恭喜中國科學院合肥物質科學研究院曹平國獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中國科學院合肥物質科學研究院申請的專利基于3D激光雷達傳感器的無人機三維空間路徑規劃方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114815899B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210650444.4,技術領域涉及:G05D1/46;該發明授權基于3D激光雷達傳感器的無人機三維空間路徑規劃方法是由曹平國;魯健;宋全軍;胡文龍;李晨;潘宏青;李皓;馬婷婷;徐湛楠設計研發完成,并于2022-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于3D激光雷達傳感器的無人機三維空間路徑規劃方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于3D激光雷達傳感器的無人機三維空間路徑規劃方法,包括:1根據使用者的需求,輸入需要到達的目標點,然后根據激光雷達的點云數據,構建三維柵格地圖;2根據得到的地圖信息使用混合A*算法規劃出一條路徑;3對路徑使用MinimumSnap算法進行二次優化,得到性能更優的路徑;4隨著無人機的飛行,點云數據不斷變化,更新三維柵格地圖并重新計算路徑,追蹤新的路徑直到找到目標點。本發明將傳統的混合A*算法應用到無人機的路徑規劃中,并對規劃路徑進行了二次優化,提升了路徑的平滑度和安全性,并通過不斷地更新地圖實現了在未知環境下的自主導航。
本發明授權基于3D激光雷達傳感器的無人機三維空間路徑規劃方法在權利要求書中公布了:1.一種基于3D雷達激光傳感器的無人機三維空間路徑規劃方法,其特征是按如下步驟進行:步驟1,以無人機上集成的三維激光雷達為原點,利用所述三維激光雷達獲得采集區域內的點云數據;步驟2,利用式1a所示的點云膨脹處理算法對所采集的點云數據進行預處理,從而得到新的點云數據; 1a式1a中,A表示點云圖像,B表示卷積核;表示卷積;步驟3,將新的點云數據映射到三維柵格地圖中;其中,所述三維柵格地圖中每個柵格的狀態用布爾值表示,若布爾值為true,則表示相應柵格為占據狀態,若布爾值為false,則表示相應柵格為空閑狀態,并將所述三維柵格地圖中未映射的柵格記為未知狀態;步驟4,基于所述三維柵格地圖,使用混合A*算法計算出無人機從起點柵格到終點柵格的最優路徑;步驟4.1,利用式1構建無人機的運動模型: 1式1中,分別表示所述三維柵格地圖中無人機在t時刻所在柵格的三維坐標值;表示t時刻無人機的運動軌跡;令維度參數μ∈{x,y,z},并利用式2計算t時刻的維度參數μ的運動軌跡; 2式2中,表示多項式中第k項系數;K表示軌跡定義的階數;步驟4.2利用式3和式4分別計算無人機在t時刻的狀態向量和控制輸入: 3 4式3和式4中,表示轉置,表示運動軌跡的導數,表示偏導的階數;表示實數;表示運動軌跡的第階導數;步驟4.3,利用式5得到無人機在時段的運動軌跡的代價: 5步驟4.4,應用龐特里亞金最小原理對式5進行求解,得到無人機在所述三維柵格地圖中從起點柵格的狀態到當前柵格的狀態的任意一條路徑的估計代價;步驟4.5,利用式6計算無人機在所述三維柵格地圖中從起點柵格的狀態到當前柵格的狀態的任意一條路徑的實際代價: 6式6,J表示從起點柵格到當前柵格所經過的柵格個數,表示無人機在第j個柵格的控制輸入;表示無人機經過第j個柵格的時間;步驟4.6,利用式7計算無人機從起點柵格的狀態到目標柵格的狀態的任意一條路徑的總代價: 7步驟4.7,按照4.4-步驟4.6的過程計算從起點柵格的狀態到目標柵格的狀態的所有路徑的總代價,并從中選取總代價最小的一條路徑作為最優路徑;步驟5,對所述最優路徑進行平滑處理,并生成新的路徑;步驟5.1,根據最優路徑所經過的每個柵格的三維坐標點,將最優路徑分成h段軌跡,利用式8所示的多項式曲線表示每條路段軌跡: 8式8中,為最優路徑中第i段路段軌跡的參數向量;表示無人機經過第i段路段軌跡終點的時刻;步驟5.2,利用式9構建h條路段軌跡組成的參數向量: 9步驟5.3,利用式10構建最優路徑的優化目標函數: 10式10中,表示二次型矩陣;步驟5.4,利用二次型矩陣求解法對所述優化目標函數進行求解,得到h條路段軌跡組成組成的參數向量,從而得到一條新的優化軌跡;步驟6:設定地圖更新時間,用于定時更新地圖并不斷追蹤所述新的優化軌跡;步驟6.1,遍歷新的優化軌跡中每個柵格的三維坐標點,找到與無人機之間距離最近的柵格,并利用式11和式12得到無人機追蹤新的優化軌跡中最近距離的柵格的速度和加速度; 11 12式11和12中,、、表示新的優化軌跡中與無人機之間距離最近的柵格的三維坐標點的位置、速度和加速度;表示無人機在當前柵格的三維坐標點的位置、速度和加速度;為常系數;步驟6.2,向無人機發送與其距離最近的柵格的三維坐標點的位置、速度和加速度,使得無人機追蹤到新的優化后軌跡中的最近距離的柵格,再返回步驟6.1執行,直到達到地圖更新時間后,返回步驟1執行,直到達到目標柵格為止。
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