【摘 要】
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高分辨率、宽视场的正射影像是影像地图的基础数据,可用于林业、气象、水利、规划等政府部门。随着人工智能的发展,无人机由于具有响应能力强、飞行高度低、时效性和性价比高等优势成为正射影像采集的主力军。但因无人机飞行能量限制,如果不进行合理的路径规划,则会降低正射影像采集的效率。本文以无人机正射影像高效、集约采集为应用背景,对限定条件下的无人机区域覆盖问题进行研究探索,寻找一条能够让无人机平滑跟踪且能量最
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高分辨率、宽视场的正射影像是影像地图的基础数据,可用于林业、气象、水利、规划等政府部门。随着人工智能的发展,无人机由于具有响应能力强、飞行高度低、时效性和性价比高等优势成为正射影像采集的主力军。但因无人机飞行能量限制,如果不进行合理的路径规划,则会降低正射影像采集的效率。本文以无人机正射影像高效、集约采集为应用背景,对限定条件下的无人机区域覆盖问题进行研究探索,寻找一条能够让无人机平滑跟踪且能量最优的可飞行路径。本文完成的主要工作及创新点如下:（1）通过具体实验对无人机消耗能量进行数据分析,建立无人机飞行动作与能量之间的量化映射关系,将飞行过程分解为直线、转弯两种基本动作;进而依据能量与飞行动作之间的函数关系设计了无人机飞行路径能量成本函数,运用成本函数对费马单螺旋FSS（Fermat-Single-Spiral,简称FSS）、费马双螺旋FMS（Fermat-Multi-Spiral,简称FMS）两种遍历方式进行了评价,对模拟退火算法的目标函数进行了改进。（2）受费马螺旋线启发,研究了面向规则区域的多无人机路径规划问题并提出了FSS单无人机与FMS多无人机遍历方式,两种遍历方式均能够形成无人机飞行闭合路径,前者面向规则的小型目标区域,使用单机完成覆盖任务,后者面向规则的大型目标区域,使用多机并行同步或异步进行覆盖任务。经实验验证,可有效减少任务时间和能量消耗,提升覆盖效率。（3）对面向不规则区域的多无人机路径规划进行研究分析,对不规则目标区域进行网络栅格法建模,通过建立多旅行商问题间接解决覆盖路径规划问题,并基于无人机飞行动作与能量消耗之间的函数关系对模拟退火算法进行改进,提出基于能量罚函数的E-SA（Energy Constraint Simulated Annealing,简称E-SA）模拟退火多无人机遍历算法。（4）在考虑转弯角度前提下,改进G2连续的PH曲线,应用于无人机航迹优化中,使得航迹更符合无人机刚体特性,在实际飞行中更容易让无人机遵循。通过上述研究并结合仿真验证和实际应用效果表明,同等条件下与传统路径规划方法相比,本文所提出的路径规划方案能够在正射影像任务背景下,节约能量消耗,缩短任务时间,提高正射影像采集效率。
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