起伏地面的地形预测方法、装置、雷达、无人机和作业控制方法

摘要

一种起伏地面的地形预测方法、装置、雷达、无人机和作业控制方法，无人机搭载雷达，该地形预测方法包括：获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据(S110)；根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面(S120)；根据拟合平面确定全向扫描区域的地形参数(S130)；根据地形参数调整无人机的飞行动作(S140)。该地形预测方法更全面预测无人机所处区域的地形。

说明书

技术领域

本说明书涉及无人机技术领域，尤其涉及一种起伏地面的地形预测方法、装置、雷达、无人机和作业控制方法。

背景技术

目前无人机可以应用于多种场景，以农业领域为例，无人机可以撒播、喷洒农药等，给农业领域带来了极大的好处。在这些作业场景下，无人机大多需要近地飞行，并且要避免爬坡时误撞地面。在较平坦的地面上，可以基于全球定位系统(GPS)等较顺利地完成上述任务；但是在不平整的区域飞行时，无人机需要提前进行动作调整，进行爬坡、下坡、减速、刹车等操作，实现安全飞行或降落；这样才能使得无人机更好地完成上述作业。因此，无人机需要先预测其作业的地面的地形的状况，如平整度。

发明内容

基于此，本说明书提供了一种起伏地面的地形预测方法、装置、雷达、无人机和作业控制方法，可以根据对无人机各方位，如前方、后方、左侧、右侧地面的探测，更全面的预测无人机所处区域的地形。

第一方面，本说明书提供了一种起伏地面的地形预测方法，所述方法包括：

获取雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据；

根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；

根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述地形参数包括所述全向扫描区域的平整度。

第二方面，本申请提供了一种起伏地面的地形预测装置，所述地形预测装置包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如下步骤：

获取雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据；

根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；

根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述地形参数包括所述全向扫描区域的平整度。

第三方面，本申请提供了一种雷达，所述雷达包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如下步骤：

获取雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据；

根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；

根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述地形参数包括所述全向扫描区域的平整度。

第四方面，本申请提供了一种无人机作业控制方法，所述无人机搭载雷达，在起伏地面作业，所述方法包括：

获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据；

根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；

根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述地形参数包括所述全向扫描区域的平整度；

根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。

第五方面，本申请提供了一种无人机，所述无人机包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如下步骤：

获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据；

根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；

根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述地形参数包括所述全向扫描区域的平整度；

根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。

第六方面，本说明书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存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器以实现上述的方法。

本说明书实施例提供了一种起伏地面的地形预测起伏地面的地形预测方法、装置、雷达、无人机和作业控制方法、计算机可读存储介质，通过获取无人机搭载的雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域的探测数据，根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；以实现根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数；并根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。由于全向扫描区域包括了无人机前后左右不同方向，得到的地形参数更全局化和准确，从而可以更安全的控制无人机的飞行动作。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书的公开内容。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书一实施例提供的一种无人机作业控制方法的流程示意图；

图2是本说明书实施例一种无人机的结构示意图；

图3是本说明书实施例提供的雷达的结构示意图，其中壳体未示出；

图4是本说明书实施例提供的雷达的剖视图，其中壳体未示出；

图5是是本申请实施例提供的转轴与预设平面相交的示意图；

图6是本说明书实施例一种雷达的结构示意图；

图7是本说明书实施例一种地形预测装置的结构示意图；

图8是本说明书实施例中雷达在旋转过程中对全向扫描区域进行扫描的示意图；

图9是雷达扫描一地面点获取探测数据的示意图；

图10是全向扫描区域内若干地面点在大地坐标系上的分布示意图；

图11是全向扫描区域的拟合平面的示意图；

图12是本说明书一实施例提供的一种无人机的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本说明书保护的范围。

附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

下面结合附图，对本说明书的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图1，图1是本说明书一实施例提供的一种无人机作业控制方法的流程示意图。

所述无人机作业控制方法可以应用在无人机中，用于根据地形控制无人机的飞行动作等过程。其中无人机可以为旋翼型无人机，例如四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机，也可以是固定翼无人机。

如图2所示为一实施方式中无人机的结构示意图。本说明书实施例以旋翼无人无人机为例进行说明。

请参阅图2，本申请的实施例提供了一种无人机1000，该无人机1000可以包括机体100、喷洒机构220、动力系统300和飞行控制系统。无人机1000可以与控制终端进行无线通信，该控制终端可以显示无人机1000的飞行信息等，控制终端可以通过无线方式与无人机1000进行通信，用于对无人机1000进行远程操纵。

其中，机体100可以包括机身110和着陆架120。机身110可以包括中心架111以及与中心架111连接的一个或多个机臂112，一个或多个机臂112呈辐射状从中心架111延伸出。着陆架120与机身110连接，用于在无人机1000着陆时起支撑作用。

在一些实施例中，喷洒机构220设于机身110上，且喷洒机构220与容纳箱210连接，用于将容纳箱210内的待喷洒物体喷出。待喷洒物体可以为药液、水或肥料等。具体地，请再次参阅图2，喷洒机构220包括水泵和喷头221。容纳箱210用于存储药液或者水。容纳箱210和水泵搭载于机身110上。喷头221搭载于机臂112的末端。容纳箱210中的液体通过水泵泵入至喷头221，由喷头221喷洒出去。动力系统300可以驱动机体100移动、转动、翻转等动作，从而带动喷头221运动到不同的位置或者不同的角度以在预设区域内进行喷洒作业。

动力系统300可以包括一个或多个电子调速器(简称为电调)、一个或多个螺旋桨310以及与一个或多个螺旋桨310相对应的一个或多个动力电机320，其中动力电机320连接在电子调速器与螺旋桨310之间，动力电机320和螺旋桨310设置在无人机1000的机臂112上；电子调速器用于接收飞行控制系统产生的驱动信号，并根据驱动信号提供驱动电流给动力电机320，以控制动力电机320的转速。动力电机320用于驱动螺旋桨310旋转，从而为无人机1000的飞行提供动力，该动力使得无人机1000能够实现一个或多个自由度的运动。在某些实施例中，无人机1000可以围绕一个或多个旋转轴旋转。例如，上述旋转轴可以包括横滚轴(roll轴)、航向轴(yaw轴)和俯仰轴(pitch轴)。在一些实施例中，横滚轴为图2中的Y轴，俯仰轴为图2中的X轴，航向轴为图2中的Z轴。应理解，动力电机320可以是直流电机，也可以交流电机。另外，动力电机320可以是无刷电机，也可以是有刷电机。

飞行控制系统可以包括飞行控制器和传感系统。传感系统用于测量无人无人机1000的姿态信息，即无人机1000在空间的位置信息和状态信息，例如，三维位置、三维角度、三维速度、三维加速度和三维角速度等。传感系统例如可以包括陀螺仪、超声传感器、电子罗盘、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)、视觉传感器、全球导航卫星系统和气压计等传感器中的至少一种。例如，全球导航卫星系统可以是全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)。飞行控制器用于控制无人机1000的飞行，例如，可以根据传感系统测量的姿态信息控制无人机1000的飞行。应理解，飞行控制器可以按照预先编好的程序指令对无人机1000进行控制，也可以通过响应来自控制终端的一个或多个控制指令对无人机1000进行控制。

如图2所示，无人机1000的着陆架120上搭载雷达400，该雷达400可以探测物体，例如障碍物等。具体地，雷达400可以测量物体至雷达400的发射点的距离、距离变化率、方位、高度等，从而实现对地扫描等功能。在一些实施例中，雷达400为毫米波雷达400。当然，在其他实施例中，雷达400也可以为超视距雷达400、微波雷达400或激光雷达400等。

请参阅图3和图4，其中，雷达400包括底座410、天线机构420和驱动机构430。天线机构420能够相对机身110绕预设转轴R旋转，用于探测无人机1000侧面的障碍物。

在一些实施例中，底座410安装于着陆架120上。天线机构420包括发射器(未标示)和接收器(未标示)。发射器用于产生雷达信号并发射雷达信号，雷达信号沿被发射的方向向前传播，在遇到障碍物时被反射。接收器用于接收被反射回的回波信号。

天线机构420能够在驱动机构430的驱动下绕转轴R转动，以使得天线机构420能够可选择地朝向多个方向发射信号并接收从多个方向反射回的回波信号。因而，通过一个天线机构420就能够选择性地检测无人机1000与多个方向上的障碍物的距离，无人机1000的结构简单。

在一些实施例中，转轴R与预设平面ω相交，即该转轴R与预设平面ω非平行设置。预设平面ω为无人机1000的俯仰轴和横滚轴所在的平面。由此，雷达400不仅能够探测无人机1000的前方视野和后方视野而实现扫描前方和后方，而且能够对无人机1000除了前方视野和后方视野以外的其他侧面视野进行探测，扩大了无人机1000的探测角度和探测覆盖范围，保证了扫描的全向性。

在一些实施例中，驱动机构430设于底座410上。驱动机构430的转动部件连接于天线机构420，以驱动天线机构420绕转轴R转动。具体地，驱动机构430包括电机，电机包括定子431和转子432，该转子432即为驱动机构430的转动部件，转子432能够相对定子431转动，从而驱动天线机构420转动。更为具体地，定子431安装于底座410上，天线机构420安装于电机的转子432上，转子432相对于底座410旋转，使得天线机构420相对底座410绕转轴R旋转。

具体地，雷达400的天线机构420在转子432的带动下以无人机1000的机头方向为基准绕转轴R正向或逆向旋转，每次扫描一个角度范围内的一个扇形区域。天线机构420旋转一圈即360°，可以扫描一个以雷达400中心为圆心的完整的圆形区域，从而得到圆形的全向扫描区域的探测数据。

在一些实施例中，电机的转子432能够正向或逆向旋转至少一圈，从而带动天线机构420正向或逆向全向旋转至少360°。具体地，天线机构420绕转轴R的旋转角度范围大于或等于360°，例如450°、540°、720°、1020°等，实现连续地旋转，从而增加天线机构420的数据采集点，提高雷达400的测量精度。

在一些实施例中，请参阅图5，转轴R与预设平面ω之间的夹角α为60°-90°。具体地，转轴R与预设平面ω之间的夹角α可以为60°、65°、70°、80°、85°、90°以及60°至90°之间任意合适的其他角度。转轴R与预设平面ω之间的夹角α在60°-90°范围内，使得扫描视野既能够包括前方视野和后方视野，又能够尽可能包括除前方视野和后方视野以外的其他侧面视野，从而尽可能扩大无人机1000的探测角度和探测覆盖范围，实现全向扫描。

在一些实施例中，转轴R与机身110的中心线大致重合，避免由于装设雷达400而造成无人机1000重心不平衡的问题，从而保证无人机1000飞行的可靠性。其中，大致重合是指转轴R与机身110的中心线之间的夹角为0°-10°，即0°、10°以及0°-10°之间的任一角度。

在一些实施例中，转轴R与无人机1000的航向轴呈锐角。其中，该锐角可以为任意合适的角度，例如为0°-30°，即0°、5°、10°、15°、20°、25°、30°以及0°至30°之间的任意其他合适角度。

在一些实施例中，转轴R与预设平面ω大致垂直，或者，转轴R与无人机1000的航向轴大致重合，此时雷达400的全向扫描区域是一个以雷达400的中心为圆心的正圆形，是一个围绕无人机1000侧面的360°的区域，可以体现无人机1000前后左右不同方位的地面探测信息。

当驱动机构430的转子432的转轴R与预设平面ω垂直时，即转子432的转轴R与无人机1000的俯仰轴和横滚轴所在平面垂直时，通过调整天线机构420转动的角度，天线机构420可向无人机1000的左侧、右侧、前方、后方发射微波信号并接收被左侧、右侧、前方、后方的障碍物反射回的回波信号，此时，雷达400可用于实现左侧扫描、右侧扫描、前方扫描、后方扫描、左侧地形预测、右侧地形预测、前方地形预测、后方地形预测等功能。当然，转子432的转轴R与无人机1000的俯仰轴和横滚轴所在的平面相交还可以是其他具体情形，在此不作限定。

可以理解的，转轴R与预设平面ω之间存在预设的夹角，或者，转轴R与无人机1000的航向轴呈锐角时，全向扫描区域不是一个正圆形，但也是一个围绕无人机1000的360°的区域，可以体现无人机1000前后左右不同方位的地面探测信息。

需要说明的是，上述转轴R可以为实轴，也可以为虚轴。当该转轴R为实轴时，天线机构420可相对于该转轴R旋转；或者，天线机构420跟随该转轴R一起旋转。

在一些实施例中，天线机构420设于底座410背离机身110的一侧，以使得雷达400的天线机构420最大程度地远离设置在机身110上的传感器，减少天线机构420所产生的雷达信号(例如电磁波)对机身110上的传感器的干扰。

请参阅图3和图4，在一些实施例中，雷达400还包括感测机构440。该感测机构440设于天线机构420远离底座410的一端，用于检测无人机1000相对地面的高度。当驱动机构430驱动天线机构420旋转时，感测机构440也与天线机构420一起旋转。其中，感测机构440包括视觉传感器、超声波测距传感器、深度摄像头、雷达天线结构等中的至少一种。

可以理解的，天线机构420和感测机构440的形状可以根据实际需求设计为任意合适的形状，例如为板状。示例性的，天线机构420和感测机构440均大致呈板状时，天线机构420与感测机构440大致垂直。具体地，天线机构420大致垂直于无人机1000的俯仰轴和横滚轴所在的平面。感测机构440大致平行于无人机1000的俯仰轴和横滚轴所在的平面。

请参阅图3和图4，在一些实施例中，雷达400还包括电路板450。该电路板450与天线机构420相对设置在底座410上，用于处理天线机构420的信号。具体地，电路板450可以对天线机构420的信号进行处理，例如放大回波信号；过滤干扰信号；将回波信号转换成雷达数据信号，用于后端设备的控制、终端观测和/或记录等。

在一些实施例中，电路板450呈板状，当然也可以设计为其他任意合适的形状。由于天线机构420的重心偏离天线机构420的转轴R，由此会造成雷达400的重心偏离天线机构420的转轴R，进而导致无人机1000的重心不平衡，使得无人机1000飞行不可靠。为此，将电路板450与天线机构420相对设置于感测机构440的两端，电路板450与天线机构420关于转轴R对称设置，从而平衡天线机构420的中心，使得雷达400的中心大致位于天线机构420的转轴R上。具体地，天线机构420、感测机构440和电路板450形成“Π”结构，该“Π”结构的开口朝向机身110。

请再次参阅图2，在一些实施例中，雷达400还包括壳体460，壳体460与底座410配合形成容纳空间，天线机构420、驱动机构430、感测机构440和电路板450容纳于容纳空间内，以保护天线机构420、驱动机构430、感测机构440和电路板450不受外界环境的影响，避免外界环境干扰或损坏这些部件。可以理解的，天线机构420和感测机构440发射或接收的信号可以穿设该壳体460，即该壳体460不会影响天线机构420和感测机构440正常发射或接收信号。

由于雷达的天线机构能够绕转轴旋转，该转轴与俯仰轴和横滚轴所在的平面相交，不仅能够探测无人机的前方视野和后方视野，而且能够对无人机侧面视野除了前方视野和后方视野以外的其他侧面视野进行探测，扩大了无人机的探测角度和探测覆盖范围，实现了对地的全向扫描。

可以理解的，上述对于无人机各组成部分的命名仅是出于标识的目的，并不应理解为对本说明书的实施例的限制。

如图1所示，本实施例无人机作业控制方法包括步骤S110至步骤S140。

S110、获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据。

示例性的，雷达搭载在无人机的下方，可以获取以雷达正下方为圆心的圆形的全向扫描区域的探测数据。

S120、根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面。

示例性的，探测数据包括全向扫描区域内若干地面点的方位信息，通过拟合得到全向扫描区域地面的拟合平面，全向扫描区域中大部分的地面点都位于拟合平面上或者和拟合平面之间的距离较小。

S130、根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数。

示例性的，无人机在起伏地面作业时，更需要关注全向扫描区域的平整度，所以确定的地形参数可以包括平整度。

示例性的，根据和拟合平面距离较大的地面点的数量和距离的大小，可以确定全向扫描区域是否平整。

示例性的，无人机在坡地作业时，更需要关注全向扫描区域的坡度，所以确定的地形参数可以包括坡度。示例性的，根据拟合平面的倾斜方向可以确定全向扫描区域的坡度等信息。

可以理解的，在一些实施方式中，可以由无人机实现前述步骤S110至步骤S130。

可以理解的，在一些实施方式中，可以由雷达实现前述步骤S110至步骤S130，即本说明书实施例的起伏地面的地形预测方法的步骤。

示例性的，如图6所示，雷达400包括处理器401和存储器402。

例如,请参阅图3和图4，处理器401和存储器402可以设置在雷达400的电路板450上。

示例性的，处理器401和存储器402通过总线403连接，该总线403比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。

具体地，处理器401可以是微控制单元(Micro-controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)等。

具体地，存储器402可以是Flash芯片、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等。

所述存储器402用于存储计算机程序；

所述处理器401，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现前述步骤S110至步骤S130，即本说明书实施例的起伏地面的地形预测方法的步骤。

可以理解的，在一些实施方式中，可以由地形预测装置实现前述步骤S110至步骤S130，即本说明书实施例的起伏地面的地形预测方法的步骤。

地形预测装置例如可以为服务器或者终端。其中，终端可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理等电子设备；服务器可以为独立的服务器，也可以为服务器集群。

示例性的，如图7所示，地形预测装置600包括处理器601和存储器602。

示例性的，处理器601和存储器602通过总线603连接，该总线603比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。

具体地，处理器601可以是微控制单元(Micro-controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)等。

具体地，存储器602可以是Flash芯片、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等。

所述存储器602用于存储计算机程序；

所述处理器601，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现前述步骤S110至步骤S130，即本说明书实施例的起伏地面的地形预测方法的步骤。

本说明书上述实施例提供的起伏地面的地形预测方法、装置、雷达，通过获取雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域的探测数据，根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；以实现根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，可以根据对无人机各方位，如前方、后方、左侧、右侧地面的探测，更全面的预测无人机所处区域的地形。

在一些实施方式中，无人机还可以执行步骤S140。

S140、根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。

例如，无人机可以从雷达获取地形参数、从地形预测装置获取地形参数，或者由无人机实现前述步骤S110至步骤S130得到地形参数。

示例性的，无人机根据地面的平整度、坡度等信息可以调整无人机的飞行动作，保障无人机的安全飞行和作业任务的可靠执行。

在一些实施方式中，步骤S110中获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据，包括：获取所述雷达的回传数据，对回传数据进行频谱提取、处理和分析，可以计算得到雷达与扫描目标，如障碍物之间的相对空间位置。

示例性的，所述雷达为连续波雷达。可以根据连续波雷达测距测角算法获取探测数据。例如通过对雷达的回传数据进行处理，完成频谱提取以及进一步的频谱细化，最后将细化得到的频点位置转化为地面点的方位信息。

示例性的，如图8所示，搭载在无人机下方的雷达以无人机的机头方向为基准旋转，每次扫描一个角度范围内的一个扇形区域。雷达旋转一圈即360°，可以扫描一个完整的圆形区域，得到以雷达正下方为圆心的圆形的全向扫描区域的探测数据。

示例性的，雷达的旋转方向可以和无人机的上下方向相同，此时全向扫描区域是一个以雷达正下方为圆心的正圆形，是一个围绕无人机的360°的区域，可以体现无人机前后左右不同方位的地面探测信息。

示例性的，雷达的旋转方向也可以和无人机的上下方向之间存在预设的角度，此时全向扫描区域不是一个正圆形，但也是一个围绕无人机的360°的区域，可以体现无人机前后左右不同方位的地面探测信息。

在本实施方式中，基于旋转雷达对无人机下方的一定区域进行扫描，得到全向扫描区域中地面点的空间方位信息。

在一些实施方式中，也可以通过视觉传感器、飞行时间(Time of Flight，TOF)传感器、或者激光雷达、超声波模块等具有测距测角的传感器模块获取全向扫描区域若干地面点的探测数据。例如通过视觉传感器获取全向扫描区域的二维图像，然后从二维图像中提取出三维点云。但是视觉传感器对于光照环境有较高的要求，易受光线强度、背景目标颜色、环境中灰尘、水雾等影响。

在一些实施方式中，所述获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据，包括：获取所述全向扫描区域若干地面点相对于所述雷达的探测距离和方位角。

如图9所示为雷达检测目标物体，如某一地面点的波束水平面示意图。示例性的，雷达输出的是地面点相对雷达的探测距离r和方位角θ。

具体的，地面点相对于所述雷达的探测距离r表示地面点相对于雷达中心的径向距离。

示例性的，所述方法还包括：获取所述雷达在探测各所述地面点时对应的雷达旋转角度

可以理解的，步骤S110中可以获取全向扫描区域中若干地面点在以雷达为原点的坐标系，可称为雷达坐标系上的坐标，雷达坐标系例如可以为球坐标系、柱坐标系等，当然也可以为直角坐标系。

地面点在以雷达为原点的直角坐标系上的坐标可以以地面点相对于所述雷达在多个方向上的距离表示。

示例性的，可以将从雷达获取的地面点的球坐标系坐标、柱坐标系坐标等转换至直角坐标系上的坐标。便于进行平面拟合计算，计算量更小，实现更快度的对地形进行判断。

示例性的，所述获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据，还包括：根据所述地面点对应的雷达旋转角度、探测距离和方位角确定各所述地面点相对于所述雷达在多个方向上的距离。

可以理解的，所述获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据，可以包括：获取所述全向扫描区域若干地面点相对于所述雷达在多个方向上的距离。

具体的，所述地面点相对于所述雷达在多个方向上的距离，包括：所述地面点在所述雷达的雷达坐标系下的位置坐标。

其中，所述雷达坐标系以所述雷达的旋转中心为原点，以所述雷达的正下方为第一轴方向，以所述雷达的正前方向为第二轴方向，以垂直于所述第一轴方向和所述第二轴方向的方向为第三轴方向。

示例性的，地面点在所述雷达的雷达坐标系下的位置坐标以{x，y，z}

示例性的，地面点的球坐标系坐标以

在一些实施方式中，步骤S110中可以获取全向扫描区域中若干地面点在大地坐标系下的坐标数据。

具体的，大地坐标系以地面上的某一点为原点。例如大地坐标系的原点位于所述雷达的正下方。以便后续拟合得到雷达下方的全向扫描区域的拟合曲面。

所述大地坐标系以大地原点的正北方向或正南方向为第四轴方向，以大地原点的正东方向或正西方向为第五轴方向，以垂直于所述第四轴方向和所述第五轴方向的方向为第六轴方向。

示例性的，所述地面点在所述大地坐标系下的坐标数据包括所述地面点相对于所述大地原点在所述第四轴方向、第五轴方向、第六轴方向上的距离。

示例性的，采用的大地坐标系为ENU(East-North-UP coordinate system,东北天坐标系)。可以以x

具体的，雷达可以根据以雷达为原点的坐标系和大地坐标系之间的转换模型，将地面点在以雷达为原点的坐标系上的坐标转换为在大地坐标系上的坐标。转换模型例如可以根据雷达的姿态确定。

在一些实施方式中，无人机可以从雷达获取地面点在以雷达为原点的坐标系上的坐标，以及获取雷达的姿态，然后由无人机根据雷达的姿态得到地面点在大地坐标系上的坐标。

示例性的，步骤S120根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，包括：根据所述探测数据确定所述全向扫描区域中若干地面点在大地坐标系下的坐标数据；根据所述若干地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面。

通过将地面点从雷达观测系转换到大地坐标系下，可以消除雷达、或者是雷达载体，如无人机的姿态对地面观测的影响，对地面拟合得到的平面模型更准确。

示例性的，所述将地面点在以雷达为原点的坐标系上的坐标转换为在大地坐标系上的坐标，可以通过下式的计算模型转换：

其中，

在一些实施方式中，所述方法还包括：通过所述无人机搭载的惯性测量单元(IMU)和/或所述雷达搭载的惯性测量单元获取所述雷达的姿态信息。

示例性的，所述根据所述探测数据确定所述全向扫描区域中若干地面点在大地坐标系下的坐标数据，包括：根据所述雷达的姿态信息和所述探测数据确定若干地面点在大地坐标系下的坐标数据。

示例性的，实时从惯性测量单元获取雷达的姿态四元数{q

示例性的，有：

其中，

通过上述预处理可以得到全向扫描区域内若干地面点在大地坐标系上的坐标数据，如图10所示，各地面点可以表示为{x

在一些实施方式中，步骤S120中所述根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，包括：所述根据所述若干地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面。

在一些实施方式中，步骤S120中所述根据所述若干地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，包括：对所述若干地面点的坐标数据进行筛选，根据筛选后的地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面。

由于雷达内部、外部环境的干扰，会导致雷达测量到的距离中存在野值。例如：对于同一测距点，实际上该测距点与雷达之间的距离较大，但由于雷达受到干扰，从而导致测距获得的数据较小，进而会导致拟合的平面以及预测的地形参数存在较大误差。尤其是在诸如农田、茶山等复杂应用场景中，野值的存在会导致地形预测不准确。

雷达原始观测中存在的野值点以及地物点会使得地面作为平整平面的假设不成立。如果直接对地面点的坐标数据进行平面拟合，拟合结果与实际有较大偏差。

为了使得全向扫描区域的拟合平面更贴近实际平面，在进行平面拟合之前可以先将野值点和地物点剔除。其中地物点表示地面附属物，如建筑的地面点，不是真正的地面。

因此可以通过剔除野值点以及非地面点，然后根据未剔除的地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，实现对地面进行准确估计。

在一些实施方式中，先根据所述若干地面点的坐标数据对所述若干地面点进行聚类分析，确定满足聚类条件的地面点；然后根据满足聚类条件的地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面。

示例性的，可以通过DBSCAN的聚类算法，剔除原始观测中的野值点和地物点，提取有效的地面点。

示例性的，所述根据所述若干地面点的坐标数据对所述若干地面点进行聚类分析，确定满足聚类条件的地面点，包括：

循环执行以下步骤，直至所述若干地面点均被确定为待聚类点时停止循环：确定一所述地面点为待聚类点，确定所述待聚类点的搜索范围内地面点的个数，若所述个数不大于预设的聚类阈值则剔除所述待聚类点；若停止循环则确定未剔除的待聚类点为满足所述聚类条件的地面点。

例如，使用KDTREE数据结构，根据地面点的坐标数据对所有地面点的建立树结构；然后依次确定一个地面点为待聚类点，找出树中所有与该待聚类点相距小于预设搜索半径的地面点，如果该待聚类点搜索半径内的地面点的个数大于预设最小点簇阈值，则认为当前的待聚类点为有效点保留，反之认为是野值点或者是杂点剔除；直至遍历全向扫描区域内的每一个地面点。

可以理解的，也可以通过其他方式对全向扫描区域的若干地面点的坐标数据进行筛选以剔除原始观测中的野值点和杂点，例如通过特征分割等滤波方式。

在一些实施方式中，所述根据地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，可以通过最小二乘法进行平面拟合。例如通过最小二乘法根据筛选后的地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面。

示例性的，以垂直方向高度z视为独立程度最高的变量，建立平面方程：

Z＝aX+bY+c

然后可以采用最小二乘法拟合地面点的坐标数据。最小二乘法，又称最小平方法，是一种数学优化方法。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。“最小二乘法”是对超定方程组，即方程个数比未知数更多的方程组，以回归分析求得近似解的标准方法。在这整个解决方案中，最小二乘法演算为每一方程式的结果中，将残差平方和的总和最小化。

例如利用克莱姆法则确定平面方程的参数：

其中，目标中心点的坐标可以根据

由此可以根据地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面Z＝aX+bY+c。

在另一些实施方式中，可以通过基于RANSAC的最小二乘法，筛选出原始观测中的有效点，即对所述若干地面点的坐标数据进行筛选，得到筛选后的地面点的坐标数据。

随机抽样一致算法(RANdomSAmple Consensus，RANSAC)采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，而更多次的迭代会使这一概率增加。

示例性的，所述根据所述若干地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，包括：从所述若干地面点中确定至少三个地面点，根据所述至少三个地面点确定一目标平面；根据所述若干地面点的坐标数据确定各所述地面点到所述目标平面的平面距离；若平面距离不大于距离阈值的地面点的个数不小于预设的个数阈值，根据所述平面距离不大于距离阈值的地面点拟合得到所述全向扫描区域的拟合平面。

示例性的，所述根据所述若干地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，包括以下步骤：

第一步骤：从全向扫描区域中的所有地面点中任意选取至少三个不共线的地面点(x

a＝(y

b＝(z

c＝(x

D＝a×x

第二步骤：计算所有地面点{x

第三步骤：如果某个地面点到平面的距离小于预先设置的阈值，则认为该地面点是局内点，统计该平面对应的局内点的个数n。

第四步骤：如果局内点的个数n大于建立一块可信的平面所需的局内点个数N(预设值)，则使用该平面对应的所有局内点进行平面拟合得到拟合平面，例如通过最小二乘法拟合。

示例性的，所述根据所述若干地面点的坐标数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面，还包括：根据局内点的高度值，如z

示例性的，如果拟合平面的截距D与所有局内点的高度值的差值小于预先设置的阈值，则所述局内点拟合得到的拟合平面准确，可以保留这次拟合结果。

示例性的，如果拟合平面的截距D与所有局内点的高度值的差值不小于预先设置的阈值，则舍弃这次拟合的拟合平面。可以返回所述从所述若干地面点中确定至少三个地面点，根据所述至少三个地面点确定一目标平面；根据所述若干地面点的坐标数据确定各所述地面点到所述目标平面的平面距离；若平面距离不大于距离阈值的地面点的个数不小于预设的个数阈值，根据所述平面距离不大于距离阈值的地面点拟合得到所述全向扫描区域的拟合平面的步骤继续执行，所述至少三个地面点与上一次确定的三个地面点中至少一个不同。

示例性的，若剔除完野值，即筛选后的地面点的个数小于建立一块可信的平面所需的数目，则判定本次获取的所述雷达在旋转过程中对全向扫描区域若干地面点的探测数据无效。可以重新获取和筛选、拟合。

示例性的，步骤S120拟合出所述全向扫描区域的拟合平面如图11所示。

在一些实施方式中，可以根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述全向扫描区域的地形参数包括如下至少一种：所述全向扫描区域的坡度、所述全向扫描区域的平整度、所述雷达正下方地面的高度值。

在一些实施方式中，无人机在起伏地面进行作业，例如无人机的作业地面具有附属物，如果树木、水塔、杆塔、或者具有水塘、坑洼等。这些地形不够平整，会对无人机的正常作业造成影响甚至安全隐患。例如无人机在不平坦的地面作业时需要和地面保持安全的高度，或者无人机在降落时需要在平整的地面降落。

在这一场景中，如果只根据无人机机头前方的地形数据预测地面平整度，得到的平整度无法体现无人机所处位置的全局的地形环境，例如预测的平整度无法体现无人机其他方位，如后方、左侧、右侧的地形，无人机作业的安全性较差。

示例性的，步骤S130根据所述拟合平面确定的全向扫描区域的地形参数包括所述全向扫描区域的平整度。

示例性的，所述根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，包括：根据多个所述地面点的坐标数据，确定多个所述地面点到所述拟合平面的距离的均值，根据所述均值确定所述全向扫描区域的平整度。

示例性的，可以根据经过筛选后的地面点，即有效的地面点的坐标数据到所述拟合平面的距离的均值确定所述全向扫描区域的平整度。

示例性的，计算地面点{x

然后计算各地面点，例如n个地面点到所述拟合平面的距离的均值：

例如，可以将n个地面点到所述拟合平面的距离的均值作为全向扫描区域的平整度。如果该均值越大，说明全向扫描区域的地面越不平整；如果该均值越小，说明地面越平整。

可以理解的，也可以用地面点到所述拟合平面的距离的残差来确定平整度，例如将n个地面点到所述拟合平面的距离的残差的平方和确定为平整度。但是残差无法很好的刻画存在坡度的地面的平整度，坡度的存在会使得残差值变大。因此，为了消除地面坡度对平整度的影响，可以通过使用有效的地面点到拟合平面的距离的均值来确定地面平整度。

可以理解的，通过获取全向扫描区域若干地面点的探测数据，并根据探测数据确定全向扫描区域的拟合平面，以实现可以根据拟合平面确定全向扫描区域的平整度，该平整度可以体现无人机前后左右不同方向的地形平整情况。

在一些实施方式中，无人机在坡地进行作业，例如在梯田、山坡的果园等处进行喷洒农药等作业。这些地形的至少部分区域相对于水平面存在着一定的角度，即坡度。

在这一场景中，如果仅通过无人机机头前方的探测数据预测机头前方地形的变化，则无法全面的体现无人机所处区域的坡度，例如无人机后方、左侧、右侧的地形，地形跟随效果较差，无人机作业的安全性较差。

示例性的，步骤S130根据所述拟合平面确定的全向扫描区域的地形参数包括所述全向扫描区域的坡度。

示例性的，所述根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，包括：确定坡度方向；确定所述拟合平面在所述坡度方向上的坡度。

例如，可以根据所述拟合平面的法向量确定所述拟合平面在所述坡度方向上的坡度。

示例性的，可以确定无人机机头的方向为所述坡度方向；或者可以确定所述无人机的飞行方向为所述坡度方向。当然也可以以其他方向作为坡度方向，例如确定无人机机身的左侧、右侧、机尾方向，或者无人机飞行方向上的左侧、右侧等为所述坡度方向。

示例性的，雷达的姿态，如旋转角度以机头的方向为基准。

示例性的，如图11所示，如果以机头的方向为所述坡度方向，或者虽然以无人机的飞行方向为所述坡度方向但无人机的飞行方向与机头一致，则飞行方向的坡度可直接由拟合平面的法向量

示例性的，若确定的坡度方向，如确定无人机的飞行方向为坡度方向，且坡度方向与机头存在一定角度，则所述拟合平面在所述坡度方向上的坡度可由下式得到：

其中，{V

可以理解的，通过获取全向扫描区域若干地面点的探测数据，并根据探测数据确定全向扫描区域的拟合平面，以实现可以根据拟合平面确定全向扫描区域的任意方向上的地形坡度，例如确定无人机飞行方向上的地面坡度。

示例性的，根据所述拟合平面的截距确定所述雷达正下方地面的高度值。

示例性的，大地坐标系的原点在雷达的正下方，拟合平面的截距可以等于雷达中心正下方的地面的高度。

在一些实施方式中，步骤S140中所述根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作，包括：根据所述平整度调整飞行速度、俯仰角、滚转角、偏航角中的至少一项。

例如，如果全向扫描区域很不平整，则可以降低飞行速度或者降低俯仰角、滚转角、偏航角的动作幅度以保证飞行安全。

示例性的，所述根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作，包括：根据所述平整度调整速度控制感量。

感量也成为灵敏度，如果全向扫描区域很不平整，可以调低速度控制的感量，以便有更多时间进行避障、纠错等动作。

在一些实施方式中，步骤S140中所述根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作，包括：根据所述平整度判断是否在所述全向扫描区域降落，若是则在所述全向扫描区域降落。

例如，若根据平整度判断全向扫描区域足够平整，则在所述全向扫描区域降落。

由于平整度可以体现无人机前后左右不同方向的地形平整情况，因此确定的降落区域更安全，可以实现基于地面平整度的无人机自主降落落点选择。

在一些实施方式中，步骤S140中所述根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作，包括：根据所述坡度调整飞行速度、俯仰角、滚转角、偏航角中的至少一项。

例如，若无人机飞行方向上的坡度较大，则可以降低飞行速度，将俯仰角调高；若无人机左侧方向上的坡度较小，则可以通过调整偏航角向左侧飞行。

示例性的，可以利用无人机飞行速度方向在拟合平面的投影，预测无人机飞行方向上地形的变化，提前进行无人机速度的控制，使得无人机能够在山地等环境下，沿着任意方向，安全快速的仿地作业。能够解决无人机在山地作业时只能沿着坡度上升/下降方向飞行的问题，可以实时检测任意方向，如相对当前飞行方向的地势起伏变化情况，使得无人机在山地中可以沿着任意方向仿地飞行。

示例性的，通过预测飞行方向的地形起伏变化，使得无人机速度控制提前响应，从而保证无人无人机在山地作业的安全性。

在一些实施方式中，步骤S140中所述根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作，包括：根据所述雷达正下方地面的高度值调整飞行速度、俯仰角、滚转角、偏航角中的至少一项。

示例性的，在某些作业场景，如喷农药时需要保持无人机和作业目标如果树之间的距离保持在一个距离范围，通过确定正下方地面的高度值可以更好的控制无人机以保持作业目标之间的距离。

例如，雷达正下方地面的高度值降低时，可以通过调整俯仰角等下降高度；如果雷达正下方地面的高度值变化较大时，可以控制无人机降低飞行速度以保证飞行安全。

在一些实施方式中，步骤S140中所述根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作，包括：根据所述地形参数确定飞行航线；沿着所述飞行航线飞行。

示例性的，可以根据全向扫描区域不同方向上的坡度、全向扫描区域的平整度、地面的高度等地形参数和/或地形参数的变化幅度、频率等信息确定飞行航线，实现更安全的自主规划航线飞行。

本说明书实施例提供的无人机作业控制方法，通过获取无人机搭载的雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域的探测数据，根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；以实现根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数；并根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。由于全向扫描区域包括了无人机前后左右不同方向，得到的地形参数更全局化和准确，从而可以更安全的控制无人机的飞行动作。

请参阅图12，图12是本说明书一实施例提供的无人机700的示意性框图。无人机700包括一体设置的雷达，或者可以额外搭载独立的雷达。

该无人机700包括处理器701和存储器702。

示例性的，处理器701和存储器702通过总线703连接，该总线703比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。

具体地，处理器701可以是微控制单元(Micro-controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)等。

具体地，存储器702可以是Flash芯片、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等。

其中，所述处理器701用于运行存储在存储器702中的计算机程序，并在执行所述计算机程序时实现前述的无人机作业控制方法。

示例性的，所述处理器701用于运行存储在存储器702中的计算机程序，并在执行所述计算机程序时实现如下步骤：

获取所述雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域探测数据；

根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；

根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数，所述地形参数包括所述全向扫描区域的平整度；

根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。

本说明书实施例提供的无人机的具体原理和实现方式均与前述实施例的无人机作业控制方法类似，此处不再赘述。

本说明书的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现上述实施例提供的方法的步骤。

其中，所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的雷达、地形预测装置、无人机的内部存储单元，例如是所述无人机的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述雷达、地形预测装置、无人机的外部存储设备，例如所述无人机上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

本说明书上述实施例提供的无人机和计算机可读存储介质，通过获取无人机搭载的雷达在对地旋转扫描过程获得的全向扫描区域的探测数据，根据所述探测数据拟合出所述全向扫描区域的拟合平面；以实现根据所述拟合平面确定所述全向扫描区域的地形参数；以及根据所述地形参数调整所述无人机的飞行动作。由于全向扫描区域包括了无人机前后左右不同方向，得到的地形参数更全局化和准确，从而可以更安全的控制无人机的飞行动作。

应当理解，在此本说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本说明书。

还应当理解，在本说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

以上所述，仅为本说明书的具体实施方式，但本说明书的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本说明书揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本说明书的保护范围之内。因此，本说明书的保护范围应以权利要求的保护范围为准。