无人机交通网络构建方法简述

城市区域往往有很多建筑物，环境较为复杂。真实环境中既有障碍物、禁飞区较密集的地方（市区内部），也有障碍物、禁飞区较稀疏的地方（郊区）。算法能够根据目标点的设置，经人为框选出禁飞区较密集的地方，通过找中轴线的方法，生成网络，保证航路能够离建筑物和人群较远。在稀疏区域通过三角剖分的方法，生成无人机交通网络，并经过费马点优化，将各个目标点较优的连接起来。最后连接两个层次的交通网络，形成总体的无人机交通网络。而且这样的无人机交通生成方式很适合分布地一块一快建立航路网络。

航路网络的结构与公路结构类似，由笔直的“双向公路”——航路，和用于转弯的“交通岛”——节点构成。这样的结构保证了高效有序的无人机交通。

在航路网络生成方法过程中，有几个重要的问题需要详细探讨。第一个问题是怎么从曲折的骨架转换为点和直线构成的规范航路网络。第二个问题是为什么采用费马点进行航路网络的额优化。

对于第一个问题，采用边提取+边拟合的方法，将曲线转化为直线段。在数字图像处理领域，采用了被叫做“分而治之”的方法。图像骨架化为了直线段之后，就符合了航路网络的结构要求。

对于第二个问题，根据费马点的性质，是三角形内部，到三角形三个顶点距离之和最短的点，进行优化。我们知道，搭建每条航道，都需要地面设施的配合，进行拓宽网络带宽、设置基站等工作，需要一定的成本。而运用费马点，就可以大大节约这样的建设成本。

将两种方法生成的网络结构进行连接，再经过计算节点半径，检测空域冲突后，无人机的交通网络就得以构建出来了。

无人机的任务下发

无人机的任务规划方法也同样得到了设计。任务规划就是，根据人申请的目标点，比如说从某饭店到某人家，规划出送餐无人机的起飞时间和路线。但是与地面交通类似的是，各条航路上会因无人机数量过多而产生拥堵的状况，使得通行变慢，这就需要我们的规划算法考虑到这一点，进行更智能的任务规划。这个规划问题需要根据道路网络的时间一致性条件进行解决，即对于同一条路线，采用相同的飞行策略，先执行航线一定会先完成航线。这样重要的形式使得问题得以简化。同时，这种智能规划也遏制了拥堵状况的发生和正反馈。即如果几架无人机申请了同一时刻，同一起点与重点的任务，那么规划算法就会根据一定的评价方法错开他们的起飞时间，保证航路网络尽可能少出现拥堵状况。

无人机的分布式任务执行

无人机想要执行自己的飞行任务，那就离不开无人机的具体控制方法。控制方法基于人工势场法，通过建立航道、节点、还有无人机彼此间的人工势场，对无人机的速度位置进行控制，在无人机执行任务的时候避免碰撞，保证无人机能够从起点到终点有序安全飞行。

5G时代的自主飞行

随着5G的逐渐接近，高速发展的通信科技为无人机与地面系统的信息交互提供了坚实的基础。通过相应的网络接口与协议（本文采用MQTT协议），无人机能与整体的管理系统相交互，保证无人机的自动化起飞与自动的任务执行。经过这些接口和通道的打通，本文的所有方法都得以具体实现，管理系统可以接入数量很多的无人机，同时保证交通有序高效。

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