CN108830032A - 一种基于神经网络的无人机天气预警方法 - Google Patents

一种基于神经网络的无人机天气预警方法 Download PDF

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张迎周
吴凡
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Abstract

本发明公开一种基于神经网络的无人机天气预警方法，包括以下步骤：步骤一：训练神经网络；步骤二：路径规划系统将已规则路径的经纬度集合和无人机参数输入预警系统，预警系统调用天气数据库获得已规划路径上各经纬度集实时天气数据，并将获得的已规划路径上各经纬度集的实时天气数据与无人机参数整理合并成神经网络输入数据；步骤三：将神经网络输入数据输入神经网络进行运算；步骤四：神经网络输出有威胁的经纬度集合给路径规划系统；步骤五：路径规划系统得到有威胁的经纬度集合后重新规划路径；步骤六：跳转执行步骤二，直至路径上不存在有威胁的经纬度集合。本发明具有能给无人机路径规划提供天气预警，使无人机有效规避天气恶劣区域的优点。

Description

一种基于神经网络的无人机天气预警方法
技术领域
本发明涉及无人机安全飞行技术领域，具体涉及一种基于神经网络的无人机天气预警方法。
背景技术
随着无人机在各个领域的广泛应用，无人机的路径规划以及任务分配的重要性不言而喻。科学的路径规划以及任务分配需要考虑各方面的因素，高空天气对高空无人机亦有着很大的影响；以高空低温环境为例，长航时无人机大多飞行高度高达20000ｍ，面临大气温度低至-82℃，常规型号选材温度低温为-55℃；因此，亟需发明一种能给无人机路径规划提供天气预警，使无人机有效规避天气恶劣区域的技术。
BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是采用误差反向传播学习算法的多层前馈神经网络，调整网络权值的训练算法是反向传播算法，是当前获得广泛应用的模型之一。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。
BP 算法的基本思想是：网络学习由输入信号的正向传播和误差的逆向传播两个过程组成。正向传播过程是指样本信号由输入层输入，经网络的权重、阈值和神经元的转移函数作用后，从输出层输出。如果输出值与期望值之间的误差大于预期，则转入误差反向传播阶段，进行修正，即误差通过隐层向输入层逐层返回。上述两过程是反复多次进行的，直到网络的输出误差减小到允许值或到达设定的训练次数为止。网络的学习训练过程实质就是根据输出值与期望值之间的误差不断调整网络权重和阈值的过程。
发明内容
本发明的目的是提供一种能给无人机路径规划提供天气预警，使无人机有效规避天气恶劣区域的一种基于神经网络的无人机天气预警方法。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：所述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，包括以下步骤：
步骤一：通过历史安全飞行数据或者历史天气事故数据或者仿真数据训练神经网络，使神经网络的误差减少到期望值，将网络权重调整到最佳；
步骤二：路径规划系统将已规则路径的经纬度集合和无人机参数输入预警系统，预警系统调用天气数据库获得已规划路径上各经纬度集的实时天气数据，并将获得的已规划路径上各经纬度集的实时天气数据与无人机参数整理合并成神经网络输入数据；
步骤三：将步骤二中整理好的神经网络输入数据输入神经网络进行运算；
步骤四：神经网络运算后输出已规则路径上有威胁的经纬度集合给路径规划系统；
步骤五：路径规划系统得到有威胁的经纬度集合后重新规划路径；
步骤六：跳转执行步骤二，直至路径上不存在有威胁的经纬度集合，输出该路径为安全飞行路径。
进一步地，前述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其中：步骤二中，无人机参数包括：无人机飞行高度、无人机飞行方向及无人机质量。
进一步地，前述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其中：步骤二中，天气数据包括：温度、气压、风速及风向。
进一步地，前述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其中：步骤四中，按照神经网络的计算结果为-1或1，其中，-1为有威胁，1为安全。
通过上述技术方案的实施，本发明的有益效果是：（1）本发明使用BP神经网络技术，能够在不完全了解细节的情况下，利用大量历史飞行数据和大量仿真数据进行神经网络训练，从而能准确地判断出现实情况；（2）本发明具有灵活性和针对性，可以依据不同无人机的历史飞行数据或者仿真平台数据，训练不同的神经网络，能够做到适合无人机自身情况，利用BP神经网络技术，依托天气数据库，综合各个方面的天气数据，如温度、气压、风速、风向等，以及无人机自身参数，如无人机飞行高度、无人机飞行方向、无人机质量等，给无人机的路径规划提供天气预警，判断出天气恶劣的区域，让无人机有效地规避恶劣天气，避免无人机飞入天气恶劣的区域，从而避免无人机因为天气原因发生事故，让无人机更好、更安全的执行任务。
附图说明
图1是本发明所述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法的整体流程框图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，所述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，包括以下步骤：
步骤一：通过历史安全飞行数据或者历史天气事故数据或者仿真数据训练神经网络，使神经网络的误差减少到期望值，将网络权重调整到最佳；
步骤二：路径规划系统将已规则路径的经纬度集合和无人机参数输入预警系统，预警系统调用天气数据库获得已规划路径上各经纬度集的实时天气数据，并将获得的已规划路径上各经纬度集的实时天气数据与无人机参数整理合并成神经网络输入数据；其中，无人机参数包括：无人机飞行高度、无人机飞行方向及无人机质量；天气数据包括：温度、气压、风速及风向；
步骤三：将步骤二中整理好的神经网络输入数据输入神经网络进行运算；
步骤四：神经网络运算后输出已规则路径上有威胁的经纬度集合给路径规划系统；其中，按照神经网络的计算结果为-1或1，其中，-1为有威胁，1为安全；
步骤五：路径规划系统得到有威胁的经纬度集合后重新规划路径；
步骤六：跳转执行步骤二，直至路径上不存在有威胁的经纬度集合，输出该路径为安全飞行路径。
本发明的优点是：（1）本发明使用BP神经网络技术，能够在不完全了解细节的情况下，利用大量历史飞行数据和大量仿真数据进行神经网络训练，从而能准确地判断出现实情况；（2）本发明具有灵活性和针对性，可以依据不同无人机的历史飞行数据或者仿真平台数据，训练不同的神经网络，能够做到适合无人机自身情况，利用BP神经网络技术，依托天气数据库，综合各个方面的天气数据，如温度、气压、风速、风向等，以及无人机自身参数，如无人机飞行高度、无人机飞行方向、无人机质量等，给无人机的路径规划提供天气预警，判断出天气恶劣的区域，让无人机有效地规避恶劣天气，避免无人机飞入天气恶劣的区域，从而避免无人机因为天气原因发生事故，让无人机更好、更安全的执行任务。

Claims (4)

1.一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：通过历史安全飞行数据或者历史天气事故数据或者仿真数据训练神经网络，使神经网络的误差减少到期望值，将网络权重调整到最佳；
步骤二：路径规划系统将已规则路径的经纬度集合和无人机参数输入预警系统，预警系统调用天气数据库获得已规划路径上各经纬度集的实时天气数据，并将获得的已规划路径上各经纬度集的实时天气数据与无人机参数整理合并成神经网络输入数据；
步骤三：将步骤二中整理好的神经网络输入数据输入神经网络进行运算；
步骤四：神经网络运算后输出已规则路径上有威胁的经纬度集合给路径规划系统；
步骤五：路径规划系统得到有威胁的经纬度集合后重新规划路径；
步骤六：跳转执行步骤二，直至路径上不存在有威胁的经纬度集合，输出该路径为安全飞行路径。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其特征在于：步骤二中，无人机参数包括：无人机飞行高度、无人机飞行方向及无人机质量。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其特征在于：步骤二中，天气数据包括：温度、气压、风速及风向。
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的无人机天气预警方法，其特征在于：步骤四中，按照神经网络的计算结果为-1或1，其中，-1为有威胁，1为安全。
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