[发明专利]基于点云的无人机轨迹生成方法

说明书

本发明所述基于点云的无人机轨迹生成方法，针对输入的点云模型进行分析与评价以找出孔洞的区域。在生成无人机路径轨迹中，先把找出的孔洞区域进行区分与整理，结合场景信息来进行路径轨迹生成，最后由无人机沿着规划的路径飞行以将点云模型的孔洞区域逐一扫描修复。包括有，步骤(1)、点云模型输入阶段；步骤(2)、点云模型评价阶段；步骤(3)、路径轨迹生成阶段；步骤(4)、结果输出阶段，将步骤(3)中优化后的路径轨迹输入无人机，使用无人机沿规定的路径飞行并扫描，将点云模型的空洞区域进行扫描修复。

技术领域

本发明涉及一种基于点云的无人机轨迹生成方法，属于虚拟现实技术领域。

背景技术

目前，无人飞行器，特别是小型无人机以其成本低、安全等特点，逐步在航拍、植保、农业、快递运输、微型自拍、观察野生动物、灾难救援、测绘、监控传染病、电力巡检、新闻报道、救灾、影视拍摄等方面得到广泛的应有。

同时，随着时代的发展，三维的物体或者场景模型的需求也越来越多。但现在以谷歌地图为代表的很多厂商建模时使用的多为2.5D的模型，而非3D的模型，大部分是一些卫星照片和高飞拍照。并且一些重要的建筑物是人工作业建模，不仅效率低下，而且精度不尽如人意。如果想要获得高精度非人工的三维模型，可以使用雷达，然而雷达的成本过于昂贵，很难推广到普通的商用或者民用。

无人机的迅速发展使得高效以及低成本的获取航拍图像成为了可能。而三维扫描技术的飞速发展，也使得三维点云模型的获取越来越容易，精度也在逐步提高。所以，基于点云模型的无人机三维场景重建技术应运而生。

基于点云的无人机三维场景重建技术不仅能解决三维场景重建中的成本问题，而且重建模型的精度亦能达到一定的要求。但是由于实际物体表面的形状复杂性、扫描设备的扫描方法的局限及一些视线的遮挡，阳光的反射等等原因，导致三维点云模型的损坏，造成三维点云模型的数据缺失。所以，无人机扫描重建出的三维点云模型中时常会出现孔洞，因此如何评价三维点云模型，找出漏洞并且基于此点云模型漏洞重新生成无人机飞行扫描轨迹，从而修补漏洞仍需进一步深入研究。

有鉴于此，特提出本专利申请。

发明内容

本发明所述基于点云的无人机轨迹生成方法，其目的在于解决上述现有技术存在的问题而包含点云模型的评价与无人机路径轨迹的生成，针对输入的点云模型进行分析与评价以找出孔洞的区域。在生成无人机路径轨迹中，先把找出的孔洞区域进行区分与整理，结合场景信息来进行路径轨迹生成，最后由无人机沿着规划的路径飞行以将点云模型的孔洞区域逐一扫描修复。

为了实现上述发明目的，基于点云的无人机轨迹生成方法主要包括有以下实施步骤：

步骤(1)、点云模型输入阶段

使用无人机扫描场景生成点云模型，将点云模型输入系统，并对点云模型进行预处理；

步骤(2)、点云模型评价阶段

基于步骤(1)中获取的点云模型构建Kd-树(Kd-树，k-dimensional树的简称，是一种分割k维数据空间的数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索)，根据Kd-树查找点的k邻点、以及计算法向量；

通过边界点判别方法，判别点是否为边界点以找到模型中的空洞部分；

步骤(3)、路径轨迹生成阶段

基于通过寻找最近点的孔洞集合区分算法，将每个孔洞区分开来；

使用球模型构建道路图；

在道路图上寻找相机视点最短路径，进行路径规划并优化；

步骤(4)、结果输出阶段

将步骤(3)中优化后的路径轨迹输入无人机，使用无人机沿规定的路径飞行并扫描，将点云模型的空洞区域进行扫描修复。