[发明专利]一种基于UAV协同感知的UGV行驶路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于UAV协同感知的UGV行驶路径规划方法，首先进行环境建模与环境感知：建立实时信息交互环境，获取场景信息；将获取的场景信息转化为栅格场景地图，进行障碍物碰撞风险预测和回避；在得到的栅格场景地图中进行路径规划。在UAV协同方式下，有效识别出障碍物目标，实现UGV行驶路径的自动规划，为紧急事件响应、目标跟踪与救援等智能交通行业涉及的路径规划问题提供理论和技术支持，研究具有一定的前瞻性和迫切性。

技术领域

本发明属于路径规划技术领域，涉及一种基于UAV协同感知的UGV行驶路径规划方法。

背景技术

路径规划是指在路径长度、消耗时间、危险度代价等一个或多个约束条件下，找到一条从起点到终点满足约束条件的最优路径，及时、合理的路径规划，可以为出行导航、安全驾驶、物流配送优化、紧急事件响应等提供极大的便利；

无人车(Unmanned Ground Vehicle,UGV)自动行驶路径规划一直是智能交通路径规划研究的热点问题。然而，由于感知环境和路径规划任务的复杂性，UGV自动行驶路径规划存在着视野局限、无法适应于动态环境变化等问题。感知环境中的障碍物多为动态运动对象，其运动轨迹具有很大的不确定性、不可控性，传统的路径规划方案难以有效完成碰撞风险预测和评估、自动防撞回避和实时高效的行驶路径规划；

近年来，无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航拍数据，已成为人们获取地理信息数据的重要来源。UAV系统以无人飞行器为载体，搭载高性能数码相机获取低空髙分辨率图像，通过无线网络将数据传送给地面控制平台。UAV具有视野广阔、数据实时传输、高危区域勘探、机动灵活等优点，可以与UGV在视野、感知、决策等方面形成良好的互补与配合；UAV与UGV协同作业的动态路径规划已成为当前研究的热点，受到了越来越广泛的关注。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于UAV协同感知的UGV行驶路径规划方法，使UGV在UAV协同方式下，有效识别出障碍物目标，实现其行驶路径的自动规划。

本发明所采用的技术方案是，一种基于UAV协同感知的UGV行驶路径规划方法，具体按以下步骤实施：

步骤1，环境建模与环境感知：建立实时信息交互环境，获取场景信息，并将获取的场景信息转化为栅格场景地图；

步骤2，在经步骤1得到的栅格场景地图中采用基于启发函数约束规则的蚁群算法进行路径规划。

本发明的特点还在于：

其中步骤1中环境建模具体包括：建立UGV路径规划所使用的环境模型，实现UAV、UGV和地面工作平台三者间的信息交互；

其中环境模型具体为地面工作平台对UAV的和UGV的各项操作参数进行设定规划，然后利用机载微波收发设备，将UAV感知的场景数据再传到地面工作平台，实现三者的信息交互；

其中环境感知具体为：通过UAV获取场景信息，感知场景中的目标，然后采用改进的Niblack算法进行障碍物目标识别；

其中改进的Niblack算法具体为下式：

式中，σ_min和σ_max表示整个图像中所有窗口中的标准差的最小值和最大值，R_wlevel表示局部窗口的灰度级范围值；

其中步骤1中将获取的场景信息转化为栅格场景地图具体为：

图像栅格化，建立栅格场景的坐标，建立每个栅格与坐标的对应关系：

式中，X、Y分别为横轴和纵轴，r为栅格编号，mod与fix分别为求余运算和取整运算，采用下式判断栅格中是否存在障碍物：