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姐妹花 桥检无东谈主机的航路谋划综述 An Overview of Route Planning for Bridge Inspection UAV
广州软件学院姐妹花，广东 广州
收稿日历：2022年11月1日；委派日历：2022年11月30日；发布日历：2022年12月5日
摘抄
跟着无东谈主机技巧的发展，无东谈主机被应用在更多行业中，在工程应用中合理的航路谋划至关重大。本文以桥梁病害检测为应用布景，回来了频年来常用航路计合算法并对其进行分析，然后不详分析了航路谋划软件的发展，临了预测了畴昔航路谋划的发展。
要津词
无东谈主机，应用布景，航路谋划
An Overview of Route Planning for Bridge Inspection UAV
Qiang Liu
Software Engineering Institute of Guangzhou, Guangzhou Guangdong
Received: Nov. 1st, 2022; accepted: Nov. 30th, 2022; published: Dec. 5th, 2022
ABSTRACT
With the development of UAV technology, UAVs are used in more industries, and reasonable route planning is crucial in engineering applications. This paper takes bridge disease detection as the application background, summarizes the common route planning algorithms and analyzes them in recent years, then briefly analyzes the development of route planning software, and finally looks forward to the future development of route planning.
Keywords:UAV, Application Context, Route Planning
Copyright © 2022 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
1. 前言
近些年来，中国经济飞快发展，而交通与经济的发展相反相成。在我国，桥梁的培植是发展交通的重大门径。是以频年来，我国桥梁培植得到了很大发展，港珠澳大桥、北盘江大桥、金沙江大桥、丽江大桥等超高难度大桥的建成，无不彰显明我国的空洞实力 [1]。跟着桥梁数目的增多，桥梁的日常珍藏以及历练责任也越发抑遏。目下桥梁检测责任主淌若通过东谈主工目测加上经受一些仪器开拓进行现场测试、荷载现实过火他缓助性现实来进行的 [2]。仪器开拓主淌若借助桥测车，可是桥检车存在价钱沸腾、体积大以及定制艰苦等毛病。在本体工程中就需要天真性高，安全可靠的且资本较低的检测开拓捎带检测视频开拓到达责任主谈主员不不详到达的地方，然后将检测素材传回到检测系统，以不详得出相应的检测报告。
跟着无东谈主遨游器的普及率越来越高，其应用限度亦然越来越广。无东谈主遨游器(UAV)以其轻巧、天简直特质搭载高清录像头等开拓不错完成多个工程任务。将无东谈主机技巧应用在桥梁病害检测系统中，已成为畴昔桥梁病害检测的一种重大技能 [3]。同期无东谈主机存在目视操作艰苦，电板容量小，极易受风影响等毛病，因此怎样提高无东谈主机检测效力，保险遨游安全是桥梁检测无东谈主遨游器系统靠近现的实问题，其要津技巧之一是对无东谈主机的遨游轨迹进行合理谋划 [4]。
在无东谈主机桥梁病害检测系统中，航路谋划系统在其中占有重大地位，是指点其硬件系统浮浅责任的要津要素。在桥梁检测应用平台，航路谋划系统功能是谋划出称心桥梁检测任务要求的航路。以下是该应用平台系统组成暗示图，该系统由不同模块组成：导航模块、适度模块、信息聚集模块、桥梁检测分析模块等。无东谈主机技巧属于信息聚集模块：愚弄无东谈主机捎带云台聚集桥梁信息，算作桥梁检测分析模块的信息来源。是以在如下图1所示的无东谈主机桥梁病害检测系统中，无东谈主机的航路谋划十分重大。
图1. 无东谈主机桥检系统
本文通过对桥梁病害检测无东谈主机中常用航路计合算法进行分类归纳，并先容分析了航路谋划中各算法的应用法式，隆起了不同算法的优毛病，然后先容了无东谈主机航路谋划软件，临了对畴昔无东谈主机航路谋划发展进行预测回来。
2. 无东谈主机航路计合算法
无东谈主机航路谋划是指依据无东谈主机任务分拨姐妹花，谋划出合适安全条目的遨游航路(Route Planning)。但是多样计合算法王人存在优毛病，在具体使用经过中，要劝诱使用场景及要求选用算法。航路谋划的算法许多，按使用法式可分为三类 [5]：旧例航路谋划、基于类比的航路谋划和轨迹优化。
2.1. 旧例航路谋划
在基于图形的旅途谋划法式中，领先凭据一定的轨则将解放的C空间(Configuration Space)透露成一个由一维线段组成的收罗图，然后经受某一搜索算法在该收罗图上进行航迹搜索。这么，旅途谋划问题被疗养为一个收罗图搜索问题。主要的法式有Voronoi图法和PRM法 [6]。
除了上头的法式还有基于栅格的谋划法式：基于栅格的谋划法式领先将解放的C空间瓦解成为一些不详的单位，然后找到包含肇端点和指标点的单位，临了寻找一系列连通的单位将肇端单位和指标单位相关起来即可。主要的法式有动态谋划法、A*算法等 [7]。
A*算法是一种经典的最优启发搜索算法，Rouse [8] 将通盘区域鉴别红多少正方形栅格，以栅格的中心点算作旅途点，通过启发式的A*算法终了最优航路谋划。Szczerba [9] 等东谈主经受一种称为寥落A*搜索(SAS)的技巧来进行航迹谋划，该算法劝诱旅途照拂灵验地削减搜索空间到无意及时敛迹并得到称心要求的解，但它仅仅在二维平面进行航迹搜索。张瑞鑫 [10] 等东谈主在SAS的基础上，建议了一种模子照拂三维航迹谋划的法式，该法式将物理照拂与挟制环境会通明竖立数学模子，通过将传统A*算法的代价函数优化，提高谋划效力。A*算法由于提供了智能搜索，因此大幅度提高了搜索效力，但算法最终接近最优的进程取决于启发函数的抒发式，当搜索空间很大时，盘算量也会很大。
2.2. 基于类比的航路谋划
基于类比的航路谋划是借助于物理或生物学上的想法，将航路谋划问题疗养后进行求解 ，有东谈主工势场法、遗传算法、神经收罗法、RRT算法和蚁群算法等 [11]。
东谈主工势场法的主要念念想是愚弄物理中对于磁场招引和扼杀的干系法规，它将指标算作招引场，挟制和拦阻算作扼杀场，遨游器在两者空洞生成的势场中遨游。Bortoff给出了一个愚弄东谈主工势场法盘算无东谈主机通过雷达挟制区的航迹谋划实例 [12]。文顶用处于势场中的弹簧链的状态来透露航迹，界说弹簧链的势能为弹簧长度及与雷达距离的加权和，经来源化后，在势场的作用下，弹簧链最终达到它的势能最低状态，此即最优航迹。该法式的一个显赫优点等于谋划速率快，但它可能找不到旅途，从而导致谋划失败，其原因是在招引力和扼杀力杰出的地方存在局部最小点。
遗传算法提供了一种求解复杂问题的通用框架，它仿效生物的遗传和进化，凭据“生计竞争、倚强凌弱”的原则，借助复制、杂交、变异等操作，使所要惩处的问题从来源解，缓缓贴近最优解 [13]。目下盘问中许多盘问者王人将遗传算法用于遨游器的航迹谋划求解 [14] [15] [16]。遗传算法愚弄不详的编码技巧和繁衍机制来发扬复杂的景色，从而惩处了相等艰苦的问题。但是接近最优解后，敛迹速率可能会变得很慢，不错磋商在敛迹到次优解后采用其它的搜索技巧。
遗传算法也被叫作进化算法。它是通过当然采用旨趣进行采用操作，将合适的个体保留住来，进而酿成新一代。新一代通过缓缓进化到最优解，具体进化经过如下图2。
图2. 遗传算法经过图
使用遗传算法对问题求解时，为了不详数字串透露问题的解和遗传算子径直操作串，第一必须要明确问题的指标函数以及变量，其次编码变量。编码款式可分红实数编码以及二进制编码，如果个体用二进制透露，那么二进制转为十进制公式为：
F ( a i 1 , a i 2 , ⋯ , a i l ) = N i + K i − N i 2 l − 1 ∑ j = 1 l a i j 2 j − 1 (1)
上式中 ( a i 1 , a i 2 , ⋯ , a i l ) 是某个单体的第i段，单体中每段长均是1，每个 a i k 的值均为0或1，第i段重量 X i 界说域的首未端点为 K i 和 N i 。
该算法所具有的鲁棒性不错应用于对复杂系统的优化。但是在编码经过中遗传算法易出现准确性、模范性问题，算法效力低，易出现过早敛迹，这些短板王人截止了其在无东谈主机上的适用性。
神经收罗法是在生物功能启示下竖立起来的一种盘算法式，通过诞生不同神经元的值表征舆图景况，进而将环境舆图映射成神经元收罗，临了锻真金不怕火神经收罗以取得最优神经元聚合，酿成待飞航路 [17]。频年来有许多盘问学者把神经收罗用在无东谈主机航迹谋划上头 [18] [19]。将这些文献王人把神经收罗在无东谈主机航路谋划上的应用向智能化场所。文献 [20] 中建议了一种基于在线强化学习的行为能源学和滚动窗口法式进行旅途谋划。它应用Q学习来优化行为能源学模子参数可提高性能，行为能源学可指点Q学习的学习经过并提高学习效力，优化了学习经过。与优化前比拟，优化后的算法不论在谋划速率还是谋划质料上王人有较大的进步。
RRT (快速推广立时树)算法是由S. M. Lavalle于1998年建议的，它是一种可在多维空间高效进行航路谋划的算法 [21]。该算法主要由两部分组成：立时树的孕育和旅途的搜索。
天天自拍在线假定在一个位姿空间C中，来源位置为Qint，指标位置是Qgoal，在孕育阶段，以Qint算作树的根，在空间C中大肆产生一个立时点Qrand，在立时节点Qrand周围找到大肆一个与之距离最近的叶节点Qnear，相关Qnear与Qrand，从Qnear点开赴在与Qrand的线段上采用一个步长S，取该点为Qnew，查验Qnew是否在拦阻物区域内，Qnear与Qnew的连线是否穿过拦阻物，如果有，则再行采用Qrand，重复上述经过；若莫得则将Qnew加入到立时树中成为新的叶节点，立时树束缚孕育，直到新叶节点到达Qgoal或者离Qgoal距离在一个设定的领域内，这么立时树的孕育收尾。在旅途搜索中，从指标位置Qgoal来源，逆向搜索父节点，以搜索到来源位置Qint收尾，通过这种款式得到一条在起止点间无碰撞旅途，即含有指标节点的立时树。立时树的孕育经过如下图3所示。
图3. 立时树孕育暗示图
快速推广立时树(Rapidly-Exploring Random Tree, RRT)算作一种新颖的立时节点采样算法，相对传统旅途计合算法，具有建模时间短、搜索才能强、不详添加非完满照拂等优点，自建议以来就得到了极大的暖热 [22]。目下RRT在旅途谋划限度取得较大的进展，但算法仍存在节点愚弄率低、旅途不通晓等不及 [23]。也有东谈主建议双边立时树(Bidirectional RRT, bi-RRT)算法，算法从开端与指标点分别生成一颗立时树进行搜索，直到两颗立时树彼此相关 [24]。
蚁群算法是效法蚂蚁行为的新的仿生类算法 [25]，算作一种立时优化法式，它收受了蚂蚁的行为秉性，通过其内在的搜索机制，在一系列的艰苦组合优化问题求解中取得了成功。相通，蚁群算法也不受搜索空间截止性假定的照拂，不必要求诸如一语气性、导数存在和单峰等假定，但其敛迹速率不是太快。
2.3. 轨迹优化
Asseo经受变分法劝诱最速下落法求解TF/TA2问题。先磋商遨游器的横向照拂条目，盘算生成水平面的二维旅途，然后用抛物线拟正当盘算水平面旅途的垂直面旅途 [26]。
动态谋划法的模子不详，对地形要求不高，算法不依赖于挟制场的一语气性，容易终了，适用小领域轨迹优化。Waller [27] 经受将遨游高度与速率算作状态变量、时间进行分段、推力与航向算作适度量的动态谋划法式，进行了地形追踪垂直平面内的二维仿真。
动态计合算法算作五大常用算法之一，其基础念念想和分治法类似：等于把需要求解的问题分红多个小问题，然后纪律求解小问题，惩处前一小问题不错匡助求解后一小问题。针对小问题求解，愚弄有谋划从多种局部解中筛选出最优解，淘汰无须解。通过规定惩处每个小问题，临了一个小问题的解即是原始问题解 [28]。动态谋划有一定的适用领域，一般应具备这3种特质：
1) 最优化旨趣：问题过火所包含的子问题的解王人是最有的即是最优子结构。
2) 无后效性：状态以后的经过影响不到夙昔的状态，只受面前状态影响。
3) 肖似子问题：小问题是不孤苦的，有谋划的下一阶段可能会屡次使用到一个小问题。
愚弄动态谋划处理多阶段有谋划问题，如图4所示：
图4. 有谋划经过
动态谋划是最优化式的分阶段有谋划经过的一种数学法式。使用该法式进行航路谋划时，构造的航路图必须为各级的相关，并临了归结于指标点。特定的评价函数给出每一级的航路代价，然后衔命分阶段有谋划轨则寻求最优航路。在单一挟制情况下，无东谈主机高空实行任务时，使用该法式可取得精湛成果。但是这种算法所需空间较大，区域变大，挟制不再单一时，算法反馈时间较慢。
举例以速率场所与地形的切平面坐标轴间的夹角算作适度量，飞机的位置坐标算作状态变量，将轨迹优化问题疗养为一齐点固定、结尾解放、时间解放的最优适度问题进行求解 [29]。
3. 无东谈主机航路谋划与模拟软件
微型无东谈主机在军事和民用限度方面得到了日益粗豪的应用。在航路谋划中合适的算法和模拟环境对无东谈主机在桥梁病害检测中有十分重大的作用。
文献 [30] 以遗传模拟退火算法为依据，联想了一款基于GIS的无东谈主机航迹谋划软件，主要包含数据通讯、舆图处理自大和航迹谋划3个模块。在航迹谋划模块中，有航路点谋划、航路信息生成与校验和历史航迹自大3种模式。不错在裁剪状态下，诞生航路点和航路，终了航迹谋划的功能，不详航路生成与管理，使得航迹谋划更具科学性和可靠性。该软件操作不详不详，给用户带来了不详快捷的导航和谋划作事，为无东谈主机任务谋划提供了强有劲的保险才能。
文献 [31] 中对无东谈主机大地站监控软件的联想和终了法式进行了探索，最终联想并完成了一款除具备数据通讯、遨游数据面孔自大、遨游航路谋划、遨游数据的腹地文献存储等常见功能外，还具备飞机姿态及时三维自大、遨游数据的数据库存储以及由数据库驱动的数据弧线分析功能的微型无东谈主机大地站监控软件。
在数据通讯上有多种通讯模式。数据通讯技巧是跟着盘算机技巧的普及和盘算机远程信息处理当用而产生的一种新式的通讯技巧，它是通讯技巧和盘算机技巧相会通而产生的新的通讯款式 [32]。
航迹谋划模拟中舆图的自大十分重大，而二维舆图自大从PC平台到PDA的发展是地舆信息系统多元化、跨平台的一次飞跃。文 [33] 中通过对镶嵌式系统的盘问，在WindowsCE平台下开发2维舆图自大应用系统，克服了PDA内存小、处理速率慢等硬件截止，终败露2维舆图在PDA客户端的快速自大，并对一些要津技巧进行了潜入盘问。在用户用相机获取图霎时，用户就有了可用一些免费的软件匡助舆图和自大数据。Wessel P [34] 讲到GMT使用PostScript页面描述言语，通过叠增加个绘制文献，不错生成大肆复杂的灰度或24位真实神采的图像。行图、位图图像和文本不错很容易地组合在一个插图中。PostScript绘制文献与开拓无关，这意味着疏通的文献不错每英寸300个点(Dpi)的速率打印在普通的LaserWriter上，或者在需要最终质料的情况下以2470 dpi的速率打印在照排机上。GMT软件是算作一组UNIX器具编写的，况兼是统统孤苦的和完满的文档。临了用户基于自大的舆图来进行航路谋划。
4. 畴昔盘问预测
在无东谈主机桥梁检测系统中，固然已有航路计合算法种类盛大，但是大多只可应用在守望化的环境中。在本体应用中，无东谈主机遨游时愈加谨慎算法的敛迹速率以及航路的平滑性等问题。针对目下已有算法，不错通过优化谋划计谋不错提高算法的敛迹速率，增加其实用性；对航路点进行优化，使通盘航迹具有较好的平滑性，大大提高无东谈主机遨游经过的通晓性，保险了无东谈主机的安全，同期提高了续航才能。
现存航路计合算法依据其旨趣，各有优毛病：旧例算法灵验性强但实用性较差；智能型计合算法具有较好的敛迹速率但易堕入局部最优化。在本体工程应用中莫得一种算法不错单独适用于所有这个词本体环境，因此不错鉴戒各算法上风进行会通。依据本体工程应用的不同需求，会通不同算法的上风，以达到航路谋划的最优化。畴昔，针对无东谈主机桥梁病害检测系统工程应用，算法会通将大大提高无东谈主机的航路谋划效力，同期也会更好地引颈无东谈主机技巧在其它工程中的应用。
5. 回来
跟着技巧的发展，无东谈主机正在以不同的款式与各行业劝诱，无东谈主机的应用场景愈加丰富，航路谋划是无东谈主机发展技巧基础。在本体工程应用中，算法采用与联想应劝诱具体应用场景，以惩处本体问题及无东谈主机安全为导向，精细干系行业场景，为无东谈主机的发展与应用提供有劲技巧因循。
基金表情
高校科研表情：基于桥梁病害检测无东谈主机的航路谋划盘问(ky202107)。
著作援用
刘 强. 桥检无东谈主机的航路谋划综述An Overview of Route Planning for Bridge Inspection UAV[J]. 盘算机科学与应用, 2022, 12(12): 2667-2674. https://doi.org/10.12677/CSA.2022.1212270
参考文献姐妹花