[发明专利]基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法

权利要求书

1.一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，包括连通图建立和路线生成及优化；

所述连通图建立具体包括以下步骤：

步骤11，将环境中所有障碍多边形数据加载；

步骤12，如果对于起点o、终点d的连线不与任何障碍区域相交，则跳至步骤16，将起点o、终点d的连线加入连通图；

步骤13，对于起点o、终点d连线贯穿的所有障碍区域中选取最靠近起点o的区域，分别从起点o和终点d对其作切线操作，各自产生两个切点，记为to1、to2、td1、td2；

步骤14，将障碍多边形的边中to1至td1之间和to2至td2之间的所有边加入连通图；

步骤15，将(o，to1)、(o，t02)、(td1，d)、(td2，d)依次做为起点和终点从步骤12开始建立子图；

步骤S16，将起点o、终点d加入连通图；

所述路线生成及优化具体包括以下步骤：

步骤S21，建立代价函数，选取最小代价的路线；

步骤S22，对于路线中每个障碍区域上的点做局部凸包处理。

2.如权利要求1所述的一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，所述步骤S21中的代价函数以长度、转弯角度作为参数。

3.如权利要求1所述的一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，起点o到障碍多边形的切点t定义为：射线ot只穿过障碍多边形的顶点或者边。

4.如权利要求3所述的一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，切点选取过程如下：

遍历所有障碍多边形的顶点，保留符合切点定义的顶点；

在共线的切点中保留距离起点最远的顶点。

5.如权利要求4所述的一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，所述步骤S22中局部凸包处理具体包括以下步骤：

步骤S221，随机添加一个障碍多边形上偏离路线的顶点，做为辅助点；

步骤S222，对所有待优化顶点去除凹陷的点；

步骤S223，去除辅助点；

步骤S224，将剩下的顶点按原先的编号排序并加入路线结果。

6.如权利要求5所述的一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，所述步骤S222中采用Graham′s scan过程去除凹陷的点。

7.如权利要求6所述的一种基于多边形障碍检测的无人机路线规划算法，其特征在于，所述Graham′s scan过程中须加入优化后对于周边其余障碍的检测，以及待优化顶点的首末点不简化的限制。