【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，尤其涉及一种无人机运动规划方法及装置。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、无人机的运动规划是指为无人机设计一套完整的移动方案，以确保其能够安全、高效地完成预定的任务。现有的无人机运动规划方法包括如a*算法、随机搜索法和dijkstra算法等，都难以实现实时的、准确的路径规划，对复杂地形的识别和对动态障碍物的安全避让效果较差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种无人机运动规划方法，用以提高无人机对动态障碍物的安全避让效果，实现实时的、准确的路径规划，该方法包括：
2、获取障碍物点云数据，进行三维重建，得到地图模型；
3、根据地图模型，获取无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息；最近障碍物信息包括最近障碍物中心位置与最近障碍物边缘任意一点的距离的最大值；
4、基于人工势场方法，利用无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息，计算得到总势能；
5、获取无人机已飞行路线，根据已飞行路线计算路径成本；路径成本反映已飞行的总距离；
6、根据无人机能够飞行的最远距离、无人机当前位置，在地图模型中确定飞行范围，计算得到飞行范围内障碍物密度；所述障碍物密度反映飞行范围内障碍物分布疏密程度；
7、将总势能、路径成本、障碍物密度、无人机当前位置、目标节点位置输入预设代价函数，输出总代价数
8、基于人工势场方法，利用总代价数值在地图模型进行无人机飞行至目标节点的路径规划，得到待优化路径；
9、将地图模型、待优化路径、无人机真实飞行状况数据映射至三维栅格矩阵，得到用于模拟无人机飞行的实际三维栅格矩阵；
10、在实际三维栅格矩阵中，对映射后的待优化路径依次进行速度优化、转弯优化、电池能耗优化，得到目标路径；所述目标路径用于控制无人机飞行至目标节点。
11、本专利技术实施例还提供一种无人机运动规划装置，用以提高无人机对动态障碍物的安全避让效果，实现实时的、准确的路径规划，该装置包括：
12、地图模型构建模块，用于获取障碍物点云数据，进行三维重建，得到地图模型；
13、总势能计算模块，用于根据地图模型，获取无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息；最近障碍物信息包括最近障碍物中心位置与最近障碍物边缘任意一点的距离的最大值；基于人工势场方法，利用无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息，计算得到总势能；
14、路径成本计算模块，用于获取无人机已飞行路线，根据已飞行路线计算路径成本；路径成本反映已飞行的总距离；
15、障碍物密度计算模块，用于根据无人机能够飞行的最远距离、无人机当前位置，在地图模型中确定飞行范围，计算得到飞行范围内障碍物密度；所述障碍物密度反映飞行范围内障碍物分布疏密程度；
16、总代价数值计算模块，用于将总势能、路径成本、障碍物密度、无人机当前位置、目标节点位置输入预设代价函数，输出总代价数值；所述预设代价函数用于计算无人机飞行至目标节点的总代价数值；
17、待优化路径确定莫模块，用于基于人工势场方法，利用总代价数值在地图模型进行无人机飞行至目标节点的路径规划，得到待优化路径；
18、目标路径计算模块，用于将地图模型、待优化路径、无人机真实飞行状况数据映射至三维栅格矩阵，得到用于模拟无人机飞行的实际三维栅格矩阵；在实际三维栅格矩阵中，对映射后的待优化路径依次进行速度优化、转弯优化、电池能耗优化，得到目标路径；所述目标路径用于控制无人机飞行至目标节点。
19、本专利技术实施例还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述无人机运动规划方法。
20、本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述无人机运动规划方法。
21、本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述无人机运动规划方法。
22、本专利技术实施例中，获取障碍物点云数据，进行三维重建，得到地图模型；根据地图模型，获取无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息；最近障碍物信息包括最近障碍物中心位置与最近障碍物边缘任意一点的距离的最大值；基于人工势场方法，利用无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息，计算得到总势能；获取无人机已飞行路线，根据已飞行路线计算路径成本；路径成本反映已飞行的总距离；根据无人机能够飞行的最远距离、无人机当前位置，在地图模型中确定飞行范围，计算得到飞行范围内障碍物密度；所述障碍物密度反映飞行范围内障碍物分布疏密程度；将总势能、路径成本、障碍物密度、无人机当前位置、目标节点位置输入预设代价函数，输出总代价数值；所述预设代价函数用于计算无人机飞行至目标节点的总代价数值；基于人工势场方法，利用总代价数值在地图模型进行无人机飞行至目标节点的路径规划，得到待优化路径；将地图模型、待优化路径、无人机真实飞行状况数据映射至三维栅格矩阵，得到用于模拟无人机飞行的实际三维栅格矩阵；在实际三维栅格矩阵中，对映射后的待优化路径依次进行速度优化、转弯优化、电池能耗优化，得到目标路径；所述目标路径用于控制无人机飞行至目标节点。本专利技术实施例中在无人机运动规划中先基于人工势场方法，利用总代价数值在地图模型进行无人机飞行至目标节点的路径规划，得到待优化路径，再在实际三维栅格矩阵中对映射后的待优化路径依次进行速度优化、转弯优化、电池能耗优化，得到最终的目标路径，可以安全的、准确的控制无人机按照设定速度、方向、能耗飞行，并且其中总代价数值利用了无人机当前位置飞行范围的障碍物密度进行计算，该总代价数值可以根据无人机位置更新，从而可以实时的对动态障碍物进行有效安全避让，实现了实时的、安全的、准确的路径规划。
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1.一种无人机运动规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，获取障碍物点云数据，进行三维重建，得到地图模型，包括：
3.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，基于人工势场方法，利用无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息，计算得到总势能，包括：
4.如权利要求3所述的无人机运动规划方法，其特征在于，根据无人机当前位置、目标节点位置，确定无人机和目标节点的吸引势能，包括：
5.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，所述已飞行路线包括多个坐标点；
6.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，根据无人机能够飞行的最远距离、无人机当前位置，在地图模型中确定飞行范围，包括：
7.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，计算得到飞行范围内障碍物密度，包括：
8.如权利要求3至7任一所述的无人机运动规划方法，其特征在于，将总势能、路径成本、障碍物密度、无人机当前位置、目标节点位置输入预设代价函数，输出总代价数值，包括：p>
9.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，所述无人机真实飞行状况数据包括：无人机初始速度、最小安全距离；最小安全距离表示确保无人机飞行安全的距离值；
10.如权利要求9所述的无人机运动规划方法，其特征在于，在实际三维栅格矩阵中，对映射后的待优化路径依次进行速度优化、转弯优化、电池能耗优化，得到目标路径，包括：
11.如权利要求10所述的无人机运动规划方法，其特征在于，所述无人机真实飞行状况数据还包括：基础能耗；基础能耗反映无人机空载情况下飞行的平均能耗；
12.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，所述三维栅格矩阵的栅格尺寸预先按如下方式得到：
13.一种无人机运动规划装置，其特征在于，包括：
14.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至12任一所述无人机运动规划方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12任一所述无人机运动规划方法。
16.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12任一所述无人机运动规划方法。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机运动规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，获取障碍物点云数据，进行三维重建，得到地图模型，包括：
3.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，基于人工势场方法，利用无人机当前位置、目标节点位置、最近障碍物信息，计算得到总势能，包括：
4.如权利要求3所述的无人机运动规划方法，其特征在于，根据无人机当前位置、目标节点位置，确定无人机和目标节点的吸引势能，包括：
5.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，所述已飞行路线包括多个坐标点；
6.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，根据无人机能够飞行的最远距离、无人机当前位置，在地图模型中确定飞行范围，包括：
7.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，计算得到飞行范围内障碍物密度，包括：
8.如权利要求3至7任一所述的无人机运动规划方法，其特征在于，将总势能、路径成本、障碍物密度、无人机当前位置、目标节点位置输入预设代价函数，输出总代价数值，包括：
9.如权利要求1所述的无人机运动规划方法，其特征在于，所述无人机真实飞行状况数据包括：无人机初始速...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹彪，朱跃，任伟达，王宁，朱晓康，高煜博，朱松涛，方腾，郑杰，郭晓冰，熊玮，
申请(专利权)人：国网电力空间技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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