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龙图腾网恭喜国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网山西省电力公司电力科学研究院;国网电力科学研究院有限公司;武汉大学;国网四川省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114020015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111268832.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统及方法是由龚浩;芦竹茂;杨虹;胡晓岑;杨罡;吴驰;阴崇智;胡庆武;李加元;连建华;刘永鑫;韩钰;赵亚宁;孟晓凯;白洋;张光炜;吴念;别士光;柯贤彬;郭潇设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统及方法，对电力走廊范围内的三维激光点云数据进行预处理，并按照无人机飞行用到的导航定位坐标系对三维激光点云数据的坐标系进行统一；对预处理后的电力走廊三维激光点云进行分割处理；对分割处理后的三维激光点云进行投影降维，生成电力走廊障碍物栅格地图；以所述电力走廊障碍物栅格地图为基础，采用双向随机采样快速拓展随机树算法进行无人机路径搜索，得到无人机电力巡线规划路径；对无人机电力巡线规划路径进行平滑和简化，获得优化后的无人机飞行规划路径。通过构建三维激光点云障碍物栅格地图方式，降低计算数据量，实现对无人机安全高效率飞行路径规划实现。

本发明授权基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统，其特征在于：它包括激光点云分割处理模块2、激光点云投影模块3和双向搜索路径模块4；所述激光点云分割处理模块2用于对电力走廊三维激光点云进行分割处理；所述激光点云投影模块3用于对分割处理后的三维激光点云进行投影降维，生成电力走廊障碍物栅格地图；所述双向搜索路径模块4以所述激光点云投影模块3生成的电力走廊障碍物栅格地图为基础，采用双向随机采样快速拓展随机树算法进行无人机路径搜索，得到无人机电力巡线规划路径；它还包括激光点云预处理模块1和路径优化模块5；所述激光点云预处理模块1用于对电力走廊范围内的三维激光点云数据进行预处理，并按照无人机飞行用到的导航定位坐标系对三维激光点云数据的坐标系进行统一，获得预处理后的三维激光点云数据；所述激光点云预处理模块1获得的三维激光点云数据输入至所述激光点云分割处理模块2；所述路径优化模块5用于对所述双向搜索路径模块4获得的无人机电力巡线规划路径进行平滑和简化，获得优化后的无人机飞行规划路径；所述激光点云分割处理模块2的实现方法包括以下步骤：步骤2.1，采用体素栅格滤波方法对所述激光点云预处理模块1输出的三维激光点云数据进行降采样处理；步骤2.2，采用移动最小二乘方法对步骤2.1输出的三维激光点云数据中孤立于点云主体的离群点进行平滑处理；步骤2.3，对步骤2.2输出的三维激光点云数据进行RANSAC分割，得到不同类型的分割点云对象；步骤2.4，对步骤2.3输出的分割点云对象按照欧式距离进行聚类，构建电力走廊障碍物对象点云集；所述径优化模块5对双向搜索路径模块4获得的无人机电力巡线规划路径进行平滑和简化，在保证路径两两拐点间连线为直线同时能够避开所有障碍为原则进行路径平滑与简化；所述路径优化模块5的实现方法包括以下步骤：步骤5.1，初始化优化路径P′为空路径；步骤5.2，读取所述双向搜索路径模块4获得的无人机电力巡线规划路径作为原路径P，以原路径P的起始节点m作为所述优化路径P′起点nsrc；步骤5.3，在所述原路径P中读取下一个节点m+1，对其与上一个节点m构成的边em,m+1根据障碍物栅格地图进行碰撞检查，若通过则继续令m＝m+1向后读取节点；若不通过则将节点m+1加入所述优化路径P′；步骤5.4，循环步骤5.2到5.3的操作直到搜索到终点，得到优化路径P′；所述激光点云预处理模块1的实现方法包括以下步骤：步骤1.1，搜集无人机飞行区域电力走廊数据获取时间最近的巡线三维激光点云数据；搜集所述三维激光点云数据的特征指标包括：一是所述三维激光点云数据的时效性不超过设定年限；二是所述三维激光点云数据的激光点云密度不低于设定点云密度；步骤1.2，对步骤1.1获得的三维激光点云数据进行滤波去噪，去除飞点，并按照无人机巡线区域范围对三维激光点云数据进行裁剪输出；步骤1.3，将所述三维激光点云数据的坐标系转换到无人机飞行导航定位坐标系；所述激光点云分割处理模块2的步骤2.1中对三维激光点云数据进行降采样处理的特征指标为：采用体素栅格滤波方法时，以体素栅格重心作为对体素激光点云的简化；体素网格大小取无人机外接包围盒最大边长；所述激光点云分割处理模块2的步骤2.3中进行RANSAC分割的过程使用到的特征指标包括：RANSAC算法判断样本是否满足模型的误差容忍度值取不低于设定阈值；所述激光点云分割处理模块2的步骤2.4中进行聚类的过程使用到的特征指标包括：一是聚类设定的距离阈值取所述体素栅格滤波方法中体素网格大小的二分之一；二是在聚类过程中使用基于KD-Tree近邻搜索方法；所述激光点云投影模块3的实现方法包括以下步骤：步骤3.1，设置点云投影参数，所述点云投影参数包括三维点云范围、网格大小和投影方向；步骤3.2，根据点云投影参数生成栅格地图，所述栅格地图像素全部初始化为零；步骤3.3，从栅格地图的第一行第一列像素开始，根据像素对应的网格范围对电力走廊点云进行遍历，若存在障碍物点云对象，该像素标记为障碍物对象点云最大高程；步骤3.4，重复步骤3.3，直到栅格地图像素遍历完成，得到电力走廊障碍物栅格地图；所述网格大小设置为所述体素栅格滤波方法中体素网格大小的二分之一；所述投影方向设置为高程方向；所述双向搜索路径模块4的实现方法包括以下步骤：步骤4.1，根据无人机巡线要求，设置规划路径的起点和终点；步骤4.2，根据所述步骤3.1设置的点云投影参数，将规划路径的起点和终点转换为障碍物栅格地图像素坐标下的起点像素和终点像素；步骤4.3，以起点像素作为种子点，采用随机采样的快速拓展随机树算法搜索路径，路径原则为避开障碍物，搜索到的路径点作为起点路径节点；步骤4.4，同时以终点像素作为种子点，采用快速拓展随机树算法搜索路径，路径原则为避开障碍物，搜索到的路径点作为终点路径节点；步骤4.5，判断步骤4.3获得的起点路径节点和步骤4.4获得的终点路径节点是否重合，判断节点重合的依据为：若所述起点路径节点与所述终点路径节点间的距离大于3个像素，且节点间无障碍物时视为节点重合，若节点重合则路径搜索终止。

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