基于动态新增毗邻区域的无人机覆盖航迹规划的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种无人机航拍领域的动态航迹规划技术，尤其是涉及到一种基于动 态新增她邻区域的无人机覆盖航迹规划方法。
【背景技术】
[0002] 近些年来，无人机在实际应用方面有了长足的发展，发挥了无人机自身的诸多特 点，包括可控制、易携带、低成本、低损耗、可重复利用、风险小W及应用领域广等。无人机 与遥感技术的结合为无人机技术的发展又注入了新的动力，使得无人机朝着更加自动化、 更加智能化的方向发展，同时又使得无人机遥感具有了高时效、高分辨率等特点。因此无人 机的应用领域进一步扩大，包括军用民用等方面，如军用的军事侦察、预警和民用的资源勘 巧IJ、环境监测、气象观察W及处理突发性事件如地震、洪灾、山体滑坡等。由于受到无人机的 载荷、动力、续航等限制，使得人们开始关注无人机航迹规划方面的技术，用W缩短航程。
[0003] 随着无人机的广泛应用，大量的无人机规划算法相继出现，具体可W分为两大类， 一类是传统的经典算法：数学归纳法、动态归纳法、最优控制法、倒数相关法。但是传统的 航迹规划算法存在着突出的问题，即容易陷入局部最优解、计算量大、规划耗时长、缺少智 能搜索功能，该和无人机的快速机动性相惇。另一类算法也是目前无人机航迹规划中常用 的算法主要包括；A-Star算法、遗传算法、人工神经网络算法、蚁群算法W及模拟退火算法 等。其优点是灵活性强，可应变突发威胁情况，现在的很多研究更是基于该些算法进行的改 进型和混合型，但该些算法均存在着规划时间长或者计算量大等不同缺陷。W上算法基本 上都会出现规划时间长或计算量大等特点，因此无法实现满足无人机覆盖航迹规划的动态 实时性。如果在无人机飞行时添加新的区域，无人机无法立即调整航迹，该就给无人机的航 迹调整带来了诸多不便。
[0004] 而且在实际应用中，尤其是在航拍获取目的区域相关图片数据时，该些方法都展 现了不同的局限性。因为在实际无人机飞行航拍中，应该保持无人机按照规划的航线进行 飞行拍摄确保全区域有序覆盖，并且要保持无人机飞行高度不变W使航拍获得的照片具有 相同的属性，该样才可W进行后期有效的图像拼接，而且相较于其他应用方面，在民用方面 突发威胁并不常见，并不需要考虑威胁区等情况，所W在实际无人机飞行中就需要实际的 航线规划方法，就要做到在无人机飞行之前对航拍区域进行系统的考察。
[0005] 在资源勘测、环境监测方面，卫星监测和有人驾驶飞机进行航拍都暴露出了不同 的缺点，而无人机在该方面则体现出了机动灵活性强、实时性强、低成本、低损耗等特点。但 在大多数情况下，无人机在飞行中是无法及时更改航迹的，所W该就为临时添加区域后无 人机的航迹调整带来不便。即便是某些无人机能够实现无人机的航迹的动态调整，但是其 航迹也仅仅是对目标区域的简单覆盖，并非最优。
【发明内容】
[0006] 本发明中的无人机覆盖航迹动态规划方法能够有效克上述缺陷，提出了一种基于 动态新增她邻区域的无人机覆盖航迹规划方法，能够在无人机无需降落的前提下针对动态 新增区域和剩余未遍历区域实时地规划出一条最短路径，最低功耗的最优回环飞行航线。
[0007] 为实现上述方法，本发明采用了如下的具体航迹规划方法，其包括W下步骤： (1)获取无人机的实时位置。
[0008] (2)根据无人机的位置确定原计划下一阶段沿着最小跨度对应边飞行的起点。
[0009] (3)将原计划飞行区域分为已飞区域和未遍历区域，把未遍历区域和新增区域合 并成新区域。
[0010] (4)根据新区域确定其轮廓的形状，得到轮廓的多边形，计算其最小跨度。
[0011] (5)根据新区域地形情况计算飞行高度。
[0012] (6)综合考虑转弯次数、多边形最小跨度、无人机当前位置、降落位置来计算航线 距离最小值W获得最优回环航线。
[0013] (7)将规划的最优航线传输到无人机上，无人机按照获取的航迹调整飞行路径。
[0014] 由于是关于动态添加区域后的整个区域覆盖航迹规划的调整，所W要充分考虑到 航迹规划的实时性，就是要根据添加区域、剩余区域、无人机实时位置、降落点快速地计算 出无人机的最优航线，然后上传至无人机W及时调整航线。所W本发明是针对添加区域后 无人机航线的动态最优规划。
[0015] 所述步骤（1)中，获取无人机的当前位置，是为了将总区域减去已飞区域得到剩余 未飞区域。其中，获取无人机的准确位置是关键。
[0016] 所述步骤（2)中，在决定添加新区域后无人机的航迹并不是立即调整，而是在飞完 剩下的直线路径和紧接着直线路径的转弯路径后进行调整。
[0017] 所述步骤（3)中，生成新的航迹规划需要将新增区域与未被遍历区域进行合并， 因此将已飞区域与未被遍历区域分离是关键。在获得无人机位置后还不能直接分离未被遍 历区域，还需要根据无人机位置计算原计划下一阶段其直线飞行的起点，然后确定未被遍 历区域。
[0018] 所述步骤（4)中，要计算多边形最小跨度首先要明确多边形最小跨度的定义，由 于多边形有凹凸之分，但是凹多边形又可W切割分为若干个凸多边形，所W本发明主要考 虑较为常见的凸多边形的情况。首先给出凸多边形的跨度和宽度的定义： 在平面上计算多边形的某条边与除了此边上端点之外的所有顶点 之间的距离，该些距离中最大值就定义为凸多边形中此边对应的跨度 1。然后依次计算其他边上对应的跨度。所有跨度中的最小值就称为凸多边形的最小跨度 即宽度〇〇^1。。将此方法定义为"点边式"，由此可知，一个凸多边形能有若干个跨度，但是只 有一个宽度。
[0019] 在计算多边形跨度的时候，利用点边式，依次求出各个边上的跨度D，在所有多边 形的跨度中选出其中最小的跨度D"i"即为此多边形的宽度，并记最小跨度对应边为Li。。
[0020] 所述步骤（5)中，根据地形的海拔确定无人机的飞行高度，W确保航拍图像的质 量。
[0021] 所述步骤（6)中，本发明中选择的方法摄弃了之前广为运用的常见的航线由近及 远的规划方式而选取了另一种航线由远及近依次遍历覆盖目标区域的方法。
[0022] 所述步骤（7)中，新区域的航迹要通过地面站传输到无人机W实现无人机航迹的 调整。
[0023] 结合无人机位置、新区域多边形最小跨度、最少转弯次数、降落点设计最优航线。 无人机在接收到新的航线后飞到接下来的转弯处后开始新的航迹飞行，有两种情况；（〇 无人机所在的位置恰是最小跨度对应边的端点，此时无人机沿着平行于对应边的方向遍历 整个目标区域即可，但返航点应选在距离降落点较近的位置。（2)若无人机不在最小跨度对 应边时，则从原位置飞到距离最近的最小跨度对应边端点上，然后再采取回环方式遍历飞 行覆盖整个目标区域。<