[发明专利]一种无人机路径规划方法、无人机及存储介质

说明书

一种无人机路径规划方法，包括：获取前方环境的深度图；根据深度图获取前方环境的栅格地图；获取目标栅格，将目标栅格设置为引力点，将不可通行栅格均设置为斥力点；获取任一可通行栅格相邻可通行的相邻栅格，根据目标栅格与相邻栅格的距离，得到任一可通行栅格受到各个相邻栅格的引力场值，根据不可通行栅格分别与各个相邻栅格的距离，得到任一可通行栅格受到相邻栅格的斥力场值；根据引力场值和斥力场值得到任一可通行栅格选择各个相邻栅格的启发式函数，根据启发式函数进行蚁群算法得到无人机的最优飞行路径。由引力场值和斥力场值得到的启发式函数可以使得蚁群算法更快的得到规划路径，并快速的进行收敛。本发明还提供了一种无人机和介质。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种无人机路径规划方法、无人机及存储介质。

背景技术

随着社会科学技术的进步，无人机技术的广泛应用极大的改变了人们的生活，一方面自主移动的机器人降低了人工的劳动成本，同时也带来了更加丰富多样的信息资源。路径规划作为无人机经典的自主能力，成为了无人机领域的研究热门。当前无人机路径规划的研究主要存在于室外空旷环境，相反室内环境区域狭小，边界条件复杂，避障裕度小，从而对无人机的精确避障及实时规划提出了巨大的挑战。近来我国研究人员在此基础上也研发和引进了室内无人机实验系统，在这个前提下研究室内无人机的路径规划算法，实现室内无人机在复杂条件下的实时准确的动态路径决策和引导，给室内无人机智能自主导航技术打下坚实的基础，具有重要的理论研究价值和应用价值。

无人机实时路径规划的研究方向通常存在于室外宽敞环境，室内环境具有较多的变化性与难以可预测性，随着路径规划方法的提出，尽管出现了许多用于二维和三维环境的路径规划算法，这些算法用来对较为复杂的环境的观察、检测、建模和最佳路径选取的问题，但是既能准确考虑室内环境信息检测不稳定性问题，又能实时快速的求解，这个问题是限制路径规划技术用于实际应用的难题。

基于几何地图搜索的方法，其优势是构建环境障碍物的信息，可以使用许多完善的图搜索算法求解最优解，但是通常用于静态环境和离线规划。基于虚拟势场与导航函数的方法通常用于局部规划器中，这个方法的缺点是推广到空间环境后造成计算复杂度增加，规划的实时性能较差。基于生物智能优化的方法可以用来处理较为复杂的非结构化约束和一些较难近似处理的动力学约束等问题，但是它的缺点是规划周期较长，通常不用于规划过程中经常使用，一般应用于调用周期大的情况和初始全局规划。

因此，在无人机的最优路径规划方法上还存在一定的改进空间。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是如何规划无人机的最优飞行路径。

根据第一方面，一种实施例中提供一种无人机路径规划方法，包括：

获取前方环境的深度图；

根据所述深度图获取所述前方环境的栅格地图，所述栅格地图中包括可通行的栅格和不可通行的栅格；

获取所述栅格地图中无人机的目标栅格，将所述目标栅格设置为引力点，将所述不可通行栅格均设置为斥力点；

获取任一可通行栅格相邻可通行的各个相邻栅格，根据所述目标栅格与各个所述相邻栅格的距离，得到所述任一可通行栅格受到各个相邻栅格的引力场值，根据各个不可通行栅格分别与各个所述相邻栅格的距离，得到所述任一可通行栅格受到各个所述相邻栅格的斥力场值；

根据所述引力场值和所述斥力场值得到所述任一可通行栅格选择各个所述相邻栅格的启发式函数，根据所述启发式函数进行蚁群算法得到无人机的最优飞行路径。

一些实施例中，所述根据所述目标栅格与各个所述相邻栅格的距离，得到所述任一可通行栅格受到各个相邻栅格的引力场值，包括:

获取所述目标栅格与各个所述相邻栅格之间的哈曼顿距离d1，并选择其中最小的作为最小距离mind；