无人机航线的生成方法、装置、无人机和存储介质与流程

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机航线的生成方法、无人机航线的生成装置、无人机和存储介质。

背景技术：

随着无人机技术的发展，无人机逐渐应用于农业植保中，例如，在农药喷洒方面，无人机相对于其他农机有着巨大的优势，通过控制无人机与植保作物表面保持恒定的高度飞行，可以有效提高植保作业效果。

在植保区域中，除了植保作物外还可能包括障碍物，例如建立在植保区域中的电线杆或者生长于植保区域中远远高于植保作物的其他植物等，无人机在植保作业中对障碍物需要进行避障飞行。目前无人机通常采用红外装置、超声波装置、激光装置、视觉避障装置等方式对障碍物实时测距以进行避障，然而，红外装置和激光装置测距抗干扰能力较差，另外红外线容易被黑色物体吸收无法有效测距，超声波测距响应速度慢、精度低并且无法适用于远距离测距，视觉避障采用人眼估计距离的原理，测距误差大。

因此，目前无人机采用声学雷达或者光学雷达测距进行实时避障的方法存在对障碍物判读不准确，导致无人机飞行过程中不能及时躲避障碍物，从而引发炸机事故。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种无人机航线的生成方法、无人机航线的生成装置、无人机和存储介质，以解决现有无人机对障碍物判读不准确，导致无人机飞行过程中无法避障造成炸机事故的问题，使得无人机按照生成的航线飞行可以有效躲避障碍物，保障了无人机的飞行安全。

第一方面，本发明实施例提供了一种无人机航线的生成方法，包括：

获取待作业区域的数字表面模型，所述数字表面模型包括所述待作业区域的高程信息；

根据所述数字表面模型生成所述待作业区域的初始航线，所述初始航线包括无人机的飞行航高；

根据所述高程信息和所述飞行航高，确定所述初始航线中的避障区域；

基于所述避障区域对所述初始航线进行调整，以生成目标航线。

第二方面，本发明实施例提供了一种无人机航线的生成装置，包括：

数字表面模型获取模块，用于获取待作业区域的数字表面模型，所述数字表面模型包括所述待作业区域的高程信息；

初始航线生成模块，用于根据所述数字表面模型生成所述待作业区域的初始航线，所述初始航线包括无人机的飞行航高；

避障区域确定模块，用于根据所述高程信息和所述飞行航高，确定所述初始航线中的避障区域；

航线调整模块，用于基于所述避障区域对所述初始航线进行调整，以生成目标航线。

第三方面，本发明实施例提供了一种无人机，所述无人机包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任一实施例所述的无人机航线的生成方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的无人机航线的生成方法。

本发明实施例中，根据数字表面模型生成待作业区域的初始航线，其中初始航线包括无人机的飞行航高，进一步根据高程信息和飞行航高确定初始航线中的避障区域，并基于避障区域对初始航线进行调整以生成目标航线。本发明实施例无需采用声学雷达或者光学雷达测距确定障碍物，解决了采用声学雷达或者光学雷达测距避障存在对障碍物判读不准确，导致无人机飞行过程中不能及时躲避障碍物，从而引发炸机事故的问题，通过数字表面模型实时、精准获取作业区域的高程信息，在航线生成时根据高程信息和飞行航高准确确定航线上的避障区域，能够生成有效避障的飞行航线，保障了无人机的飞行安全。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种无人机航线的生成方法的流程图；

图2是本发明实施例中测绘无人机获取数字表面模型的测绘航线示意图；

图3是本发明实施例中数字表面模型的示意图；

图4是本发明实施例提供的一种无人机航线的生成方法的流程图；

图5是本发明实施例中待作业区域的数字表面模型的示意图；

图6是本发明实施例中初始航线的示意图；

图7是本发明实施例中航点的飞行航高和高程值的示意图；

图8是本发明实施例中避障航线的示意图；

图9是本发明实施例中目标航线的示意图；

图10是本发明实施例提供的一种无人机航线的生成装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

图1为本发明实施例提供的一种无人机航线的生成方法的流程图，本发明实施例可适用于生成无人机航线的情况，该方法可以由无人机航线的生成装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式来实现，并集成在执行本方法的设备中，具体地，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：

s101、获取待作业区域的数字表面模型，所述数字表面模型包括所述待作业区域的高程信息。

数字表面模型可以是dsm(digitalsurfacemodel，dsm)，是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型，涵盖了除地面以外的其他地表信息的高程。dsm表示的是最真实地表达地面起伏情况，可广泛应用于各行各业，如在森林地区，可以用于检测森林的生长情况，在农业植保中还可以用于检测农作物的高度。

在本发明实施例中，待作业区域的数字表面模型可以通过测绘无人机对待作业区域进行测绘后生成。

如图2所示为测绘无人机对待作业区域进行测绘时的测绘航线，图3为待作业区域的数字表面模型的示意图。

在实际应用中，可以通过测绘无人机携带专用的航拍摄像头，按照图2所示的测绘航线对待作业区域进行拍摄，从而采集到待作业区域的多张航拍图像，最后依据多张航拍图像生成数字表面模型，例如可以在待作业区域设置已知位置和高度的控制点，在测绘无人机对待作业区域拍摄后，对航拍图像进行控制点加密，采用空间三角测量法计算各个加密点的高程值以得到待作业区域的数字表面模型，该数字表面模型每个像素点包括了待作业区域内植物、障碍物等物体的三维坐标信息。

当然，本发明实施例中，还可以直接从地图服务器或者其他第三方获取待作业区域已有的数字表面模型，本发明实施例对获取数字表面模型的方式不加以限制。

s102、根据所述数字表面模型生成所述待作业区域的初始航线，所述初始航线包括无人机的飞行航高。

在本发明实施例中，待作业区域可以是植保区域，该植保区域中包括植保对象和非植保对象，植保对象可以是农作物，非植保对象可以是电线杆或者其他高于植保对象的种植物。

在植保作业中，需要无人机与农作物保持恒定距离以保证植保效果，即无人机在植保作业中飞行航高可以是固定不变的，可选地，可以根据数字表面模型获取待作业区域的平均高程值以确定飞行航高，并且可以根据植保任务和数字表面模型生成待作业区域无障碍物时的初始航线，该初始航线可以包括多个有序的航点，每个航点的飞行航高相同。

s103、根据所述高程信息和所述飞行航高，确定所述初始航线中的避障区域。

具体地，初始航线包括多个航点，每个航点的飞行航高相同，例如，飞行航高可以为待作业区域的平均高程值和植保距离之和，其中植保距离为无人机与农作物的距离。高程信息可以是高程值，例如，对于农作物，其高程信息可以是农作物的海拔高度，当初始航线中航点对应的高程值大于飞行航高时，则可以确定该航点所在的区域为避障区域，例如，在待作业区域中，农作物的平均高程值为2m(米)，植保距离为1m，则飞行航高为3m，如果待作业区域中固定有电线杆，该电线杆高程值为15m，则电线杆所在航点的高程值大于飞行航高，确定该航点所在的区域为避障区域。

s104、基于所述避障区域对所述初始航线进行调整，以生成目标航线。

在确定避障区域之后，可以在初始航线中排除避障区域包含的航点，重新生成飞行航线得到目标航线，例如，查找避障区域两侧高程值小于飞行航高的航点，通过该航点生成绕过避障区域的避障航线以替换原有航线，从而得到目标航线。

本发明实施例通过获取待作业区域的数字表面模型，并根据数字表面模型生成待作业区域的初始航线，其中初始航线包括无人机的飞行航高，进一步根据高程信息和飞行航高确定初始航线中的避障区域，基于避障区域对初始航线进行调整以生成目标航线。本发明实施例无需采用声学雷达或者光学雷达测距确定障碍物，解决了采用声学雷达或者光学雷达测距避障存在对障碍物判读不准确，导致无人机飞行过程中不能及时躲避障碍物，从而引发炸机事故的问题，通过数字表面模型实时、精准获取作业区域的高程信息，在航线生成时根据高程信息和飞行航高准确确定航线上的避障区域，能够生成有效避障的飞行航线，保障了无人机的飞行安全。

图4为本发明实施例提供的一种无人机航线的生成方法的流程图，本发明实施例在上述实施例的基础上进行优化，具体地，如图4所示，本发明实施例中无人机航线的生成方法可以包括如下步骤：

s201、获取待作业区域的数字表面模型，所述数字表面模型包括所述待作业区域的高程信息。

s202、从所述待作业区域中选择飞行航高确定区域。

在本发明的优选实施例中，步骤s202可以包括如下子步骤：

s2021，从所述待作业区域中选择一子区域。

具体地，待作业区域可以是需要进行植保作业的植保区域，例如可以是种植农作物的农田等。通常地，该农田地势较为平坦，则可以从该农田中选择一子区域，以该子区域的平均高程值确定无人机的飞行航高。

具体地，如图5所示，可以从待作业区域n中任意选择3m×3m的矩形区域作子区域m，当然，在实施本发明实施例时，本领域技术人员还可以根据待作业区域n的面积选择其他尺寸的子区域，本发明实施例对此不加以限制，另外，子区域m的形状还可以是圆形、扇形等形状，本发明实施例对子区域m的形状也不加以限制。

s2022，根据所述数字表面模型确定所述子区域中的最大高程值和最小高程值。

在实际应用中，数字表面模型包含了待作业区域的高程信息，该高程信息可以是高程值，则可以获取选择的子区域中包含的最大高程值和最小高程值，例如，对于数字表面模型上的每个像素点均具有三维坐标(x，y，z)，则可以遍历子区域中的每个像素点，获取最大的z值和最小的z值(z值代表航高)，从而得到最大高程值和最小高程值，或者根据多个较大的z值，根据多个较大的z值的均值求出一个较大高程参考值，即最大高程值；根据多个较小的z值，根据多个较小的z值的均值求出一个较小高程参考值，即最小高程值。

s2023，计算所述最大高程值和最小高程值的差值，得到高程差。

为了使得选择的子区域能够反映出整个待作业区域的高程信息，可以计算最大高程值和最小高程值的差值得到高程差值，即得到子区域中的高程落差，该高程落差可用于反映该子区域农作物的高度情况或者子区域的地势海拔情况。

s2024，判断所述高程差是否小于预设差值。

具体地，可以根据植保任务中无人机与农作物的距离设定一预设差值，然后判断子区域的高程差是否小于预设差值，若是则执行步骤s2025，若否，执行步骤s2026。

s2025，将所述子区域作为飞行航高确定区域。

如果高程差小于预设差值，则可以将选择的子区域作为飞行航高确定区域，并根据飞行航高确定区域的平均高程值确定飞行航高，例如，植保任务中无人机与农作物的距离设定为2m，可以将预设差值设置为1m，如果子区域的高程差小于1m，则可以保证根据子区域的平均高程值确定飞行航高时，无人机始终在农作物之上飞行。

s2026，返回从所述待作业区域中选择一子区域的步骤。

如果高程差大于预设差值，则在待作业区域中重新选择子区域，直至重新选择的子区域的高程差小于预设差值为止。

本发明实施例中，通过将高程差和预设差值进行比较确定飞行航高确定区域，可以避免个别较高或者较低的农作物或者障碍物对估计农作物的高度造成影响，使得确定的农作物高度更为准确。

s203、根据所述数字表面模型计算所述飞行航高确定区域的平均高程值。

在确定飞行航高确定区域后，可以计算飞行航高确定区域包含的所有高程值的平均值，得到平均高程值，具体地，可以从数字表面模型中获取各个像素点对应的高程值计算算术平均值得到平均高程值，当然，还可以按照预设规则在子区域内设置多个高程采样点，通过计算多个高程采样点平均高程值作为平均高程值。

s204、采用所述平均高程值确定飞行航高。

具体地，可以对平均高程值和植保距离求和得到飞行航高，其中植保距离可以为1-2m，具体可以根据植保参数确定，例如，对应喷洒农药，植保参数可以包括飞行速度、喷洒用量和喷洒幅度等，则可以根据上述植保参数确定无人机到农作物的植保距离。

本发明实施例通过在待作业区域选择子区域作为飞行航高确定区域计算平均高程值，进一步采用平均高程值确定飞行航高，相对于对整个待作业区域计算平均高程值，减少了处理的数据量，降低了设备的负担，提高了生成航线的效率。

s205、根据所述数字表面模型、预设规则和所述飞行航高生成初始航线，所述初始航线包括多个航点。

在本发明的可选实施例中，可以将待作业区域的数字表面模型进行栅格化处理得到包含多个栅格点的栅格图，然后根据植保任务从栅格图中确定飞行起点和飞行终点，并假设待作业区域默认无障碍物时，根据飞行起点、飞行终点和栅格图生成二维航线，其中每个栅格点作为一个航点，将每个航点的航高设置为已确定飞行航高，则可以得到三维的初始航线。

如图6所示，假设待作业区域为边长等于1000m的正方形区域，可以按照0.5m间距对待作业区域栅格化后得到栅格图，例如,该栅格图包括水平方向和竖直方向各2001条直线，以及上述直线相交的交点，其中交点数量为2001×2001＝4004001个，交点即为栅格图的栅格点。

在生成初始航线时，以每个栅格点为一个航点，设定栅格图的左下角的航点为飞行起点，右上角的航点为飞行终点。从飞行起点开始，正北方向为首条航线的飞行方向直至栅格图边界，完成首条航线规划；在首条航线的最后一个航点处向正东平移0.5m后，以正南方向为飞行方向直至栅格图边界，完成第二条航线规划；在第二条航线的最后一个航点处向正东平移0.5m后，以正北方向为飞行方向直至栅格图边界完成第三条航线规划，以此类推根据栅格图进行二维航线规划，二维航线规划生成可以遍历所述待作业区域的二维航线。

在栅格图中，第一列网格上的栅格点分别为p1、p2……p2001，其中横坐标为x1、x2……、x2000、x2001，且x1＝x2＝……＝x2000＝x2001，纵坐标为y1、y2……、y2000、y2001，且y1+0.5＝y2、y2+0.5＝y3……y1999+0.5＝y2000、y2000+0.5＝y2001，其中，p1(x1，y1，z1)为飞行起点，第二列网格上的栅格点分别为p2002～p4002，其中x2002＝x2003＝……＝x4001＝x4002，y2002-0.5＝y2003，y2003-0.5＝y2004，……y4000-0.5＝y4001，y4001-0.5＝y4002，x1+0.5＝x4002，以此类推，最后一列网格上的栅格点分别为p4002001～p4004001，其中x4002001＝x4002002＝……＝x4004000＝x4004001，y4002001+0.5＝y4002002，y4002002+0.5＝y4002003，……y4003999+0.5＝y4004000，y4004000+0.5＝y4004001。

根据栅格图上各个航点的顺序依次连接各个航点得到无航高的二维航线，再将二维航线上每个航点的航高设置为飞行航高即可以得到三维的初始航线。

当然，图6和上述生成初始航线的方式仅仅本发明的一个示例，本领域技术人员还可以根据实际植保任务生成其他初始航线，本发明实施例对生成初始航线的方式不加以限制。

s206、从所述数字表面模型中获取所述航点的高程信息，所述高程信息包括所述航点的高程值。

具体的，每个航点具有三维坐标值(x，y，h)，其中，x，y可以是航点的物理坐标，例如可以是航点的经纬度值，也可以是相对于飞行起点的相对坐标值，h为航点的飞行航高。对于每个航点，可以通过数字表面模型获取各个航点的高程信息，例如，对于初始航线中的航点可以从数字表面模型中获取到坐标信息p(x，y，z)，z即为航点的高程值。

s207、如果所述高程值大于所述飞行航高，则确定所述航点为障碍航点。

具体地，如果航点的高程值大于飞行航高，则确定该航点为障碍航点，如图7所示，初始航线上有两个航点p1和p2，航点p1和p2的飞行航高均为h，航点p1的高程值为z1小于h不是障碍航点，航点p2的高程值为z2大于h为障碍航点。

s208、基于所述障碍航点确定避障区域。

在确定障碍航点后，可以确定障碍航点所在的区域为避障区域，可选地，障碍航点所在的区域可以为以障碍航点为中心高程值大于飞行航高的区域。

s209、获取所述障碍航点的前一航点，作为避障起点。

本发明实施例中，初始航线具有飞行方向，则可以根据飞行方向获取障碍航点的前一个航点作为避障起点。

如图8所示，障碍航点为pn，则其前一航点为航点pn-1，将航点pn-1作为避障起点。

s210、根据所述数字表面模型确定在所述避障区域外、所述飞行方向两侧预设距离内高程值小于所述飞行航高的多个航点，作为避障航点。

具体地，可以先查找在避障区域外、飞行方向两侧预设距离内的多个航点，其中预设距离可以为无人机的机臂长度值；在得到飞行方向两侧预设距离内的多个航点后，可以从数字表面模型中获取多个航点的高程值，将高程值小于飞行航高的航点作为避障航点。

如图8所示，避障区域s左侧的避障航点包括航点pl1和pl2，避障区域s右侧的避障航点包括航点pr1、pr2和pr3。

s211、根据所述数字表面模型确定在所述避障区域外、所述飞行方向上预设距离内高程值小于所述飞行航高的航点，作为避障终点。

在实际应用中，无人机绕过障碍航点后需要沿原来的飞行方向继续进行植保作业，则可以确定避障区域外在飞行方向上预设距离内高程值小于飞行航高的航点，作为避障终点。

如图8所示，避障区域s下方的航点pn+1为避障终点。

s212、根据所述避障起点、所述避障航点和所述避障终点生成避障航线。

在确定避障起点、避障航点和避障终点后，可以生成避障航线，该避障航线绕过避障区域，具体地，根据避障起点、避障航点和避障终点生成多条候选避障航线，计算多条候选避障航线的飞行距离，将飞行距离最小的候选避障航线作为避障航线。

如图8所示，避障区域s左侧的避障航点包括航点pl1和航点pl2，避障区域s右侧的避障航点包括航点pr1、航点pr2和航点pr3，则可以依次连接避障起点pn-1、避障航点pl1、避障航点pl2和避障终点pn+1得到避障航线b，当然也可以依次连接避障起点pn-1、避障航点pr1、避障航点pr2、避障航点pr3和避障终点pn+1得到避障航线a，由于避障航线b的飞行距离小于避障航线a的飞行距离，将避障航线b作为最终的避障航线，可以减少无人机的飞行距离，保证了无人机的续航能力。

以上虽然结合附图8以示例对生成避障航线进行了说明，但本领域技术人员还可以通过其他方式生成避障航线，只要避障航线绕过避障区域即可，本发明实施例对避障航线的生成方式不加以限制。

s213、采用所述避障航线替换所述初始航线中所述避障起点到所述避障终点的航线，得到生成目标航线。

在确定避障航线后，可以采用避障航线替换初始航线中避障起点到避障终点的航线得到目标航线，使得无人机沿目标航线飞行时可以有效躲避障碍物，并且采用替换方式生成目标航线，相对于全局重新生成航线，可以提高目标航线的生成效率。

如图8所示，采用避障航线b替换初始航线中避障起点pn-1到避障终点pn+1的航线，得到如图9所示的目标航线。

本发明实施例获取待作业区域的数字表面模型，并根据数字表面模型生成待作业区域的初始航线，其中初始航线包括无人机的飞行航高，进一步根据高程信息和飞行航高确定初始航线中的避障区域，并基于避障区域对初始航线进行调整以生成目标航线。本发明实施例无需采用声学雷达或者光学雷达测距确定障碍物，解决了采用声学雷达或者光学雷达测距避障存在对障碍物判读不准确，导致无人机飞行过程中不能及时躲避障碍物，从而引发炸机事故的问题，通过数字表面模型实时、精准获取作业区域的高程信息，在航线生成时根据高程信息和飞行航高准确确定航线上的避障区域，能够生成有效避障的飞行航线，保障了无人机的飞行安全。

图10为本发明实施例的一种无人机航线的生成装置的结构示意图，如图10所示，具体可以包括：

数字表面模型获取模块301，用于获取待作业区域的数字表面模型，所述数字表面模型包括所述待作业区域的高程信息；

初始航线生成模块302，用于根据所述数字表面模型生成所述待作业区域的初始航线，所述初始航线包括无人机的飞行航高；

避障区域确定模块303，用于根据所述高程信息和所述飞行航高，确定所述初始航线中的避障区域；

航线调整模块304，用于基于所述避障区域对所述初始航线进行调整，以生成目标航线。

可选地，所述初始航线生成模块302包括：

飞行航高确定区域选择子模块，用于从所述待作业区域中选择飞行航高确定区域；

平均高程值计算子模块，用于根据所述数字表面模型计算所述飞行航高确定区域的平均高程值；

飞行航高确定子模块，用于采用所述平均高程值确定飞行航高；

初始航线生成子模块，用于根据所述数字表面模型、预设规则和所述飞行航高生成初始航线。

可选地，所述飞行航高确定区域选择子模块包括：

子区域选择单元，用于从所述待作业区域中选择一子区域；

高程值确定单元，用于根据所述数字表面模型确定所述子区域中的最大高程值和最小高程值；

高程差计算单元，用于计算所述最大高程值和最小高程值的差值，得到高程差；

高程差判断单元，用于判断所述高程差是否小于预设差值；

飞行航高确定区域确定单元，用于将所述子区域作为飞行航高确定区域；

操作返回单元，用于返回所述子区域选择单元。

可选地，所述初始航线生成子模块包括：

栅格化单元，用于将所述待作业区域的数字表面模型进行栅格化处理，得到包含多个栅格点的栅格图；

飞行起点和飞行终点确定单元，用于根据植保任务从所述栅格图中确定飞行起点和飞行终点；

二维航线生成单元，用于在所述待作业区域默认无障碍物时，根据所述飞行起点、所述飞行终点和所述栅格图生成二维航线，其中每个栅格点作为一个航点，

三维初始航线生成单元，用于将所述二维航线上每个航点的航高设置为所述飞行航高，得到三维的初始航线。

可选地，所述初始航线包括多个航点，所述避障区域确定模块303包括：

航点高程信息获取子模块，用于获取从所述数字表面模型中获取所述航点的高程信息，所述高程信息包括所述航点的高程值；

障碍航点确定子模块，用于如果所述高程值大于所述飞行航高，则确定所述航点为障碍航点；

避障区域确定子模块，用于基于所述障碍航点确定避障区域。

可选地，所述初始航线具有飞行方向，所述航线调整模块304包括：

避障起点获取子模块，用于获取所述障碍航点的前一航点，作为避障起点；

避障航点确定子模块，用于根据所述数字表面模型确定所述避障区域外、所述飞行方向两侧预设距离内高程值小于所述飞行航高的多个航点，作为避障航点；

避障终点确定子模块，用于根据所述数字表面模型确定所述避障区域外、所述飞行方向上预设距离内高程值小于所述飞行航高的航点，作为避障终点；

避障航线生成子模块，用于根据所述避障起点、所述避障航点和所述避障终点生成避障航线；

目标航线生成子模块，用于采用所述避障航线替换所述初始航线中所述避障起点到所述避障终点的航线，得到生成目标航线。

可选地，所述避障航线生成子模块包括：

候选避障航线生成单元，用于根据所述避障起点、所述避障航点和所述避障终点生成多条候选避障航线；

飞行距离计算单元，用于计算多条候选避障航线的飞行距离；

避障航线确定单元，用于将飞行距离最小的候选避障航线作为避障航线。

本发明实施例所提供的无人机航线的生成装置可执行本发明任意实施例所提供的无人机航线的生成方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

本发明实施例还提供一种无人机，所述无人机包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例中任一所述的无人机航线的生成方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中的指令由设备的处理器执行时，使得设备能够执行如上述方法实施例所述的无人机航线的生成方法。

需要说明的是，对于装置、无人机、存储介质实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是机器人，个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明任意实施例所述的无人机航线的生成方法。

值得注意的是，上述无人机航线的生成装置中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。