[发明专利]一种路径优化方法、装置、电子设备、无人机及存储介质

说明书

本发明的实施例提供了一种路径优化方法、装置、电子设备、无人机及存储介质，涉及无人机技术领域，包括：获取所述激光雷达在预设时间段内扫描到的多个连续的障碍物位置数据；在各所述障碍物位置数据中存在动态障碍物位置数据的情况下，预测所述动态障碍物位置数据所对应的动态障碍物的运动状态，获得所述动态障碍物的预测运动数据；获取环境风参数以及所述无人机的姿态数据，所述环境风参数包括所述无人机所处环境的风力、风向；基于蝗虫算法，根据所述预测运动数据、所述环境风参数以及所述姿态数据，对所述无人机的初始飞行路径进行优化。本发明可以至少部分解决无人机在飞行过程中如何规避动态障碍物的问题。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体而言，涉及一种路径优化方法、装置、电子设备、无人机及存储介质。

背景技术

无人机技术发展日新月异，如今，各个领域都能够用到无人机进行一些任务。

无人机路径规划问题是无人机调度系统框架的重要组成部分，现有的无人机路径规划时，通常会考虑到一些静态的障碍物，在规划路径时将这些静态的障碍物避开。

而当无人机飞行时，如何避开动态的障碍物，仍是一个待解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种路径优化方法、装置、电子设备、无人机及存储介质，其能够至少以部分解决上述技术问题。

本发明的实施例可以这样实现：

第一方面，本发明提供一种路径优化方法，应用于无人机，所述无人机包括激光雷达，所述方法包括：

获取所述激光雷达在预设时间段内扫描到的多个连续的障碍物位置数据；

在各所述障碍物位置数据中存在动态障碍物位置数据的情况下，预测所述动态障碍物位置数据所对应的动态障碍物的运动状态，获得所述动态障碍物的预测运动数据；

获取环境风参数以及所述无人机的姿态数据，所述环境风参数包括所述无人机所处环境的风力、风向；

基于蝗虫算法，根据所述预测运动数据、所述环境风参数以及所述姿态数据，对所述无人机的初始飞行路径进行优化。

可选地，所述无人机还包括可见光相机，所述方法还包括：

获取在所述预设时间段内，所述可见光相机拍摄的目标区域的多个连续的图像数据，所述目标区域为所述动态障碍物位置数据所对应的障碍物所在的区域；

根据多个连续的所述图像数据，预测所述动态障碍物的运动状态，获得所述动态障碍物的辅助运动数据；

基于所述辅助运动数据，对所述预测运动数据进行优化，获得优化后的预测运动数据；

所述对所述无人机的初始飞行路径进行优化，包括：基于蝗虫算法，根据所述优化后的预测运动数据、所述环境风参数以及所述姿态数据，对所述无人机的初始飞行路径进行优化。

可选地，在所述动态障碍物位置数据所对应的动态障碍物为两个以上的情况下，所述方法还包括：

分别获取每个所述动态障碍物所对应的优化后的预测运动数据；

合并多个所述优化后的预测运动数据，获得协同运动数据；

所述对所述无人机的初始飞行路径进行优化，包括：基于蝗虫算法，根据所述协同运动数据、所述环境风参数以及所述姿态数据，对所述无人机的初始飞行路径进行优化。

可选地，在所述对所述无人机的初始飞行路径进行优化之前，所述方法还包括：

基于李雅普诺夫函数，消除所述协同运动数据的误差。

可选地，所述方法还包括获得所述初始飞行路径的步骤，该步骤包括：