[发明专利]一种组合导航避障方法、系统、终端设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种组合导航避障方法、系统、终端设备及存储介质，其方法通过构建三维场景区域模拟巡检区域，在三维空间地图的基础上构建预先训练好的MADDPG神经网络，并在设定好的初始巡检规划路线作为MADDPG神经网络的输入量，确定巡检机器人的避障巡检路线，以保证巡检机器人的巡检安全性，解决了巡检机器人易受到障碍物干扰导致难以根据需要构建行进路线的技术问题。

技术领域

本申请涉及巡检机器人避障技术领域，尤其涉及一种组合导航避障方法、系统、终端设备及存储介质。

背景技术

在输电线路检测中，通常使用巡检机器人对输电线路进行巡检。当巡检机器人为无人机时，在巡检机器人巡检过程中，巡检机器人会受到树木、建筑物等障碍物的干扰，巡检机器人难以根据需要构建行进路线，而易碰撞到障碍物，给巡检带来极大的不便。

发明内容

本申请提供了一种组合导航避障方法、系统、终端设备及存储介质，用于解决上述巡检机器人易受到障碍物干扰导致难以根据需要构建行进路线的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种组合导航避障方法，包括以下步骤：

根据预先设定的巡检任务设定巡检机器人在巡检区域内的初始巡检规划路线，所述初始巡检规划路线包括预定起点、必途经点、预定终点和所述巡检机器人在所述预定起点上的初始运动状态；

获取所述巡检区域的图像数据；

将所述图像数据输入至预先训练好的障碍物检测模型，从而确定所述图像数据中的障碍物；

获取所述预定起点至所述预定终点的数字地形数据，基于所述数字地形数据获得所述障碍物的高程数据；

根据所述图像数据和所述障碍物的高程数据建立三维空间地图；

将所述初始巡检规划路线输入至预先训练好的MADDPG神经网络中，得到所述巡检机器人的避障巡检路线，所述预先训练好的MADDPG神经网络基于所述三维空间地图构建。

可选地，所述根据所述图像数据和所述障碍物的高程数据建立三维空间地图的步骤具体包括：

获取所述巡检区域的点云数据和所述障碍物的点云数据，根据所述巡检区域的点云数据构建三维点云地图；

根据所述障碍物的点云数据提取所述障碍物的外围轮廓的点云数据，将所述障碍物的外围轮廓的点云数据和所述障碍物的高程数据添加到所述三维点云地图中，以在所述三维点云地图中构造所述障碍物的轮廓形状，从而建立三维空间地图。

可选地，所述根据所述障碍物的点云数据提取所述障碍物的外围轮廓的点云数据，将所述障碍物的外围轮廓的点云数据和所述障碍物的高程数据添加到所述三维点云地图中，以在所述三维点云地图中构造所述障碍物的轮廓形状，从而建立三维空间地图的步骤之后包括：

基于所述巡检区域的图像数据获取巡检区域边界的点云数据和禁飞区的点云数据；

将所述巡检区域边界的点云数据和所述禁飞区的点云数据添加到所述三维空间地图中。

可选地，所述将所述初始巡检规划路线输入至预先训练好的MADDPG神经网络中，得到所述巡检机器人的避障巡检路线的步骤之前包括：

在所述三维空间地图中，以所述巡检机器人的中心点为原点，以所述巡检机器人的中心点至所述预定终点的方向为X轴正方向建立三维直角坐标系；

构建所述巡检机器人在所述三维空间地图中的动作空间，以描述所述巡检机器人的运动状态，所述动作空间定义为A，A:(X,Y,Z)，其中，X,Y,Z分别表示所述巡检机器人在三维直角坐标系的x方向，y方向，z方向上移动的距离，其中，

X＝f(x₀×R)