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CN112612294A - 一种带激光雷达自动避障系统的无人机 - Google Patents

一种带激光雷达自动避障系统的无人机 Download PDF

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CN112612294A CN202011519841.5A CN202011519841A CN112612294A CN 112612294 A CN112612294 A CN 112612294A CN 202011519841 A CN202011519841 A CN 202011519841A CN 112612294 A CN112612294 A CN 112612294A
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蔡智勇
丁雪艳
伍鹏
范显
徐育福
张瑞芬
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Nanping Power Supply Co of State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
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Fujian Zhida Lisheng Power Technology Co ltd
Nanping Power Supply Co of State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
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    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
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    • G—PHYSICS
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    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
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Abstract

一种带激光雷达自动避障系统的无人机，它涉及一种无人机，具体涉及一种带避障功能的无人机，它包含机体、激光雷达、机翼、升降装置和落地架，所述的激光雷达设置在机体上方，所述的机翼环形设置在机体上，所述的升降装置设置在机翼外端上，所述的升降装置包含螺旋桨、无刷直流电机和调速器，所述的螺旋桨安装在无刷直流电机上，所述的落地架设置在机体下，所述的机体包含电源组件、机载计算机、定位装置、飞行状态监控装置，它通过搭载的激光雷达装置实时扫描无人机周围环境和监测无人机与障碍物之间的距离，并将测得的数据通过机载计算机基于自动避障算法对数据进行处理，使无人机具有自动避障功能，使无人机可适用于各种场合。

Description

一种带激光雷达自动避障系统的无人机
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种带激光雷达自动避障系统的无人机。
背景技术
当前随着科技的发展，无人机的数量也越来越多，无人机广泛应用于电力、气象、农业、视频摄像、抢险救灾等作业，其无人机的作业环境复杂多变，要求无人机具有更加的智能化。目前无人机分为手动飞行、半自动驾驶飞行及自动驾驶飞行，前两种需要飞行操控人员实时操作无人机，控制飞行航线，而自动驾驶飞行则是在飞行前规划好安全航线，将相关数据导入无人机系统中，之后无人机根据预设的飞行的路径自动驾驶飞行，由于作业过程中，无人机经常需要在低空、复杂地形条件下飞行，由于传统无人机无法实现高精度自动避障，因此无人机只能在远离障碍物的高空实现自动飞行，而当靠近障碍物的复杂区域飞行时，就只能依靠经验丰富的操控技术人员进行手动辅助飞行，这使无人机作业范围受到很大的制约。
目前市场上的无人机多采用基于超声波传感器的避障方案或基于双目视觉传感器的避障方案，但是由于超声波传感器发出的超声波属于机械波，其容易衰减和受到干扰，从而导致测量精度低，并且超声波传感器测量的数据少，不利于无人机避障，而双目视觉传感器采集的是图像信息，其数据处理模块的计算量和数据传输量也比较大，从而导致无人机相应功耗高，需要配备大功率电源和高性能计算机，实用成本高，同时双目视觉传感器受光线影响大，在光线暗的场景无法使用。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种带激光雷达自动避障系统的无人机，它通过搭载的激光雷达装置实时扫描无人机周围环境和监测无人机与障碍物之间的距离，并将测得的数据通过机载计算机处理，机载计算机根据数据分析，使无人机具有自动避障功能，同时该无人机还具有适用范围广泛等特点。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案是：它包含机体1、激光雷达2、机翼3、升降装置4和落地架5，所述的激光雷达2设置在机体1上方，所述的机翼3环形设置在机体1上，所述的升降装置4设置在机翼3外端上，所述的升降装置4包含螺旋桨41、无刷直流电机42和调速器43，所述的螺旋桨41安装在无刷直流电机42上，所述的落地架5设置在机体1下，所述的机体1包含电源组件11、机载计算机12、定位装置13、飞行状态监控装置14。
进一步的，所述的飞行状态监控装置14包含惯性测量单元141和空速管142。
进一步的，所述的调速器43连接机载计算机12和无刷直流电机42。
进一步的，所述的电源组件11、机载计算机12、定位装置13、惯性测量单元141、空速管142、激光雷达2和调速器43之间电性连接。
进一步的，所述的机载计算机12、定位装置13、惯性测量单元141、空速管142和激光雷达2之间通过串口线连接。
进一步的，所述的机载计算机12内安装有自动避障系统，所述的自动避障系统的运行步骤为：
1)通过激光雷达2实时采集无人机周围的场景图像和实时采集无人机和障碍物之间的距离信息，通过定位装置13实时采集无人机的位置信息，通过飞行状态监控装置实时采集无人机的实时飞行速度和飞行方向；
2)将所述步骤1)采集到的数据通过串口通信方式实时地将数据传至机载计算机，所述的机载计算机12主要用作图像处理和运行自动避障算法，机载计算机12将采集到的信息经过处理构建虚拟的三维场景，然后根据构建的虚拟三维场景依据避障算法进行数据分析，最后根据数据分析结果生成避障命令；
3)依据步骤2)得到的避障命令，机载计算机12上通过路径计算，重新生成新的安全路径，同时机载计算机12将避障命令发送给无人机升降装置4，用于执行避障动作；
进一步的，所述的自动避障算法采用人工势场算法，该方法通过人为构建一个虚拟的力势场，在该虚拟的力势场中，在无人机目标位置点处建立一个引力势场，根据引力关系，方向由无人机载体指向目标位置点，在障碍物位置点建立一个斥力势场，方向由障碍物指向无人机载体，其具体计算步骤如下：
1)建立力势场，将无人机虚拟为坐标中的点，在坐标空间中有，，式中为人工势场，Uatt为引力势场，Urep为斥力势场；
2)建立引力势场，Uatt引力势场的大小与无人机和目标点之间的距离成正比，因此引力势场函数可建立为，
Figure BDA0002848579670000031
其中，katt表示引力势场正比例增益系数，ρ(X，Xg)＝||Xg-X||表示无人机与目标点之间的直线距离，Xg＝(xg，yg)表示目标所在的位置坐标；
对引力势场函数式(a)进行负梯度计算，得到无人机在坐标中所受到的引力函数为，
Figure BDA0002848579670000032
3)建立斥力势场，由于斥力势场Urep存在一个影响范围，当无人机进入到障碍物影响范围时，将受到斥力势场的影响，无人机所受斥力大小与两者之间的距离成反比，而当无人机不在障碍物影响范围时，无人机不受斥力势场影响，此时无人机只受引力势场影响，因此斥力势场函数可建立为，
Figure BDA0002848579670000033
式中，krep为斥力势场正比例增益系数，ρ(X，X0)＝||X0-X||表示无人机与障碍物之间的直线距离，X0＝(x0，y0)表示障碍物所在的位置坐标，ρ0表示设定的障碍物对无人机的最大影响距离；
对斥力势场函数式(c)进行负梯度计算，得到无人机在坐标中所受到的斥力函数为，
Figure BDA0002848579670000041
4)计算无人机载体在坐标中受到的合力F,根据公式(b)和(d)得，
F＝Fatt+Frep (e)。
本发明的工作原理：本发明通过无人机搭载激光雷达装置，利用激光雷达实时采集无人机所处的周围环境和无人机与障碍物之间的距离信息，并将此数据实时传送至机载计算机中，同时机载计算机实时接收定位装置实时采集无人机的位置信息和飞行状态监控装置实时采集的无人机飞行速度和飞行方向信息，无人机在正常飞行过程中，机载计算机根据到达目标的预设安全路径飞行，并实时将激光雷达测得无人机与障碍物距离的信息与系统预设的安全距离进行对比，当激光雷达测得的无人机与障碍物距离小于安全距离时，机载计算机将触发其内置的自动避障系统，该自动避障系统属于局部路径规划算法，无人机在飞行过程中根据激光雷达获取飞行路径上的障碍物信息实时计算路径，并得到安全路径，利用计算得到的安全路径去修改规划中的飞行路径，通过机载计算机发送避障指令给调速器，通过调速其调整无人机的飞行方向和飞行速度，来达到最终避障的目的。
采用上述技术方案后，本发明有益效果为：本发明搭载的激光雷达具有自动化程度高、受外界环境影响小，同时采集的信息具有精度高、数据生成周期短等特点，同时采用的自动避障系统采用的人工势场算法属于局部路径规划算法，该算法具有实时性好，计算方式简单，理论可靠等特点，本发明装置适用范围广泛。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的结构示意图。
图2是图1的俯视图。
图3是机体1的结构组成图。
图4是飞行状态监控装置14的结构组成图。
图5是升降装置4的结构组成图。
图6是自动避障系统程序设计流程图。
附图标记说明：机体1、电源组件11、机载计算机12、定位装置13、飞行状态监控装置14、惯性测量单元141和空速管142、激光雷达2、机翼3、升降装置4、螺旋桨41、无刷直流电机42、调速器43、落地架5。
具体实施方式
参看图1-图6所示，本具体实施方式采用的技术方案是：它包含机体1、激光雷达2、机翼3、升降装置4和落地架5，所述的激光雷达2设置在机体1上方，所述的机翼3环形设置在机体1上，所述的升降装置4设置在机翼3外端上，所述的升降装置4包含螺旋桨41、无刷直流电机42和调速器43，所述的螺旋桨41安装在无刷直流电机42上，所述的落地架5设置在机体1下，所述的机体1包含电源组件11、机载计算机12、定位装置13、飞行状态监控装置14，其定位装置13为内置GPS装置。
所述的飞行状态监控装置14包含惯性测量单元141和空速管142，其中惯性测量单元141用于测量无人机的三轴姿态角以及加速度局，空速管142用来测量无人机的飞行速度。
所述的调速器43连接机载计算机12和无刷直流电机42，机载计算机12通过输出PWM脉冲给调速器43，从而使无刷直流电机42通过调速器43来改变旋转速度和旋转方向。
所述的电源组件11、机载计算机12、定位装置13、惯性测量单元141、空速管142、激光雷达2和调速器43之间电性连接，电源组件11给整个无人机系统供电。
所述的机载计算机12、定位装置13、惯性测量单元141、空速管142和激光雷达2之间通过串口线连接，使得各单元间数据传送平稳可靠。
所述的机载计算机12内安装有自动避障系统，所述的自动避障系统的运行步骤为：
1)通过激光雷达2实时采集无人机周围的场景图像和实时采集无人机和障碍物之间的距离信息，通过定位装置13实时采集无人机的位置信息，通过飞行状态监控装置实时采集无人机的实时飞行速度和飞行方向；
2)将所述步骤1)采集到的数据通过串口通信方式实时地将数据传至机载计算机，所述的机载计算机12主要用作图像处理和运行自动避障算法，机载计算机12将采集到的信息经过处理构建虚拟的三维场景，然后根据构建的虚拟三维场景依据避障算法进行数据分析，最后根据数据分析结果生成避障命令；
3)依据步骤2)得到的避障命令，机载计算机12上通过路径计算，重新生成新的安全路径，同时机载计算机12将避障命令发送给无人机升降装置4，用于执行避障动作；
所述的自动避障算法采用人工势场算法，该方法通过人为构建一个虚拟的力势场，在该虚拟的力势场中，在无人机目标位置点处建立一个引力势场，根据引力关系，方向由无人机载体指向目标位置点，在障碍物位置点建立一个斥力势场，方向由障碍物指向无人机载体，其具体计算步骤如下：
1)建立力势场，将无人机虚拟为坐标中的点，在坐标空间中有，，式中为人工势场，Uatt为引力势场，Urep为斥力势场；
2)建立引力势场，Uatt引力势场的大小与无人机和目标点之间的距离成正比，因此引力势场函数可建立为，
Figure BDA0002848579670000071
其中，katt表示引力势场正比例增益系数，ρ(X,Xg)＝||Xg-X||表示无人机与目标点之间的直线距离，Xg＝(xg,yg)表示目标所在的位置坐标；
对引力势场函数式(a)进行负梯度计算，得到无人机在坐标中所受到的引力函数为，
Figure BDA0002848579670000072
3)建立斥力势场，由于斥力势场Urep存在一个影响范围，当无人机进入到障碍物影响范围时，将受到斥力势场的影响，无人机所受斥力大小与两者之间的距离成反比，而当无人机不在障碍物影响范围时，无人机不受斥力势场影响，此时无人机只受引力势场影响，因此斥力势场函数可建立为，
Figure BDA0002848579670000073
式中，krep为斥力势场正比例增益系数，ρ(X,X0)＝||X0-X||表示无人机与障碍物之间的直线距离，X0＝(x0,y0)表示障碍物所在的位置坐标，ρ0表示设定的障碍物对无人机的最大影响距离；
对斥力势场函数式(c)进行负梯度计算，得到无人机在坐标中所受到的斥力函数为，
Figure BDA0002848579670000074
4)计算无人机载体在坐标中受到的合力F,根据公式(b)和(d)得，
F＝Fatt+Frep (e)。
本发明通过无人机搭载激光雷达装置，利用激光雷达实时采集无人机所处的周围环境和无人机与障碍物之间的距离信息，并将此数据实时传送至机载计算机中，同时机载计算机实时接收定位装置实时采集无人机的位置信息和飞行状态监控装置实时采集的无人机飞行速度和飞行方向信息，无人机在起飞时首先机载计算机系统进行初始化，系统初始化后，将目标位置输进系统，并根据预设地图规格处安全飞行路径，然后无人机在正常飞行过程中，机载计算机根据到达目标的预设安全路径飞行，在飞行过程中，通过激光雷达测得无人机与障碍物距离的信息与系统预设的安全距离进行实时对比，当激光雷达测得的无人机与障碍物距离大于安全距离时，表示障碍物不影响无人机当前的飞行状态，无人机继续按预设安全路径飞行，当激光雷达测得的无人机与障碍物距离小于安全距离时，机载计算机将触发其内置的自动避障系统，该自动避障系统属于局部路径规划算法，无人机在飞行过程中根据激光雷达获取飞行路径上的障碍物信息实时计算路径，并得到安全路径，利用计算得到的安全路径去修改规划中的飞行路径，通过机载计算机发送避障指令给调速器，通过调速其调整无人机的飞行方向和飞行速度，来达到最终避障的目的，其程序流程为附图6。
以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：它包含机体(1)、激光雷达(2)、机翼(3)、升降装置(4)和落地架(5)，所述的激光雷达(2)设置在机体(1)上方，所述的机翼(3)环形设置在机体(1)上，所述的升降装置(4)设置在机翼(3)外端上，所述的升降装置(4)包含螺旋桨(41)、无刷直流电机(42)和调速器(43)，所述的螺旋桨(41)安装在无刷直流电机(42)上，所述的落地架(5)设置在机体(1)下，所述的机体(1)包含电源组件(11)、机载计算机(12)、定位装置(13)、飞行状态监控装置(14)。
2.根据权利要求1所述的一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：所述的飞行状态监控装置(14)包含惯性测量单元(141)和空速管(142)。
3.根据权利要求1所述的一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：所述的调速器(43)连接机载计算机(12)和无刷直流电机(42)。
4.根据权利要求1所述的一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：所述的电源组件(11)、机载计算机(12)、定位装置(13)、惯性测量单元(141)、空速管(142)、激光雷达(2)和调速器(43)之间电性连接。
5.根据权利要求1所述的一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：所述的机载计算机(12)、定位装置(13)、飞行状态监控装置(14)和激光雷达(2)之间通过串口线连接。
6.根据权利要求1所述的一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：所述的机载计算机(12)内安装有自动避障系统，所述的自动避障系统的运行步骤为：
1)通过激光雷达2实时采集无人机周围的场景图像和实时采集无人机和障碍物之间的距离信息，通过定位装置(13)实时采集无人机的位置信息，通过飞行状态监控装置实时采集无人机的实时飞行速度和飞行方向；
2)将所述步骤1)采集到的数据通过串口通信方式实时地将数据传至机载计算机，所述的机载计算机(12)主要用作图像处理和运行自动避障算法，机载计算机(12)将采集到的信息经过处理构建虚拟的三维场景，然后根据构建的虚拟三维场景依据避障算法进行数据分析，最后根据数据分析结果生成避障命令；
3)依据步骤2)得到的避障命令，机载计算机(12)上通过路径计算，重新生成新的安全路径，同时机载计算机(12)将避障命令发送给无人机升降装置(4)，用于执行避障动作。
7.根据权利要求6所述的一种带激光雷达自动避障系统的无人机，其特征在于：所述的自动避障算法采用人工势场算法，该方法通过人为构建一个虚拟的力势场，在该虚拟的力势场中，在无人机目标位置点处建立一个引力势场，根据引力关系，方向由无人机载体指向目标位置点，在障碍物位置点建立一个斥力势场，方向由障碍物指向无人机载体，其具体计算步骤如下：
1)建立力势场，将无人机虚拟为坐标中的点，在坐标空间中有，，式中为人工势场，Uatt为引力势场，Urep为斥力势场；
2)建立引力势场，Uatt引力势场的大小与无人机和目标点之间的距离成正比，因此引力势场函数可建立为，
Figure FDA0002848579660000021
其中，Uatt表示引力势场正比例增益系数，ρ(X,Xg)＝||Xg-X||表示无人机与目标点之间的直线距离，Xg＝(xg,yg)表示目标所在的位置坐标；
对引力势场函数式(a)进行负梯度计算，得到无人机在坐标中所受到的引力函数为，
Figure FDA0002848579660000022
3)建立斥力势场，由于斥力势场Urep存在一个影响范围，当无人机进入到障碍物影响范围时，将受到斥力势场的影响，无人机所受斥力大小与两者之间的距离成反比，而当无人机不在障碍物影响范围时，无人机不受斥力势场影响，此时无人机只受引力势场影响，因此斥力势场函数可建立为，
Figure FDA0002848579660000031
式中，krep为斥力势场正比例增益系数，ρ(X,X0)＝||X0-X||表示无人机与障碍物之间的直线距离，X0＝(x0,y0)表示障碍物所在的位置坐标，ρ0表示设定的障碍物对无人机的最大影响距离；
对斥力势场函数式(c)进行负梯度计算，得到无人机在坐标中所受到的斥力函数为，
Figure FDA0002848579660000032
4)计算无人机载体在坐标中受到的合力F,根据公式(b)和(d)得，
F＝Fatt+Frep (e)。
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