CN109050308A - 一种用于确定物流无人机充电基站位置的设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公布了一种用于确定物流无人机充电基站位置的设备，该设备获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；选取所述充电位与所述出发点的路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置。本发明带来的有益效果是选取优化的充电位置，使指定区域内的物流无人机充电更方便，避免了物流无人机需要充电时不能及时进行充电而导致坠机、货物损坏等问题。
Description
技术领域
本发明涉及物流领域，更具体的说，是涉及以一种用于确定物流无人机充电基站位置的设备。
背景技术
自动化在飞机驾驶中的应用是在人飞上蓝天后，又一个重大的科技进步。无人驾驶飞机是一种以无线电遥控或由自身程序控制为主的不载人飞机。
现今无人机的运用得到了更大的扩张，使用无人机进行送货更为方便，在使用无人机在进行物流送货时，通过无人机搭载货物进行飞行。为了保证无人机能正常的将货物送到指定地点并回到出发点，需要在无人机电力不足时及时进行充电。
现有的物流无人机都是在运输路线上设置充电基站以供无人机进行充电，保证无人机在送货时安全的将货物送达目的地。
而现在物流无人机在运输路线上设置的充电基站的位置是没有进行优化选取的，因此，在物流无人机需要充电时没有得到优化的电力补充，会容易造成电力不足坠机或者在飞往充电基站时导致电力不足飞不到充电基站进行电力补充等问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决物流无人机在运输路线上充电基站的设置问题，从而提供一种物流无人机充电基站的位置选取方法及设备。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种物流无人机充电基站的位置选取方法，包括以下步骤：
获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置。
优选的，所述充电基站的位置选取包括步骤：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的充电位作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的充电位作为充电基站的位置。
通过获取指定区域内所有参考路线的数量信息，进一步的优化了所述充电基站的位置选取，使指定区域内的物流无人机可以及时的得到电力补充。
优化的，所述最终路线的获取包括步骤：
获取所述物流无人机沿所述连接直线试飞的路线；
获取所述物流无人机沿所述连接直线试飞跨过障碍物的路线；
获取所述物流无人机沿连接直线上试飞的路线结合所述物流无人机沿所述连接直线试飞跨过障碍物的路线得出最终路线。
通过结合所述物流无人机沿连接直线上试飞的路线及所述物流无人机沿连接直线上试飞的路线获取最终路线，这样得出的最终路线更为精准，从而使得出的充电基站的位置更为优化，使指定区域内的物流无人机更方便充电。
优选的，所述充电基站的位置选取包括步骤：
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离；
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离的中心点；
选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为充电基站的位置。
通过另一种方式对充电基站的位置进行选取，可以根据实际情况对充电基站的位置进行选取，选取出更优化的充电基站的位置，使指定区域内的物流无人机可以及时的得到电力补充，进一步的提升物流无人机的送货效率。
优选的，所述充电基站的位置选取包括步骤：
获取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点；
选取所述指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置。
通过设置另一种充电基站位置的选取方式，根据实际情况对充电基站的位置选取，更进一步的优化充电基站的位置选取，使指定区域内的物流无人机可以及时的到电力补充，避免物流无人机由于电力不足或飞往基站时不能及时的得到电力补充而导致的坠机、货物损坏等问题。
优选的，当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的路线中心点作为充电基站的位置。
通过对这种充电基站的选取方式作细化选取，进一步的优化了充电基站的位置选取，这样选取出来的充电基站的位置更方便指定区域内物流无人机进行充电，进一步提升物流无人机的送货效率。
优选的，所述充电基站的位置选取包括步骤：
获取指定区域内远离所述出发点最远的充电位；
获取指定区域内靠近所述出发点最近的充电位；
获取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点；
选取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点作为所述充电基站的位置。
通过设置多种充电基站的位置选取方式，根据实际情况选取优化的充电基站的位置，使指定区域内的物流无人机充电方便，进而提升物流无人机的送货效率。
优选的，获取所述物流无人机的充电位包括步骤：
获取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心点至所述出发点所消耗的电量；
选取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心路线距离至所述出发点所消耗的电量作为所述物流无人机充电位的预留电量；
选取所述物流无人机在保留有预留电量后的位置作为充电位。
通过在所述物流无人机上保留有预留电量，当物流无人机无需送货时可以直接飞回出发点进行充电及停歇，并且，保留的预留电量可以使物流无人机飞回出发点，避免当充电基站损坏时，所述物流无人机可以飞往出发点或者飞往目的地，避免无人机在飞行过程中电量不足导致坠机。
优选的，所述获取所述物流无人机的充电位包括步骤：
获取所述物流无人机的最大载重量值N；
获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线试飞后需要充电的充电位。
通过物流无人机在载重值N的情况下进行试飞获取充电位，这样可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，而导致充电位的位置不准确，使获取的充电基站的位置不优化，还可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，使物流无人机的电力不足，飞不回出发点获取充电基站进行电力补充。
优选的，所述物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线的获取包括：
获取所述物流无人机的出发点和目的地的地图；
获取所述地图上所述物流无人机的出发点和目的地的坐标；
获取所述物流无人机的出发点和目的地的坐标连接线；
选取所述物流无人机的出发点和所述目的地的坐标连接线作为所述物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线。
通过在地图上获取物流无人机的出发点及目的地的坐标，并进行连线，这样使得到的物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线更为准确，使物流无人机在试飞时也更为准确，得到的充电基站的位置也更加精准。
一种用于确定物流无人机充电基站位置的设备，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储可执行程序代码和数据，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置。
优选的，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的充电位作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的充电位作为充电基站的位置。
优选的，所述处理器获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线的方式包括：
获取所述物流无人机沿所述连接直线试飞的路线；
获取所述物流无人机沿所述连接直线试飞跨过障碍物的路线；
获取所述物流无人机沿连接直线上试飞的路线结合所述物流无人机沿所述连接直线试飞跨过障碍物的路线得出最终路线。
优选的，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离；
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离的中心点；
选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为充电基站的位置。
优选的，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
获取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点；
选取所述指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置。
优选的，所述处理器选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为充电基站的位置的方式包括：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的路线中心点作为充电基站的位置。
优选的，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
获取指定区域内远离所述出发点最远的充电位；
获取指定区域内靠近所述出发点最近的充电位；
获取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点；
选取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点作为所述充电基站的位置。
优选的，所述处理器获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位的方式包括：
获取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心点至所述出发点所消耗的电量；
选取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心路线距离至所述出发点所消耗的电量作为所述物流无人机充电位的预留电量；
选取所述物流无人机在保留有预留电量后的位置作为充电位。
优选的，所述处理器获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位的方式包括：
获取所述物流无人机的最大载重量值N；
获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线试飞后需要充电的充电位。
优选的，所述处理器获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线的方式包括：
获取所述物流无人机的出发点和目的地的地图；
获取所述地图上所述物流无人机的出发点和目的地的坐标；
获取所述物流无人机的出发点和目的地的坐标连接线；
选取所述物流无人机的出发点和所述目的地的坐标连接线作为所述物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线。
本发明带来的有益效果：本发明通过获取所述物流无人机在运输路线上的充电位信息以及路线信息，通过这些信息进行充电基站的选取，从而优化了所述充电基站的位置。这样物流无人机在运输路线上可以及时的得到电力补充，进一步了提升了物流无人机的利用率，从而提升送货效率，并且，物流无人机及时得到电力补充，可以避免物流无人机由于电力不足或飞往基站时不能及时的得到电力补充而导致的坠机、货物损坏等问题。
附图说明
图1是本发明第一种实施例的整体流程示意图；
图2是本发明第一种实施例步骤S5中充电基站的位置选取流程示意图；
图3是本发明第一种实施例步骤S5中指定区域的获取的流程示意图；
图4是本发明第一种实施例中步骤S1的流程示意图；
图5是本发明第一种实施例步骤S3中充电位的获取的流程示意图；
图6是本发明第一种实施例步骤S3中步骤S301的流程示意图；
图7是本发明第一种实施例步骤S3中充电位的获取的流程示意图；
图8是本发明第二种实施例的整体流程示意图；
图9是本发明第二种实施例中步骤S601的流程示意图；
图10是本发明第三种实施例的整体流程示意图；
图11是本发明第三种实施例步骤S5中指定区域的获取的流程示意图；
图12是本发明第四种实施例的整体流程示意图；
图13是本发明第四种实施例步骤S3中充电位的获取的流程示意图；
图14是本发明实施例中的应用场景示意图；
图15是本发明实施例中的用于确定物流无人机充电基站位置的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面描述本发明的优选实施方式，本领域普通技术人员将能够根据下文所述用本领域的相关技术加以实现，并能更加明白本发明的创新之处和带来的益处。
本发明的第一种实施例，如图1-7所示，提供了一种物流无人机充电基站的位置选取方法，包括以下步骤：
S1、获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
S2、获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
S3、获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
S4、选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
S5、选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置。
本发明通过获取所述物流无人机在运输路线上的充电位信息以及路线信息，通过这些信息进行充电基站的选取，从而优化了所述充电基站的位置。这样物流无人机在运输路线上可以及时的得到电力补充，进一步了提升了物流无人机的利用率，从而提升送货效率，并且，物流无人机及时得到电力补充，可以避免物流无人机由于电力不足或飞往基站时不能及时的得到电力补充而导致的坠机、货物损坏等问题。
在本实施例的步骤S5中，如图3所示，所述指定区域的获取包括以下步骤S501：
获取以所述出发点为原点划分45度至90度角的多个指定范围；
选取所述指定范围作为指定区域。
在本实施例中，所述指定区域是指划分的45度至90度角延长出去的范围；而在该范围内的最终路线为该范围内用来选取指定区域内充电基站位置的参考路线信息。
在本实施例的步骤S5中，以所述出发点为原点划分多个45度至90度角的指定范围，所述指定范围则为指定区域。这样可以以所述出发点为原点划分45度角至90度角的多个为指定区域，这样使指定区域内所以参考路线上的物流无人机方便充电，当大于该指定区域时，作为下一个指定区域，从而进行下一个充电基站的位置选取。
由于以所述出发点为原点划分大于90度角的区域作为指定区域的话，大于90度角外的物流无人飞往充电基站充电，没有飞往所述出发点充电方便，所以大于90度角外的物流无人机应当以该区域选取另一个充电基站。而小于45度角内设置一个充电基站，这样又会是充电基站得不到充分的利用。
在本实施例的步骤S5中，如图2所示，所述充电基站的位置选取还包括步骤S502：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的充电位作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的充电位作为充电基站的位置。
通过获取指定区域内所有参考路线的数量信息，进一步的优化了所述充电基站的位置选取，使指定区域内的物流无人机可以及时的得到电力补充。
在本实施例中，所述指定区域内的参考路线为奇数时，所有的参考路线的中间参考路线只有一条，所以可以直接选取这条中间的参考路线上的充电位作为所述充电基站的位置。
在本实施例中，所述指定区域内的参考路线为偶数时，所有的参考路线的中间参考路线有两条，所以这是应当选取所述充电位靠近中心的一条参考路线上的充电位作为所述充电基站的位置。
在本实施例的步骤S1中，获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线，相当于事先规划一个初级路线，通过规划这个初级路线为下一步试飞做好准备，避免在试飞时路线不准确。
在本实施例的步骤S2中，获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离，只需要通过所述物流无人机从所述出发点往所述目的地进行一次试飞即可获取。
在本实施例的步骤S3中，获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位，需要所述物流无人机在所述最终路线上进行来回试飞直至电量消耗玩为至，从而得到所述物流无人机需要充电的充电位。
在本实施例的步骤S4中，所述预设距离值S为自身最终线路上所述充电位到所述出发点的路线距离的三分之一到二分之一之间。因为当所充电位与所述出发点的路线距离小于所述充电位到所述出发点的路线距离的二分之一时可以直接飞往出发点进行充电，无需飞往充电基站进行充电了。
在本实施例中，获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离。通过在获取最终路线以及最终路线距离，可以准确的获取物流无人机在送货路线上的路线及路线距离信息，为下一步充电基站的位置选取提供参考信息。
在本实施例的步骤S3中，如图5所示，获取所述物流无人机的充电位包括步骤：
S301、获取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心点至所述出发点所消耗的电量；
S302、选取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心路线距离至所述出发点所消耗的电量作为所述物流无人机充电位的预留电量；
S303、选取所述物流无人机在保留有预留电量后的位置作为充电位。
通过在所述物流无人机上保留有预留电量，当物流无人机无需送货时可以直接飞回出发点进行充电及停歇，并且，保留的预留电量可以使物流无人机飞回出发点，避免当充电基站损坏时，所述物流无人机可以飞往出发点或者飞往目的地，避免无人机在飞行过程中电量不足导致坠机。
在本实施例的步骤S3中，获取所述最终路线距离的中心点通过获取的最终路线距离进行计算得出。
在本实施例步骤S301中，如图6所示，获取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心点至所述出发点之间的路线距离所消耗的电量包括步骤：
S301-1、获取所述物流无人机在所述最终路线距离的中心点上显示的电量；
S301-2、获取所述物流无人机在所述最终路线距离的中心点往所述出发点回飞至所述出发点后显示的电量；
S301-3、获取所述物流无人机在所述最终路线距离的中心点上显示的电量减去所述物流无人机在所述最终距离的中心点往所述出发点回飞至所述出发点后显示的电量后的消耗电量；
S301-4、选取所述消耗电量作为所述物流无人机从所述最终路线距离的中心点至所述出发点所消耗的电量。
所述参考路线的最终路线距离的中心点时的电量以及所述物流无人机在所述最终路线试飞时回到目的地的电量，将所述参考路线的最终路线距离的中心点减去所述物流无人机在所述最终路线试飞时回到目的地的电量，从而获取所述参考路线的最终路线距离的中心点至所述出发点之间的路线距离所消耗的电量。
在本实施例的步骤S3中，如图7所示，所述获取所述物流无人机的充电位包括步骤：
S3-1、获取所述物流无人机的最大载重量值N；
S3-2、获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线试飞后需要充电的充电位。
通过物流无人机在载重值N的情况下进行试飞获取充电位，这样可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，而导致充电位的位置不准确，使获取的充电基站的位置不优化，还可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，使物流无人机的电力不足，飞不回出发点获取充电基站进行电力补充。
在本实施例的步骤S3-1中，所述物流无人机的最大载重值N根据选用的物流无人机进行设置。
在本实施例的步骤S3-1中，由于在所述物流无人机上搭载货物会进一步的消耗电量，所以需要通过在所述物流无人机上设置有最大载重量值N的货物进行试飞，这样得出的充电位更为精准。
在本发明的实施例的步骤S1中，如图4所示，所述物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线的获取包括步骤：
S101、获取所述物流无人机的出发点和目的地的地图；
S102、获取所述地图上所述物流无人机的出发点和目的地的坐标；
S103、获取所述物流无人机的出发点和目的地的坐标连接线；
S104、选取所述物流无人机的出发点和所述目的地的坐标连接线作为所述物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线。
通过在地图上获取物流无人机的出发点及目的地的坐标，并进行连线，这样使得到的物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线更为准确，使物流无人机在试飞时也更为准确，得到的充电基站的位置也更加精准。
如图14所示，本发明所形成的一种送货应用场景示意图，以出发点为原点划分90度角的4个指定范围，第一指定区域内设置有六条送货线路，并且，所述预设距离值S为自身最终路线上所述充电位到所述出发点的路线距离的二分之一，由此选取充电基站的位置，选取方式如下：
第一条线路：第一条线路上的充电位到目的地的路线距离相对充电位到出发点的路线距离要短，因此，选取充电位到目的地的路线距离作为对比路线距离，而这条对比路线距离大于第一条线路的中心点到出发点的路线距离的一半，所以第一条线路是参考路线。
第二条线路：第二条线路上的充电位到目的地的路线距离相对充电位到出发点的路线距离要短，因此，选取充电位到目的地的路线距离作为对比路线距离，而这条对比路线距离小于第一条线路的中心点到出发点的路线距离的一半，所以第二条线路不是参考路线。
第三条线路：第三条线路上的充电位到目的地的路线距离相对充电位到出发点的路线距离要短，因此，选取充电位到目的地的路线距离作为对比路线距离，而这条对比路线距离大于第一条线路的中心点到出发点的路线距离的一半，所以第三条线路是参考路线。
第四条线路：第四条线路上的充电位到目的地的路线距离相对充电位到出发点的路线距离要长，因此，选取充电位到出发点的路线距离作为对比路线距离，而这条对比路线距离大于第一条线路的中心点到出发点的路线距离的一半，所以第四条线路是参考路线。
第五条线路：第五条线路上的充电位到目的地的路线距离相对充电位到出发点的路线距离要长，因此，选取充电位到出发点的路线距离作为对比路线距离，而这条对比路线距离小于第一条线路的中心点到出发点的路线距离的一半，所以第五条线路不是参考路线。
第六条线路：第六条线路上的充电位到目的地的路线距离相对充电位到出发点的路线距离要短，因此，选取充电位到目的地的路线距离作为对比路线距离，而这条对比路线距离大于第一条线路的中心点到出发点的路线距离的一半，所以第六条线路是参考路线。
根据上述可得出所述第一条线路、第三条线路、第四条线路、第六条线路是参考路线，参考路线为偶数。
根据本实施例的步骤S502中当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的充电位作为充电基站的位置。
再根据所述第三条线路上的充电位更靠近自身最终线路的中心点，可以得出充电基站的位置应当选在所述第三条线路上的充电位上。
如图3、图7、图8及图9所示，本发明的第二种实施例如下：
一种物流无人机充电基站的位置选取方法，包括以下步骤：
S1、获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
S2、获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
S3、获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
S4、选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
S5、获取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点；
S6、选取所述指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置。
作为另一种充电基站的位置选取方法，可以根据实际情况与第一个实施例进行对比选取优化的方法，从而进一步的选出优化的充电基站的位置。
在本实施例的步骤S6中，如图9所示，所述充电基站的位置选取还包括步骤S601：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的路线中心点作为充电基站的位置。
如图9所示，本实施例的步骤S601中的另一种当所述指定区域内的参考路线为偶数时，所述充电基站的位置选取的方法步骤包括：
获取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线上的路线中心点；
获取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线上的路线中心点的直线连接的中心点；
选取所述指定区域内的所述参考路线中的两条中间参考路线上的路线中心点的直线连接的中心点作为所述充电基站的位置。
通过对这种充电基站的选取方式作细化选取，进一步的优化了充电基站的位置选取，这样选取出来的充电基站的位置更方便指定区域内物流无人机进行充电，进一步提升物流无人机的送货效率。
在本实施例的步骤S5中，如图3所示，所述指定区域的获取包括以下步骤S501：
获取以所述出发点为原点划分45度角的8个指定范围；
选取所述指定范围作为指定区域。
通过设置多个指定区域，可以使所述物流无人机充电更方便。
在本实施例的步骤S3中，如图7所示，所述获取所述物流无人机的充电位包括步骤：
S301、获取所述物流无人机的最大载重量值N；
S302、获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线试飞后需要充电的充电位。
通过物流无人机在载重值N的情况下进行试飞获取充电位，这样可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，而导致充电位的位置不准确，使获取的充电基站的位置不优化。
如图10和图11所示，本发明的第三种实施例如下：
一种物流无人机充电基站的位置选取方法，包括以下步骤：
S1、获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
S2、获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
S3、获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
S4、选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
S5、获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离；
S6、获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离的中心点；
S7、选取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离的中心点作为充电基站的位置。
作为另一种充电基站的位置选取方法，可以根据实际情况与第一、第二个实施例进行对比选取优化的方法，从而进一步的选出优化的充电基站的位置。
在本实施例的步骤S5中，如图11所示，所述指定区域的获取包括以下步骤S501：
获取以所述出发点为原点划分60度角的6个指定范围；
选取所述指定范围作为指定区域。
通过设置以所述出发点为原点的60度角的6个指定范围作为指定区域，这样既不会浪费充电基站的充电资源，又不会使物流无人机不方便充电。
如图12和图13所示，本发明的第四种实施例如下；
一种物流无人机充电基站的位置选取方法，包括以下步骤：
S1、获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
S2、获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
S3、获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
S4、选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
S5、获取指定区域内远离所述出发点最远的充电位；
S6、获取指定区域内靠近所述出发点最近的充电位；
S7、获取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点；
S8、选取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点作为所述充电基站的位置。
作为另一种充电基站的位置选取方法，可以根据实际情况与第一、第二、第三个实施例进行对比选取优化的方法，从而进一步的选出优化的充电基站的位置。
在本实施例的步骤S3中，如图13所示，所述充电位的获取还包括步骤：
S301、获取所述物流无人机的最大载重量值N；
S302、获取所述物流无人机在所述最终路线距离的中心点上显示的电量；
S303、获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终距离的中心点往所述出发点回飞至所述出发点后显示的电量；
S304、选取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线距离的中心点上显示的电量减去所述物流无人机在所述最终路线距离的中心点往所述出发点回飞至所述出发点后显示的电量作为预留电量；
S305、获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线试飞后保留有预留电量的充电位。
通过在所述物流无人机上保留有预留电量，当物流无人机无需送货时可以直接飞回出发点进行充电及停歇，并且，保留的预留电量可以使物流无人机飞回出发点，避免当充电基站损坏时，所述物流无人机可以飞往出发点或者飞往目的地，避免无人机在飞行过程中电量不足导致坠机，并且，通过物流无人机在载重值N的情况下进行试飞获取充电位，这样可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，而导致充电位的位置不准确，使获取的充电基站的位置不优化，还可以避免物流无人机在载重值N的情况飞行时耗能过大，使物流无人机的电力不足，飞不回出发点获取充电基站进行电力补充。
在本实施例的步骤S4中，所述预设距离值S为自身最终路线上所述充电位到所述出发点的路线距离的二分之一。
本发明实施例还提供一种用于确定物流无人机充电基站位置的设备，可以用于执行前述实施例提供的物流无人机充电基站的位置选取方法。如图15所示，该设备至少可以包括存储器10和至少一个处理器20，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，其中，存储器10和处理器20可以通过总线进行通信连接。本领域技术人员可以理解，图15中示出的设备的结构并不构成对本发明实施例的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，存储器10可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器10可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器20的存储装置。存储器10可以用于存储可执行程序代码和数据，本发明实施例不作限定。
在图15所示的用于确定物流无人机充电基站位置的设备中，处理器20可以用于调用存储器10存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
获取物流无人机在该连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
获取物流无人机在该最终路线上试飞后需要充电的充电位以及该充电位与出发点之间的路线距离；
选取该充电位到出发点和目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，该对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为充电基站的位置。
可选的，处理器20选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为充电基站的位置的方式可以包括：
当指定区域内的参考路线为奇数时，选取指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的充电位作为充电基站的位置；
当指定区域内的参考路线为偶数时，选取指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取这两条中间参考路线中充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取该目标路线上的充电位作为充电基站的位置。
可选的，处理器20获取物流无人机在该连接直线上试飞后的最终路线的方式可以包括：
获取物流无人机沿该连接直线试飞的路线；
获取物流无人机沿该连接直线试飞跨过障碍物的路线；
获取物流无人机沿该连接直线上试飞的路线结合物流无人机沿该连接直线试飞跨过障碍物的路线得出最终路线。
可选的，处理器20选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为充电基站的位置的方式可以包括：
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离；
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离的中心点；
选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为充电基站的位置。
可选的，处理器20选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为充电基站的位置的方式可以包括：
获取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点；
选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点作为充电基站的位置。
可选的，处理器20选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为充电基站的位置的方式可以包括：
当指定区域内的参考路线为奇数时，选取指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的路线中心点作为充电基站的位置；
当指定区域内的参考路线为偶数时，选取指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取这两条中间参考路线中充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取该目标路线上的路线中心点作为充电基站的位置。
可选的，处理器20选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为充电基站的位置的方式可以包括：
获取指定区域内远离出发点最远的充电位；
获取指定区域内靠近出发点最近的充电位；
获取指定区域内远离出发点最远的充电位和指定区域内靠近出发点最近的充电位的直线连接中心点；
选取指定区域内远离出发点最远的充电位和指定区域内靠近出发点最近的充电位的直线连接中心点作为充电基站的位置。
可选的，处理器20获取物流无人机在该最终路线上试飞后需要充电的充电位的方式可以包括：
获取物流无人机从该最终路线距离的中心点至出发点所消耗的电量；
选取物流无人机从该最终路线距离的中心路线距离至出发点所消耗的电量作为物流无人机充电位的预留电量；
选取物流无人机在保留有预留电量后的位置作为充电位。
可选的，处理器20获取物流无人机在该最终路线上试飞后需要充电的充电位的方式可以包括：
获取物流无人机的最大载重量值N；
获取物流无人机在载重值N的情况下沿该最终路线试飞后需要充电的充电位。
可选的，处理器20获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线的方式可以包括：
获取物流无人机的出发点和目的地的地图；
获取该地图上物流无人机的出发点和目的地的坐标；
获取物流无人机的出发点和目的地的坐标连接线；
选取物流无人机的出发点和目的地的坐标连接线作为物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线。
实施图15所示的设备，通过获取物流无人机在运输路线上的充电位信息以及路线信息，通过这些信息进行充电基站的选取，从而优化了充电基站的位置。这样物流无人机在运输路线上可以及时的得到电力补充，进一步了提升了物流无人机的利用率，从而提升送货效率，并且，物流无人机及时得到电力补充，可以避免物流无人机由于电力不足或飞往基站时不能及时的得到电力补充而导致的坠机、货物损坏等问题。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储可执行程序代码和数据，所述处理器用于调用所述存储器存储的可执行程序代码，执行以下步骤：
获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线；
获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线以及最终路线距离；
获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位以及所述充电位与所述出发点之间的路线距离；
选取所述充电位到所述出发点和所述目的地的两段路线距离中最短的一段路线距离作为对比路线距离，所述对比路线距离大于预设距离值S的最终路线作为参考路线；
选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置。
2.根据权利要求1所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的充电位作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的充电位作为所述充电基站的位置。
3.根据权利要求1所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器获取所述物流无人机在所述连接直线上试飞后的最终路线的方式包括：
获取所述物流无人机沿所述连接直线试飞的路线；
获取所述物流无人机沿所述连接直线试飞跨过障碍物的路线；
获取所述物流无人机沿连接直线上试飞的路线结合所述物流无人机沿所述连接直线试飞跨过障碍物的路线得出最终路线。
4.根据权利要求1所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离；
获取指定区域内所有参考路线的充电位的连接路线距离的中心点；
选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为所述充电基站的位置。
5.根据权利要求1所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
获取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点；
选取所述指定区域内的所有参考路线的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置。
6.根据权利要求4所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器选取指定区域内所有参考路线的充电位连接路线距离的中心点作为所述充电基站的位置的方式包括：
当所述指定区域内的参考路线为奇数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的中间参考路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置；
当所述指定区域内的参考路线为偶数时，选取所述指定区域内的所有参考路线中的两条中间参考路线，选取所述两条中间参考路线中所述充电位靠近自身路线中心的参考路线作为目标路线，选取所述目标路线上的路线中心点作为所述充电基站的位置。
7.根据权利要求1所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器选取指定区域内的所有参考路线的中间参考路线的充电位作为所述充电基站的位置的方式包括：
获取指定区域内远离所述出发点最远的充电位；
获取指定区域内靠近所述出发点最近的充电位；
获取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点；
选取所述指定区域内远离所述出发点最远的充电位和所述指定区域内靠近所述出发点最近的充电位的直线连接中心点作为所述充电基站的位置。
8.根据权利要求1-7任一所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位的方式包括：
获取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心点至所述出发点所消耗的电量；
选取所述物流无人机从所述最终路线距离的中心路线距离至所述出发点所消耗的电量作为所述物流无人机充电位的预留电量；
选取所述物流无人机在保留有预留电量后的位置作为充电位。
9.根据权利要求1-7任一所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器获取所述物流无人机在所述最终路线上试飞后需要充电的充电位的方式包括：
获取所述物流无人机的最大载重量值N；
获取所述物流无人机在载重值N的情况下沿所述最终路线试飞后需要充电的充电位。
10.根据权利要求1-7任一所述的用于确定物流无人机充电基站位置的设备，其特征在于，所述处理器获取物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线的方式包括：
获取所述物流无人机的出发点和目的地的地图；
获取所述地图上所述物流无人机的出发点和目的地的坐标；
获取所述物流无人机的出发点和目的地的坐标连接线；
选取所述物流无人机的出发点和所述目的地的坐标连接线作为所述物流无人机的出发点和目的地之间的连接直线。
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