مع تطور تكنولوجيا الطائرات بدون طيار، يتم تطبيق UAV إلى المزيد والمزيد من المجالات، مثل البحث أو استكشاف ، وتحليل المخاطر والغابات والتعدين، ونوعية الهواء رصد وغيرها من الأنشطة بعد الزلزال في. استخدام الطائرات بدون طيار الصور تبادل لاطلاق النار لإعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد من الأرض هو تطبيق نموذجي. من أجل إكمال المهمة لإعادة بناء نموذج ثلاثي الأبعاد للمنطقة، المشكلة الأولى التي يتعين حلها هي معقولة لخطة من الطرق تغطي منطقة البعثة. مشكلة تنتمي إلى نطاق تخطيط المسار التغطية. الهدف تخطيط المسار التغطية (تخطيط المسار تغطية) هو العثور على طريق لعبور تماما منطقة البعثة.

في الوقت الحاضر، أجرى العلماء المحليين والأجانب تخطيط المسار تغطية الكثير من البحوث، اقترح حلولا مختلفة لتطبيق سيناريوهات مختلفة، فإن السيناريو الرئيسي للروبوت استطلاع عسكرية ، UAV البحث التلقائي لا وقاية النبات الري البشري وهلم جرا. حيث الخوارزمية تخطيط المسار غطاء في كل تطبيق يمكن تقسيمها إلى نوعين مع أسلوب شبكة خلية التحلل. معظم حدة خوارزمية الكلاسيكية رباعي التحلل غير التحلل LATOMBE J C قدمت في عام 1991 ، وتقسيم المنطقة كلها مهمة، وتشكيل عدد وافر من المناطق الفرعية، على التوالي، تخطيط المسار. هوانغ W H آخرون تقترح وسيلة لتحسين طريقة دقيقة يقترح "مجموع الحد الأدنى من الارتفاع (MSA)" الخوارزمية. الفكرة الرئيسية هي أن عدد من الأدوار في سبيل الحد الأدنى من التغطية، للحد من استهلاك الطاقة أثناء الانعطاف. واقترح طريقة شبكة أول مرة من قبل ELFES ألف ومورافيك H P ، هو وسيلة لهدف تغطية المنطقة المقسومة موحد هو العثور على واحد أو أكثر من المسارات اجتياز التغطية النقطية فعالة. هناك ، وطريقة الشبكة على أساس تمتد شجرة وتعتمد على طريقة quadtree بناء على الإثارة النقطية الشبكات العصبية البيولوجية خوارزميات أكثر تمثيلا. يانغ يتشون الأدوات على الانترنت UAV على أساس تحسين اصطناعية الحقل المحتملين.

متطلبات الطائرات بدون طيار لمتواليات محددة من الصور لإعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد، ورقة من دون الأخذ بعين الاعتبار الظروف الجوية درس العوامل UAV منطقة مضلع محدب مهمة غطت تخطيط الطريق. يعتقد الانصهار خصائص الشبكة طريقة قسامة مسح الطريق المقترح UAV طريق التخطيط طريقة المسح الضوئي ومقرها المشابك، وعن طريق حساب الاتجاه الأمثل المسح الضوئي، بحيث أقل عدد من الأدوار والحد الأدنى من استهلاك الطاقة.

1 UAV مشكلة تخطيط الطريق لإعادة بناء صورة 3D

1.1 متطلبات إعادة الإعمار صورة ثلاثية الأبعاد

ويتأثر D التعمير تسلسل UAV من الصور أساسا من العوامل التالية:

(1) درجة التداخل: القبض على سلسلة من الصور الاحتياجات UAV في الحصول على بعض مناطق التداخل، أي المتاخمة لدرجة معينة من التداخل الطولي. عموما، وارتفاع درجة من التداخل في تسلسل الصور، وارتفاع جودة إعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد.

(2) الاستمرارية في الوقت المناسب: ولدت نتيجة لعوامل بيئية تتغير بمرور الوقت، مما تسبب في المساحة السطحية للميزة مهمة تغييرها. ولذلك، من أجل الحصول على نتائج أفضل إعادة الإعمار، واستكمال تسلسل اقتناء الصور في أقصر وقت ممكن.

من أجل ولاية كاملة إعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد، والتخطيط والتصميم يحتاج التغطية الكاملة لواحد أو أكثر طريق الطائرات بدون طيار وتسلسل الصور الملتقطة إلى أقصى حد ممكن لتلبية الشروط المذكورة أعلاه.

1.2 مهام وضع تخطيط الطريق

بعد سلسلة من تداخل الصور لتلبية متطلبات طريق عملية التخطيط معظم المشاكل التي يتعين حلها هي كيفية تقليل استهلاك الطاقة ل. UAV الطرق تعد المسافة، كلما طال الوقت اللازم للقيام بهذه المهمة، فإن استهلاك الطاقة تكون أكثر. وفي الوقت نفسه، وثيقة المبذولة في إطار نفس المسافة الطريق مهمة، وكلما زاد عدد من الأدوار، ويعد سيكون الوقت الذي يستغرقه، والمزيد من الطاقة. حاجة للذهاب من خلال تباطؤ، تغيير الاتجاه، وتسريع عمليات مثل عندما يكون سبب بدوره UAV، بالمقارنة مع رحلة مباشرة سوف تنفق المزيد من الوقت والطاقة.

مسح طلاء طريقة هو الطريق النموذجي لحل مشاكل التغطية الكاملة، مع قصيرة المدى، وعدد قليل من الأدوار وهلم جرا. وضع الطيران الرئيسي 1، بعد إيقاف الطائرات بدون طيار، على طول رحلة معينة العنوان على التوالي، تصل إلى نقطة تحول في القيادة، ثم اضغط على قبل أن يتوجه موازية ولكن الاتجاه المعاكس الرحلة إلى نقطة تحول المقبلة، تليها تغطية دورة المنطقة المهمة. رحلة، يتم تعيين الكاميرا إلى الاتجاه الهبوطي عموديا، ثابت زاوية التصوير طوال الرحلة. كل منطقة من الصورة الملتقطة UAV العرض الفعلي ث، بطول لتر. بين صورتين المتاخمة للجانب v درجة متداخلة، ودرجة من التداخل الطولي للساعة.

2 يغطي الطريق محدب المضلع منطقة المسح الضوئي مهمة

2.1 على أساس خطوط المسح المسح القانون تخطيط الطريق

معالجة UAV العمل الفعلية، فإن المهمة غالبا ما تكون منطقة مضلع غير منتظم، حيث مجال مضلع محدب هو الشكل الأكثر شيوعا. محدب منطقة مضلع للقيام بهذه المهمة، وسلسلة من الصور تتداخل الاعتبارات الرئيسية الاحتياجات المقترحة الطريق قسامة يعتقد تفحص طريقة النقطية شبكة يتميز أسلوب الانصهار، كما هو موضح في الشكل 2، كما يلي عملية التخطيط.

منطقة مهمة هي P1P2P3P4P5P6 المضلع. لأغراض التخطيط التغطية الكاملة طريق المسح الضوئي، وXOY تنسيق يتم تأسيس نظام، المحور X تنسيق تم إعداد النظام كمنطقة مهمة مضلع الجانب (FIG 2 الجانب P4P5)، وكله المضلع منطقة مهمة التخلص منها في الربع الأول. إحداثيات مهمة قمة المشار إليها هي منطقة المضلع بي (الحادي عشر، يي)، حيث الحد الأقصى والحد الأدنى X تنسيق والاتجاهات Y وتدل على التوالي (xmin، xmax، ymin، ymax)، المنطقة الحدودية المهمة بيبي + 1 يمكن التعبير عنها (ذ يي + 1) (الحادي عشر الى الحادي عشر + 1) = (س الحادي عشر + 1) (يي يي + 1)، ط = (1،2، ...، 6). الاتجاه X-محور بمثابة بدء مسار رحلة الطائرة، يتم تحديد UAV الطريق طريق المسح الضوئي من خلال المسافة د ت المجاور لدرجة التداخل مع حقل صورة من العرض عرض UAV ث، ويتم احتساب الصيغة على النحو التالي:

UAV مسار الطريق لمسح أرض الملعب صريف من صريف الملعب د كوسيلة من وسائل، وعمودي الاتجاه إلى الدورة الأولي للUAV تقسيم الاتجاه، من / على مسافة من منطقة قاعدة مضلعة من مهمة تنسيق نظام قسامة الأولى ث 2 رباعي. حيث يتم تغطية منطقة مهمة مضلعة مع صريف صريف مع فعالة، وصريف مع باطلة المتبقية. مسح الطريق يعتمد على عدد من الأدوار ن طريق المباعدة بين د، ث عرض حقل صورة UAV نظر وليرة سورية طول الاتجاه المسح الضوئي (ليرة سورية = ymax-ymin):

2.2 أفضل الاتجاه المسح الضوئي

منذ يتم تقليل سرعة الطائرة بدون طيار أثناء الانعطاف، وتستهلك الكثير من الطاقة، والحد من عدد من الأدوار من الممكن أن تقلل بشكل فعال من وقت الرحلة، والوقت لتعزيز التواصل بين سلسلة من الصور وللحد من استهلاك الطاقة الرحلة. من (2)، والاتجاه مسح يتحول مسح الطريق تبعا ليرة سورية طول ليتم تحديد مسار بالمسافة د الثابتة للصورة متداخلة. وهكذا، فإن ليرة سورية كحد أدنى طول الاتجاه المسح الضوئي، وعدد من الأدوار يمكن أن تقلل UAV طريق المسح الضوئي، فترة لا تقل عن الرحلة، والتقليل من استهلاك الطاقة.

وتخطيط الطريق وضع خوارزمية التعداد التقليدي عند تحديد الاتجاه المسح الأمثل، تعيين حساب خطوة الحجم R ، قيمة زاوية عنوان (0 درجة مئوية، ص ، 2R ، ...، تقرير وطني درجة مئوية، 180 )، أيهما أقل عدد من الأدوار كطريق الأمثل. طريقة كفاءة ودقة قيم منخفضة العمل المتعلقة خطوة ص . من أجل الحصول على اتجاه المسح الأمثل للحد من عدد من الأدوار من الطريق، اقترحنا إقامة أفضل طريقة لمسح الاتجاه الرأسي، كما هو مبين في الشكل.

(A)، وقد تم حساب مساحة مهمة من 3 إلى أبعد مسافة من كل جانب من المضلع القمم لي، i (1،2، ...، 6). حيث أقصر مسافة في الاتجاه المحدد كأفضل الاتجاه المسح، لأن عدد الحد الأدنى المطلوب لتحويل في هذا الاتجاه، فمن الممكن للحد من UAV استهلاك الطاقة وتحسين كفاءة العمل. تحديد اتجاه أفضل المسح الضوئي، ومنطقة مهمة المسح طريقة تخطيط الطريق وفقا صريف 2.1، فإن النتائج هو مبين في الشكل 3 (ب). وفقا لاتجاه المفضل لخطة التغطية مسح أفضل الطرق تخطيط الطريق يتحول المشتقة أقل من 2.1 في المنعطفات الطريق يتحول 3، للحد من عدد من منعطف، وصفها وفقا لاتجاه مفضل طريق التخطيط المسح يمكن أن تخفض بشكل فعال UAV استهلاك الطاقة.

3 التحقق التجريبي

هذه التجارب تصميم للتحقق من جدوى الخوارزمية المقترحة منصة أكشاك محاكاة القائمة. أكشاك منصة محاكاة العروض مجموعة متنوعة من نماذج الطائرات بدون طيار، مثل AscTec الطائر الطنان، AscTec البجع، AscTec اليراع وهلم جرا. كما يأتي منصة مع أنواع عديدة من أجهزة الاستشعار التناظرية، مثل الحركة الإسلامية الأوزبكية، وجهاز استشعار تتراوح، جهاز استشعار الرؤية، وما إلى ذلك، قد تكون محمولة على نموذج محاكاة الطائرات بدون طيار. لإثبات طرق خوارزمية مما أدى أكثر فعالية من خوارزميات تخطيط الطريق التقليدية، مقارنة إحصائية لعدد من الأدوار من المعلمتين خوارزميات الطرق الناتجة عن ذلك، مسافة الرحلة.

خلال التجربة، محاكاة البيئة التي شيدت، كما هو مبين في الشكل (4)، التي شيدت وفقا للماركا تضاريس الأساسي، وإضافة الأشجار والمنازل وشخصيات أخرى. محاكاة الطائرات بدون طيار باستخدام AscTec اليراع ستة UAV ذات الأجنحة الدوارة، وتحمل أجهزة الاستشعار الرؤية. تحديد ارتفاع الطيران الطائرات بدون طيار من 50 مترا، وبعرض من مجال الرؤية ث = 170 م، وطول لتر = 255 م، ودرجة من التداخل بجانب ح = 80، ودرجة طولية التداخل ت = 70. نقطة من أجل تحديد مهمة {P1، P2، P3، P4، P5، P6}، متصلة بنقاط منها تشكل منطقة مهمة، FIG 5 (أ) هو مبين في الشكل.

(1) التقليدية خوارزميات التخطيط مسح الطريق

ويحسب بطريقة وفق تخطيط مسح الطريق التقليدي، ووضع زاوية العنوان في خطوات من 10 درجة، ومجموعة من (0 ، 10 ، 20 ، ...، 170 درجة، 180 درجة). عندما زاوية عنوان إحصاءات مختلفة، رحلات شركات الطيران من عدد من الأدوار، وجزء من النتائج الإحصائية هو مبين في الجدول 1.

وتشير نتائج المحاكاة أنه عند زاوية العنوان هو 30 درجة، وعدد منعطف طرق، مسافة الرحلة وزمن الرحلة الأمثل.

(2) خوارزمية

نتائج المحاكاة مقارنة بمسح خوارزمية تخطيط الطريق التقليدية والخوارزمية المقترحة، يمكن أن الخوارزمية المقترحة الحصول على الحد الأدنى من الأدوار، وأقصر مسافة الرحلة، زمن الرحلة أقل الطرق. في سلسلة من الصور للتأكد من أن درجة من التداخل، والطريق وفقا لطائرة بدون طيار الخوارزمية التي تم الحصول عليها عندما يكون زمن الرحلة الرحلة أقصر، وأقل استهلاك الطاقة، والتي تم الحصول عليها وقت تسلسل الصور المزيد من الاستمرارية.

وسائل إعادة بناء مكتبة مفتوحة openMVG (مفتوحة متعددة مشاهدة الهندسة) استولت على سلسلة من الصور UAV إعادة البناء ثلاثي الأبعاد، يولد سحابة نقطة متفرق، وثلاثية الأبعاد نقطة نموذج سحابة كثيفة المستعبدين الملمس، كما هو مبين في الشكل. من خلال مراقبة نموذج، وجدنا في جميع أنحاء منطقة البعثة للحصول على إعادة بناء كاملة ثلاثية الأبعاد، نشر نموذج ثلاثي الأبعاد لإظهار نسيج السطح ملامح من المجالات المهمة، أثبت مسح خوارزمية تخطيط ورقة الطريق يمكن استخدامها لإعادة بناء الصورة.

4 خاتمة

في ظل الوضع الجديد، من المهم بصفة خاصة للتغطية تسلسل التخطيط UAV طريق إعادة بناء صور ثلاثية الأبعاد. في هذه الورقة، منطقة البعثة مضلع محدب، والتي تغطي خوارزمية تخطيط الطريق المقترحة لإعادة بناء صورة تسلسل UAV في ظل بيئة هادئ. الابتكار الرئيسي من محتويات خوارزمية له جانبان: (1) ملزم شبكة قسامة فكرة تخطيط الطريق المقترحة طريقة طريقة النقطية المسح بناء على درجة من التداخل بين المتطلبات اللازمة لضمان أن تسلسل الفيديو؛ (2) وهناك طريقة تستخدم الرأسي للعثور على أفضل الاتجاه المسح الضوئي، وامضوا وقتا طيبا لضمان الاستمرارية بين UAV صورة متواليات، رحلة UAV مع تمكين أقل من استهلاك الطاقة.

من خلال بناء بيئة المحاكاة، وهذه النتائج تظهر الخوارزمية المقترحة المستمدة من المسح الضوئي لتغطية كامل المنطقة المهمة، الطريق الناتجة متفوقة على الطرق التقليدية، وتسلسل الصور التي اتخذت تلبية متطلبات إعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد للمنطقة مهمة بأكملها. النظام قيد الدراسة هي البيئة الفعلية للUAV تخطيط الطريق لإعادة بناء صورة ثلاثية الأبعاد، والعمل المستقبل يواصل النظر في تأثير التضاريس وسرعة الرياح واتجاه الرياح، والطائرات بدون طيار واحد طلعة أقصى مسافة الرحلة والعوامل الأخرى على مشكلة تخطيط الطريق.

مراجع

BALIYARASIMHUNI S، SOUSA J B، F PEREIRA L.UAVs وAUVs التنسيق لاستكشاف المحيطات .Oceans.IEEE 2009.

XU Z، يانغ J، بنغ C، وآخرون al.Development من UAS لمرحلة ما بعد الزلزال المسح الكوارث وتطبيقه في Ms7.0 لوشان زلزال، سيتشوان، والصين .Computers وعلوم الأرض، 2014،68: 22-30.

WATTS A C، V الطعام الشهي G، A.Unmanned هينكلي E أنظمة الطائرات في الاستشعار عن بعد والبحث العلمي: تصنيف واعتبارات الاستخدام .Remote الاستشعار، 2012،4 (6): 1671-1692.

M لسي تشو روي، الصيف نظيفة، ومثل. الطائرات بدون طيار تقسيم منطقة البحث التعاونية وغطاء جامعة بكين للملاحة الجوية والفضائية، 2015،41 (1): 167-173.

WAGNER A، R أركين C.Multi الروبوت استطلاع للاتصالات حساسة المؤتمر الدولي لل.IEEE الروبوتات والأتمتة، 2004.Proceedings.ICRA.IEEE، 2003،5: 4674-4681.

شو بو، وتشن يبينغ، شو مين، الخ متعددة الوظائف خوارزميات التخطيط الإقليمية لوقاية النباتات UAV الطريق ماكينات الزراعية، 2017،48 (2): 75-81.

LATOMBE J C.Exact تحلل الخلية . والسلسلة الدولية الوثاب في الهندسة وعلوم الحاسب الآلي، 1991.124: 200-247.

التحليلات القائمة على خط الاجتياح هوانغ W H.Optimal لخوارزميات تغطية المؤتمر الدولي لل.IEEE الروبوتات وAutomation.IEEE 2001.

ELFES A.Sonar القائم على رسم الخرائط في العالم الحقيقي والملاحة .IEEE مجلة حول الروبوتات والأتمتة، 1987،3 (3): 249-265.

مورافيك H P، خرائط قرار ELFES A.High من السونار زاوية المؤتمر الدولي لل.IEEE الروبوتات والأتمتة، 1985: 116-121.

هودجكين A L، هكسلي F.A وصف كمي للغشاء الحالي وتطبيقه على التوصيل والإثارة في الأعصاب . ومجلة علم وظائف الأعضاء، 1952،117 (4): 500-544.

GABRIELY Y، ريمون E.Competitive تغطية على شبكة الإنترنت من بيئات الشبكة عن طريق الروبوت المحمول .Computational الهندسة النظرية والتطبيق، 2003،24 (3): 197-224.

لي السوبر الأصفر، في الطابق الفرعية Quejia لان، وما إلى ذلك ولدت على أساس quadtree العجلات الروبوت المتحرك نحو سلس نموذج بيئة المسار الروبوت، 2001،23 (5): 426-430.

YANGLI تشون، التوجية يان باي يو. تحسين اصطناعية حقل محتمل للUAV خوارزمية تخطيط الطريق بناء على الانترنت التكنولوجيا الالكترونية، 2018،44 (4): 5-9.

الكاتب المعلومات:

وو Yuhao، آن البذور بنغ

(المكانية علم المعلومات، جامعة هندسة المعلومات، وتشنغتشو 450000)