[发明专利]应用于煤矿井下智能巡检无人机的航迹规划方法及装置

说明书

本申请涉及一种应用于煤矿井下智能巡检无人机的航迹规划方法及装置，包括构建八叉树结构的三维栅格地图；采用A^*算法规划无人机在所述三维栅格地图的候选路径；建立二维二进制极坐标直方图；在二维二进制直方图中，从所述候选路径中选择可用路径，并计算所述可用路径的航迹总代价，选择所述航迹总代价最小的可用路径作为无人机的可通行路径。本发明基于二维二进制极坐标直方图和三维栅格地图表示三维环境，从三维栅格地图中生成一个二维二进制极坐标直方图来指引无人机飞行，其核心是通过直方图网格使用障碍物的统计表示，这种表示方法非常适合于不准确的传感器数据，并适应多个传感器读数的融合。

技术领域

本申请属于无人机自主避障技术领域，尤其是涉及一种应用于煤矿井下智能巡检无人机的航迹规划方法及装置。

背景技术

煤矿安全生产是党和政府高度重视的问题，它不仅关系到煤炭工业的健康发展，同时也是构建和谐社会的前提和保障。井下无人机可以实现对人难以达到的区域进行巡查、检修等工作，无人机轻便灵活，可随时随地全方位、多角度巡检井下情况，省去人工巡检的环节和高空作业带来的安全隐患，既节省时间，又安全可靠。避障算法是研究无人机自主避障飞行的重中之重，确保了无人机的安全飞行。

矿山井下和地表不同，井下没有卫星信号，因而不能依赖卫星进行飞行设备的定位；空间比较狭小，飞行控制难度大；无线通信难以全面覆盖容易造成通信故障。因而，为了克服以上问题，采用新型的不依赖卫星的定位技术和智能化飞行控制设备可以在矿山井下得以进行各类应用。

随着无人机技术的发展，为当前的机载探测设备提供了广阔的应用空间，由于井下没有全球定位卫星信号，因而无法采用传统的定位技术进行飞行控制和位置定位。

目前常用的航迹规划算法有人工势场法、粒子群优化算法、A^*算法等。人工势场法可用于动态环境下的航迹规划，实时性较好，但存在局部最优问题；粒子群优化算法原理简单，实现方便，前期搜索速度快，但同样存在局部最优问题；A^*算法是一种经典的启发式搜索算法，理论上可保证全局最优，但存在搜索点多、耗时长的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为解决现有技术航迹规划算法存在局部最优问题以及搜索点多、耗时长的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种应用于煤矿井下智能巡检无人机的航迹规划方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明第一方面提供一种应用于煤矿井下智能巡检无人机的航迹规划方法，包括：

获取无人机所在的煤矿井下环境的三维点云地图，并将所述三维点云地图转换成八叉树结构的三维栅格地图；

探索所述三维栅格地图，确定无人机在煤矿井下飞行过程中的突发威胁和静态威胁，在无人机飞行高度满足H_minHH_max的情况下，采用A^*算法规划无人机在所述三维栅格地图的候选路径，其中，H表示无人机当前的飞行高度，H_min表示设定的最低飞行高度，H_max表示设定的最大飞行高度；

在所述三维栅格地图中，探索以无人机为中心的设定边界范围内的体素，并根据得到的体素信息制作二维初级极坐标坐标直方图，同时计算各所述体素将插入到二维初级极坐标直方图中的权重，根据所述权重值的大小建立二维二进制极坐标直方图；

在二维二进制直方图中选择可用路径，并计算所述可用路径的航迹总代价，选择航迹总代价最低的可用路径作为无人机的可通行路径。

本发明第二方面提供一种应用于煤矿井下智能巡检无人机的航迹规划装置，包括：