[发明专利]一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法

说明书

本发明提供一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，其通过判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除。本发明利用垂起固定翼无人机飞行特征、转弯半径、速度特征等，创新提出一种自动转弯裁剪算法，由于垂起固定翼无人机的起降过程几乎无水平速度，根据水平速度可以实现起降数据的滤除。固定翼无人机的航飞过程基本均速，转弯时最小转弯半径与速度确定，根据该特征制定算法与方案。在生成三维激光点云时就自动实现转弯裁剪滤波，不再需要人工编辑。实现全自动转弯数据的滤除与裁剪，无需人工干预，极大地提高数据处理效率。

技术领域

本发明涉及无人机控制技术领域，尤其涉及一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法。

背景技术

电网建设是一个跨越大区域的工程，从电网的规划、勘测、设计、施工、到运营、管理、维护、营销、决策分析等，都对区域性空间信息有着强烈的需求。由于激光雷达测量技术具有精度高、全三维等特性，可以为电网设计和管理的精细化、科学化及高效化提供有力的空间数据支持。

近年来随着无人机的逐步成熟，固定翼无人机替代有人机搭载激光雷达完成大规模作业已经成为趋势。目前无人机载激光雷达三维高精度数据主要大规模应用于，通道巡检(因其高精度的三维数据重建，可以快速自动实现危险点、交叉跨越等当前工况识别与定位，还可以实现最大工况的模拟，包括高温、覆冰和风偏)。于激光雷达三维重构数据具备高精度、真实性、处理速度快等特点，所以也是自动化精细巡检的高精度地图数据。

激光雷达系统因其三维重建完全依赖激光测距测向精度与捷联惯导精度，这就导致了在转弯或则姿态较大的地方，位姿精度会变差，直接导致激光点云的精度变差。使用时，为保证精度，转弯或则姿态较大的地方的数据需要被裁掉。而电力线是狭长的带状并且弯曲的通道，无人机在巡线时只能随通道飞行。传统对地图数据处理方法完全靠人工手动编辑与裁剪，耗时费力，而且无法判断哪些部分精度高，哪些部分精度差。特别在转弯出现在测区内，转弯与直线航线重叠，则人工编辑裁剪难度大大增加。

发明内容

本发明的目的是利用固定翼无人机飞行特征、转弯半径、速度特征等，提出一种自动转弯裁剪算法，在生成三维激光点云时就自动实现转弯裁剪滤波，不再需要人工编辑。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种固定翼无人机载激光雷达系统转弯滤波方法，

判断固定翼无人机是否处于转弯航点，当固定翼无人机处于转弯航点时，转弯航点的所有激光数据自动删除；

转弯航点判定包括方案一，通过固定翼无人机的航向变化进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，

航向变化ΔHeading＝Heading(i+Δt)-Heading(i),其中Heading为航向，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。

进一步的，转弯航点判定还包括方案二，当方案一判断固定翼无人机不处于转弯航点时，采用方案二进行二次判断，

方案二，通过固定翼无人机的平均向心加速度进行判断固定翼无人机是否处于转弯航点，

平均向心加速度其中a为向心加速度，i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，k为0到Δt之间的某个时间变化的量，当ΔHeading大于设定值时，判断在i+Δt的时间点的航点为转弯航点。

进一步的，时间变化量Δt的设定通过公式获得，其中ΔHeading_min为设定的判断航点为转弯航点的航向变化的最小值，R_turn为飞机的最小转弯半径,V为飞机的默认转弯速度。

进一步的，还包括通过时间的反方向进行转弯航点判定，以i为时刻点，Δt为设定的时间变化量，判断在i-Δt的时间点的航点是否为转弯航点。