CN117519278A - 一种用于桥梁巡检的无人机避障方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，涉及无人机智能控制技术领域。通过获取无人机飞行轨迹的途径路径点及轨迹路径，并获取无人机在相邻间途径路径点飞行过程中的飞行速度值及姿态角度值，根据获取的数据确定相邻的途径路径点飞行空间域，基于双目视觉技术求解无人机在相邻间途径路径点飞行过程中障碍物在时间间隔内的初始时刻及末端时刻的坐标点，根据获取的障碍物坐标计算障碍物运动的空间距离和运动速度，以空间距离的计算结果为划分标准将障碍物划分为静止障碍物和运动障碍物两种类型，构建碰撞模型计算碰撞风险因子，根据碰撞风险因子的计算结果制定无人机避障策略，能够有效解决无人机在飞行过程中的动态避障问题。

Description

一种用于桥梁巡检的无人机避障方法

技术领域

本发明涉及无人机智能控制技术领域，特别涉及一种用于桥梁巡检的无人机避障方法。

背景技术

随着无人机软硬件技术的不断成熟，无人机巡检已广泛应用于输电线路、桥梁、变电站、油气管道、铁路、矿井等领域。为了实现无人机智能巡检，需要根据巡检任务和飞行环境，为无人机规划生成安全可行的飞行路径，以保障无人机飞行安全。

现有的桥梁巡检的无人机避障方法主要包括基于搜索的方法、基于采样的方法和基于优化的方法等，其主要适用于于桥梁巡检过程中遇到的静止的障碍物的避障，而在桥梁巡检过程中，常常会遇到类似于飞鸟或者坠物等动态障碍物，而现有方法对于动态障碍物的避障策略响应相对较差，可能导致无人机在遇到动态障碍物时因不能及时躲避而发生碰撞事故。为此，我们提出一种用于桥梁巡检的无人机避障方法。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，通过获取无人机飞行轨迹的途径路径点及轨迹路径，并获取无人机在相邻间途径路径点飞行过程中的飞行速度值及姿态角度值，根据获取的数据确定相邻的途径路径点飞行空间域，基于双目视觉技术求解无人机在相邻间途径路径点飞行过程中障碍物在时间间隔内的初始时刻及末端时刻的坐标点，根据获取的障碍物坐标计算障碍物运动的空间距离和运动速度，以空间距离的计算结果为划分标准将障碍物划分为静止障碍物和运动障碍物两种类型，构建碰撞模型计算碰撞风险因子，根据碰撞风险因子的计算结果制定无人机避障策略，可以有效解决背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，包括以下步骤：

获取无人机飞行轨迹的途径路径点P_i，根据途径路径点确定轨迹路径L，L＝{P_i，i＝1,2,...,n}，其中，P_i表示飞行轨迹的第i个路径点，P_i＝(x_i，y_i，z_i)，x_i，y_i，z_i分别为第i个路径点的三维坐标值，n为路径点的总数量；

获取无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中的飞行速度值v及姿态角度值μ，根据获取的数据确定相邻的途径路径点P_j至P_j+1间的飞行空间域S，其中，j∈n，S＝∑∑P_t，P_t为无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中在任意t时刻时无人机的坐标，∑P_t表示为以t时刻时无人机的坐标为圆心且与飞行方向相垂直的半径为r的面域，∑∑P_t表示为为所述面域的集合；

基于双目视觉技术求解无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中，障碍物在t时刻的坐标点o_t及在t时刻前时间间隔Δt的初始时刻坐标点o_t'，其中，o_t＝(x_t，y_t，z_t)，o_t'＝(x_t'，y_t'，z_t')；

根据获取的障碍物坐标计算坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离，根据空间距离的计算结果将障碍物划分为静止障碍物和运动障碍物两种类型；

根据获取的障碍物坐标点o_t与坐标点o_t'计算所述运动障碍物的运动速度v_o，构建碰撞模型计算碰撞风险因子，其中，所述碰撞模型的表达式为：

当障碍物为静止障碍物时，有：

当障碍物为运动障碍物时，有：

式中，o_f为运动障碍物以运动速度v_o运动一定时间后的坐标点，o_f＝(x_f，y_f，z_f)，为风险空间域，其中，/> 为无人机以飞行速度值v及姿态角度值μ飞行和运动障碍物运动相同时间后的坐标；

根据碰撞风险因子的计算结果制定无人机避障策略，具体为：

当f＝0时，无人机保持飞行速度值v及姿态角度值μ；

当f＝1时，改变无人机飞行速度值v及姿态角度值μ。

进一步的，障碍物类型的划分原则为：

当时，判定障碍物为静止障碍物；

当时，判定障碍物为运动障碍物。

进一步的，障碍物坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离的计算公式为：

式中，表示为坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离。

进一步的，所述运动障碍物的运动速度的计算公式为：

进一步的，坐标点o_f的三维坐标值的计算公式为：

式中，v_x，v_y，v_z分别为所述运动障碍物的运动速度v_o在x轴、y轴、z轴方向上的分量，t为所述运动障碍物的以运动速度v_o运动到o_f点的时间。

进一步的，r的值正比于无人机的飞行速度，根据经验公式进行确定，计算公式为：

式中，ρ₁，ρ₂为常数系数，且ρ₁、ρ₂均大于1，v_t为无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中在任意t时刻时的飞行速度。

进一步的，θ的值根据障碍物在t时刻的坐标点o_t与飞行空间域S之间的最短距离进行确定，且有/>

本发明具有如下有益效果：

与现有技术相比，本发明技术方案通过获取无人机飞行轨迹的途径路径点及轨迹路径，并获取无人机在相邻间途径路径点飞行过程中的飞行速度值及姿态角度值，根据获取的数据确定相邻的途径路径点飞行空间域，基于双目视觉技术求解无人机在相邻间途径路径点飞行过程中障碍物在时间间隔内的初始时刻及末端时刻的坐标点，根据获取的障碍物坐标计算障碍物运动的空间距离和运动速度，以空间距离的计算结果为划分标准将障碍物划分为静止障碍物和运动障碍物两种类型，构建碰撞模型计算碰撞风险因子，根据碰撞风险因子的计算结果制定无人机避障策略，通过对障碍物的运动形态进行判定，并针对静态障碍物与动态障碍物制定不同的避障策略，能够有效解决无人机在飞行过程中的动态避障问题，同时可以根据巡检需求设置途径路径点，进而规划巡检路径轨迹，并根据轨迹路径进行动态避障，使无人机的避障策略更加符合实际工作环境，改善检测效果。

附图说明

图1为本发明一种用于桥梁巡检的无人机避障方法的流程图；

图2为本发明一种用于桥梁巡检的无人机避障方法的轨迹路径示意图；

图3为本发明一种用于桥梁巡检的无人机避障方法的飞行空间域示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明，其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制，为了更好地说明本发明的具体实施方式，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸。

实施例1

如图1所示的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法的流程图。

本发明技术方案提出的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，本方案实施流程具体包括以下步骤：

步骤一，获取无人机飞行轨迹的途径路径点P_i，根据途径路径点确定轨迹路径L，L＝{P_i，i＝1,2,...,n}，如图2所示，在空间坐标系中，P₁、P₂，、、、，P_n分别为无人机飞行轨迹的途径路径点，将所有途径路径点串联后即得到轨迹路径L，其中，P_i表示飞行轨迹的第i个路径点，P_i＝(x_i，y_i，z_i)，x_i，y_i，z_i分别为第i个路径点的三维坐标值，n为路径点的总数量；

步骤二，获取无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中的飞行速度值v及姿态角度值μ，根据获取的数据确定相邻的途径路径点P_j至P_j+1间的飞行空间域S，如图3所示，其中，j∈n，S＝∑∑P_t，P_t为无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中在任意t时刻时无人机的坐标，∑P_t表示为以t时刻时无人机的坐标为圆心且与飞行方向相垂直的半径为r的面域，∑∑P_t表示为为面域的集合，其中，r的值正比于无人机的飞行速度，根据经验公式进行确定，计算公式为：

式中，ρ₁，ρ₂为常数系数，且ρ₁、ρ₂均大于1，v_t为无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中在任意t时刻时的飞行速度；

步骤三，基于双目视觉技术求解无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中，障碍物在t时刻的坐标点o_t及在t时刻前时间间隔Δt的初始时刻坐标点o_t'，其中，o_t＝(x_t，y_t，z_t)，o_t'＝(x_t'，y_t'，z_t')；

步骤四，根据获取的障碍物坐标计算坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离，其中，障碍物坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离的计算公式为：

式中，表示为坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离，根据空间距离的计算结果将障碍物划分为静止障碍物和运动障碍物两种类型，其中，障碍物类型的划分原则为：

当时，判定障碍物为静止障碍物；

当时，判定障碍物为运动障碍物，其中，θ的值根据障碍物在t时刻的坐标点o_t与飞行空间域S之间的最短距离/>进行确定，且有/>需要说明的是，当时，虽然障碍物在空间范围内存在位移，但由于其位移量较小，相对于无人机的移动量可以忽略不计，故可以将其看作是空间中的一个静止物体，故有当/>时，判定障碍物为静止障碍物；

步骤五，根据获取的障碍物坐标点o_t与坐标点o_t'计算运动障碍物的运动速度v_o，计算公式为：构建碰撞模型计算碰撞风险因子，其中，碰撞模型的表达式为：

当障碍物为静止障碍物时，有：

当障碍物为运动障碍物时，有：

式中，o_f为运动障碍物以运动速度v_o运动一定时间后的坐标点，o_f＝(x_f，y_f，z_f)，其中，坐标点o_f的三维坐标值的计算公式为：

式中，v_x，v_y，v_z分别为运动障碍物的运动速度v_o在x轴、y轴、z轴方向上的分量，/>为运动障碍物的以运动速度v_o运动到o_f点的时间，/>为风险空间域，其中， 为无人机以飞行速度值v及姿态角度值μ飞行和运动障碍物运动相同时间后的坐标，需要说明的是，碰撞风险因子可以看作是碰撞是否会发生的判定依据，当f＝0时，则判定无人机与障碍物不会发生碰撞，当f＝1时，则判定无人机与障碍物会发生碰撞，其中，当障碍物为静止障碍物时，若o_t∈S，则说明在无人机行进方向上，障碍物的坐标点处于飞行空间域S中，若无人机不进飞行姿态调整，则一定会发生碰撞，同理，障碍物为运动障碍物时，若有/>则说明运动障碍物以运动速度v_o运动一定时间后的坐标点处于风险空间域中，若无人机不进飞行姿态调整，则发生碰撞的概率很大；

步骤六，根据碰撞风险因子的计算结果制定无人机避障策略，具体为：

当f＝0时，无人机保持飞行速度值v及姿态角度值μ；

当f＝1时，改变无人机飞行速度值v及姿态角度值μ，具体的，无人机采取的避障策略可以为减速飞行、拉升避障、下降越障、绕飞越障等操作，具体为：

当无人机识别出障碍物为动态障碍物，且碰撞风险因子的计算结果为f＝1时，无人机可以进行拉升避障、下降越障、绕飞越障中任一项操作，然后进行下一运行时刻的障碍物识别及碰撞风险因子计算，并根据下一时刻的识别及计算结果再进行避障操作，直至调节至障碍物不会对无人机构成风险为止；

当无人机识别出障碍物为静态障碍物，且碰撞风险因子的计算结果为f＝1时，无人机可以进行拉升避障、下降越障、绕飞越障等操作。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取无人机飞行轨迹的途径路径点P_i，根据途径路径点确定轨迹路径L，L＝{P_i，i＝1,2,...,n}，其中，P_i表示飞行轨迹的第i个路径点，P_i＝(x_i，y_i，z_i)，x_i，y_i，z_i分别为第i个路径点的三维坐标值，n为路径点的总数量；

获取无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中的飞行速度值v及姿态角度值μ，根据获取的数据确定相邻的途径路径点P_j至P_j+1间的飞行空间域S，其中，j∈n，S＝∑∑P_t，P_t为无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中在任意t时刻时无人机的坐标，∑P_t表示为以t时刻时无人机的坐标为圆心且与飞行方向相垂直的半径为r的面域，∑∑P_t表示为为所述面域的集合；

基于双目视觉技术求解无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中，障碍物在t时刻的坐标点o_t及在t时刻前时间间隔Δt的初始时刻坐标点o_t'，其中，o_t＝(x_t，y_t，z_t)，o_t'＝(x_t'，y_t'，z_t')；

根据获取的障碍物坐标计算坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离，根据空间距离的计算结果将障碍物划分为静止障碍物和运动障碍物两种类型；

根据获取的障碍物坐标点o_t与坐标点o_t'计算所述运动障碍物的运动速度v_o，构建碰撞模型计算碰撞风险因子，其中，所述碰撞模型的表达式为：

当障碍物为静止障碍物时，有：

当障碍物为运动障碍物时，有：

式中，o_f为运动障碍物以运动速度v_o运动一定时间后的坐标点，o_f＝(x_f，y_f，z_f)，为风险空间域，其中，/> 为无人机以飞行速度值v及姿态角度值μ飞行和运动障碍物运动相同时间后的坐标；

根据碰撞风险因子的计算结果制定无人机避障策略，具体为：

当f＝0时，无人机保持飞行速度值v及姿态角度值μ；

当f＝1时，改变无人机飞行速度值v及姿态角度值μ。

2.根据权利要求1所述的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于：障碍物坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离的计算公式为：

其中，表示为坐标点o_t与坐标点o_t'之间的空间距离。

3.根据权利要求1所述的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于：障碍物类型的划分原则为：

当时，判定障碍物为静止障碍物；

当时，判定障碍物为运动障碍物。

4.根据权利要求1所述的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于：所述运动障碍物的运动速度的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于：坐标点o_f的三维坐标值的计算公式为：

式中，v_x，v_y，v_z分别为所述运动障碍物的运动速度v_o在x轴、y轴、z轴方向上的分量，/>为所述运动障碍物的以运动速度v_o运动到o_f点的时间。

6.根据权利要求1所述的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于：r的值正比于无人机的飞行速度，根据经验公式进行确定，计算公式为：

式中，ρ₁，ρ₂为常数系数，且ρ₁、ρ₂均大于1，v_t为无人机由途径路径点P_j飞行至P_j+1过程中在任意t时刻时的飞行速度。

7.根据权利要求3所述的一种用于桥梁巡检的无人机避障方法，其特征在于：θ的值根据障碍物在t时刻的坐标点o_t与飞行空间域S之间的最短距离进行确定，且有/>