[发明专利]一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法

说明书

本发明公开了一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法，首先通过剖析地形、气象、禁飞区、危险物等典型复杂环境对无人机航迹的多种约束信息等，构建三维航迹规划环境模型，再结合无人机自身性能约束与飞行特点，设计多层扩展A*算法进行三维扩展，搜索获取无人机参考航迹，最后采用线简化和线平滑的方式对参考航迹进行简化与优化，得到无人机可飞最优航迹。本发明能够高效、准确地生成无人机航迹，能够实现安全绕开威胁，并加快了航迹规划的速度与准确度。

技术领域

本发明属于无人机航迹规划技术领域，具体涉及一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法的设计。

背景技术

由于无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)具有应用方便、机动灵活、时效性强等特点，近些年得到了迅猛发展，广泛应用于航拍、农业、植保、灾难救援、监视、测绘、新闻报道、电力巡检、影视拍摄等领域。无人机航迹规划是指在考虑地形、气象、威胁等环境因素以及自身的飞行性能的基础上，为无人机制定出从初始位置到目标位置的最优飞行路径。无人机航迹规划是无人机任务规划系统中的关键，对于提高无人机作业效率和应用能力具有重要意义。

目前存在多种无人机航迹规划算法，其中二维或2.5维航迹规划方法较多，方法也较为成熟。由于三维空间更加贴近无人机的实际应用环境，较多专家学者逐渐将无人机航迹规划转向三维，提出了许多改进算法，但这些算法仍具有一定的局限性。例如神经网络算法结合可调步长策略能够快速生成三维航迹，但无法应对多种约束模型共存的环境要求；遗传算法与粒子群算法寻优精度低、容易陷入局部最优，并且在复杂约束的路径规划问题中航迹精度也不理想；蚁群算法改进启发函数和信息素更新能使三维路径长度与搜索效率得到提高，但并未考虑无人机的性能约束与航线特点，规划航迹适应性不足；引入混沌理论搜索的人工势场方法能够应对复杂环境，但航迹曲折多变，缺少最优性，且仅能适用于二维环境，无法应用于三维环境中。A*算法是一种启发式算法，在图形搜索领域应用成熟，能够很好地改进以利用于地理场景中逐格网搜索，但该算法一般仅用于二维环境下搜索，若直接应用进行三维搜索，则运算将随规划空间增大成指数倍上升，效率缓慢，需要进行改进。

综上可知，目前无人机三维航迹规划方法主要是现有各种算法的改进，能够在单一因素的约束下快速生成航迹，但在复杂环境约束下缺少对最优路径的考虑，且无法同时兼顾复杂环境约束与无人机自身性能约束的最优航迹规划。

发明内容

本发明的目的是为了解决目前无人机三维航迹规划方法在复杂环境约束下缺少对最优路径的考虑，且无法同时兼顾复杂环境约束与无人机自身性能约束的最优航迹规划的问题，提出了一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法。

本发明的技术方案为：一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法，包括以下步骤：

S1、构建无人机三维航迹规划的环境模型。

S2、将复杂环境约束信息融入环境模型。

S3、根据融入复杂环境约束信息的环境模型，采用多层扩展A*算法获取无人机的参考航迹。

S4、对参考航迹进行航迹简化与航迹平滑，得到无人机可飞最优航迹。

进一步地，步骤S1具体为：

将无人机在改变方向时的最小惯性距离作为格网单元的长度，将路径规划区域划分为一个m×n的格网，在每个格网单元中存储其对应的行列号、该格网单元中无人机的最大飞行高度值以及可飞行的高度范围信息，得到无人机三维航迹规划的环境模型，表示为：