【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机路径规划领域，具体为一种用于鸟类追踪的无人机轨迹规划方法及系统。
技术介绍
1、在山林自然保护区中，需要无人机对山林地区进行巡检，用于发现是否存在着火点、异常人员或者新增鸟类等，其中对于山林自然保护区中新增的鸟类或者已有的鸟类，有时需要通过无人机对其进行拍摄，以了解其习性等情况以收集资料或者进行研究等。
2、但是，在鸟类飞行的过程中，需要近距离对鸟类进行拍摄以了解其不同的飞行姿态时，在避障的过程中可能会触碰到会晃动的树枝或者飞行过程中的鸟类而导致无人机损坏，比如，无人在围绕鸟类频繁变换位置以改变拍摄角度时，无人机在从当前位置根据指令前往下一位置时，可能会正好碰到飞行过程中的鸟类或者被风吹动的树枝，从而导致无人机损坏或者鸟类受伤。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种用于鸟类追踪的无人机轨迹规划方法及系统，解决了现有技术对鸟类进行近景追踪时，可能会触碰到晃动的树枝或者飞行的鸟类，而导致鸟类受伤或者无人机损坏的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种用于鸟类追踪的无人机轨迹规划方法，该方法包括：
4、s1、获取地形图，并持续获取待追踪鸟类与无人机在地形图上坐标的第一位置数据，以及位于鸟类和无人机航线上的树木障碍物坐标的第二位置数据；
5、s2、获取输入的无人机相对于鸟类位置的第一指令数据，并根据第一位置数据规划无人机避让鸟类移动的第一轨迹；
6、s
7、若是，则进入步骤s4；
8、若否，则进入步骤s5；
9、s4、根据第二位置数据建立包含树木障碍物的最小回转体和避让回转体，并对第一轨迹进行规划以获得避过树木障碍物的第二轨迹；
10、s5、根据第一指令数据和第一位置数据判断无人机是否到达预定位置；
11、若是，则结束；
12、若否，则返回步骤s2。
13、作为优选，在步骤s2中，具体包括如下步骤：
14、s21、获取输入的无人机相对于鸟类位置的第一指令数据和第一位置数据；
15、s22、设置用于监测鸟类的避让半径，并以鸟类所在的位置坐标为球心构建第一障碍圆，并将第一障碍圆添加到地形图中；
16、s23、根据第一位置数据计算鸟类在任一时刻的移动速度和方向，并预测鸟类飞行的第一预测轨迹；
17、s24、根据第一预测轨迹建立无人机满足第一指令数据的第二预测轨迹；第二预测轨迹上任一位置点的坐标满足如下关系式：
18、
19、上式中，表示第一指令数据中包含的需要无人机到达的与鸟类的相对位置与鸟类位置的向量，和表示第二预测轨迹上第i个时刻的位置点的x轴、y轴和z轴坐标,和分别表示第一预测轨迹上第i个时刻的鸟类的位置点的x轴、y轴和z轴坐标；
20、s25、判断无人机与鸟类当前的相对位置是否满足第一指令数据；
21、若是，则输出第二预测轨迹，并进入步骤s29；
22、若否，则进入步骤s26；
23、s26、根据第一预测轨迹、第二预测轨迹、第一位置数据和无人机的当前速度规划无人机移动到满足第一指令数据中位置处的直线轨迹；
24、s27、计算直线轨迹上任一时刻时无人机与鸟类的欧式距离，并标记为第一距离，并判断数值最小的第一距离是否小于避让半径；
25、若是，则进入步骤s28；
26、若否，则输出直线轨迹，并进入步骤s29；
27、s28、根据第一障碍圆建立以第一预测轨迹为中轴线的避让圆柱，并对直线轨迹进行修正以获得避开避让圆柱的曲线轨迹；
28、s29、将第二预测轨迹、直线轨迹和曲线轨迹标记为第一轨迹。
29、作为优选，在步骤s23中，具体包括如下步骤：
30、s231、根据第一位置数据计算鸟类在任一时刻的移动速度；移动速度的计算公式为：
31、
32、上式中，vi为鸟类在任一时刻的移动速度，δt为相邻两个时刻的时间间隔，δsi为鸟类在任一时刻和相邻两个时刻之间的时长；
33、s232、获取距离当前时刻若干个时刻内的第一鸟类位置点的坐标；
34、s233、按照时间顺序依次连接各个第一鸟类位置点，并根据任一第一鸟类位置点和与其相连的两个第一鸟类位置点之间连线的第一向量计算该第一鸟类位置点的偏转角；
35、s234、设置偏转角阈值，并将偏转角大于偏转角阈值的第一鸟类位置点标记为转向点；
36、s235、获取最接近当前时刻的转向点，并获取该转向点到当前时刻的所有第一鸟类位置点，并标记为第二鸟类位置点；
37、s236、按照时间顺序分别计算任一时刻的第二鸟类位置点到下一时刻的第二鸟类位置点的第二向量；第二向量的计算公式为：
38、
39、上式中，表示任一时刻的第二鸟类位置点到下一时刻的第二鸟类位置点的第二向量，xi+1，yi+1和zi+1分别为下一时刻的第二鸟类位置点的x轴、y轴和z轴坐标，zi，yi和zi分别为第i个时刻的第二鸟类位置点的x轴、y轴和z轴坐标；
40、s237、计算各第二向量的和以获得第三向量，并建立从当前时刻的第一鸟类位置点沿第三向量方向延伸的第一预测轨迹；第三向量的计算公式为：
41、
42、上式中，表示第三向量，表示第二向量，n表示第二向量的数量。
43、作为优选，在步骤s26中，具体包括如下步骤：
44、s261、根据第一预测轨迹、第二预测轨迹和无人机移速，计算无人机到达第二预测轨迹上满足第一指令数据中位置时的第一时刻；第一时刻满足如下关系式：
45、
46、上式中，x0，y0和z0分别表示无人机在当前时刻的x轴、y轴和z轴坐标，k表示距离当前时刻的第k个时刻，δt为相邻两个时刻的时间间隔，v0表示无人机设定的飞行速度；
47、s262、根据第二预测轨迹获取无人机在第一时刻时的第一指定位置坐标；
48、s263、连接第一指定位置坐标和无人机在当前时刻的坐标以获得直线轨迹。
49、作为优选，在步骤s28中，具体包括如下步骤：
50、s281、建立以第一预测轨迹为中轴线的避让圆柱，避让圆柱的半径等于第一障碍圆的避让半径；
51、s282、在直线轨迹上建立与第一预测轨迹平行的第一分割面，并通过第一分割面将避让圆柱分割为两半，并提取横截面弧长较小的避让圆柱标记为投影圆柱；
52、s283、在直线轨迹上建立与第一分割面垂直的第二分割面，并获取第二分割面在投影圆柱表面的分割线；
53、s284、获取分割线中的曲线长度与直线长度，并计算二者之差以获得第一距离差；第一距离差的计算公式为：
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1.一种用于鸟类追踪的无人机轨迹规划方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，在步骤S2中，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的规划方法，其特征在于，在步骤S23中，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的规划方法，其特征在于，在步骤S26中，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，在步骤S28中，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的规划方法，其特征在于，在步骤S286中，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，在步骤S4中，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求3所述的规划方法，其特征在于，在步骤S233中，偏转角的计算公式为：
9.根据权利要求5所述的规划方法，其特征在于，在步骤S285中，第二时刻满足如下关系式：
10.一种用于实现上述权利要求1-9任一项所述的无人机轨迹规划方法的规划系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程
...【技术特征摘要】
1.一种用于鸟类追踪的无人机轨迹规划方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，在步骤s2中，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的规划方法，其特征在于，在步骤s23中，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的规划方法，其特征在于，在步骤s26中，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，在步骤s28中，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的规划方法，其特征在于，在步骤s286中，具体包括如下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹旭，张毅，郭如意，林婉奇，林书航，李辽，唐紫骏，莫嘉艳，唐科，林尹影，邓志芳，
申请(专利权)人：广州市众森林业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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