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公开(公告)号:CN119779313A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510265753.3
申请日:2025-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/00 , G01C11/04 , G06T17/00 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提供一种用于山体监测的多无人机协同路径规划方法,该方法通过设定的无人机集群编队采集待测山体的图像,利用Harris角点检测算法对待测山体进行特征点提取,标记出山顶特征点、山洼特征点及山脚特征点,并计算得到各特征点在世界坐标系下的坐标,进而得到待测山体三维模型,而后利用贪心算法进行将特征点作为任务检测点分配给无人机集群,利用待测山体三维模型,根据A‑Star算法对分配到检测任务的各无人机进行三维路径规划。本发明利用无人机自动编队协同采集待测山体图像,减少了人工的投入,同时可适应不同的地形和环境情况,数据采集覆盖范围更广,提高了工作效率,为山区自然灾害的监测提供了有力支持。
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公开(公告)号:CN119414862B
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510006823.3
申请日:2025-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于批处理先验知识树的无人机路径规划方法,通过在人工势场法的合势力函数中加入采样点范围控制参数,根据障碍物的密集程度动态调整采样点的生成范围,并定义阈值,当采样点的合势力函数小于阈值时,则保留该点,否则剔除。该过程大大减少随机生成采样点策略导致的冗余采样及计算资源的浪费;本发明在路径优化过程中,将一个椭圆采样集合转化为两个局部子集椭圆采样集合,减少采样面积,提高采样效率;并通过更新起始点到信标点的路径代价,增加第二个椭圆面积,从而增大障碍物间可通行区域在椭圆内部的概率;同时引入障碍物密集程度因子,增加信标点生成在障碍物旁边的概率以及路径通过复杂障碍物的可能性,优化路径。
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公开(公告)号:CN119414862A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202510006823.3
申请日:2025-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于批处理先验知识树的无人机路径规划方法,通过在人工势场法的合势力函数中加入采样点范围控制参数,根据障碍物的密集程度动态调整采样点的生成范围,并定义阈值,当采样点的合势力函数小于阈值时,则保留该点,否则剔除。该过程大大减少随机生成采样点策略导致的冗余采样及计算资源的浪费;本发明在路径优化过程中,将一个椭圆采样集合转化为两个局部子集椭圆采样集合,减少采样面积,提高采样效率;并通过更新起始点到信标点的路径代价,增加第二个椭圆面积,从而增大障碍物间可通行区域在椭圆内部的概率;同时引入障碍物密集程度因子,增加信标点生成在障碍物旁边的概率以及路径通过复杂障碍物的可能性,优化路径。
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