[发明专利]无人机低空公共航路网设计方法

说明书

本发明公开了一种无人机低空公共航路网设计方法，属于航路规划技术领域。方法包括获取规划区域内无人机低空飞行环境数据；根据所述无人机低空飞行环境数据得到无人机空港布局信息，所述无人机空港布局信息包括：多个无人机空港的选址站点及各所述无人机空港的服务范围；根据所述无人机空港布局信息、所述无人机低空飞行环境数据和蚁群算法得到多条三维航路；根据多条所述三维航路形成无人机低空公共航路网。本发明通过上述技术方案实现了无人机低空公共航路网的构建，并且在构建航路时路径搜索效率更高、耗时更短。

技术领域

本发明属于无人机技术领域，特别涉及一种无人机低空公共航路网设计方法。

背景技术

无人机的航迹规划依赖于空间划分方法和航迹规划算法。目前航迹规划空间划分主要采用单元分解，是指一种将无人机飞行空域环境进行离散化表达的高效方法，该方法将环境分为自由单元和障碍物单元，采用离散方法表示环境；单元的表示方法包括Voronoi图法和栅格法。其中Voronoi图构建初始可选路径集或设置导航节点，然后通过优化算法选择合适的路径，缺陷是导航节点位置及数量的确定往往需要进行反复推敲，Voronoi图的构建精度决定了航迹代价的优化精度，对突发问题事件适应性差；而基于栅格的空间划分可以有效解决该问题，适用范围较广。构建好航迹规划空间后，利用路径搜索算法寻找最优航迹，其中以启发式算法应用最广，主要包括人工势场法、A*算法、快速搜索随机树算法、Dijkstra算法以及近些年兴起的蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能仿生算法。蚁群算法成功高效地解决了旅行商问题，在求解复杂优化问题特别是离散优化问题方面的具有优越性，但同时也存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题。

无人机航迹规划与无人机的低空航路规划不同，从空域有效性来讲，航迹规划多为一次性用途，其空域有效性也在任务完成后终止，而公共航路涉及的空域在较长时间内保持不变，能有效提高和规范低空空域资源利用，便于无人机交通安全管控；从规划的空间对象来说，航迹规划面向的是线，而公共航路规划面向的是空间体，在算法中体现为表示单元不同；从规划空间环境构成要素来说，航迹规划只考虑了低空、地形以及电磁干扰或弹导危险区，而公共航路规划在此基础上还考虑了空域政策和蜂窝网络以及人口稠密区影响，与人类活动联系更为密切；从服务对象来说，航迹规划目的性强，多为任务导向型，一般用于测绘、巡线等目的，而公共航路规划需考虑多应用目的，通用性较强。因此需基于以上无人机低空公共航路的特点，提出一种无人机低空公共航路网设计方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种无人机低空公共航路网设计方法，其包括：获取规划区域内无人机低空飞行环境数据，所述无人机低空飞行环境数据包括：地形数据、低空气候数据、空域政策数据和低空移动通信信号空间分布数据；根据所述无人机低空飞行环境数据得到无人机空港布局信息，所述无人机空港布局信息包括：多个无人机空港的选址站点及各所述无人机空港的服务范围；根据所述无人机空港布局信息、所述无人机低空飞行环境数据和蚁群算法得到多条三维航路；根据多条所述三维航路形成无人机低空公共航路网。

在如上所述的方法中，优选地，所述根据所述无人机空港布局信息、所述无人机低空飞行环境数据和蚁群算法得到多条三维航路，具体包括：根据各所述无人机空港的服务范围和预设的航路层级确定每个航路层级包括的每条三维航路中的两个所述无人机空港；根据一条三维航路的两个所述无人机空港和对应的规划区域内无人机低空飞行环境数据构建无人机低空飞行环境数学模型；对经数字化的所述无人机低空飞行环境数学模型在预设飞行高度上进行水平切片，得到所述预设飞行高度上的数字化的二维低空环境数学模型；基于蚁群算法在所述数字化的二维低空环境数学模型中进行二维路径搜索，得到二维航路，其中，在所述蚁群算法中，搜索空间由以起始节点和终止节点间连线做可变距离的缓冲形成，缓冲距离从初始值以1个搜索步长逐渐增加直至所述搜索空间内有最优航路解；根据所述二维航路和基准地形数据，得到一条三维航路；遍历所有航路层级的各条三维航路中的两个所述无人机空港，得到多条三维航路。