CN116929358A - 一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，面向无人机城市运行场景，属于无人机路径规划技术领域。首先采用栅格法对规划区域进行精细化三维建模，构建空域栅格环境；随后在标定规划区域内根据建筑物位置和运行要求划设保护区，以空中碰撞风险与地面撞击风险指标量化栅格中的无人机运行风险；之后获取配送需求点、物流网点、保护区位置信息以及无人机性能参数；最后在满足间隔限制与无人机性能约束的条件下，以最小化航路成本为目标函数，采用A*算法搜索最优航路，从而生成最优航路集。本发明在精细化无人机运行风险评估前提下，实现了高效无人机运行路径规划。

Description

一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法

技术领域

本发明涉及无人机航路网络规划技术领域，具体涉及一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法。

背景技术

在城市低空环境中，无人机运行面临的主要风险有两个：空中碰撞风险与地面撞击风险，目前在航路规划过程中，通常都是以地面撞击风险为代价函数，适用启发式算法对其进行路径搜索求解，以获得最小的代价成本与路径长度。但空中碰撞与地面撞击之间存在一定的事故链关系，例如空中碰撞风险一般是地面撞击事件的上层事件，且无人机与障碍物之间的间隔保持通常使用固定的保护区建模，不利于空域的高效使用。因此，亟需提出一种考虑空地协同风险、高效精细的无人机运行路径规划方法。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，本发明提供了一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，根据需求构建起降点之间运行风险最小的路径，且在路径规划的过程中使用空中碰撞风险以保持对障碍物的安全间隔。解决了上述背景技术所阐述的问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，包括以下步骤：

步骤S1：对规划区域采用栅格法进行三维建模，构建低空无人机运行栅格环境；

步骤S2：在规划区域内划设低空障碍物保护区，针对规划区域中每一个立体栅格，引入以空中碰撞风险与地面撞击风险协同的栅格危险度，以定量描述栅格中无人机的运行风险；

步骤S3：获取配送需求点、物流网点、保护区位置信息以及无人机性能参数，如最大转弯角、最小转弯缓冲距离、最小碰撞间隔等；

步骤S4：考虑复杂低空环境限制和无人机性能约束，以最小化航路成本作为目标函数，采用基于代价函数的改进A*算法搜索所有目标点间的最优航路，生成最优航路集。

进一步地，步骤S1具体包括：

确定无人机运行低空区域范围，将所选区域进行三维立体栅格建模及编码，用坐标(x,y,z)表示，且将每个栅格中心作为备选航路点。

进一步地，步骤S2具体包括：

步骤S21：在无人机运行空域内，建筑物、限制空域等特殊区域复杂，需要对每个建筑物进行保护区划设，保护区范围为以最小外接圆柱包围的立体区域，并对栅格空域进行是否占用判定划分；

步骤S22：构建无人机最小外接圆柱体碰撞保护区，计算每个栅格中与周边R_detec为半径的N个障碍物的各自碰撞概率并各自定义为独立事件计算总空中碰撞概率：

步骤S23：计算每个栅格坠落的地面风险，S(x,y,z)＝[S_d,S_p,S_n]，其中[S_d,S_p,S_n]分别对应人员损伤、财产损失与噪声影响风险；

步骤S24：计算每个栅格的危险程度系数：r(x,y,z)＝P_C(x,y,z)·S(x,y,z)。

进一步地，步骤S3具体包括：

步骤S31：根据所选区域内居民楼、办公楼、配送网点、保护区的人口密度及分布特征，获取无人机运行起飞坐标点A_s＝(x₀,y₀,z₀)与降落坐标点A_e＝(x_e,y_e,z_e)；

步骤S32：获取物流无人机性能参数如：最大转弯角、最大爬升角、最大下降角、飞行高度范围、最小转弯缓冲距离，最小碰撞间隔。

进一步地，步骤S4具体包括：

步骤S41：设路径中经过某点A_k＝(x_k,y_k,z_k)，计算航程代价：

步骤S42：计算危险度代价：

式中，δ为危险度惩罚系数，r_i为栅格危险度，l_i为无人机在相应栅格内行进的距离；

步骤S43：计算航路搜索代价函数，设g(k)＝ω₁C_L(k)+ω₂C_D(k),其中，C_L(k)与C_D(k)分别表示起始点A_s到当前点A_k的实际航程代价与危险度代价，ω₁与ω₂均为加权系数；

步骤S44：计算启发函数，以当前点与终点A_e＝(x_e,y_e,z_e)的距离作为启发函数：

步骤S45：以最小化航路成本为目标函数，采用基于代价函数的改进A*算法搜索最优的无人机运行路径。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

1.本发明提出的一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，充分考虑空地协同风险事故链，采用空中碰撞概率作为坠地撞击事故的诱发因素，从而规划协同风险最小的运行路径；

2.本发明采用空中碰撞概率作为与障碍物间隔保持的基准，最大化利用空域容量，提高了运行效率。

附图说明

图1为本发明一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法的整体实现流程图。

图2为本发明三维地理环境及保护区构建示意图。

图3为本发明路径搜索算法流程图。

具体实施方式

以下基于实施例对本发明进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。为了避免混淆本发明的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚，下面结合附图对本发明做进一步说明。

本发明提出的一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，如图1所示，具体步骤如下：

步骤S1：确定无人机运行低空区域范围，如图2所示，将所选区域进行三维立体栅格建模及编码，用坐标(x,y,z)表示，且将每个栅格中心作为备选航路点。

步骤S2：在规划区域内划设低空障碍物保护区，针对规划区域中每一个立体栅格，引入以空中碰撞风险与地面撞击风险协同的栅格危险度，以定量描述栅格中无人机的运行风险；具体包括如下步骤：

步骤S21：在无人机运行空域内，建筑物、限制空域等特殊区域复杂，需要对每个建筑物进行保护区划设，保护区范围为以最小外接圆柱包围的立体区域，并对栅格空域进行是否占用判定划分：

步骤S22：构建无人机最小外接圆柱体碰撞保护区，计算每个栅格中与周边R_detec为半径的N个障碍物的各自碰撞概率并各自定义为独立事件计算总空中碰撞概率：

其中，为以无人机航迹误差在每个障碍物碰撞区中的三维概率积分，其中相对距离Δd服从以/>为均值，h为方差的三维高斯分布；

步骤S23：计算每个栅格坠落的地面风险:S(x,y,z)＝[S_d,S_p,S_n]，[S_d,S_p,S_n]分别对应人员损伤、财产损失与噪声影响风险，其中：

S_d(x,y,z)＝p_death·V_population(x,y,z)，p_death为撞击造成的人员致死率，V_population(x,y,z)为对应栅格中的人口密度；

其中，/>μ＝3.0467，σ＝0.76023，

S_n(x,y,z)＝L×V_population(x,y,z)，L_s＝80db，/>为噪声衰减指数。

步骤S24：计算每个栅格的危险程度系数：r(x,y,z)＝P_C(x,y,z)·S(x,y,z)。

步骤S3：获取配送需求点、物流网点、保护区位置信息以及无人机性能参数，如最大转弯角、最小转弯缓冲距离、最小碰撞间隔等；具体包括如下步骤：

步骤S31：根据所选区域内居民楼、办公楼、配送网点、保护区的人口密度及分布特征，获取无人机运行起飞坐标点A_s＝(x₀,y₀,z₀)与降落坐标点A_e＝(x_e,y_e,z_e)；

步骤S32：获取物流无人机性能参数约束：

最大转弯角：相邻点航路点(x_i-1,y_i-1,z_i-1),(x_i,y_i,z_i),(x_i+1,y_i+1,z_i+1)间的转弯角不能超过物流无人机的最大转弯角/>需满足：

(1)最大爬升角：爬升角c_i不能超过物流无人机的最大爬升角c_max，需满足：

(2)最大下降角：下降角d_i不能超过物流无人机的最大下降角d_max，需满足：

(3)飞行高度范围：由于无人机升限限制和城市低空空域管理政策影响，物流无人机的飞行高度z_i应不高于允许高度最大值H_max，不低于允许高度最小值H_min，需满足：

H_min≤z_i≤H_max

(4)最小转弯缓冲距离：无人机在转弯前需要有一定的缓冲距离，才能确保安全过弯，假设航路上相邻的两个转弯点坐标为(x_i,y_i,z_i),(x_j,y_j,z_j)，默认在转弯点之间沿直线飞行，相邻转弯点间的距离大于最小转弯缓冲距离dis_min，需满足：

(5)最小间隔距离：无人机以R_detec为半径的N个障碍物的各自碰撞概率均不小于固定值0.05：

步骤S4：考虑复杂低空环境限制和无人机性能约束，以最小化航路成本作为目标函数，采用基于代价函数的改进A*算法搜索所有目标点间的最优航路，生成最优航路集；具体包括如下步骤：

步骤S41：设路径中经过某点A_k＝(x_k,y_k,z_k)，计算航程代价：

步骤S42：计算危险度代价：

式中，δ为危险度惩罚系数，r_i为栅格危险度，l_i为无人机在相应栅格内行进的距离；

步骤S43：计算航路搜索代价函数，设g(k)＝ω₁C_L(k)+ω₂C_D(k),其中，C_L(k)与C_D(k)分别表示起始点A_s到当前点A_k的实际航程代价与危险度代价，ω₁与ω₂均为加权系数；

步骤S44：计算启发函数。以当前点A_k与终点A_e＝(x_e,y_e,z_e)的距离作为启发函数：

步骤S45：以最小化航路成本为目标函数，采用基于代价函数的改进A*算法搜索最优的无人机运行路径，将起始点A_s放入Open列表中，判断其是否为空，若非空，则选取其列表中代价最小的节点，将其从Open列表中移除，加入到Close列表中，接着判断节点是否为终点，若非终点，则重复上一步骤，若为终点则存储为最优路径和最优代价，如图3所示。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (5)

1.一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：对规划区域采用栅格法进行三维建模，构建低空无人机运行栅格环境；

步骤S2：在规划区域内划设低空障碍物保护区，针对规划区域中每一个立体栅格，引入以空中碰撞风险与地面撞击风险协同的栅格危险度，以定量描述栅格中无人机的运行风险；

步骤S3：获取配送需求点、物流网点、保护区位置信息以及无人机性能参数，如最大转弯角、最小转弯缓冲距离、最小碰撞间隔等；

步骤S4：考虑复杂低空环境限制和无人机性能约束，以最小化航路成本作为目标函数，采用基于代价函数的改进A*算法搜索所有目标点间的最优航路，生成最优航路集。

2.根据权利要求1所述的一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

确定无人机运行低空区域范围，将所选区域进行三维立体栅格建模及编码，用坐标(x,y,z)表示，且将每个栅格中心作为备选航路点。

3.根据权利要求1所述的一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

步骤S21：在无人机运行空域内，建筑物、限制空域等特殊区域复杂，需要对每个建筑物进行保护区划设，保护区范围为以最小外接圆柱包围的立体区域，并对栅格空域进行是否占用判定划分；

步骤S22：构建无人机最小外接圆柱体碰撞保护区，计算每个栅格中与周边以R_detec为半径的N个障碍物的各自碰撞概率并各自定义为独立事件计算总空中碰撞概率：

步骤S23：计算每个栅格坠落的地面风险，S(x,y,z)＝[S_d,S_p,S_n]，其中[S_d,S_p,S_n]分别对应人员损伤、财产损失与噪声影响风险；

步骤S24：计算每个栅格的危险程度系数：r(x,y,z)＝P_C(x,y,z)·S(x,y,z)。

4.根据权利要求1所述的一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

步骤S31：根据所选区域内居民楼、办公楼、配送网点、保护区的人口密度及分布特征，获取无人机运行起飞坐标点A_s＝(x₀,y₀,z₀)与降落坐标点A_e＝(x_e,y_e,z_e)；

步骤S32：获取物流无人机性能参数：最大转弯角、最大爬升角、最大下降角、飞行高度范围、最小碰撞间隔。

5.根据权利要求1所述的一种考虑空地协同风险的无人机运行路径规划方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

步骤S41：设路径中经过某点A_k＝(x_k,y_k,z_k)，计算航程代价：

步骤S42：计算危险度代价：

式中，δ为危险度惩罚系数，r_i为栅格危险度，l_i为无人机在相应栅格内行进的距离；

步骤S43：计算航路搜索代价函数，设g(k)＝ω₁C_L(k)+ω₂C_D(k)；其中，C_L(k)与C_D(k)分别表示起始点A_s到当前点A_k的实际航程代价与危险度代价，ω₁与ω₂均为加权系数；

步骤S44：计算启发函数，以当前点与终点A_e＝(x_e,y_e,z_e)的距离作为启发函数：

步骤S45：以最小化航路成本为目标函数，采用基于代价函数的改进A*算法搜索最优的无人机运行路径。