CN108196586A - 无人机控制方法、装置和储存介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机控制方法、装置和储存介质，所述无人机控制方法包括：服务器获得无人机反馈的位置点；根据所述位置点生成相应的球形模型，并且显示在三维地图上；在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径。本发明具有提高控制无人机的精确度的效果。

Description

无人机控制方法、装置和储存介质

技术领域

本发明涉及无人机管理领域，特别涉及无人机控制方法、装置和储存介质。

背景技术

随着无人机的应用越来越多，越来越融入社会，因此，无人机的功能也在拓展。无人机的应用方式通常包括送货，搭载拍照设备进行高空拍摄。但是，现有的无人机在服务器中的所采用的模型，通常还仅仅是一个点，通过这个点来规划航线等作业。

这导致目前在航线规划时，对无人机的控制不够精确，难以实现高密度的飞行器控制。

发明内容

本发明的主要目的是提供无人机控制方法、装置和储存介质，旨在提高控制无人机的精确度。

为实现上述目的，本发明提出的一种无人机控制方法，所述无人机控制方法包括：

服务器获得无人机反馈的位置点；

根据所述位置点生成相应的球形模型，并且显示在三维地图上；

在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径。

可选的，所述根据所述位置点生成相应的球形模型包括：

以所述位置点设置为所述球体模型的球心，以预设半径R为所述球体模型的半径，生成相应的球体模型。

可选的，所述三维地图上包括建筑物和自然物体的三维空间模型。

可选的，所述三维空间模型的数据来源于谷歌地球数据库，以及预存在服务器中的通过航拍的多张图像融合而成的三维数据。

可选的，所述在航线规划时，所述根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径包括：

在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型获得从起飞点到目标点的多条可用飞行路径；

根据预设能耗参数，获得多条可用飞行路径中能耗最低的飞行路径，作为设定的飞行路径。

可选的，所述预设能耗参数包括每分钟飞行的耗电量；

所述根据预设能耗参数，获得多条可用飞行路径中能耗最低的飞行路径，作为设定的飞行路径包括：

预估每一可用飞行路径的飞行耗时，并且根据所述每分钟飞行的耗电量和所述飞行耗时，获得每一可用飞行路径的能耗；

将能耗最低的一可用飞行路径作为设定的飞行路径。

可选的，所述预估每一可用飞行路径的飞行耗时包括：

将可用飞行路径分为起飞、降落和巡航阶段；

将起飞、降落和巡航阶段每一阶段再分为多个小段；

根据无人机在各个阶段上设定的速度和加速度，来预估起飞、降落和巡航阶段中的每一小段的耗时；

累加每一小段的耗时以获得可用飞行路径的飞行耗时。

可选的，所述位置点包括通过卫星定位经纬度数据匹配大地坐标系内的水平位置，以及通过气压计和卫星定位高度数据融合获得无人机在大地坐标体系内的垂直位置。

可选的，所述在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型获得从起飞点到目标点的多条可用飞行路径包括：

在航线规划时，获得从起飞点到目标点的多条初始飞行路径；

从所述多条初始飞行路径中筛选出安全系数达到安全预设值，并且卫星定位信号达到准确预设值的可用飞行路径。

本发明还提供了一种无人机控制装置，所述无人机控制装置包括：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无人机控制程序，所述无人机控制程序被所述处理器执行时实现如上述的方法的步骤。

本发明还提供了一种储存介质，用于计算机，所述储存介质上存储有无人机控制程序，所述无人机控制程序被处理器执行时实现如上述的方法的步骤。

本发明所提供的无人机控制方法，通过服务器与无人机建立连接，获得无人机的编号等信息。根据无人机的信息，查找预存的关于无人机的球形模型数据。然后当获取到无人机反馈的位置点信息时，则根据该位置点将该无人机的球形模型显示在三维地图上。通过模拟球形模型在三维地图上的运动，从而可以判断球形模型是否会和三维地图上的物体交叉碰撞，进而可以达到避免无人机在实际飞行时与地面上的物体碰撞的情况发生。当该三维地图上还加载有其他的无人机时，还可以规划两个无人机的球形模型错开移动，从而达到避免两个无人机在实际飞行时交叉相碰的情况发生。本发明具有提高对无人机控制的精确度的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明无人机控制方法一实施例的流程图；

图2为采用了图1所示无人机控制方法的一无人机模型示意图；

图3为采用了图1所示无人机控制方法的三维地图示意图；

图4为图1中步骤S103的流程示意图；

图5为图4中步骤S1032的流程示意图；

图6为本发明无人机控制装置一实施例的模块示意图；

图7为本发明储存介质一实施例的模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请结合参看图1至图3，本发明提供了一种无人机控制方法，所述无人机控制方法包括：

步骤S101，服务器获得无人机反馈的位置点。

可选的，所述位置点包括通过卫星定位经纬度数据匹配大地坐标系内的水平位置，以及通过气压计和卫星定位高度数据融合获得无人机在大地坐标体系内的垂直位置。通过将气压计和卫星定位高度数据进行融合，能够更准确的获得高度数据。并且在结合气压计时，还可以达到加快卫星定位定位的效果。在其他实施例中，也可以仅仅采用卫星定位系统。上述卫星定位系统可以采用美国的GPS、中国的北斗导航、欧洲的伽利略导航或者俄罗斯的格格罗斯导航等等。

步骤S102，根据所述位置点生成相应的球形模型，并且显示在三维地图上。如图2中，首先根据无人机的信息，生成完全罩住无人机的球形模型。其中无人机的具体形状可以不展示在球形模型中，而直接生成一个实行球体模型即可。如图3中，球形模型M根据位置点生成在三维地图中。

根据所述位置点生成相应的球形模型的方案可以有多种：例如在本实施例中，以所述位置点设置为所述球体模型的球心，以预设半径R为所述球体模型的半径，生成相应的球体模型。在运行中，当位置点移动时，则球心跟随移动，从而球体模型在三维地图上移动。当然，在其他实施例中，还可以是设置为椭圆形的球形模型等。

其中，三维地图上，至少储存有静态的物体，例如建筑物和自然物体，例如树木或山丘等等。当然，在测量条件允许的情况下，三维地图上，还可以加载无人机现场采集的动态物体模型，或者是场地附近的动态物体采集摄像头或者雷达采集的动态物体模型。

本实施例，通过设置三维地图上包括建筑物和自然物体，则能够较为准确的描述地面环境，达到精确指示导航的效果。

步骤S103，在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径。

本实施例中，通过服务器与无人机建立连接，获得无人机的编号等信息。根据无人机的信息，查找预存的关于无人机的球形模型数据。然后当获取到无人机反馈的位置点信息时，则根据该位置点将该无人机的球形模型显示在三维地图上。通过模拟球形模型在三维地图上的运动，从而可以判断球形模型是否会和三维地图上的物体交叉碰撞，进而可以达到避免无人机在实际飞行时与地面上的物体碰撞的情况发生。当该三维地图上还加载有其他的无人机时，还可以规划两个无人机的球形模型错开移动，从而达到避免两个无人机在实际飞行时交叉相碰的情况发生。因此，本实施例具有提高对无人机控制的精确度的效果。

进一步，所述三维空间模型的数据来源于谷歌地球数据库，以及预存在服务器中的通过航拍的多张图像融合而成的三维数据。例如，在谷歌地球数据库中，包括建筑物B1和B2。在服务器中通过航拍预存的三维数据包括建筑物B3，以及树木T1，树木T2和树木T3。在融合之后，三维地图上将建筑物B1和B2和树木T1，树木T2和树木T3进行融合显示。

本实施例，通过在谷歌地球中获取数据库，则能够快捷高效获得道路和前期建筑情况。再通过结合通过航拍获得的多张图像融合而成的三维数据，从而能够达到更准确表达当前地面建筑的情况。

请结合参看图4，所述步骤S103中，所述在航线规划时，所述根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径包括：

步骤S1031，在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型获得从起飞点到目标点的多条可用飞行路径。

步骤S1032，根据预设能耗参数，获得多条可用飞行路径中能耗最低的飞行路径，作为设定的飞行路径。

本实施例，通过在航线规划时，计算出多条可用飞行路径，例如高度不同的多个飞行路径，转角度不同的多个飞行路径等等。然后再通过预设算法，来解算哪个飞行路径的能耗水平最低，从而选择能耗最低的飞行路径，以达到节省无人机的电池能源，减少充电次数和时间的效果。

进一步的，所述步骤S1031，在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型获得从起飞点到目标点的多条可用飞行路径包括：

在航线规划时，获得从起飞点到目标点的多条初始飞行路径。

从所述多条初始飞行路径中筛选出安全系数达到安全预设值，并且卫星定位信号达到准确预设值的可用飞行路径。

本实施例中，首先通过航线规划功能，在三维地图上规划出多条初始飞行路径。例如，从A点到R点，可以到达的路径方案包括：

方案1：A-B-C-R

方案2：A-C-D-R

方案3：A-B-F-R

方案4：A-D-E-R

方案5：A-F-G-R

方案6：A-G-H-R

本实施例中，在获得上述的初始方案之后，则需要从所述多条初始飞行路径中筛选出安全系数达到安全预设值，并且卫星定位信号达到准确预设值的可用飞行路径。

本实施例，具体的，从上述方案中；以球形模型在三维地图上模拟飞行的方式，来检测是否安全系数足够高。其中安全系数的影响因子可以包括：飞行路径上球形模型移动时与三维地图上固定物交叉碰撞的发生概率、飞行路径上的飞行器密度、飞行路径上的建筑物密度、飞行路径上的植物密度、飞行路径上的人群密度、飞行路径上的无线信号强度等等。

以上列举的影响因子，一方面影响无人机的移动安全，另一方面是影响无人机的通信安全，再一方面是影响无人机意外坠落时造成的人生安全等等。

进一步的，通过统计飞行路径上的卫星信号强度，若某一节点或者两个节点之间区域的卫星信号很差，则放弃该节点。例如，上述初始方案中F节点的卫星信号很差，则包括F节点的方案全部否决。通过确保卫星信号的定位效果良好，是确保在实际飞行过程中，能够控制无人机在空中安全飞行的重要保证。

本实施例，通过在航线规划时，获得从起飞点到目标点的多条初始飞行路径。然后，从所述多条初始飞行路径中筛选出安全系数达到安全预设值，并且卫星定位信号达到准确预设值的可用飞行路径。实现了，确保无人机的飞行安全性，达到了以安全为基础原则的效果。通过上述方案筛选出来的可用飞行路径，全部是满足安全飞行的路径。

请结合参看图5，所述预设能耗参数包括每分钟飞行的耗电量。例如标准情况下，无人机飞行1分钟需要消耗50毫安时或者1％的电能。

所述步骤S1032中，所述根据预设能耗参数，获得多条可用飞行路径中能耗最低的飞行路径，作为设定的飞行路径包括：

步骤S1033，预估每一可用飞行路径的飞行耗时，并且根据所述每分钟飞行的耗电量和所述飞行耗时，获得每一可用飞行路径的能耗。例如，从A点到B点，直线距离是10000米，垂直起降距离是50米，则在A到B点的路程已知，无人机的飞行性能已知的情况下，则可以估算出从A到B的飞行耗时。然后再根据估算的耗时，以及单位时间能耗，则可以估算出该可用飞行路径的能耗。

步骤S1034，将能耗最低的一可用飞行路径作为设定的飞行路径。

本实施例，通过设置计算飞行路径的飞行时长的方式来估算能耗，则具有计算量较小，并且计算的结果较为精确的效果。其中，单位时间能耗可以通过计算无人机的功率，以及电路板的功率因子，电池的功率因子，等等来估算单位时间能耗。当然，还可以通过试飞几次，通过统计的方式来估算单位时间能耗。

其中，为了能够更精确的计算飞行的路程，所述预估每一可用飞行路径的飞行耗时可以包括：

将可用飞行路径分为起飞、降落和巡航阶段。

将起飞、降落和巡航阶段每一阶段再分为多个小段。例如起飞阶段0-1m；1-2m；2-3m；……59-60m等等多个小段。

根据无人机在各个阶段上设定的速度和加速度，来预估起飞、降落和巡航阶段中的每一小段的耗时。例如起飞阶段，最高速度0.5m/s，加速度0.5m/s等等。

累加每一小段的耗时以获得可用飞行路径的飞行耗时。例如，起飞阶段一共分了20个小段，则总耗时为这20个小段的时间之和。

本实施例，通过将飞行路径分为多个阶段，并且再对每一个阶段划分为多个小段，从而能够具有更精确的计算单元，提高计算的精确度，从而达到更精准的预估耗电量的效果。

根据本实施例的一个示例，上述步骤的标号并不用于限定本实施例中各个步骤的先后顺序，各个步骤的编号只是为了使得描述各个步骤时可以通用引用该步骤的标号进行便捷的指代，只要各个步骤执行的顺序不影响本实施例的逻辑关系即表示在本申请请求保护的范围之内。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件来实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

请参看图6，本实施例还提供一种无人机控制装置2000，所述无人机控制装置2000包括：存储器2100、处理器2200及存储在所述存储器2100上并可在所述处理器2200上运行的无人机控制程序2300，所述无人机控制程序2300被所述处理器2200执行时实现如上述的无人机控制方法的步骤。

关于无人机控制方法的技术特征，请参看上述实施例，在此不再赘述。

本实施例所提供的无人机控制装置2000，通过服务器与无人机建立连接，获得无人机的编号等信息。根据无人机的信息，查找预存的关于无人机的球形模型数据。然后当获取到无人机反馈的位置点信息时，则根据该位置点将该无人机的球形模型显示在三维地图上。通过模拟球形模型在三维地图上的运动，从而可以判断球形模型是否会和三维地图上的物体交叉碰撞，进而可以达到避免无人机在实际飞行时与地面上的物体碰撞的情况发生。当该三维地图上还加载有其他的无人机时，还可以规划两个无人机的球形模型错开移动，从而达到避免两个无人机在实际飞行时交叉相碰的情况发生。

请结合参看图7，本实施例另提供一种用于计算机读取的存储介质3000，其上存储有无人机控制程序，该程序被处理器执行时实现上述无人机控制方法中的步骤。该存储介质3000包括但不限于磁碟、优盘、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

关于无人机控制方法的技术特征，请参看上述实施例，在此不再赘述。

本实施例所提供的存储介质3000，通过服务器与无人机建立连接，获得无人机的编号等信息。根据无人机的信息，查找预存的关于无人机的球形模型数据。然后当获取到无人机反馈的位置点信息时，则根据该位置点将该无人机的球形模型显示在三维地图上。通过模拟球形模型在三维地图上的运动，从而可以判断球形模型是否会和三维地图上的物体交叉碰撞，进而可以达到避免无人机在实际飞行时与地面上的物体碰撞的情况发生。当该三维地图上还加载有其他的无人机时，还可以规划两个无人机的球形模型错开移动，从而达到避免两个无人机在实际飞行时交叉相碰的情况发生。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种无人机控制方法，其特征在于，所述无人机控制方法包括：

服务器获得无人机反馈的位置点；

根据所述位置点生成相应的球形模型，并且显示在三维地图上；

在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径。

2.如权利要求1所述的无人机控制方法，其特征在于，所述根据所述位置点生成相应的球形模型包括：

以所述位置点设置为所述球体模型的球心，以预设半径R为所述球体模型的半径，生成相应的球体模型。

3.如权利要求1所述的无人机控制方法，其特征在于，所述三维地图上包括建筑物和自然物体的三维空间模型。

4.如权利要求3所述的无人机控制方法，其特征在于，所述三维空间模型的数据来源于谷歌地球数据库，以及预存在服务器中的通过航拍的多张图像融合而成的三维数据。

5.如权利要求1所述的无人机控制方法，其特征在于，所述在航线规划时，所述根据所述三维地图和球形模型来设定无人机的飞行路径包括：

在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型获得从起飞点到目标点的多条可用飞行路径；

根据预设能耗参数，获得多条可用飞行路径中能耗最低的飞行路径，作为设定的飞行路径。

6.如权利要求5所述的无人机控制方法，其特征在于，所述预设能耗参数包括每分钟飞行的耗电量；

所述根据预设能耗参数，获得多条可用飞行路径中能耗最低的飞行路径，作为设定的飞行路径包括：

预估每一可用飞行路径的飞行耗时，并且根据所述每分钟飞行的耗电量和所述飞行耗时，获得每一可用飞行路径的能耗；

将能耗最低的一可用飞行路径作为设定的飞行路径。

7.如权利要求6所述的无人机控制方法，其特征在于，所述预估每一可用飞行路径的飞行耗时包括：

将可用飞行路径分为起飞、降落和巡航阶段；

将起飞、降落和巡航阶段每一阶段再分为多个小段；

根据无人机在各个阶段上设定的速度和加速度，来预估起飞、降落和巡航阶段中的每一小段的耗时；

累加每一小段的耗时以获得可用飞行路径的飞行耗时。

8.如权利要5所述的无人机控制方法，其特征在于，所述在航线规划时，根据所述三维地图和球形模型获得从起飞点到目标点的多条可用飞行路径包括：

在航线规划时，获得从起飞点到目标点的多条初始飞行路径；

从所述多条初始飞行路径中筛选出安全系数达到安全预设值，并且卫星定位信号达到准确预设值的可用飞行路径。

9.一种无人机控制装置，其特征在于，所述无人机控制装置包括：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无人机控制程序，所述无人机控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

10.一种储存介质，用于计算机，其特征在于，所述储存介质上存储有无人机控制程序，所述无人机控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。