[发明专利]一种基于激光雷达数据的危险区域预判方法

说明书

本发明公开了一种基于激光雷达数据的危险区域预判方法，包括以下步骤：S1.利用激光雷达设备采集电网线路范围内的杆塔信息，输出杆塔信息的三维点云数据；S2.对杆塔信息进行处理，标选出无人机巡检路线中的障碍物，生成长方体危险区域；S3.构建局部大地坐标系，给定空间位置与坐标系中坐标点的转换关系；S4.将长方体危险区域的八个角点转换到局部大地坐标系中，得到局部大地坐标系下的坐标；S5.将无人机的所在的空间位置转换到局部大地坐标系中，得到无人机在局部大地坐标系的坐标；S6.判断无人机是否处于危险区域内。本发明通过对无人机飞行过程中是否进入危险区域进行预判，降低了发生撞击事故的可能性，并且具有预判精度高，判断过程简单方便的优势。

技术领域

本发明涉及无人机巡检，特别是涉及巡检过程中基于激光雷达数据的危险区域预判方法。

背景技术

随着无人机应用的广泛普及，很多应用场合中需要实现无人机自主飞行或半自主飞行，这就需要对无人机预设飞行航线或要求无人机具备一定自主规划航线的功能。在实际飞行中，特别是在无人机飞行区域靠近地面或应用场景有较多障碍物时，规划航线是一个非常繁琐的事情，稍不注意就会产生撞击事故。

目前解决方法是基于三维地图设立局部禁飞区，在三维地图无法满足的场合只能通过人工先测量然后进行限飞区的设置；这些方法存在精度低、过程繁琐等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于激光雷达数据的危险区域预判方法，通过对无人机飞行过程中是否进入危险区域进行预判，降低了发生撞击事故的可能性，并且具有预判精度高，判断过程简单方便的优势。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于激光雷达数据的危险区域预判方法，包括以下步骤：

S1.利用激光雷达设备采集电网线路通道范围内的杆塔信息，进行三维场景的高精度建模，输出杆塔信息的三维点云数据；

S2.对杆塔信息进行处理，标选出无人机巡检路线中的障碍物，生成长方体危险区域；

S3.构建局部大地坐标系，给定空间位置与坐标系中坐标点的转换关系；

S4.将长方体危险区域的八个角点转换到局部大地坐标系中，得到局部大地坐标系下的坐标(C_M1,C_M2,C_M3,C_M4,C_M5,C_M6,C_M7,C_M8)；

S5.将无人机的所在的空间位置转换到局部大地坐标系中，得到无人机在局部大地坐标系的坐标U_M；

S6.判断无人机是否处于危险区域内。

进一步地，所述杆塔信息包括杆塔形状、杆塔位置、杆塔电力线在空中的位置坐标、杆塔周围地势地形、杆塔周围树木和杆塔周围建筑。

其中，所述步骤S2包括：

对无人机巡检线路上的每一个障碍物进行局部危险区域标定处理，生成一个个的三维空间长方体用于框住障碍物，此长方体是不能飞行的危险区域。

其中，所述步骤S3包括：

首先定义一个局部大地坐标系，即以起飞点为原点(OLat_E,OLon_E,OHei_E)，构建局部大地坐标系O-XYZ；X轴的正方向指向正北，Y轴的正方向指向正东，Z轴的正方向指向正上方；

对于任一经纬度已知的空间位置点(Lat_E,Lon_E,Hei_E)，其与局部大地坐标系中坐标点(x_M,y_M,z_M)的转换关系如下：