CN107844594A - 大数据无人机故障综合检测数据获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大数据无人机故障综合检测数据获取方法，包括以下步骤：步骤(1)，建立无人机数据的标准数据协议；步骤(2)，获取无人机数据信息；步骤(3)，根据所述标准数据协议检索所述无人机数据信息中的关键数据，并将关键数据转化成标准数据；步骤(4)，将所述标准数据存储并展示；由于采用了上述技术方案，与现有的技术相比，本发明通过标准数据协议可以使检测人员获取不同无人机的关键数据，以便更准确的检测出无人机故障原因，也使得检测人员无需准备各种厂家不同的数据协议，大大节省了人力物力。

Description

大数据无人机故障综合检测数据获取方法

技术领域

本发明属于信息技术领域，尤其涉及一种大数据无人机故障综合检测数据获取方法。

背景技术

目前，现有所有无人机厂家的技术只能针对本厂家进行检测(或者不能检测)，这就使得保险公司和客户无法正确的获知无人机在使用用出的问题到底是否是无人机本身的问题，保险公司也无法去划分责任，而且如果需要对多种无人机进行检测，就需要多种无人机的检测工具。本发明很好的解决了这一问题，可以检测多款无人机，也可以避免厂家和客户之间的矛盾，解决保险公司无法划分责任无法定损。

其次，各个厂家的无人机检测软件的参数名称、数据范围等不一致，没有统一的标准，不利于行业的发展。本发明，统一了各个检测指标的名称、范围等，大大提高了检测的专业性，也可推动行业的标准化进程。

发明的内容

针对现有技术的不足，本发明要解决背景技术中的部分问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种大数据无人机故障综合检测数据获取方法，包括以下步骤：步骤(1)，建立无人机数据的标准数据协议；步骤(2)，获取无人机数据信息；步骤(3)，根据所述标准数据协议检索所述无人机数据信息中的关键数据，并将关键数据转化成标准数据；步骤(4)，将所述标准数据存储并展示。

在一些实施例中，所述标准数据协议包括数据项属性、第一标识头、第一标识头长度、数据长度、读取步长、读取次数、读取间隔。

在一些实施例中，所述第一标识头为数据信息的起始位起标识作用的字符，每条数据信息至少包括一个标识头。

在一些实施例中，所述数据项属性包括第二标识头、源起始字节、源字节数、目的起始字节、目的字节数、源范围始、源范围终、是否有符号、目的范围始、目的范围终、系数、是否范围转换、副标识起始位、副标识位数、副标识值。

在一些实施例中，所述第二标识头为数据项属性的起始位起标识作用的字符。

在一些实施例中，所述步骤3)具体包括：步骤(3.1)，读取无人机数据信息中关键数据的第一标识头；步骤(3.2)，将所述关键数据的第一标识头与标准数据协议预设的第一标识头一一对比；步骤(3.3)，若对比结果相同，则读取所述关键数据中的数据项属性、第一标识头长度、数据长度；若否，则丢弃该关键数据。步骤(3.4)，若对比结果相同，则继续一一对比所述数据项属性与标准数据协议中预设的第二标识头；若否，则丢弃所述关键数据。步骤(3.5)，若对比结果相同，则根据标准数据协议中预设的源起始字节、源字节数、目的起始字节、目的字节数、源范围始、源范围终、是否有符号、目的范围始、目的范围终、系数、是否范围转换、副标识起始位、副标识位数、副标识值对所述关键数据进行转化。步骤(3.6)，对转化后的数据进行校验后获取标准数据。

在一些实施例中，所述步骤(3.3)具体还包括：读取关键数据时，具体设置读取步长、读取次数、读取间隔。

在一些实施例中，所述关键数据包括横滚角、俯仰角、方向、副翼、升降、油门、电压、GPS星数、磁航向角、飞行状态、飞行高度、飞行速度、经度、纬度、飞行时间。

由于采用了上述技术方案，与现有的技术相比，本发明通过标准数据协议可以使检测人员获取不同无人机的关键数据，以便更准确的检测出无人机故障原因，也使得检测人员无需准备各种厂家不同的数据协议，大大节省了人力物力。

附图说明：

图1是本发明大数据无人机故障综合检测数据获取方法的实施例流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

实施例：如图1所示，本实施例提供了一种大数据无人机故障综合检测数据获取方法，包括如下步骤：

步骤101，建立无人机数据的标准数据协议。

在本实施例的一些具体实施方式中，标准数据协议包括数据项属性、第一标识头、第一标识头长度、数据长度、读取步长、读取次数、读取间隔；

第一标识头：第一标识头为数据信息的起始位起标识作用的字符，每条数据信息至少包括一个标识头。例如某款飞控，其存储或传输GPS相关的数据，是以字符“GP”为标识头的连续22字节数据来表示的。

第一标识头长度：第一标识头占几个字节。

数据长度：无人机每条数据的长度，即字节数。

读取步长：设定每次读取数据的长度。

读取次数：用于设定读取剩余数据并将剩余数据丢弃。

读取间隔：用于设定读取数据的间隔，控制读取频率。

例如：设定1秒读取两条数据，一次读取步长为20个字节；如1秒接收无人机数据为50条，正常需要读取两条数据，将剩余的48条数据分两次，第一次以20个字节读取1条数据后，丢弃后续的24条数据，第二次以20个字节读取第2条数据后，再丢弃后续的24条数据。

在本实施例的一些具体实施方式中，数据项属性包括第二标识头、源起始字节、源字节数、目的起始字节、目的字节数、源范围始、源范围终、是否有符号、目的范围始、目的范围终、系数、是否范围转换、副标识起始位、副标识位数、副标识值、特殊操作。

第二标识头：第二标识头为数据项属性的起始位起标识作用的字符。

源起始字节：就是数据在下发的数据的位置的其实字节。比如飞控下发的数据有64个字节，该数据可能在这条数据的第32-35字节，那该数据的源起始字节就是32；

源字节数：就是该数据占几个字节。比如无人机的数据有64个字节，该数据可能在这条数据的第32-35字节，那该数据的源字节数就是4；

目的起始字节：获取到数据后我们需要将所有的关键数据从新组织成一条数据，目的起始字节就是数据在标准数据中的起始位置。

目的字节数：数据在标准数据中的字节数。

源范围始：数据在每款飞控下发数据中的最小值。

源范围终：数据在每款飞控下发数据中的最大值。

是否有符号：这里的有无符号指的是编程上的数据类型有无符号。

目的范围始：数据在标准数据中的最小值。

目的范围终：数据在标准数据中的最大值。

系数：获取的数据的比例因子。

是否范围转换：是否需要转换范围。

副标识起始位：有些数据实在主数据下的某一副标识下，所以就有了副标识。副标识起始位就是副标识在数据中的起始位置。

副标识位数：副标识的位数，即字节数。

副标识值：副标识的值，用来与数据中的副标识进行比较。

特殊操作：有些数据比较特殊，标准规则很难将其纳入其中，需要一些特殊的操作，根据需要自定义。

步骤102，获取无人机数据信息。

步骤103，根据标准数据协议检索无人机数据信息中的关键数据，并将关键数据转化成标准数据。

在本实施例的一些具体实施方式中，读取无人机数据信息中关键数据的第一标识头；将关键数据的第一标识头与标准数据协议预设的第一标识头一一对比；若对比结果相同，则读取关键数据中的数据项属性、第一标识头长度、数据长度、飞控种类；若否，则丢弃该关键数据。若对比结果相同，则继续一一对比数据项属性与标准数据协议中预设的第二标识头；若否，则丢弃关键数据。若对比结果相同，则根据标准数据协议中预设的源起始字节、源字节数、目的起始字节、目的字节数、源范围始、源范围终、是否有符号、目的范围始、目的范围终、系数、是否范围转换、副标识起始位、副标识位数、副标识值对关键数据进行转化。对转化后的数据进行校验后获取标准数据，校验方式可采用CRC校验、BCC校验或MD5校验。

步骤104，将标准数据存储并展示。

在本实施例的一些具体实施方式中，可将标准数据存储在存储器中，也可存储在远程服务器或云服务器中。

在本实施例的一些具体实施方式中，可将标准数据直接通过服务器、计算机或移动设备的显示屏直接显示，也可采取回放的方式反复查看。

在本实施例的一些具体实施方式中，可将标准数据直接打印。

在本实施例的一些具体实施方式中，本领域技术人员可根据标准数据对无人机的故障进行检测。

以上结合附图详细描述了本发明的优选方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不予矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明多各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (8)

1.一种大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，建立无人机数据的标准数据协议；

步骤(2)，获取无人机数据信息；

步骤(3)，根据所述标准数据协议检索所述无人机数据信息中的关键数据，并将关键数据转化成标准数据；

步骤(4)，将所述标准数据存储并展示。

2.根据权利要求1所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述标准数据协议包括数据项属性、第一标识头、第一标识头长度、数据长度、读取步长、读取次数、读取间隔。

3.根据权利要求2所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述第一标识头为数据信息的起始位起标识作用的字符，每条数据信息至少包括一个标识头。

4.根据权利要求3所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述数据项属性包括第二标识头、源起始字节、源字节数、目的起始字节、目的字节数、源范围始、源范围终、是否有符号、目的范围始、目的范围终、系数、是否范围转换、副标识起始位、副标识位数、副标识值。

5.根据权利要求4所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述第二标识头为数据项属性的起始位起标识作用的字符。

6.根据权利要求5所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括：

步骤(3.1)，读取无人机数据信息中关键数据的第一标识头；

步骤(3.2)，将所述关键数据的第一标识头与标准数据协议预设的第一标识头一一对比；

步骤(3.3)，若对比结果相同，则读取所述关键数据中的数据项属性、第一标识头长度、数据长度；若否，则丢弃该关键数据；

步骤(3.4)，若对比结果相同，则继续一一对比所述数据项属性与标准数据协议中预设的第二标识头；若否，则丢弃所述关键数据；

步骤(3.5)，若对比结果相同，则根据标准数据协议中预设的源起始字节、源字节数、目的起始字节、目的字节数、源范围始、源范围终、是否有符号、目的范围始、目的范围终、系数、是否范围转换、副标识起始位、副标识位数、副标识值对所述关键数据进行转化；

步骤(3.6)，对转化后的数据进行校验后获取标准数据。

7.根据权利要求6所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述步骤(3.3)具体还包括：读取关键数据时，具体设置读取步长、读取次数、读取间隔。

8.根据权利要求1至7任意一项中所述的大数据无人机故障综合检测数据获取方法，其特征在于，所述关键数据包括横滚角、俯仰角、方向、副翼、升降、油门、电压、GPS星数、磁航向角、飞行状态、飞行高度、飞行速度、经度、纬度、飞行时间。