本发明专利技术提供一种无人机三维路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，涉及无人机技术领域，所述方法包括：获取无人机当前路径点的局部感知信息；将无人机当前路径点的局部感知信息输入至视场模型，确定无人机当前视场的可飞区域和禁飞区域；在无人机下个路径点处于禁飞区域的情况下，确定无人机当前视场内处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将至少两个采样路径点中代价最小的采样路径点确定为安全路径点；基于安全路径点更新全局初始路径。本发明专利技术基于局部感知信息进行无人机的三维路径规划，生成无人机在复杂障碍环境下的自主安全路径。路径。路径。
【技术实现步骤摘要】
无人机三维路径规划方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种无人机三维路径规划方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]目前，利用无人机自主飞行采集数据展现出巨大的潜力，而路径规划技术是实现无人机自主飞行的关键技术之一，旨在利用环境信息为无人机规划一条可行路径，使其能够顺利躲避障碍物到达目标位置。无人机的路径规划问题可以看作机器人路径规划问题从二维空间到三维空间的拓展，然而维度的增加也使得路径规划问题的求解变得困难。许多二维路径规划算法直接拓展到三维空间时求解速度十分缓慢，因而无法满足无人机高机动性的要求。因此，针对无人机开展三维路径规划的研究不仅必要而且势在必行。
[0003]现有技术中，针对无人机三维路径规划问题，常采用如基于虚拟力的人工势场法、快速扩展随机树法（Rapidly
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Exploring Random Trees，RRT）、A*(A
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Star)算法、栅格法、仿生算法等算法，上述算法中，大多数算法都要求无人机的飞行环境是可以预先建模的，极大地限制该算法的应用范围，原因如下：首先，即使在已知环境信息的情况下，也很难对复杂的环境进行精确建模；其次，无人机的飞行环境中不可避免地会存在移动的障碍物，对其运动轨迹的预测难度较大。因此，如何基于局部感知信息为无人机规划三维可行路径是赋能自主无人机实际应用必须要解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种无人机三维路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中飞行环境需预先建模的缺陷，基于局部感知信息进行无人机的三维路径规划，生成无人机在复杂障碍环境下的自主安全路径。
[0005]本专利技术提供一种无人机三维路径规划方法，包括：获取无人机当前路径点的局部感知信息；将所述无人机当前路径点的局部感知信息输入至视场模型，确定无人机当前视场的可飞区域和禁飞区域；在无人机下个路径点处于所述禁飞区域的情况下，确定所述无人机当前视场内处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将所述至少两个采样路径点中代价最小的采样路径点确定为安全路径点，所述当前路径点和所述下个路径点均基于无人机初始位置和终点位置确定的全局初始路径上；基于所述安全路径点更新所述全局初始路径。
[0006]根据本专利技术提供的无人机三维路径规划方法，所述在无人机下个路径点处于所述禁飞区域的情况下，确定所述无人机当前视场内处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将所述至少两个采样路径点中代价最小的采样路径点确定为安全路径点，包括：确定初始采样信息；
基于所述初始采样信息，确定处于所述可飞区域内的采样路径点集合；基于安全性代价和路径长度代价，确定所述采样路径点集合内各采样路径点的代价；将所述代价最小的所述采样路径点确定为所述安全路径点，并采用所述安全路径点替换下一路径点。
[0007]根据本专利技术提供的无人机三维路径规划方法，所述基于所述初始采样信息，确定处于所述可飞区域内的采样路径点集合，包括：基于所述初始采样信息，确定处于所述无人机当前视场内的离散点集合，其中，所述离散点集合内相邻离散点构成的圆心角相等；遍历所述离散点集合，确定满足限定条件的采样点集合；遍历所述采样点集合，确定处于所述可飞区域内的采样路径点集合。
[0008]根据本专利技术提供的无人机三维路径规划方法，所述遍历所述离散点集合，确定满足限定条件的采样点集合，包括：遍历所述离散点集合；在所述离散点的初始采样边长不小于最小容许采样距离的情况下，将所述离散点确定为采样点，其中，所述最小容许采样距离大于所述无人机的物理安全半径，且小于所述无人机的最大感知距离；在所述离散点的初始采样边长小于最小容许采样距离的情况下，重置所述初始采样信息，重新确定新的离散点集合。
[0009]根据本专利技术提供的无人机三维路径规划方法，还包括：在所述采样路径点集合中采样路径点的数量为0的情况下，基于采样间隔调整所述初始采样边长，在所述离散点集合的基础上重新确定所述采样点集合。
[0010]根据本专利技术提供的无人机三维路径规划方法，所述将所述无人机当前路径点的局部感知信息输入至视场模型，确定无人机当前视场的可飞区域和禁飞区域，包括：将所述无人机当前路径点的局部感知信息输入至视场模型，确定所述当前路径点所在的第一平面和第二平面；基于所述局部感知信息中的障碍物信息，分别确定所述第一平面和第二平面的禁飞区域；基于所述当前视场和所述禁飞区域，分别确定所述第一平面和第二平面的可飞区域。
[0011]根据本专利技术提供的无人机三维路径规划方法，所述基于所述安全路径点更新所述全局初始路径，包括：确定所述当前路径点和所述安全路径点之间的第一路径，以及安全路径点和所述下个路径点的下一个路径点之间的第二路径；基于所述第一路径和所述第二路径，更新所述全局初始路径。
[0012]本专利技术还提供一种无人机三维路径规划装置，包括：获取模块，用于获取无人机当前路径点的局部感知信息；区域确定模块，用于将所述无人机当前路径点的局部感知信息输入至视场模型，确定无人机当前视场的可飞区域和禁飞区域；
路径点确定模块，用于在无人机下个路径点处于所述禁飞区域的情况下，确定所述无人机当前视场内处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将所述至少两个采样路径点中代价最小的采样路径点确定为安全路径点，所述当前路径点和所述下个路径点均基于无人机初始位置和终点位置确定的全局初始路径上；路径确定模块，用于基于所述安全路径点更新所述全局初始路径。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述无人机三维路径规划方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述无人机三维路径规划方法。
[0015]本专利技术提供的无人机三维路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，通过无人机当前路径点的局部感知信息，确定可飞区域和禁飞区域，根据无人机当前路径点，确定处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将代价最小的采样路径点作为安全路径点，进一步确定相邻两个路径点之间的路径，进而更新全局初始路径，将路径规划问题解耦为安全路径点规划问题和路径生成问题，降低路径规划的复杂度，确保路径规划的实时性，此外，仅需获取环境的局部感知信息，确定相邻路径点之间的路径即可对无人机进行导航，解决现有技术中飞行环境需预先建模的缺陷，适用于未知环境，满足多种场景的使用需求。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0017]图1是本专利技术提供的无人机三维路径规划方法的流程示意图；图2是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人机三维路径规划方法，其特征在于，包括：获取无人机当前路径点的局部感知信息；将所述无人机当前路径点的局部感知信息输入至视场模型，确定无人机当前视场的可飞区域和禁飞区域；在无人机下个路径点处于所述禁飞区域的情况下，确定所述无人机当前视场内处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将所述至少两个采样路径点中代价最小的采样路径点确定为安全路径点，所述当前路径点和所述下个路径点均基于无人机初始位置和终点位置确定的全局初始路径上；基于所述安全路径点更新所述全局初始路径。2.根据权利要求1所述的无人机三维路径规划方法，其特征在于，所述在无人机下个路径点处于所述禁飞区域的情况下，确定所述无人机当前视场内处于可飞区域内的至少两个采样路径点，并将所述至少两个采样路径点中代价最小的采样路径点确定为安全路径点，包括：确定初始采样信息；基于所述初始采样信息，确定处于所述可飞区域内的采样路径点集合；基于安全性代价和路径长度代价，确定所述采样路径点集合内各采样路径点的代价；将所述代价最小的所述采样路径点确定为所述安全路径点。3.根据权利要求2所述的无人机三维路径规划方法，其特征在于，所述基于所述初始采样信息，确定处于所述可飞区域内的采样路径点集合，包括：基于所述初始采样信息，确定处于所述无人机当前视场内的离散点集合，其中，所述离散点集合内相邻离散点构成的圆心角相等；遍历所述离散点集合，确定满足限定条件的采样点集合；遍历所述采样点集合，确定处于所述可飞区域内的采样路径点集合。4.根据权利要求3所述的无人机三维路径规划方法，其特征在于，所述遍历所述离散点集合，确定满足限定条件的采样点集合，包括：遍历所述离散点集合；在所述离散点的初始采样边长不小于最小容许采样距离的情况下，将所述离散点确定为采样点，其中，所述最小容许采样距离大于所述无人机的物理安全半径，且小于所述无人机的最大感知距离；在所述离散点的初始采样边长小于最小容许采样距离的情况下，重置所述初始采样信息，重新确定新的离散点集合。5.根据权利要求4所述的无人机三维路径规划方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾晓琳，蒲志强，刘振，丘腾海，易建强，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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