一种飞行车辆图搜索路径规划方法、终端设备和介质技术

本发明专利技术公开了一种飞行车辆图搜索路径规划方法、终端设备和介质，包括：输入起点和终点，将起点作为第一个关键搜索节点与终点连线；定义连线所穿越的第一个障碍物的相邻节点为新的关键搜索节点，与上一级关键搜索节点连接；判断连线是否穿越障碍物；若否，则记录路径，若是，障碍物的相邻节点已被定义关键搜索节点，则该节点扩展八个相邻子节点，重复连接过程，连线不穿越障碍物的子节点被定义为关键搜索节点；关键搜索节点继续与终点连线，定义新的关键搜索节点，重复与上一级节点的连接过程；删除过渡路径节点；从中找到最短路径。本发明专利技术优点是：减少图搜索算法的搜索节点数目，提高规划效率，规划出一条考虑空地运动模式合理切换的多模态路径。切换的多模态路径。切换的多模态路径。

【技术实现步骤摘要】
一种飞行车辆图搜索路径规划方法、终端设备和介质


[0001]本专利技术涉及路径规划
，特别涉及一种飞行车辆图搜索路径规划方法、终端设备和介质。

技术介绍

[0002]图搜索算法已被证明是解决路径规划问题的有效手段。它们通过搜索栅格地图中的路径点并计算相应成本值，找到一条最短路径。现有算法，如Dijkstra，A*，及其改进体等，的一个基本问题是如何在尽可能少的搜索节点中找到最短路径。它们面临着路径距离与规划效率之间的权衡。
[0003]上述存在问题制约了图搜索算法在飞行车辆路径规划中的应用。飞行车辆具备两种运动模式，分别为地面行驶模式与空中飞行模式。飞行车辆的路径规划既需要考虑地面/空中路径的规划，又需要判断不同模式切换的恰当时机与位置。复杂的规划机制更要求算法具有较高的规划效率，以较少的搜索节点获取最短的路径。
[0004]现有技术：
[0005](1)Dijkstra
[0006]作为一种经典的图搜索算法，Dijkstra算法可以在栅格地图中找到一条最短路径。其采用了贪心的思想搜索全局，从起点开始，遍历地图中所有节点，计算到达各节点的路径距离成本，从中找到一条最短路径
[1]。
[0007]缺点：
[0008]由于Dijkstra会遍历地图中的所有节点，因此搜索节点数目过多，搜索效率差。不满足飞行车辆的高效率规划需求。
[0009](2)A*
[0010]A*算法在Dijkstra算法的基础上，增加了启发式信息。在该算法中，到达地图各节点的路径距离成本由两部分组成：起始点到达当前搜索节点的已知路径距离成本和当前搜索节点到达终点的估计路径距离成本。已知路径距离成本的计算与Dijkstra相同。估计路径距离成本是新增加的启发信息项，可采用欧式距离计算。A*算法通常采用八邻域搜索方式，即起点作为父邻域，向八个方向子邻域扩展搜索。路径距离成本最小的子邻域选择为下一步搜索的父邻域，继续采用八邻域搜索，直至到达终点
[2]。
[0011]缺点：
[0012]相比较Dijkstra，A*有效减少了搜索节点数目，规划效率得到了提高，但该提升是相对的，A*仍有不少冗余搜索节点，规划效率尚有进一步提升的空间
[3]。
[0013]现有技术的缺点：
[0014]1.现有图搜索算法面临搜索节点冗余，规划效率低的难题。如何在尽可能少的搜索节点中找到最短路径是需要深入研究的技术问题。
[0015]2.由于上述问题的制约，现有图搜索算法难以为飞行车辆以较高效率规划一条短的多模态路径。
[0016]3.飞行车辆的多模态路径规划需要综合考虑地面/空中路径的规划，以及不同运动模式合理切换。现有多模态路径规划技术尚不完善。
[0017]参考文献
[0018][1]康宁.基于改进Dijkstra算法的煤矿井下应急路径规划研究[D].西安科技大学,2020.DOI:10.27397/d.cnki.gxaku.2020.000281；
[0019][2]谭成志.融合改进人工势场的A*算法在机器人全局路径规划中的应用研究[D].广西大学,2022.DOI:10.27034/d.cnki.ggxiu.2022.001294；
[0020][3]L.Xie,S.Xue,J.Zhang,M.Zhang,W.Tian,S.Haugen,“A path planning approach based on multi
‑
direction A*algorithm for ships navigating within wind farm waters,”Ocean Engineering,vol.184,pp.311
‑
322,2019。

技术实现思路

[0021]本专利技术针对现有技术的缺陷，提供了一种飞行车辆图搜索路径规划方法、终端设备和介质。
[0022]为了实现以上专利技术目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0023]一种飞行车辆图搜索路径规划方法，具体步骤如下：
[0024]Step1:输入起点和终点，将起点作为第一个关键搜索节点与终点连线；
[0025]创建连接表NODE与路径表PATH分别记录关键搜索节点以及节点之间的有向路径。输入起点和终点，将起点记录在表NODE中作为第一个关键搜索节点。连接NODE中的关键搜索节点与终点，连线所穿越的第一个障碍物的相邻节点被定义为新的关键搜索节点，记录在表NODE中。
[0026]Step2:节点搜索。连接表NODE中新增的关键搜索节点与其上一级关键搜索节点。判断连线是否穿越障碍物；
[0027]若否，则该连线为从上一级节点到达新增节点的有向路径，记录到表PATH中。
[0028]若穿越障碍物，则判断障碍物是否为新障碍物，若障碍物的相邻节点未被定义，则更新NODE，将相邻节点添加为新的关键搜索节点，并重复Step2的连接过程，更新PATH中的有向路径。
[0029]若障碍物的相邻节点已经被定义关键搜索节点，则该节点向外扩展八个相邻子节点，子节点重复Step2的连接过程，连线不穿越障碍物的子节点被定义为关键搜索节点，记录到NODE中，更新PATH中的有向路径。
[0030]继续连接NODE中的关键搜索节点与终点，记录新的关键搜索节点，重复Step2及上述判断过程。
[0031]Step3：节点检查。检查PATH中的有向路径是否存在冗余的过渡路径节点，若存在过渡路径节点，删除过渡路径节点。利用表NODE与表PATH中的关键搜索节点和有向路径，组建成动态有向图。随着搜索进行，动态有向图逐步完善，从中找到最短路径。
[0032]进一步地，Step3冗余的过渡路径节点的判断：依次判断一条有向路径中的节点是否存在可与不相邻位置的节点直接相连的情况，若存在则删除两节点之间的所有其他节点，即过渡路径节点。
[0033]进一步地，若飞行车辆处于地面行驶模态，障碍物的相邻节点和八个相邻子节点
只存在二维平面的节点，
[0034]进一步地，若飞行车辆处于空中飞行模态，障碍物的相邻节点和八个相邻子节点存在二维平面的节点和障碍物的高度节点。设H
flight
为飞越障碍物区域所需要的飞行高度；H
max
为飞行车辆最大的飞行高度；判断H
flight
是否大于H
max
，若大于则定义为待飞行障碍物区域，若小于则定义为障碍物区域；
[0035]进一步地，设D
ground
为有向路径的二维距离成本；D
flight
为有向路径的飞行高度成本；
[0036]穿越待飞行障碍物区域的有向路径的总成本同时包含D
ground
和D
flight
。而未穿越上述区域的有向路径只包含D
ground
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种飞行车辆图搜索路径规划方法，其特征在于，具体步骤如下：Step1:输入起点和终点，将起点作为第一个关键搜索节点与终点连线；创建连接表NODE与路径表PATH分别记录关键搜索节点以及节点之间的有向路径；输入起点和终点，将起点记录在表NODE中作为第一个关键搜索节点；连接NODE中的关键搜索节点与终点，连线所穿越的第一个障碍物的相邻节点被定义为新的关键搜索节点，记录在表NODE中；Step2:节点搜索；连接表NODE中新增的关键搜索节点与其上一级关键搜索节点；判断连线是否穿越障碍物；若否，则该连线为从上一级节点到达新增节点的有向路径，记录到表PATH中；若穿越障碍物，则判断障碍物是否为新障碍物，若障碍物的相邻节点未被定义，则更新NODE，将相邻节点添加为新的关键搜索节点，并重复Step2的连接过程，更新PATH中的有向路径；若障碍物的相邻节点已经被定义关键搜索节点，则该节点向外扩展八个相邻子节点，子节点重复Step2的连接过程，连线不穿越障碍物的子节点被定义为关键搜索节点，记录到NODE中，更新PATH中的有向路径；继续连接NODE中的关键搜索节点与终点，记录新的关键搜索节点，重复Step2及上述判断过程。Step3：节点检查；检查PATH中的有向路径是否存在冗余的过渡路径节点，若存在过渡路径节点，删除过渡路径节点；利用表NODE与表PATH中的关键搜索节点和有向路径，组建成动态有向图；随着搜索进行，动态有向图逐步完善，从中找到最短路径。2.根据权利要求1所述的一种飞行车辆图搜索路径规划方法，其特征在于：Step3冗余的过渡路径节点的判断：依次判断一条有向路径中的节点是否存在可与不相邻位置的节点直接相连的情况，若存在则删除两节点之间的所有其他节点，即过渡路径节点。...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵靖，王伟达，杨超，李颖，岳兴，杨刘权，徐彬，项昌乐，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：