测区终止位置的激光雷达数据采集。

进一步地，无人机的航线设置为“8”字航线。

在一个具体的实施例中，当无人机进行长直线航飞作业时，平飞约1.5km应添加“8”字航线，再继续进入航线进行作业任务。每架次航飞任务中，无人机距离基站距离宜小于5km，通常基站处于测区中心，单条航线长度宜小于10km。

进入起点前，需添加“8”字航线，航飞时无人机完成起始“8”字后应平飞一段距离(不低于500m)再进入主航线。

进入终点前应添加“8”字航线，以保障航飞采集的数据精度。

(4)构建既有线路防护范围约束模型与地形与地物威胁约束模型，通过既有线路防护范围约束模型以及地形与地物威胁约束模型对所述飞行路径进行安全性检查。

为保障无人机在既有铁路上空的安全作业，飞行路径生成完成后，需对航线整体安全性进行检查。针对铁路既有线航飞工作情况，通过既有线防护范围及地形、地物威胁约束模型，检查航飞过程中是否存在安全隐患。

既有线路防护范围约束模型的构建包括：根据铁路中心线，生成中心线的缓冲区，获取中心线缓冲区的数字高程模型，根据所述数字高程模型对航线内既有铁路安全防护区与超高建筑物进行安全性评估。

具体地，图3为本申请实施例提供的既有线路防护范围约束模型示意图，其中，既有线路防护范围约束模型需满足下式：

其中，

其中，S_i为无人机航线上所有航点(x_i，y_i)的偏距，即所有航点(x_i，y_i)在地面上的投影与既有线中心线的最短距离，r_n为既有线防护范围半径，L_safe为无人机与防护范围的安全距离，ω_i为威胁权重。

既有线路防护范围约束模型通过f_existing表示既有线防护范围威胁值，当值为0时，表示无人机始终处于既有线防护范围外，不为0则表示航线中存在处于既有线防护范围内的点。进行无人机航线安全性检查时，应确保威胁值为0。

其中，地形与地物威胁约束模型需满足下式：

其中，

其中，(x_m，y_m，z_m)表示第m个可能造成安全隐患的地物端点坐标，(x_j，y_j，z_j)表示航线中与该地物端点距离最近点的三维空间坐标，r_m表示地形、地物点的威胁距离，L_safe表示无人机与地形、地物点的安全距离，ω_j表示威胁权重。

地形与地物威胁约束模型通过f_features表示地形、地物威胁值，当值为0时，表示该无人机航线不存在与地形、地物障碍相撞的风险，不为0则表示存在相撞的风险。进行无人机航线安全性检查时，应确保威胁值为0。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里的公开后，将容易想到本公开的其实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其特征在于，包括：

获取既有铁路设计资料，根据设计的既有铁路带状测区的区域范围的线路参数生成铁路中心线；

根据激光点云数据密度需求，设置无人机的飞行参数；

根据铁路中心线设置无人机的飞行路径；

构建既有线路防护范围约束模型与地形与地物威胁约束模型，通过既有线路防护范围约束模型以及地形与地物威胁约束模型对所述飞行路径进行安全性检查。

2.如权利要求1所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述既有线路防护范围约束模型的构建包括：根据所述铁路中心线，生成中心线的缓冲区，获取中心线缓冲区的数字高程模型，根据所述数字高程模型对航线内既有铁路安全防护区与超高建筑物进行安全性评估。

3.如权利要求1所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据激光点云数据密度需求，设置无人机的飞行参数，具体包括：

根据雷达设备点频、激光的视场角、无人机飞行速度、无人机航高、激光点云平均点密度、点云旁向重叠度、无人机航线间距与激光扫描转速之间的关系，构建方程式组，求解无人机的飞行参数。

4.如权利要求3所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述构建方程式组具体为：

已知参数为：无人机激光雷达设备点频为p_t、激光的视场角为θ_t、相机的视场角为θ_FOV、以及激光扫描转速v_scan，设定未知参数无人机飞行速度为v_flight、无人机飞行航高为h与无人机航线间距S_flight，构建如下方程式组：

激光点云平均点密度ρ_point可表示为：

激光扫描转速v_scan可表示为：

计算无人机航线间距S_flight为：

其中，点云旁向重叠度P_Point为：

其中，P_Image为航线重叠度；

根据上述方程式组求解无人机飞行速度v_flight、无人机飞行航高h与无人机航线间距S_flight。

5.如权利要求1所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据铁路中心线设置无人机的飞行路径，具体包括：

基于所述铁路中心线划分安全防护区；

设置无人机的起点，第一架次无人机的地点位置在地面上的投影为安全防护区外侧，下一架次无人机的飞行路线与其上一架次无人机的飞行路线需重叠第一重叠距离。

6.如权利要求5所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据铁路中心线设置无人机的飞行路径，还包括：

将铁路中心线向两侧各平移无人机航线间距的二分之一，得到航线参考线；

根据航线参考线，生成若干段直线航线，所述直线航线应覆盖整个铁路带状测区范围。

7.如权利要求6所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述根据铁路中心线设置无人机的飞行路径，还包括：

设置无人机的终点，最后一架次无人机的地点位置在地面上的投影为安全防护区外侧，最后一架次无人机的飞行路线与其上一架次无人机的飞行路线需重叠第一重叠距离。

8.如权利要求1或2所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述既有线路防护范围约束模型需满足下式：

其中，

其中，S_i为无人机航线上所有航点(x_i,y_i)的偏距，r_n为既有线防护范围半径，L_safe为无人机与防护范围的安全距离，ω_i为威胁权重。

9.如权利要求1所述的基于既有铁路带状测区的雷达航线规划方法，其中，所述地形与地物威胁约束模型需满足下式：

其中，

其中，(x_m,y_m,z_m)表示第m个可能造成安全隐患的地物端点坐标，(x_j,y_j,z_j)表示航线中与该地物端点距离最近点的三维空间坐标，r_m表示地形、地物点的威胁距离，L_safe表示无人机与地形、地物点的安全距离，ω_j表示威胁权重。