基于目标导向的改进RRT无人机航迹规划方法及设备

本发明涉及航迹规划技术，尤其涉及一种基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法及设备。

背景技术：

1、随着自动驾驶技术的快速发展，无人机在未知环境下的自主探索技术不断扩展到越来越多的应用领域。无人机进行自主探索的首要任务就是进行航迹规划。航迹规划的目标是在有大量障碍物的复杂地理环境中规划出一条连接起点到目标点的可行路径，并且该路径可以很好地满足无人机的运动学约束。

2、快速扩展随机树算法(rapid-exploring random tree,rrt)是一种基于采样的路径规划算法，可以在较短时间内找到一条可行路径，但是rrt算法会生成过多的冗余分支节点，导致计算时间较长，对于复杂的三维环境，rrt算法需要经过多次的迭代才能找到合适的结果。而且rrt算法忽略了无人机本身的约束条件，因此在搜索过程中会产生一些无法实现的路径，从而影响航迹规划的精度。

3、后续有研究对rrt算法进行改进，但是这些改进rrt算法在障碍物较多的复杂环境下，仍然会出现一些冗余点较多的分支，且在搜索过程中，目标的导向性不强，在局部环境下会出现往偏离目标点方向伸展的情况，效率低，精度低；此外，这些研究生成的路径依然存在一些无人机无法实现的路径，例如会存在三维环境下z轴方向上会航迹盘旋上升的情况，不符合无人机的运动学特性，精度低。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供一种效率更高、精度更高的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法、设备、存储介质及程序产品。

2、为了实现上述发明目的，第一方面，本发明提供了一种基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，包括如下步骤：

3、(1)获取路径中的障碍物位置和大小，并将障碍物膨胀处理为球形障碍，获取无人机航迹起点，并加入候选轨迹点集合；

4、(2)在当前位置点和目标节点之间连接一条直线，并判断所述直线是否穿过球形障碍；其中，位置点的初始点为无人机航迹起点；

5、(3)若所述直线穿过球形障碍，则在所述球形障碍的安全搜索区域随机采样一个采样点，并从当前位置点朝向采样点移动一个步长，将移动到的位置点作为候选轨迹点按序存入候选轨迹点集合，执行步骤(5)；其中，所述安全搜索区域为偏离球形障碍且偏航角度小于预设最大偏航角的区域；

6、(4)若所述直线没有穿过球形障碍，则从当前位置点朝向目标节点移动一个步长，将移动到的位置点作为候选轨迹点按序存入候选轨迹点集合；执行步骤(5)；

7、(5)判断是否满足：当前位置点与目标节点之间距离小于预设步长且当前位置点与目标节点之间无球形障碍，若判断结果为否，则返回执行步骤(2)，若判断结果为是，则将目标节点加入候选轨迹点集合，并执行步骤(6)；

8、(6)从候选轨迹点集合中选择任意三个连续的候选轨迹点xnear1、xnear2、xnear3，判断路径xnear1-xnear2-xnear3的长度是否比路径xnear1-xnear3的长度更短，若是，则执行步骤(7)，否则执行步骤(8)；

9、(7)判断路径xnear1-xnear3是否经过任意球形障碍，若否，则从候选轨迹点集合中删除xnear2，并执行步骤(8)；若是则直接执行步骤(8)；

10、(8)返回执行步骤(6)，直至候选轨迹点集合中任意三个连续候选轨迹点被遍历完，将此时候选轨迹点集合中的轨迹点按序连接，形成无人机航迹。

11、进一步的，步骤(8)之后还包括步骤：

12、(9)采用贪心策略，将步骤(8)生成的无人机航迹，冗余点剔除和局部产生的航迹分支去除。

13、进一步的，步骤(9)之后还包括步骤：

14、(10)将步骤(9)生成的无人机航迹进行插值曲线化处理。

15、进一步的，步骤(10)之后还包括步骤：

16、(11)从步骤(10)生成的无人机航迹中获取靠近球形障碍处的部分航迹，改变该部分航迹的插值点范围，并重新进行插值曲线化处理。

17、进一步的，所述插值曲线化处理具体采用非均匀三次b样条方法。

18、进一步的，所述球形障碍的安全搜索区域的获取方法为：

19、过当前位置点连接一条球形障碍的切线，并以当前位置点为定点，将所述切线向远离球形障碍的方向旋转预设最大偏航角，形成第二直线，将所述切线和所述第二直线之间半径为步长的扇形区域作为安全搜索区域。

20、第二方面，本发明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以实现所述的方法。

21、第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令在由处理器执行时实现所述的方法。

22、第四方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述方法。

23、本发明与现有技术相比，其有益效果是：

24、1、本发明采用改进后的rrt进行航迹搜索，在靠近障碍物的区域，采用具有目标导向的方式进行采样，极大地减少了生成的路径节点数量，提高了效率和精度；

25、2、本发明对于因为避障而导致在局部区域的航迹点，进行路径重新判断和选取，选择较短路径来优化，找到局部最优解，进一步提高了效率和精度；

26、3、本发明对生成的一条从起点到目标点的完整航迹进行全局优化，剔除多余的节点，对曲折段采用贪心策略来进一步缩短路径，进一步提高了精度；

27、4、本发明采用b样条对航迹进行曲线化，在容易碰到障碍物的区域，重新曲线化处理，使得这部分的航迹更平缓地上升，更符合无人机实际运动学，进一步提高了精度。

技术特征：

1.一种基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于：步骤(8)之后还包括步骤：

3.根据权利要求2所述的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于：步骤(9)之后还包括步骤：

4.根据权利要求3所述的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于：步骤(10)之后还包括步骤：

5.根据权利要求3所述的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于：所述插值曲线化处理具体采用非均匀三次b样条方法。

6.根据权利要求4所述的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于：所述插值曲线化处理具体采用非均匀三次b样条方法。

7.根据权利要求1所述的基于目标导向的改进rrt无人机航迹规划方法，其特征在于，所述球形障碍的安全搜索区域的获取方法为：

8.一种计算机设备，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以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令在由处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结本发明公开了一种基于目标导向的改进RRT无人机航迹规划方法及设备。本发明对RRT算法进行改进，采用改进后的RRT方法进行无人机航迹规划，在靠近障碍物的区域，采用具有目标导向的安全搜索区域的方式进行采样，极大地减少了生成的路径节点数量，提高了效率和精度；对于因为避障而导致在局部区域的航迹点，进行路径重新判断和选取，选择较短路径来优化，找到局部最优解。本发明效率更高，精度更高。技术研发人员：陈奇,王盛,姬娟霞,柏叶源,王奕晖受保护的技术使用者：淮阴工学院技术研发日：技术公布日：2024/7/4