CN117572894B - 一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法 - Google Patents
一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117572894B CN117572894B CN202410056733.0A CN202410056733A CN117572894B CN 117572894 B CN117572894 B CN 117572894B CN 202410056733 A CN202410056733 A CN 202410056733A CN 117572894 B CN117572894 B CN 117572894B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- route
- searching
- area
- node
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明涉及一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法，属于无人机航线规划领域，解决按时到达航线规划问题；方法包括：根据规划信息进行规划区域的地图栅格化和初始化；初始化航线起点、终点、约定到达时间，以及地图上的通行节点和非通行节点；在栅格化地图上进行从航线起点到等待区进入点、从等待区退出点到航线终点的等待区外的第一、第二段航线搜索，以及从等待区进入点到等待区退出点的等待区内的第三段航线搜索，使三段航线上的总飞行的时间等于约定到达时间；将第一、第三和第二段搜索的航线依次连接，得到按时到达航线。本发明实现了在约定到达时间充裕情况下实现自动规划按时到达的航线。
Description
技术领域
本发明涉及无人机航线规划领域，涉及一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法。
背景技术
发射后按照飞行航线全自主飞行的固定翼无人机，其飞行航线属于发射前预先规划类型，发射之后一般不能动态调整，因此在地面阶段规划航线的可达性和有效性是航线规划中的重点。
固定翼无人机使用中经常会遇到需要在指定时间到达某个位置的问题，在此期间还需要无人机在指定区域进行等待，这就在传统的三维规划基础上增加了时间约束和空间约束。
针对此问题，基本的规划方法是采用人工规划的方法，考虑无人机飞行平均速度及给定时间，人工对飞行航线长度进行调整，为无人机进行航线规划，费时费力，因此需要选择合适的规划算法来实现自动规划。
目前常用的方法是采用启发式搜索算法，如将时间约束作为估价函数，直接求解得到最优路径，该方法可满足按时到达的要求，但该方法得到的航线存在航迹不可控的问题，不能实现在指定区域飞行等待的要求；采用分段规划的方法可以实现在指定区域飞行等待，但在指定区域较小时，则会出现无法达到最优解的情况出现，导致不能满足按时到达的要求。
发明内容
本发明旨在提供一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法；在指定时间充裕情况下实现自动规划按时到达的航线，并能够实现在指定区域内待机等待的要求。
本发明公开了一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法，包括：
步骤S1、根据规划信息进行规划区域的地图栅格化和初始化；初始化航线起点、终点、约定到达时间，以及地图上的通行节点和非通行节点；
其中，初始化中，先将规划区域内所有节点信息均初始化为通行节点，再将飞行空域和禁飞区所有边界穿越的节点，以及除等待区进入点和等待区退出点外的等待区边界穿越的节点，设定为禁止通行节点；
步骤S2、在栅格化地图上进行从航线起点到等待区进入点、从等待区退出点到航线终点的等待区外的第一、第二段航线搜索，以及从等待区进入点到等待区退出点的等待区内的第三段航线搜索；
其中，等待区外的航线搜索，以最优路径为目标进行搜索，等待区内的航线搜索，以规定速度的航行时间满足约定到达时间为目标进行搜索；
进一步地，规划信息中包括规划区域，以及包含在规划区域内的飞行空域、无人机待机的等待区，以及无人机禁止通行的禁飞区；飞行空域及等待区由封闭凸多边形进行定义，禁飞区由圆形或封闭凸多边形定义，等待区被飞行空域完全包含；等待区内不含禁飞区，飞行空域及待机等待区唯一；禁飞区不唯一。
进一步地，将规划区域的地图栅格化，划分为设定边长的正方形栅格；所述设定边长为无人机最小转弯半径。
进一步地，所述步骤S2中包括：
步骤S201、第一段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的航线起点为搜索起点，以等待区进入点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第一段航线路径，并计算第一段航行所需时间；否则，寻找新的非退出点的等待区边界上节点替换原进入点，作为搜索终点重复进行搜索，直到路径可达，并计算所需时间；
步骤S202、第二段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的等待区退出点为搜索起点，以航线终点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第二段航线路径，并计算第二段航行所需时间；否则，寻找新的非步骤S201所确定的进入点的等待区边界上节点替换原退出点，作为搜索起点重复进行搜索，直到路径可达，并计算所需时间；
步骤S203、第三段航线搜索；
以从约定到达时间中去除第一、第二段所需航行时间的剩余时间为第三段航行时间，以规定速度的航行时间满足第三段航行时间为目标，在栅格地图的等待区内部进行飞行航线搜索，得到第三段航线路径。
进一步地，在第一、第二段航线搜索中，利用算法进行路径规划；
规划过程中设定的条件为：
搜索过程中从当前节点向外扩展的节点限定为当前节点的上、右、下和左四个节点；
搜索的启发函数为曼哈顿距离函数。
进一步地，第一段航线路径中包括的节点数为，第一段所需航行时间；
第二段航线路径中包括的节点数为，第二段所需航行时间/>，
其中，为栅格边长，/>为无人机飞行平均速度。
进一步地，步骤S203包括：
1）计算出满足按时到达需要在等候区飞行经过的节点数；进行搜索初始化设置，将步骤S201确定的等待区进入点为搜索起点设置为初始的当前节点，将搜索节点数/>初始化为0；
2）按照设定的搜索顺序，进行在等候区内当前节点的可通行性判断和搜索扩展，完成一个扩展节点的搜索后，将新扩展的节点为当前节点，更新搜索的节点数；
3）每次扩展节点后，进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划；判断搜索的节点数和规划行航线的节点数之和是否超过了节点数；是，则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
进一步地，出满足按时到达需要在等候区等待的时长；/>为约定到达时间，/>为第一段所需航行时间，/>为第二段所需航行时间；需要在等候区飞行经过的节点数/>。
进一步地，在等候区内进行当前节点的可通行性判断和搜索扩展过程中，
针对当前节点，按照上、右、下、左的优先顺序进行一步搜索；首先判断当前节点上方节点是否为通行节点，是，则向上扩展；否，则再判断当前节点的右方节点是否为通行节点，以此类推，当前节点的左方节点为最后判断并选择的节点；完成搜索后，将新获得的通行节点设为当前节点；更新搜索的节点数/>。
进一步地，在进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划时，利用算法进行路径规划，计算出规划路径所经过的节点数/>；判断/>，是否成立；成立则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
本发明可实现以下有益效果之一：
本发明提出的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，能在保证无人机飞行航时满足要求的前提下，自动避开禁飞区，保证航线最优。
通过在等待区内的特殊规划方式，既保证等待区较小情况下得到规划结果，又能保证等待时间精准控制。
通过分段规划的形式，可灵活控制航线轨迹以及等待区的进入、退出点，便于进行多条航线同时设计。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件；
图1为本发明实施例一中的无人机指定区域内按时到达航线规划方法流程图；
图2为本发明实施例一中的飞行空域、等待区及禁飞区布局示意图；
图3为本发明实施例一中的构建栅格地图示意图；
图4为本发明实施例二中的飞行空域、任务区等待区及禁飞区布局示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
实施例一
本发明的一个实施例公开了一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法，如图1所示，包括：
步骤S1、根据规划信息进行规划区域的地图栅格化和初始化；初始化航线起点、终点、约定到达时间，以及地图上的通行节点和非通行节点；
其中，初始化中，先将规划区域内所有节点信息均初始化为通行节点，再将飞行空域和禁飞区所有边界穿越的节点，以及除等待区进入点和等待区退出点外的等待区边界穿越的节点，设定为禁止通行节点；
步骤S2、在栅格化地图上进行从航线起点到等待区进入点、从等待区退出点到航线终点的等待区外的第一、第二段航线搜索，以及从等待区进入点到等待区退出点的等待区内的第三段航线搜索；
其中，等待区外的航线搜索，以最优路径为目标进行搜索，等待区内的航线搜索，以规定速度的航行时间满足约定到达时间为目标进行搜索；
步骤S3、将第一、第三和第二段搜索的航线依次连接，得到按时到达航线。
具体的，步骤S1中包括：
步骤S101、获取规划信息；
规划信息中包括规划区域，以及包含在规划区域内的飞行空域、无人机待机的等待区，以及无人机禁止通行的禁飞区；
如图2所示，飞行空域及等待区由封闭凸多边形进行定义，禁飞区可由圆形或封闭凸多边形定义，等待区被飞行空域完全包含；等待区内不含禁飞区，飞行空域及待机等待区唯一；禁飞区不唯一，以为一个或多个区域；
步骤S102、进行规划区域地图栅格化；
将规划区域的地图栅格化，划分为设定边长的正方形栅格；所述设定边长为无人机最小转弯半径。/>取值为800m。栅格化后的规划区域如图3所示；图中的规划区域的范围为飞行空域的最小外接矩形区域。
步骤S103、进行航线和栅格地图的初始化；
初始化航线起点、终点、约定到达时间；并且在等待区边界上初始化一个等待区进入点和等待区退出点；
将规划区域内每个栅格作为一个节点，先将规划区域内所有节点信息均初始化为通行节点；再将飞行空域和禁飞区所有边界穿越的节点，以及除等待区进入点和等待区退出点外的等待区边界穿越的节点，设定为禁止通行节点；将航线起点、终点所在节点设置为搜索起点及搜索终点，完成初始化。
具体的，所述步骤S2中包括：
步骤S201、第一段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的航线起点为搜索起点，以等待区进入点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第一段航线路径，并计算第一段所需航行时间；否则，寻找新的非退出点的等待区边界上节点替换原进入点，作为搜索终点重复进行搜索，直到路径可达；
步骤S202、第二段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的等待区退出点为搜索起点，以航线终点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第二段航线路径，并计算第二段所需航行时间；否则，寻找新的非步骤S201所确定的进入点的等待区边界上节点替换原退出点，作为搜索起点重复进行搜索，直到路径可达；
步骤S203、第三段航线搜索；
以从约定到达时间中去除第一、第二段所需航行时间的剩余时间为第三段航行时间，以规定速度的航行时间满足第三段航行时间为目标，在栅格地图的等待区内部进行飞行航线搜索，得到第三段航线路径。
具体的，在步骤S201和步骤S202的第一、第二段航线搜索中，利用算法进行路径规划；
规划过程中设定的条件为：
搜索过程中从当前节点向外扩展的节点限定为当前节点的上、右、下和左四个节点；
搜索的启发函数为曼哈顿距离函数。
第一、第二段航线搜索中输出的，
第一段航线路径中包括的节点数为，第一段所需航行时间/>；
第二段航线路径中包括的节点数为，第二段所需航行时间/>；
其中，为栅格边长，/>为无人机飞行平均速度。
具体的，步骤S203包括：
1）计算出满足按时到达需要在等候区飞行经过的节点数；进行搜索初始化设置，将步骤S201确定的等待区进入点为搜索起点设置为初始的当前节点，将搜索节点数/>初始化为0；
具体的，满足按时到达需要在等候区等待的时长；/>为约定到达时间，/>为第一段所需航行时间，/>为第二段所需航行时间；需要在等候区飞行经过的节点数/>。
2）按照设定的搜索顺序，进行在等候区内当前节点的可通行性判断和搜索扩展，完成一个扩展节点的搜索后，将新扩展的节点为当前节点，更新搜索的节点数；
具体的，针对当前节点，按照上、右、下、左的优先顺序进行一步搜索；首先判断当前节点上方节点是否为通行节点，是，则向上扩展；否，则再判断当前节点的右方节点是否为通行节点，以此类推，当前节点的左方节点为最后判断并选择的节点；完成搜索后，将新获得的通行节点设为当前节点；更新搜索的节点数/>。
3）每次扩展节点后，进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划；判断搜索的节点数和规划行航线的节点数之和是否超过了节点数；是，则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
具体的，在进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划时，利用算法进行路径规划，规划过程中设定的条件与步骤S201和步骤S201中采用的/>算法相同，计算出规划路径所经过的节点数/>；判断/>，是否成立；成立则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
在本步骤中，实现了在狭小等候区内满足等待时长的航线规划，步骤2）中搜索扩展的节点仍然能够被步骤3）算法路径规划时使用；避免了传统/>算法已搜索节点不参加后续搜索带来的狭小等候区空间中搜索规划的航线长度不能满足在等候区所需的等候时长。
在步骤S3中将第一、第三和第二段搜索的航线依次连接，实现整个按时到达航线的规划。
综上所述，本发明实施例的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，能在保证无人机飞行航时满足要求的前提下，自动避开禁飞区，保证航线最优。通过在等待区内的特殊规划方式，既保证等待区较小情况下得到规划结果，又能保证等待时间精准控制。通过分段规划的形式，可灵活控制航线轨迹以及等待区的进入、退出点，便于进行多条航线同时设计。
实施例二
本发明的一个实施例公开了一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法，包括：
步骤S1、根据规划信息进行规划区域的地图栅格化和初始化；初始化航线起点、终点、约定到达时间，以及地图上的通行节点和非通行节点；
步骤S1中包括：
步骤S101、获取规划信息；
规划信息中包括规划区域，以及包含在规划区域内的飞行空域、无人机待机的等待区，无人机禁止通行的禁飞区，无人机执行任务的任务区；
如图2所示，飞行空域、等待区和任务区由封闭凸多边形进行定义，禁飞区可由圆形或封闭凸多边形定义，等待区被飞行空域完全包含；等待区内不含禁飞区，飞行空域及待机等待区唯一；禁飞区不唯一，以为一个或多个区域；
步骤S102、进行规划区域地图栅格化；
将规划区域的地图栅格化，划分为设定边长的正方形栅格；所述设定边长为无人机最小转弯半径。/>取值为800m。
步骤S103、进行航线和栅格地图的初始化；
初始化航线起点、终点、约定到达时间；航线起点在飞行空域中非等待区、任务区和禁飞区内的任一位置；并且在等待区边界上初始化一个等待区进入点和等待区退出点；在任务区的边界上初始化一个任务区进入点，航线终点为任务区内的一点；
将规划区域内每个栅格作为一个节点，先将规划区域内所有节点信息均初始化为通行节点；再将飞行空域和禁飞区所有边界穿越的节点，以及除等待区进入点和等待区退出点外的等待区边界穿越的节点，和除任务区进入点外任务区边界穿越的节点，设定为禁止通行节点；将航线起点、终点所在节点设置为搜索起点及搜索终点，完成初始化。
步骤S2、在栅格化地图上进行从航线起点到等待区进入点、从等待区退出点到任务区进入点的等待区外的第一、第二段航线搜索，从任务区进入点到航线终点的第三段航线搜索，以及从等待区进入点到等待区退出点的等待区内的第四段航线搜索；
其中，等待区外和任务区内的航线搜索，以最优路径为目标进行搜索，等待区内的航线搜索，以规定速度的航行时间满足约定到达时间为目标进行搜索；
步骤S3、将第一、第四、第二和第三段搜索的航线依次连接，得到按时到达航线。
具体的，所述步骤S2中包括：
步骤S201、第一段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的航线起点为搜索起点，以等待区进入点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第一段航线路径，并计算第一段所需航行时间；否则，寻找新的非退出点的等待区边界上节点替换原进入点，作为搜索终点重复进行搜索，直到路径可达；
步骤S202、第二段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的等待区退出点为搜索起点，以任务区进入点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第二段航线路径，并计算第二段所需航行时间；否则，寻找新的非步骤S201所确定的进入点的等待区边界上节点替换原退出点，作为搜索起点重复进行搜索，若遍历等待区边界上节点仍无法搜索到可达路径，则，寻找在任务区进入点同边上的其他点作为搜索终点重复进行搜索，直到路径可达。
步骤S203、第三段航线搜索；
在栅格地图的任务区内部，以任务区进入点为搜索起点，以航线终点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第三段航线路径，并计算第三段航行所需时间。
步骤S204、第四段航线搜索；
以从约定到达时间中去除第一、第二、第三段航行所需时间的剩余时间为第四段航行时间，以规定速度的航行时间满足第四段航行时间为目标，在栅格地图的等待区内部进行飞行航线搜索，得到第四段航线路径。
具体的，在步骤S201-S202的第一、第二、第三段航线搜索中采用与实施例中相同的算法，
第一、第二、第三段航线搜索中输出的，
第一段航线路径中包括的节点数为，第一段所需航行时间/>；
第二段航线路径中包括的节点数为，第二段所需航行时间/>；
第三段航线路径中包括的节点数为，第三段所需航行时间
。
步骤S204包括：
1）计算出满足按时到达需要在等候区飞行经过的节点数；进行搜索初始化设置，将步骤S201确定的等待区进入点为搜索起点设置为初始的当前节点，将搜索节点数/>初始化为0；
具体的，满足按时到达需要在等候区等待的时长；/>为约定到达时间；需要在等候区飞行经过的节点数/>。
2）按照设定的搜索顺序，进行在等候区内当前节点的可通行性判断和搜索扩展，完成一个扩展节点的搜索后，将新扩展的节点为当前节点，更新搜索的节点数；
具体的，针对当前节点，按照上、右、下、左的优先顺序进行一步搜索；首先判断当前节点上方节点是否为通行节点，是，则向上扩展；否，则再判断当前节点的右方节点是否为通行节点，以此类推，当前节点的左方节点为最后判断并选择的节点；完成搜索后，将新获得的通行节点设为当前节点；更新搜索的节点数/>。
3）每次扩展节点后，进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划；判断搜索的节点数和规划行航线的节点数之和是否超过了节点数；是，则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
具体的，在进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划时，利用算法进行路径规划，规划过程中设定的条件与步骤S201和步骤S201中采用的/>算法相同，计算出规划路径所经过的节点数/>；判断/>，是否成立；成立则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
在步骤S3中将将第一、第四、第二和第三段搜索的航线依次连接，，实现整个按时到达航线的规划。
本实施例的方案，在实施例一的方案基础上，还可以实现使无人机采用设定的进入方向来接近目标。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，包括：
步骤S1、根据规划信息进行规划区域的地图栅格化和初始化；初始化航线起点、终点、约定到达时间，以及地图上的通行节点和非通行节点；
其中，初始化中，先将规划区域内所有节点信息均初始化为通行节点，再将飞行空域和禁飞区所有边界穿越的节点，以及除等待区进入点和等待区退出点外的等待区边界穿越的节点，设定为禁止通行节点；
步骤S2、在栅格化地图上进行从航线起点到等待区进入点、从等待区退出点到航线终点的等待区外的第一、第二段航线搜索，以及从等待区进入点到等待区退出点的等待区内的第三段航线搜索；
其中，等待区外的航线搜索，以最优路径为目标进行搜索，等待区内的航线搜索，以规定速度的航行时间满足约定到达时间为目标进行搜索；
步骤S3、将第一、第三和第二段搜索的航线依次连接，得到按时到达航线。
2.根据权利要求1所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
规划信息中包括规划区域，以及包含在规划区域内的飞行空域、无人机待机的等待区，以及无人机禁止通行的禁飞区；飞行空域及等待区由封闭凸多边形进行定义，禁飞区由圆形或封闭凸多边形定义，等待区被飞行空域完全包含；等待区内不含禁飞区，飞行空域及待机等待区唯一；禁飞区不唯一。
3.根据权利要求2所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
将规划区域的地图栅格化，划分为设定边长的正方形栅格；所述设定边长为无人机最小转弯半径。
4.根据权利要求1所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
所述步骤S2中包括：
步骤S201、第一段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的航线起点为搜索起点，以等待区进入点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第一段航线路径，并计算第一段航行所需时间；否则，寻找新的非退出点的等待区边界上节点替换原进入点，作为搜索终点重复进行搜索，直到路径可达，并计算所需时间；
步骤S202、第二段航线搜索；
在栅格地图的等待区外部，以初始化的等待区退出点为搜索起点，以航线终点为搜索终点进行飞行航线搜索，判断路径是否可达；是，则保存路径作为第二段航线路径，并计算第二段航行所需时间；否则，寻找新的非步骤S201所确定的进入点的等待区边界上节点替换原退出点，作为搜索起点重复进行搜索，直到路径可达，并计算所需时间；
步骤S203、第三段航线搜索；
以从约定到达时间中去除第一、第二段所需航行时间的剩余时间为第三段航行时间，以规定速度的航行时间满足第三段航行时间为目标，在栅格地图的等待区内部进行飞行航线搜索，得到第三段航线路径。
5.根据权利要求4所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，包括：
在第一、第二段航线搜索中，利用算法进行路径规划；
规划过程中设定的条件为：
搜索过程中从当前节点向外扩展的节点限定为当前节点的上、右、下和左四个节点；
搜索的启发函数为曼哈顿距离函数。
6.根据权利要求5所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
第一段航线路径中包括的节点数为，第一段所需航行时间/>；
第二段航线路径中包括的节点数为，第二段所需航行时间/>；
其中，为栅格边长，/>为无人机飞行平均速度。
7.根据权利要求6所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
步骤S203包括：
1）计算出满足按时到达需要在等候区飞行经过的节点数；进行搜索初始化设置，将步骤S201确定的等待区进入点为搜索起点设置为初始的当前节点，将搜索节点数/>初始化为0；
2）按照设定的搜索顺序，进行在等候区内当前节点的可通行性判断和搜索扩展，完成一个扩展节点的搜索后，将新扩展的节点为当前节点，更新搜索的节点数；
3）每次扩展节点后，进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划；判断搜索的节点数和规划飞行航线的节点数之和是否超过了节点数；是，则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
8.根据权利要求7所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
满足按时到达需要在等候区等待的时长；/>为约定到达时间，/>为第一段所需航行时间，/>为第二段所需航行时间；需要在等候区飞行经过的节点数。
9.根据权利要求8所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
在等候区内进行当前节点的可通行性判断和搜索扩展过程中，
针对当前节点，按照上、右、下、左的优先顺序进行一步搜索；首先判断当前节点上方节点是否为通行节点，是，则向上扩展；否，则再判断当前节点的右方节点是否为通行节点，以此类推，当前节点的左方节点为最后判断并选择的节点；完成搜索后，将新获得的通行节点设为当前节点；更新搜索的节点数/>。
10.根据权利要求9所述的无人机指定区域内按时到达航线规划方法，其特征在于，
在进行等待区内当前节点到等待区退出点的飞行航线规划时，利用算法进行路径规划，计算出规划路径所经过的节点数/>；判断/>，是否成立；成立则停止搜索，并在等待区内搜索经过的节点及当前节点至退出点航线规划的路径节点依次相连，作为第三段航线路径输出，否，则回到步骤2）继续搜索。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410056733.0A CN117572894B (zh) | 2024-01-16 | 2024-01-16 | 一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410056733.0A CN117572894B (zh) | 2024-01-16 | 2024-01-16 | 一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117572894A CN117572894A (zh) | 2024-02-20 |
| CN117572894B true CN117572894B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=89895865
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410056733.0A Active CN117572894B (zh) | 2024-01-16 | 2024-01-16 | 一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117572894B (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103676944A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-03-26 | 北京理工大学 | 基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法 |
| CN104834317A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-08-12 | 华北计算技术研究所 | 一种智能识别威胁类型的无人机飞行路径规划方法 |
| CN111399543A (zh) * | 2020-04-04 | 2020-07-10 | 西安爱生技术集团公司 | 一种基于a*算法的同区域多条无碰撞航线规划方法 |
| CN111561933A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-08-21 | 西安爱生技术集团公司 | 双重改进a星最短航路规划方法 |
| CN113671985A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-19 | 中国人民解放军32146部队 | 一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法 |
| CN113961004A (zh) * | 2021-09-27 | 2022-01-21 | 武汉理工大学 | 海盗区域船舶航线规划方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN114527786A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-05-24 | 南京航空航天大学 | 一种面向复杂地形低空突防航迹规划的改进动态规划方法 |
| CN114564048A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-31 | 东南大学 | 一种面向农用四旋翼无人机航迹规划改进方法 |
| WO2022237321A1 (zh) * | 2021-05-08 | 2022-11-17 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种通行区域的路径融合规划方法、机器人及芯片 |
| CN116301014A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-06-23 | 南京航空航天大学 | 一种无人直升机贴地飞行轨迹优化方法 |
| CN116772841A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-09-19 | 西北工业大学 | 基于改进a*算法的灭火飞机三维航路规划方法 |
| KR20230140131A (ko) * | 2022-03-29 | 2023-10-06 | 충북대학교 산학협력단 | 나선형 최적화 기법과 황금 분할 탐색 기법을 활용한 베지어 곡선 기반의 지역 경로 계획 방법 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3809231B1 (en) * | 2019-10-17 | 2023-10-18 | Nokia Solutions and Networks Oy | Controlling movement of a device |
| US11915599B2 (en) * | 2020-09-08 | 2024-02-27 | City University of Hong Kong; | Grid based path search method for UAV delivery operations in urban environment |
-
2024
- 2024-01-16 CN CN202410056733.0A patent/CN117572894B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103676944A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-03-26 | 北京理工大学 | 基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法 |
| CN104834317A (zh) * | 2015-04-24 | 2015-08-12 | 华北计算技术研究所 | 一种智能识别威胁类型的无人机飞行路径规划方法 |
| CN111399543A (zh) * | 2020-04-04 | 2020-07-10 | 西安爱生技术集团公司 | 一种基于a*算法的同区域多条无碰撞航线规划方法 |
| CN111561933A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-08-21 | 西安爱生技术集团公司 | 双重改进a星最短航路规划方法 |
| WO2022237321A1 (zh) * | 2021-05-08 | 2022-11-17 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 一种通行区域的路径融合规划方法、机器人及芯片 |
| CN113671985A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-19 | 中国人民解放军32146部队 | 一种分阶段多基地无人机任务分配和航迹规划方法 |
| CN113961004A (zh) * | 2021-09-27 | 2022-01-21 | 武汉理工大学 | 海盗区域船舶航线规划方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN114527786A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-05-24 | 南京航空航天大学 | 一种面向复杂地形低空突防航迹规划的改进动态规划方法 |
| CN114564048A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-31 | 东南大学 | 一种面向农用四旋翼无人机航迹规划改进方法 |
| KR20230140131A (ko) * | 2022-03-29 | 2023-10-06 | 충북대학교 산학협력단 | 나선형 최적화 기법과 황금 분할 탐색 기법을 활용한 베지어 곡선 기반의 지역 경로 계획 방법 |
| CN116301014A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-06-23 | 南京航空航天大学 | 一种无人直升机贴地飞行轨迹优化方法 |
| CN116772841A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-09-19 | 西北工业大学 | 基于改进a*算法的灭火飞机三维航路规划方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于改进A~*算法的无人机航迹规划;蒙波;皮亦鸣;曹宗杰;;计算机仿真;20100915(第09期);第29-32页 * |
| 基于蚁群-粒子群融合算法的无人机三维航迹规划研究;赵丹;戚龙;;吉林化工学院学报;20170315(第03期);第93-98页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117572894A (zh) | 2024-02-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111399543B (zh) | 一种基于a*算法的同区域多条无碰撞航线规划方法 | |
| Duan et al. | Max-min adaptive ant colony optimization approach to multi-UAVs coordinated trajectory replanning in dynamic and uncertain environments | |
| CN110617818A (zh) | 一种无人机航迹生成方法 | |
| CN112198896B (zh) | 一种无人机多模式电子围栏自主飞行方法 | |
| WO2023155371A1 (zh) | 室内移动机器人的平稳移动全局路径规划方法 | |
| CN107314772B (zh) | 一种无人机自学习航点轨迹飞行方法及其系统 | |
| CN108225333B (zh) | 一种用于航线规划的最优路径生成方法 | |
| Ma et al. | Improved ant colony algorithm for global optimal trajectory planning of UAV under complex environment. | |
| CN111024080B (zh) | 一种无人机群对多移动时敏目标侦察路径规划方法 | |
| CN111561933B (zh) | 双重改进a星最短航路规划方法 | |
| CN103676944A (zh) | 基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法 | |
| CN110006429A (zh) | 一种基于深度优化的无人船航迹规划方法 | |
| CN108255192A (zh) | 一种小型舰载无人机回收航路规划管理方法 | |
| CN112947594A (zh) | 一种面向无人机的航迹规划方法 | |
| CN110515380A (zh) | 基于转弯权重约束的最短路径规划方法 | |
| US20160210866A1 (en) | Navigational aid method depending on meteorological conditions | |
| Mohan et al. | Optimal trajectory and control generation for landing of multiple aircraft in the presence of obstacles | |
| CN116929356A (zh) | 一种城市低空无人机航线规划方法、装置和存储介质 | |
| CN113188555A (zh) | 一种移动机器人路径规划方法 | |
| CN110146103B (zh) | 考虑目标走向与能源补给的无人设备路径规划方法 | |
| CN117572894B (zh) | 一种无人机指定区域内按时到达航线规划方法 | |
| CN113220008B (zh) | 多火星飞行器的协同动态路径规划方法 | |
| Noreen et al. | Optimal path planning for mobile robots using memory efficient A | |
| Chen et al. | Cooperative task assignment for multi-uav attack mobile targets | |
| JP2022539941A (ja) | ドローン搭乗ルートの処理方法、装置、デバイス及び読み取り可能な媒体 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |