無人機山區環境激光掃描路徑規劃方法研究

彭 赤，楊 磊，周小紅，石書山，陳科羽，謝 春

（1.貴州電網有限責任公司生產技術部，貴陽550002；2.貴州電網有限責任公司 輸電運行檢修分公司，貴陽550002）

引 言

平原地區地勢平坦，各個桿塔海拔高度相近，可以設置一等高面進行2維路徑規劃。而山區環境地勢起伏不定，各個桿塔處于不同海拔高度，無人機巡檢路徑應為3維路線，故山區環境下需要進行無人機3維路徑規劃。無人機搭載激光傳感器掃描獲得山區電力走廊空間點云數據。在點云數據中進行快速路徑規劃，可以保證無人機山區環境巡檢的安全性與準確有效性。

本文中主要研究內容為基于山區環境的無人機激光掃描路徑規劃。研究無人機機載激光傳感器的特性，分析激光傳感器性能參量（包括測量角度θ、最大測量距離d等），針對傳感器特性抽象其測量模型。通過輸入桿塔坐標，結合激光傳感器特性，規劃生成最優路徑，有效提升飛行效率。

1 國內外現狀

隨著微機電技術等相關技術的發展，無人機成本顯著降低。20世紀80年代以來，計算機技術不斷成熟，無人機應用在西方國家開始普及，例如無人機機載雷達應用［1］、無人機托管通信［2］、無人機容錯控制［3］、無人機導航［4］、無人機位置自適應調整［5］、無人機檢測［6］、無人機系統故障自檢［7］、無人機系統識別［8］、無人機搜索救援應用［9］等。根據歐洲無人機研究預測，在未來30年內，無人機市場將在農業、能源、公共安全／保安、電子商務／交付、移動和運輸等領域迅猛發展。例如，在參考文獻［10］中，提出在室外農田運用無人機（unmanned aerial vehicle，UAV），安裝各種傳感器實現自動采集和處理不同的信號。在參考文獻［11］中，介紹了無人機近景攝影的運用以及圖像的處理。在參考文獻［12］中，重點研究利用多旋翼無人機進行基礎設施檢測的問題。

無人機路徑規劃問題是無人機系統的重要研究應用，目標是根據設定的性能指標，比如航跡代價最小原則，即在規劃空間中搜索出一條符合性能指標的最優路徑。20世紀80年代以來，我國對無人機路徑規劃開展深入研究，如今在無人機動態路徑規劃［13］、無人機技術標準與法律障礙［14］、無人機發展趨勢［15］、無人機測繪應用［16］、無人機輸電線路巡檢應用［17］、無人機3維航跡規劃研究［18］、無人機軍事與民用領域應用［19］、無人機系統研究［20］等領域取得一定突破。南京航空航天大學的HU博士對無人機靜態航跡規劃、突發威脅下航跡規劃、無人機多機協同航跡規劃及航跡平滑等關鍵技術做了較深入的研究［21］。西北工業大學的BA博士對航空數字地圖及在線實時路徑規劃算法，在線突然威脅回避等領域進行了研究探索［22］。華北電力大學的YANG教授對有障礙物的2維簡單環境、3維復雜環境兩種情況下的電力桿塔巡檢規劃問題進行了深入探討［23］。隨著任務復雜度不斷增加，我國路徑規劃技術向智能化的、可實時在線優化的方向發展，進一步縮小與國外先進水平的差距。

2 飛行環境的空間約束模型

如圖1所示，設置桿塔塔高為h，無人機飛行高度hw，傳感器測量最大測量距離為d，安全冗余距離為s，傳感器與地面距離dw，無人機與桿塔連線水平面上垂直距離為w。為保證無人機飛行安全與測量有效性，應該滿足以下約束條件：

Fig.1 Constraint space

飛行約束空間并不是靜態的，而是隨著無人機與山區環境的相對高度而變化。飛行約束環境核心是求取出無人機在此位置下與山區環境地面的相對高度，進而利用上述公式求取飛行約束環境。為了保證無人機飛行軌跡穩定，本文中設置多旋翼無人機飛行相對高度穩定為hw。

約束空間建模核心在于使無人機激光掃描區域與桿塔檢測區域相重合，需要考慮測量距離、飛行高度、橫向距離等因素，構建優化約束條件如前面所示。其中測量地面目標最大距離dw限定小于傳感器測量最大有效距離d，保證激光掃描能夠收集到地面信息。無人機相對飛行高度hw保持定值，避免無人機飛行過低撞上桿塔的情況。無人機橫向距離w小于當前飛行高度對應的最大橫向距離，限制無人機飛行的偏移量以優化路徑航程大小。

3 無人機山區環境激光掃描路徑規劃

3.1 激光傳感器特性

激光傳感器的測量角度范圍、測量距離、激光波長等參量的不同，無人機搭載激光傳感器的測量范圍與效果也不同［24］，存在一個有效測量區間。進行無人機激光掃描路徑規劃，需要保證激光傳感器有效測量區間與電力走廊空間相重合。因此，本文中研究激光傳感器最大測量距離d與測量角度θ等特性，定義無人機與垂直距離w、無人機測量桿塔的最大距離R作為規劃路徑限制指標（如圖2所示）。

Fig.2 Effective measurement interval of the laser sensor

傳感器最大測量距離d限制無人機與桿塔的垂直距離 w的范圍。本文中設置（Sx，Sy），（Gx，Gy），（Nx，Ny）分別為兩個桿塔和無人機的xy軸坐標。如圖3所示，首先求取無人機與兩個桿塔之間的水平面上的距離l1，l2，以及兩個桿塔之間的距離l3。利用3個邊的關系可以求得無人機與兩個桿塔連線的垂直距離w：

Fig.3 Horizontal distance

傳感器測量角度θ與最大測量距離d限制無人機測量桿塔的最大距離R的大小，如圖4所示。設置無人機飛行高度為hw、無人機測量桿塔的最大距離R與傳感器測量角度θ、最大測量距離d關系如下：

Fig.4 Maximum distance

將無人機測量桿塔的最大距離R作為電線桿塔吸引域的半徑，無人機到達吸引域中任意一點均可保證桿塔檢測有效性，如圖5所示。

Fig.5 Attraction domain of pole tower

本文中研究 Velodyne VLP-16，RS-LiDAR-16，HDL-32E 3種激光傳感器的特性，進行路徑規劃。激光傳感器如圖6所示，相關參量如表1所示。

Fig.6 Three kinds of laser sensorsa—Velodyne VLP-16 b—RS-LiDAR-16 c—HDL-32E

Table 1 Laser sensor parameters

3.2 航程約束

無人機路徑規劃需要考慮無人機的飛行航程問題。為保證無人機安全執行巡檢任務，無人機需要在一定時間內完成任務并返航。定義最大航程lmax，進行無人機路徑規劃時計算前往下一個目標點并開始返航的航程是否超限。如果超限，規劃無人機從此刻目標點立即返航，否則繼續規劃前往下一個目標點［25］。規劃軌跡li與最大航程關系如下所示：

式中，（xi，yi，zi）為當前無人機位置坐標，（xs，ys，zs）為無人機路徑規劃起始點。

3.3 路徑代價函數

路徑代價函數是無人機路徑規劃的重要評價指標，作用是保證無人機飛行的高效性與安全性。無人機飛行路徑代價與航跡長度、終點距離兩個因素相關聯。進行無人機路徑規劃，既要考慮航跡長度大小，也要考慮與終點距離因素。

設置第i段無人機飛行路徑代價函數如下所示：

式中，∑li表示從起始點到第i個位置點的所有軌跡段長度之和；lgoal表示第i個位置點到終點的距離；k為權重系數，在（0，1）范圍內。

3.4 規劃算法

結合激光傳感器特性，使用DIJKSTRA算法與人工勢場法混合算法進行路徑規劃。DIJKSTRA算法進行全局規劃，從起始點出發，逐步生成下一個轉移點直至終點，保證路徑經過所有桿塔目標點。同時使用人工勢場法進行局部優化，計算桿塔對無人機的引力作用調整規劃路徑。規劃流程如下所示：（1）加載桿塔目標點位置與環境信息，對山區環境離散化；（2）使用DIJKSTRA算法進行全局路徑規劃，綜合考慮代價函數最小原則以及無人機與桿塔的垂直距離w的限制；（3）使用人工勢場法按桿塔先后順序進行局部優化，計算桿塔吸引域內吸引力最小的點作為新的目標點；（4）再次使用DIJKSTRA算法進行全局路徑規劃，更新規劃路徑；（5）判斷是否優化完所有桿塔目標點，若未完成則返回第（2）步；（6）輸出最優規劃路徑。

4 實驗驗證

在MATLAB平臺上進行實驗，驗證結合傳感器測量特性的路徑規劃方法的有效性與正確性。將實驗分為無人機不結合傳感器測量特性的路徑規劃、無人機結合Velodyne VLP-16激光傳感器特性的路徑規劃、無人機結合RS-LiDAR-16激光傳感器特性的路徑規劃、無人機結合HDL-32E激光傳感器特性的路徑規劃4種情況，實驗硬件條件為：Intel i5-7200U CPU與4.00GB RAM。

無人機不結合傳感器測量特性進行路徑規劃，規劃路徑總長度lall＝570.9212m，規劃路徑如圖7所示。

Velodyne VLP-16激光傳感器最大測量距離d＝100m，最大測量角度 θ＝15°，規劃路徑總長度 lall＝527.6188m，規劃路徑如圖8所示。

Fig.7 Planned path without sensora—top vie—side view

Fig.8 Planned path with Velodyne VLP-16 sensora—top vie—side view

RS-LiDAR-16激光傳感器最大測量距離 d＝150m，最大測量角度θ＝15°，規劃路徑總長度 lall＝507.0738m，規劃路徑如圖9所示。

HDL-32E激光傳感器最大測量距離d＝100m，最大測量角度θ＝30°，規劃路徑總長度lall＝494.8212m，規劃路徑如圖10所示。

4種情況實驗結果如圖11所示。

Fig.9 Planned path with RS-LiDAR-16 sensora—top vie—side view

Fig.10 Planned path with HDL-32E sensora—top vie—side view

Fig.11 Results of the experiment

由此可知，與未結合傳感器特性的規劃路徑長度相比較，結合Velodyne VLP-16激光傳感器測量特性的規劃路徑長度減少優化了7.58%；結合RS-LiDAR-16激光傳感器測量特性的規劃路徑優化長度減少了11.18%；結合HDL-32E激光傳感器測量特性的規劃路徑優化長度減少了13.33%；驗證了山區激光掃描路徑規劃方法的有效性和正確性。

5 結 論

實現了一種結合傳感器測量特性的路徑規劃方法。由實驗驗證可得：結合Velodyne VLP-16，RS-Li-DAR-16，HDL-32E 3種激光傳感器的最大測量距離d以及測量角度θ等特性進行路徑規劃，規劃優化效果分別達到了7.58%，11.18%，13.33%。在山區環境中，根據桿塔之間豎直方向的相對位置關系，結合傳感器測量特性，對桿塔目標點的高度改變Δh，規劃路徑的長度發生明顯變化。因此，為了進一步提高規劃優化效果，后續可加入桿塔目標點高度變化Δh的影響，將桿塔吸引域優化為3維球狀吸引域，從而對桿塔目標點進行3維空間內的位置優化，進一步縮短規劃路徑長度，提高飛行的效率。