多任务巡检的无人机航线规划方法、系统、介质及设备与流程

本发明涉及无人机巡检，具体涉及一种多任务巡检的无人机航线规划方法、系统、介质及设备。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

2、无人机航线规划是指在无人机执行远距离任务时对飞行航线进行规划，目前，在无人机机场进行无人机的自动回收和起飞控制已经较为成熟。为达到执行任务时更高程度的安全性和自动化，减少人力和物力的消耗，在执行任务之前进行无人机航线的规划至关重要。

3、现有的无人机航线规划方法一般需要依赖高精度的传感器和复杂的神经网络模型。例如，实时slam（simultaneous localization and mapping）技术需要实时构建地图以实现实时导航，其对无人机机载计算机的算力要求较高，当实时地图构建的速度无法与无人机航速适配时，容易出现巡检区域的重要特征数据缺失的情况；而且，基于视觉算法构建出的地图仅仅是周边20米至100米范围以内的地图，只能用于局部规划，无法适用于无人机大范围多任务巡检的路径规划场景。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种多任务巡检的无人机航线规划方法、系统、介质及设备，在保证路径规划精度的前提下，不仅能够有效的避障，而且不依赖于高精度的传感器，减少了无人机的无效载荷，增加了续航里程，保证了无人机巡航的稳定性。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种多任务巡检的无人机航线规划方法。

4、一种多任务巡检的无人机航线规划方法，包括以下过程：

5、获取待巡检区域的三维点云数据；

6、根据所述三维点云数据，识别得到地面点云数据，进而得到待巡检区域的地面高度，根据所述地面高度以及所述三维点云数据构建八叉树模型；

7、在所述八叉树地图上，从无人机巡检的起点至终点连接一条直线路径，所述直线路径上的每个障碍物的两端分别标记为第一端点和第二端点，在任一个障碍物的第一端点和第二端点之间执行局部规划，得到局部规划路径；

8、所述直线路径减去各个障碍物的第一端点与第二端点之间的障碍物路径，得到剩余直线路径，将所述局部规划路径与所述剩余直线路径组合后得到最终的无人机航线规划结果。

9、作为本发明第一方面进一步的限定，识别得到地面点云数据，进而得到待巡检区域的地面高度，包括：

10、从所述三维点云数据中，取出多组点对，每组点对构成一个向量；

11、对任意两个向量做叉乘处理得到叉乘结果，计算叉乘结果与向量（0，0，1）的夹角；

12、当所述夹角大于或等于设定阈值时，返回上一步继续选取新的两个向量做叉乘计算；否则，判定两个向量对应的点对为地面点并存入地面点容器，对所有的点对均进行判断后存入地面点容器；

13、计算地面点容器内的点的高度方差，当所述高度方差大于或等于设定阈值时，从地面点容器内取出高度最大和高度最小的点继续计算高度方差，直至所述高度方差小于设定阈值时，取地面点容器内的点的高度均值作为待巡检区域的地面高度。

14、作为本发明第一方面进一步的限定，构建八叉树模型，还包括进行八叉树模型更新的过程，包括：

15、输入更新点云，更新待更新区域内的平面坐标并存储预置容器；

16、如果所述预置容器为空，则根据所述更新点云更新八叉树模型的占据栅格，识别待更新区域的地面高度，更新八叉树模型的free栅格，得到更新后的八叉树模型；

17、如果所述预置容器不为空，则从预置容器取出坐标（x，y），八叉树模型位于（x，y）处的栅格设置为未知，继续判断所述预置容器是否为空。

18、作为本发明第一方面进一步的限定，连接起点至终点的直线，判断起点是否等于终点，如起点等于终点，则直接输入路径，结束；如判断起点不等于终点，则沿直线取起点的下一节点next；

19、判断下一节点next是否占据栅格，如下一节点next不占据栅格，则将起点存储path容器，并将当前的下一节点next赋值给起点，以更新起点，并采用更新的起点继续沿直线取下一节点next，并继续判断下一节点next是否占据栅格；

20、如下一节点next占据栅格，则沿直线取下一节点next的再下一个节点a，判断a点是否占据栅格，如是，则沿直线取a点的下一节点b，并将b点赋值给a点，以更新a点的值，继续判断a是否占据栅格；

21、当a没有占据栅格时，采用breadth first search搜索算法搜索从当前更新的起点至a点的路径，搜索出的路径点存入path容器，并将a点的值赋给起点，以更新起点，返回继续判断当前更新的起点是否等于终点。

22、作为本发明第一方面进一步的限定，将无人机巡检的起点至终点的直线划分成多段，每段对应一个子起点和子终点，在各个子起点和子终点之间进行路径规划，最终将各段的规划结果相加得到起点至终点的规划结果。

23、第二方面，本发明提供了一种多任务巡检的无人机航线规划系统。

24、一种多任务巡检的无人机航线规划系统，包括：

25、数据获取单元，被配置为：获取待巡检区域的三维点云数据；

26、八叉树构建单元，被配置为：根据所述三维点云数据，识别得到地面点云数据，进而得到待巡检区域的地面高度，根据所述地面高度以及所述三维点云数据构建八叉树模型；

27、局部规划单元，被配置为：在所述八叉树地图上，从无人机巡检的起点至终点连接一条直线路径，所述直线路径上的每个障碍物的两端分别标记为第一端点和第二端点，在任一个障碍物的第一端点和第二端点之间执行局部规划，得到局部规划路径；

28、总体规划单元，被配置为：所述直线路径减去各个障碍物的第一端点与第二端点之间的障碍物路径，得到剩余直线路径，将所述局部规划路径与所述剩余直线路径组合后得到最终的无人机航线规划结果。

29、作为本发明第二方面进一步的限定，八叉树构建单元中，识别得到地面点云数据，进而得到待巡检区域的地面高度，包括：

30、从所述三维点云数据中，取出多组点对，每组点对构成一个向量；对任意两个向量做叉乘处理得到叉乘结果，计算叉乘结果与向量（0，0，1）的夹角；

31、当所述夹角大于或等于设定阈值时，返回上一步继续选取新的两个向量做叉乘计算；否则，判定两个向量对应的点对为地面点并存入地面点容器，对所有的点对均进行判断后存入地面点容器；

32、计算地面点容器内的点的高度方差，当所述高度方差大于或等于设定阈值时，从地面点容器内取出高度最大和高度最小的点继续计算高度方差，直至所述高度方差小于设定阈值时，取地面点容器内的点的高度均值作为待巡检区域的地面高度。

33、作为本发明第二方面进一步的限定，局部规划单元中，连接起点至终点的直线，判断起点是否等于终点，如起点等于终点，则直接输入路径，结束；如判断起点不等于终点，则沿直线取起点的下一节点next；

34、判断下一节点next是否占据栅格，如下一节点next不占据栅格，则将起点存储path容器，并将当前的下一节点next赋值给起点，以更新起点，并采用更新的起点继续沿直线取下一节点next，并判断下一节点next是否占据栅格；

35、如下一节点next占据栅格，则沿直线取next的下一个节点a，判断a点是否占据栅格，如是，则沿直线取a点的下一节点b，并将b点赋值给a点，以更新a点的值，继续判断a是否占据栅格；

36、当a没有占据栅格时，采用breadth first search搜索算法搜索从当前更新的起点至a点的路径，搜索出的路径点存入path容器，并将a点的值赋给起点，以更新起点，返回继续判断当前更新的起点是否等于终点。

37、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：处理器和计算机可读存储介质；

38、处理器，适于执行计算机程序；

39、计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如本发明第一方面所述的多任务巡检的无人机航线规划方法。

40、第四方面，本发明提供了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，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如本发明第一方面所述的多任务巡检的无人机航线规划方法。

41、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

42、本发明创新性的提出了一种多任务巡检的无人机航线规划方法，在保证路径规划精度的前提下，不仅能够有效的避障，而且不依赖于高精度的传感器，减少了无人机的无效载荷，增加了续航里程，保证了无人机巡航的稳定性；通过预先采集数据来构建地图，保证了地图数据的可靠性和准确性，避免了实时建图时重要特征丢失问题，节省了计算量，实现了全局规划与障碍物附近局部规划的融合，无需复杂的神经网络模型，提高了无人机多任务巡检时的航线规划的环境适应性。

43、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。