基于北斗网格码的无人机三维路径规划方法及系统与流程

本技术涉及数据处理，尤其涉及基于北斗网格码的无人机三维路径规划方法及系统。

背景技术：

1、在现代应用中，无人机被广泛应用于物流运输、灾害救援、地理勘测和农业等领域。在这些应用场景中，无人机需要在复杂的三维空间中精确导航，避开障碍物，并找到从起点到终点的最优路径。例如：在物流运输场景中，无人机在城市中进行包裹投递，需要避开建筑物、电线等障碍物，并在高层建筑之间准确定位和飞行；在灾害救援场景中，在自然灾害如地震或洪水发生后，无人机需要快速到达受灾区域进行勘测和物资投放，必须在复杂的地形中规划安全、高效的飞行路径；在农业场景中，无人机在农田上空进行精确播种、施肥和喷洒农药，需要考虑农作物的高度和密度，规划高效的飞行路线。

2、目前，无人机的路径规划技术主要依赖于全球定位系统(global positioningsystem,gps)和常规的二维路径规划算法，如dijkstra算法和a*算法。这些技术在实际应用中存在以下不足：(1)定位精度不足，gps系统在复杂环境中(如高楼林立的城市和密林覆盖的山区)定位精度有限，容易受到多路径效应和遮挡的影响，导致无人机导航不准确；(2)二维路径规划的局限性，现有的路径规划算法大多基于二维平面，无法充分考虑无人机在三维空间中的飞行特性和避障需求，容易导致路径规划不合理，增加飞行风险和能量消耗；(3)抗干扰能力弱，gps信号容易受到电磁干扰和恶劣天气的影响，导致定位信号丢失或不稳定，影响无人机的正常飞行；(4)路径优化不足，常规路径规划算法在处理动态障碍物和实时路径调整方面表现不佳，无法满足无人机在复杂环境中的实时避障和路径优化需求。

3、因此，需要一种新的无人机飞行路径规划方案。

技术实现思路

1、本技术提供了基于北斗网格码的无人机三维路径规划方法及系统，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

2、根据本技术的一个方面，提供了基于北斗网格码的无人机三维路径规划方法，所述方法适于在计算设备中执行，所述计算设备与数据采集模块相连，所述方法包括：基于来自所述数据采集模块的无人机的位置数据及环境数据，生成三维环境模型，所述位置数据包括无人机的起始点的位置码和目标点的位置码；通过a*算法，确定起始点和目标点之间的至少一个初始的路径信息；通过粒子群优化算法，对所述至少一个初始的路径信息进行优化，得到规划的路径信息，以便于所述无人机按照所述规划的路径信息飞行；在所述无人机的飞行过程中，根据所述数据采集模块实时传输的当前数据，更新所述三维环境模型，所述当前数据包括当前环境数据和无人机在当前位置的位置码；当触发路径更新条件时，根据当前三维环境模型，动态调整所述规划的路径信息，生成新的路径信息，并将新的路径信息传送至无人机，其中，所述路径信息包括路径中各节点的位置码。

3、可选地，在根据本技术的方法中，环境数据包括空域环境中障碍物的位置码及其属性信息，所述属性信息包括障碍物高度和障碍物类型；所述位置码为位置所对应北斗网格的网格码。

4、可选地，在根据本技术的方法中，生成三维环境模型包括：对所述位置数据和所述环境数据进行预处理，生成预定格式数据；根据位置码，将所述预定格式数据对应映射到位置码所指示的网格单元，其中，所述网格单元的级别根据空域环境的类型确定。

5、可选地，在根据本技术的方法中，通过a*算法，确定起始点和目标点之间的至少一个初始的路径信息，包括：在利用a*算法的估值函数确定路径时，路径的代价值基于对应网格单元间的距离来确定，且网格单元间的距离基于网格单元的级别来确定。

6、可选地，在根据本技术的方法中，对所述至少一个初始的路径信息进行优化，包括：将所述初始的路径信息作为初始解，由初始解构成初始粒子群；通过确定每个粒子的适应度值，更新粒子的最佳位置；更新各粒子的速度和位置，其中粒子的位置包括路径中各节点的位置，粒子的速度包括路径变动的方向和幅度；重复迭代更新最佳位置、更新速度和位置，直到达到终止条件，确定出最佳位置及最优解，其中所述最优解指示规划的路径信息。

7、可选地，在根据本技术的方法中，适应度值表示为：

8、f＝w1·llength+w2·lobstacle+w3·lenergy，

9、其中，llength为路径长度，通过所有路径段的距离之和来确定；lobstacle为避障成本，通过路径中避让障碍物所增加的路径段来确定；lenergy为飞行能耗，通过无人机在不同路径段上所消耗的能量来确定；w1，w2，w3分别表示路径长度、避障成本、飞行能耗的权重系数。

10、可选地，在根据本技术的方法中，路径更新条件包括以下条件中的至少一个：每隔预定时长更新路径；若当前环境数据中新增障碍物，则更新路径；若无人机的状态发生变化，则更新路径；若无人机到达预设地点，则更新路径。

11、可选地，在根据本技术的方法中，根据当前三维环境模型，动态调整所述规划的路径信息包括：根据当前三维环境模型，通过a*算法，确定当前位置和目标点之间的至少一个路径信息；通过粒子群优化算法，对所确定的路径信息进行优化，得到新的路径信息。

12、可选地，在根据本技术的方法中，网格单元间的距离d通过如下方式来确定：d＝dx·δx+dy·δy+dz·δz，其中，δx、δy、δz分别表示在经度、纬度、高度方向上间隔的网格单元数目，dx、dy、dz是网格单元的尺寸。

13、根据本技术的再一方面，提供了基于北斗网格码的无人机三维路径规划系统，包括：数据采集模块，布置在无人机上，适于采集无人机的位置数据和空域环境中的环境数据；路径规划模块，与所述数据采集模块相连，适于通过执行如上所述的方法，来生成无人机的路径信息；显示模块，与所述路径规划模块相连，适于显示所述路径信息。

14、可选地，在根据本技术的系统中，数据采集模块还包括：北斗导航装置，适于获取无人机的当前位置，并生成当前位置对应的位置码，所述位置码通过北斗网格码来表示；视频采集装置，适于采集空域环境中的视频图像数据，并识别出视频图像数据中的障碍物及其类型、以及障碍物所在位置；测距装置，适于采集空域环境中的障碍物距离和高度，并确定出障碍物位置和障碍物高度。

15、可选地，在根据本技术的系统中，显示模块还适于接收用户对路径的调整指令，并将所述调整指令发送给所述路径规划模块；路径规划模块还适于根据所述调整指令，动态调整所述路径信息，来生成新的路径信息。

16、根据本技术的再一方面，提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行如上任一方法的指令。

17、根据本技术的再一方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令在被计算设备执行时，使得计算设备执行如上所述的任一方法。

18、根据本技术的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其中，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。

19、综上所述，根据本技术的方案，采用北斗网格码进行定位，每个网格单元按照无人机飞行的空域环境的类型，细分至米或者厘米甚至是毫米级别，使得无人机可以获得极高的定位精度。这种高分辨率定位在复杂城市环境和自然灾害区域尤为重要，可以避免多路径效应和信号遮挡问题。同时，精确的位置信息有助于无人机有效避开障碍物，提高飞行安全性。

20、此外，采用多种传感器来获取环境数据，提高数据的准确性，并能够在恶劣天气或电磁干扰环境下，继续提供准确的环境数据，来生成三维环境模型，进而保证稳定的路径规划服务。

21、此外，使用a*算法进行路径搜索，确定从起始点到目标点的初始路径信息，a*算法的灵活性和高效性使其能够快速找到近似最短路径。之后，将初始的路径信息作为粒子群优化算法的初始解，通过模拟粒子群的协同性和动态搜索特性，进一步优化路径，减少路径长度和能量消耗。

22、此外，当触发路径更新条件时，使用a*算法和粒子群优化算法动态调整飞行路径，确保无人机避开新出现的障碍物，提升飞行安全性。

23、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。