户外搜救最佳路径规划方法、服务器及存储介质与流程

1.本技术属于导航领域，特别涉及一种户外搜救最佳路径规划方法、服务器及存储介质。


背景技术：

2.传统的路径规划和导航方面的相关的技术与应用目前已经相当成熟了,如车辆导航、骑行导航、公共交通导航等，当路网情况已知时，可以通过起点和终点，快速规划出合理的导航路线。但是针对很多户外环境，缺乏道路条件，例如在一些户外应急救援，户外搜救等活动中，现场环境复杂，条件变化多样且没有现成道路的野外环境下。传统路径导航算法已经不能适应该种环境下的路径规划。
3.一些空地协同系统中，利用无人机获取的影像快速生成高分辨率的图像、正射影像等空间信息，为地面行动提供详细的地图信息，但其工作仅限于地面信息的快速获取与处理，并没有进行路径分析，无法直接进行步行导航。还有一种根据无人机获取的信息，地面无人车使用a*算法进行全局路径规划的方法，并进行了典型搜救场景的仿真验证，但其实验场景为人工搭建的比较简单的环境，不能满足野外应急搜救场景的需要，尤其是难以满足野外复杂环境下的应急救援活动，不具备步行导航功能；况且现有的a*算法逐像元搜索效率较低，并不适用于通行代价变化复杂的越野地形。
4.因此，需要一种针对户外搜救的最佳路径规划方法，能够解决上述问题。


技术实现要素：

5.为了解决所述现有技术的不足，本技术提供了一种户外搜救最佳路径规划方法，采用格网划分、对半查找处理的方式，利用格网单元内部地表属性的连通分布特点，在格网单元边缘选取特征像元，用于路径快速搜索，实现了压缩搜索空间、提升运算效率，但又不丢失过多格网单元内部细节信息的效果，结合传统的a*路径规划算法，规划最佳步行导航路径。
6.本技术所要达到的技术效果通过以下方案实现：根据本发明的第一方面，提供了一种户外搜救最佳路径规划方法，包括如下步骤：步骤1：在dem数据地图上划分格网，并选取起点所在格网以及起点所在的特征像元为当前像元；步骤2：根据当前像元，在格网上选取估价函数最小的特征像元作为路径像元；步骤3：判断当前的路径像元是否与目标点处于同一格网内；若否，则将路径像元作为当前像元，选定下一格网，继续执行步骤2；若是则进行下一步骤；步骤4：回溯路径形成最佳路径。
7.优选地，在步骤1中，以地物分类映像作为格网划分的基础。
8.优选地，在步骤2中，在格网的边缘选取特征像元，再对该特征像元进行估价函数f（n）的计算。
9.优选地，在步骤2中，在格网的边缘选择同类特征像元中位于中间的特征像元，再计算估价函数值，选取估价函数最小的特征像元作为路径像元。
10.优选地，估价函数具体为：f（n）=g（n）+h（n）其中：g(n)表示从起点到结点n的已知通行代价，h(n)表示从结点n到目标结点预估代价；两特征像元间i、j之间通行代价计算方式为；其中：；a、b 是“通行区域”的高与底边长，ts为地物类型，x为坡度，r(ts , x)为通行阻力值。
11.对于路径上的结点 n而言，从起点到该结点的通行代价定义为：；得出总的通行代价函数表达式:。
12.优选地，在步骤2中，将格网边缘所有可达的特征像元以及当前像元均存储至可达列表中；在步骤3中，路径像元作为当前像元后，将前一当前像元从可达列表中删除并存储至关闭列表中。
13.优选地，在步骤3中，选定下一格网的具体标准为选定能够到达的格网，其中能够到达的格网为非障碍物，也非前一格网。
14.优选地，在步骤4中，回溯路径形成最佳路径的方式为：逆向查找关闭列表中的当前像元，并将所有的当前像元按顺序连接形成的路径即作为最佳路径。
15.根据本发明的第二方面，提供了一种服务器，包括：存储器和至少一个处理器；所述存储器存储计算机程序，所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述任一项所述的户外搜救最佳路径规划方法。
16.根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述任一项所述的户外搜救最佳路径规划方法。
17.本发明的一个技术效果在于，本方法构建了一种基于原始像元信息，综合考虑地物类型和地形起伏为核心因子的可通行性计算代价函数；同时顾及实时天气状况等外界环境的关系，以一定尺寸的网格单元作为路径搜索的基本单元，综合利用格网特征像元之间
的拓扑关系实现路径搜索，极大地压缩了搜索空间，提升了运算效率。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本技术一实施例中一种户外搜救最佳路径规划方法的流程图；图2为图1中户外搜救最佳路径搜索的流程示意图；图3为本技术一实施例中一种服务器的结构框图。
具体实施方式
20.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本技术的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
21.如图1和图2所示，在申请一实施例中的户外搜救最佳路径规划方法，包括如下步骤：s110：在dem数据地图上划分格网，并选取起点所在格网以及起点所在的特征像元为当前像元；在该步骤中，以地物分类映像作为格网划分的基础。
22.由于影响通行性的主要两方面因素中，地形起伏信息(即坡度) 的一致性连续较差，而地物分类信息的一致性连续较强；同时地形坡度的突变较少，而地物类型的突变较多。尤其在不同地物之间存在明确的界限时，相邻像元之间可通行性的主要差别更多地体现在地物类型的变化方面，因此，我们以地物分类影像作为格网单元的划分的基础。
23.s120：根据当前像元，在格网上选取估价函数最小的特征像元作为路径像元；在该步骤中，在格网的边缘选取特征像元，用于路径快速搜索，实现了压缩搜索空间、提升运算效率，但又不丢失过多格网单元内部细节信息的效果。
24.并且在格网边缘选择同类特征像元中位于中间的特征像元，再计算估价函数值，选取估价函数最小的特征像元作为路径像元。
25.选取的原则是：由于人们在现实环境中在遇到均匀、无变化地表环境时，行走或驾车的方向随意性较大，所以在该算法中，我们考虑选取连续同类特征像元的中间像元作为计算的对象，以保证所选路径在同类地表区域的中间，过滤掉对多余像元的计算，从而在优化计算，提高计算效率的同时，兼顾导航路径搜索的可靠性。
26.该步骤中特征像元的选取，主要是考虑了地表覆盖类型这一个影响通行性的重要因子。由于不同地物属性的像元意味着不同的通行性，所以对于穿行某一特定格网的路径而言，最优路径不会沿地物间分界线的特征像元经过。在格网边缘上，本算法选择同类型连续的特征像元的中间点，如果当前格网中，某种地表类型具有最优的通达性，则最优路径应尽可能完全位于该类型的地表范围中；如果在格网边缘上任意选择特征像元，则搜索选路
径可能同时覆盖两种或多种地表类型，从而无法保证最优的通行性。
27.该步骤中的估价函数为：f（n）=g（n）+h（n）其中：g(n)表示从起点到结点n的已知通行代价，g(n)表示从结点n到目标结点预估代价。
28.s130：判断当前的路径像元是否与目标点处于同一格网内；若否，则执行s131，将路径像元作为当前像元，选定下一格网，然后继续执行s120；若是则进行下一步骤；在该步骤中，选定下一格网的具体标准为选定能够到达的格网，其中能够到达的格网为非障碍物，也非前一格网。
29.若路径像元与目标点处于同一格网内，代表当前所规划的路径已经到达目标点附近，可直接进行下一步；如果当前的路径像元与目标点没有在同一格网内，代表还需要继续进行路径的规划，此时遍寻当前格网周围所有的可到达的格网，重复进行s120，即选择格网边缘的符合规定的特征像元，进行估价函数的计算和对比。
30.s140：回溯路径形成最佳路径。
31.在该步骤中，回溯路径的具体方式为：首先建立可达列表以及关闭列表，在s120中将格网边缘所有可达的特征像元以及当前像元均存储至可达列表中；在s130中，路径像元作为当前像元后，将前一当前像元从可达列表中删除并存储至关闭列表中。
32.当s130结束进行s140时，逆向查找关闭列表中的当前像元，并将所有的当前像元按顺序连接形成的路径作为最佳路径。
33.在本技术一实施例中，对a*算法代价式加以改进，由于当前像元i与路径像元j通常不是相邻的，因此引入一个参数a
i，j
对特征像元i、j周边的平行四边形“通行区域”内的可通行性进行评估：
34.其中a、b是“通行区域”的高与底边长，ts为地物类型，x为坡度，r(ts,x)为通行阻力值。
35.通行阻力值r(ts,x)的计算方式为：r(ts,x)=；(ts≠water,s0=6km/h)；其中，s(ts,x)为步行速度的表达式；s(ts,x)=82.56
×
(tanx)2
−
99.63
×
tanx+6，ts=road47.67
×
(tanx)2
−
65.12
×
tanx+4.5，ts=gobi38.13
×
(tanx)2
−
52.09
×
tanx+5，ts=salinesoil66.09
×
(tanx)2
−
57.02
×
tanx+5，ts=grass65.15
×
(tanx)2
−
51.19
×
tanx+4，ts=sand0，ts=water
tanx为以百分比表示的坡度值。
36.地物类型ts的通行阻力和通行速度通过下表得出：表1不同地物种类的通行速度和通行阻力
37.在上述表格中，在户外环境中，影响通行性的主要因子是地表的地物类型和地形坡度及天气条件。根据户外步行为例，依据其在不同地表环境中的行走特点，给出了几类代表性地物与三个典型坡度值对应条件下的步行速度。以最大通行坡度为45度，在不同的地表条件下，对其取不同值；平地即0坡度一般而言具有最大步行速度，在确保野外步行安全的情况下，下坡也应适当减慢速度，为简便起见，取与上坡同样的速度；据一般性经验，20度属于坡度值出现频率最高的中间值，故取其为一个典型坡度值。
38.野外道路的通行性最佳，故通行阻力最小。设s0=6km/h为其基准通行速度，对应的通行阻力值t0=1.0。其它地物类型的步行速度，以平地作为参照，结合经验性估计给出。例如，考虑到戈壁地面主要以小砂石为主，地面较为稳固，步行速度也较快；盐碱地则稍弱于戈壁；低矮植物有一定的固沙作用，故也有一定的可通行性；而沙地主要是由细沙构成，质地松软，不利于通行；水体则完全不能通行，故其通行阻力取无穷大。天气类型的步行速度，以晴天作为参照，结合经验性估计给出。普通天气条件利于出行，步行速度较快，通行阻力小;雨雪极端天气不利于出行，步行速度较慢，通行阻力大。
39.依据一般性经验，认为步行速度与地物及坡度之间的具有二次非线性函数关系，并非一般文献中给出的简单的线性关系，故在表1中所给三点值的基础上，采用函数拟合法，得到对应不同地物类型，在任意坡度条件下的通行速度表达式与通行阻力表达式。
40.通过对上述通行代价的计算，则两特征像元间通行代价计算方式为
41.对于某条路径上的结点n（即当前像元）而言，从起点到该结点的通行代价定义为：
42.同时，对启发函数
ℎ
(n)沿用了与a*算法的思想，h(n)表示从结点n到目标结点预估代价，由此综合上述公式，得出总的通行代价函数表达式:
43.如图3所示，根据本发明的第二方面，提供了一种服务器，包括：至少一个处理器302和存储器301；存储器301存储计算机程序，至少一个处理器302执行所述存储器301存储的计算机程序，以实现上述任一项所述的户外搜救最佳路径规划方法。
44.根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述任一项所述的户外搜救最佳路径规划方法。
45.应该指出，上述详细说明都是示例性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语均具有与本技术所属技术领域的普通技术人员的通常理解所相同的含义。
46.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式。此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
47.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施方式能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
48.此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
49.为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在
……
之上”、“在
……
上方”、“在
……
上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在
……
上方”可以包括“在
……
上方”和“在
……
下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位，如旋转90度或处于其他方位，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
50.在上面详细的说明中，参考了附图，附图形成本文的一部分。在附图中，类似的符号典型地确定类似的部件，除非上下文以其他方式指明。在详细的说明书、附图及权利要求书中所描述的图示说明的实施方案不意味是限制性的。在不脱离本文所呈现的主题的精神或范围下，其他实施方案可以被使用，并且可以作其他改变。
51.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、
等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。