本发明涉及信息处理，尤其涉及一种三维静态建筑路径规划方法与装置。
背景技术：
1、无人驾驶飞行器(unmanned aerial vehicles,uavs)，也称为无人机，已在过去的十年中取得了实质性的发展，并以其诸如可访问性、机动性、成本、模块化等优势证明了其成功和完成复杂任务的能力。随着无人机变得越来越普遍，制造商正努力将更广泛的技术集成到其产品中，包括wifi技术和人类行为检测系统。因此，如今无人机出现在各种领域，例如监测和跟踪、安全和监视、搜索和救援、农业和气象等等。
2、大多数无人机任务要求其能够基于动态和实时变化做出决策。在这些决策中，可以考虑轨迹选择或路径规划。无人机路径规划(uav path planning)是确定源无人机节点和目标无人机节点之间的可行和最佳无碰撞轨迹的过程，考虑到与无人机和环境相关的各种限制和要求。在任务完成过程中，无人机通常会遇到许多障碍物，无论是静态的还是动态的。在这两种情况下，面对这些障碍物可能导致物理损坏。因此，避免障碍物和威胁是路径规划中的一个关键要求。事实上，与移动机器人不同，无人机在三维环境中导航的路径规划比在二维环境的情况下更复杂，需要更多的处理。无人机在三维环境中的复杂性位于地面之上的高度级别。除了地面障碍物外，任何横穿无人机移动路径的三维对象都可能构成威胁。通常情况下，高空级别的飞行风险较低，因为障碍物和威胁较少。尽管如此，高空飞行需要更多的能量来攀升。此外，无人机还受到其自身的限制，即攀升和转弯角度。这些角度与无人机的运动直接相关，它们在移动无人机改变方向时发生，通过引发事故而影响其物理安全。
3、无人机路径规划是机器人领域中一项具有挑战性和复杂性的优化问题。它被认为是一个np难题，需要高效和智能的算法来解决。多年来，元启发式算法已经证实其具有鲁棒性和高效性，可以用于解决许多优化问题。在现有算法中，群体智能算法被广泛用于解决无人机路径规划问题。但群智能算法通常需要进行大量的迭代和计算导致较长的计算时间；群智能算法有时会陷入局部最优解，而无法找到全局最优解。
技术实现思路
1、本发明提供一种三维静态建筑路径规划方法与装置，用以解决现有技术中三维静态建筑路径规划不够精确的缺陷。
2、一种三维静态建筑路径规划方法，包括：
3、步骤一：获取建筑的三维图形，并根据该三维图形，建立初始栅格建筑环境模型；
4、步骤二：根据所述初始栅格建筑环境模型，确认无人机飞行的初始起点和目标终点，并根据所述初始起点和目标终点，采用q-learning确定无人机飞行的初始目标路径；
5、步骤三：根据所述初始目标路径，对所述初始栅格建筑环境模型进行更新，得到更新后的栅格建筑环境模型；
6、步骤四：根据改进蚁群算法在所述初始目标路径的局部区域内，依据所述更新后的栅格建筑环境模型，对所述初始目标路径进行微调，得到微调目标路径；
7、步骤五：从所有微调目标路径中，选择距离最短对应的目标路径作为无人机飞行的最终目标路径。
8、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，所述步骤一包括：
9、步骤11：将所述建筑的三维图形空间离散化为若干栅格；每个所述栅格以三维数组的形式表示，每个栅格表示一个空间单元；
10、步骤12：根据所述建筑的周围环境，定位为每个栅格的状态以及通行能力；所述状态包括：地形类型、遮挡物、障碍物、高度、温度；所述通行能力表示一个栅格是否可以通过，以及通过代价；
11、步骤13：根据每个栅格的状态以及通行能力，建立得到所述初始栅格地图。
12、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，所述步骤11包括：
13、(1)根据建筑的三维图形，选定无人机飞行中遇到的所有障碍物，并用矩形包住每个障碍物，得出边长最大值lmax及最小值lmin，计算所有障碍物总面积，公式如下：
14、st＝∑si
15、其中，si为第i个矩形包住的障碍物面积，第i个栅格长度为：
16、
17、无人机最大移动步长d必须大于栅格边长a，栅格单元长度为：
18、
19、划分栅格数n：
20、
21、ceil为向上取整函数；w表示xxx；l表示xxx；
22、(2)将不规则障碍物的垂直投影进行扩张处理，将其充满整数倍的栅格中，提出的扩张公式如下：
23、
24、其中，a表示待扩张障碍物体，e表示扩张单元，x表示栅格所在的行数，y表示栅格所在列数，d表示扩张结果；
25、(3)以长方体包住整个障碍物体，设定z轴，进行数据读取，将包住长方体的高度赋值给对应的障碍栅格，从而最终得到栅格的三维数组。
26、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，步骤12中，栅格的所述通行能力根据如下方式确定：
27、f＝o×d×t
28、其中，f表示通行能力，0表示安全因子；d表示距离因子；t表示轨迹限制因子。
29、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，步骤二中，根据如下公式确定无人机飞行的初始目标路径：
30、
31、
32、其中，st表示在t时刻无人机的状态；at表示在t时刻无人机的动作，q表示每个状态下每个动作的q值；α表示学习率，γ表示折扣因子；rt+1表示在t+1时刻无人机到达状态st+1收到的奖励；a为无人机有限动作集合。
33、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，所述步骤四包括：
34、步骤41：根据下式对更新后的栅格建筑环境模型上的每个格栅的初始信息素进行调整，得到信息素调整后的格栅；
35、
36、其中，τxyz(0)表示某一格栅对应的初始信息素浓度,hxyz表示该格栅的高度，h为更新后的栅格地图上最高点的高度；
37、步骤42：对信息素调整后的格栅进行信息素浓度的更新，更新采用以下公式：
38、
39、
40、
41、其中，为每次迭代中最优路径经过格栅(x,y,z)的信息素；为每次迭代中较差的路径规划经过格栅(x,y,z)的信息素；表示第k只蚂蚁在节点xyz上的信息素浓度；l*表示每次迭代蚁群所经历得到的最优路径的长度；l**表示每次迭代蚁群所经历得到最差路径的长度；a无人机在路径规划中找到的最优路径的蚂蚁个数；b表示无人机在路径规划中找到的最差路径的蚂蚁个数；ρ为信息素挥发系数，k为第k只蚂蚁，m表示蚂蚁的总数量；
42、步骤43：根据信息素浓度更新后的格栅，对所述初始目标路径进行微调，得到微调后的目标路径。
43、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，所述步骤五包括：
44、步骤51：根据所述初始目标路径，确定无人机飞行的当前路径节点；
45、步骤52：在所述当前路径节点为微调目标路径上的某一节点时，则对所述微调目标路径上的节点进行信息素浓度的更新；
46、步骤53：根据信息素浓度更新后的微调目标路径，确定该微调目标路径的距离；
47、步骤54：无人机每飞行经过一个格栅，则更新当前路径节点，并重复步骤51-53，直到从所有信息素浓度更新后的微调目标路径中，选择出距离最短对应的目标路径作为无人机飞行的最终目标路径。
48、进一步地，如上所述的三维静态建筑路径规划方法，所述无人机飞行的最终目标路径的总路程采以下公式表示：
49、
50、
51、其中，xi表示当前节点在三维环境中的横坐标值；xj表示与位置点(xi,yi,zi)的相邻坐标点的横坐标值；yi表示表示当前节点在三维环境中的纵坐标值；yj表示与位置点(xi,yi,zi)的相邻坐标点的纵坐标值；zi表示当前节点在三维环境中的垂直坐标值；zj表示与位置点(xi,yi,zi)的相邻坐标点的垂直坐标值；n表示一条路径中的点个数；fitness表示个体适应度函数，即取路径中相邻节点的欧式距离之和；lall表示无人机飞过的总路程。
52、一种三维静态建筑路径规划装置，包括：
53、获取单元，用于获取建筑的三维图形，并根据该三维图形，建立初始栅格建筑环境模型；
54、确定单元，用于根据所述初始栅格建筑环境模型，确认无人机飞行的初始起点和目标终点，并根据所述初始起点和目标终点，采用q-learning确定无人机飞行的初始目标路径；
55、更新单元，用于根据所述初始目标路径，对所述初始栅格建筑环境模型进行更新，得到更新后的栅格建筑环境模型；
56、微调单元，用于根据改进蚁群算法在所述初始目标路径的局部区域内，依据所述更新后的栅格建筑环境模型，对所述初始目标路径进行微调，得到微调目标路径；
57、选择单元，用于从所有微调目标路径中，选择距离最短对应的目标路径作为无人机飞行的最终目标路径。
58、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述三维静态建筑路径规划方法。
59、本发明提供的维静态建筑路径规划方法与装置，一方面，通过改进的蚁群算法结合q-learning，使得本发明提供的方法具有高效的全局搜索和局部搜索能力，从而能够在三维静态建筑环境中找到最优路径，以便uav或机器人等自主系统在复杂的空间内安全、高效地导航；另一方面，还能够更快地生成路径，使自主系统能够更快地适应新任务或新环境。这可以节省时间和能源，降低成本。再一方面，能够有效地避开障碍物，包括三维环境中的建筑物和其他障碍物。这提高了导航的安全性。
1.一种三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，所述步骤一包括：
3.根据权利要求2所述的三维静态建筑路径规划方法，所述步骤11包括：
4.根据权利要求2所述的三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，步骤12中，栅格的所述通行能力根据如下方式确定：
5.根据权利要求1所述的三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，步骤二中，根据如下公式确定无人机飞行的初始目标路径：
6.根据权利要求1所述的三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，所述步骤四包括：
7.根据权利要求6所述的三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，所述步骤五包括：
8.根据权利要求7所述的三维静态建筑路径规划方法，其特征在于，所述无人机飞行的最终目标路径的总路程采以下公式表示：
9.一种三维静态建筑路径规划装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述三维静态建筑路径规划方法。
