CN109298396A - 一种无人机定位方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机定位方法、装置及计算机可读存储介质，包括：根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点；根据所述锚节点的位置，建立定位模型；根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离；根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置，能有效解决现有技术中无人机定位算法精度低的问题，能有效提高定位精度，降低计算复杂度，从降低对计算机硬件的要求，更有利于产品化。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机定位方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
近年来，随着自动化技术、人工智能技术等科技水平的不断提高，无人机在军用、民用等领域都得到了快速发展，比如无人机在国家公共安全领域如反恐侦查、交通监控，在民用领域如无人机航拍等方面都具有广泛的应用前景。但是在飞行过程中要想保障无人机的航行安全，就必须提供精确可靠的定位信息，一旦无人机无法定位，可能导致意外事故发生，甚至坠机。因此无人机在飞行过程中对位置信息提出了很高的要求，传统的无人机定位方法主要是依靠无人机上的卫星定位系统，但是有时无人机飞到某些偏僻或者其他特定区域时会存在卫星定位信号弱、甚至搜索不到卫星定位信号的情况，无法为无人机提供定位服务。
无人机基于RSSI的基站定位算法通常采用三边测量法、三角测量法、极大似然估计法等来计算未知节点的位置。例如，三角形质心定位算法，根据RSSI信号值计算出3个锚节点与未知节点的距离，以该距离为半径画三个圆，且换算出的锚节点到未知节点的距离总是大于实际两节点间的距离。计算三圆交叠区域的3个特征点的坐标，以这三个点为三角形的顶点，未知点即为三角形质心。但是该算法针对大规模随机散布野外应用环境，这类应用大都不需要节点进行精确定位，只需要知道节点的大概区域就可满足需要。因此，现有技术的三角形质心定位算法精度较低。
发明内容
本发明实施例提供一种无人机定位方法、装置及计算机可读存储介质，能有效解决现有技术无人机定位算法精度低的问题，能有效提高无人机定位精度，降低计算复杂度，从降低对计算机硬件的要求，更有利于产品化。
本发明一实施例提供一种无人机定位方法，包括：
根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点；
根据所述锚节点的位置，建立定位模型；
根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离；
根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置。
作为上述方案的改进，所述根据接收到的由基站发送的通信信号，确定定位锚点，并获取所述定位锚点的位置信息，包括：
接收基站广播的通信信号；其中，所述通信信号包括对应基站的身份信息及其位置信息；
根据个基站的通信信号的强度，筛选所述通信信号的强度最强的三个基站作为锚节点；其中，所述锚节点为第一基站、第二基站及第三基站。
作为上述方案的改进，所述根据所述锚节点的位置，建立定位模型，具体为：
根据所述锚节点的位置，以所述第一基站为原点，所述第一基站与所述第三基站的连线为x轴建立直角坐标系，得到定位模型，并确定所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标。
作为上述方案的改进，所述根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离，具体为：
根据以下公式计算所述无人机与所述第一基站的距离：
其中，RL为所述无人机与所述第一基站的距离，RSSI(R0)为近参考距离的接收功率，RSSI(RL)为所述无人机接收到所述第一基站发送的通信信号强度，xσ为均值为0的正态随机变量，n为信号损耗因子，R0为近参考距离；
根据以下公式计算所述无人机与所述第二基站的距离：
其中，RM为所述无人机与所述第二基站的距离，RSSI(RM)为所述无人机接收到所述第二基站发送的通信信号强度；
根据以下公式计算所述无人机与所述第三基站的距离：
其中，RN为所述无人机与所述第三基站的距离，RSSI(RN)为所述无人机接收到所述第三基站发送的通信信号强度。
作为上述方案的改进，所述根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置，具体为：
基于所述定位模型，以所述第一基站为圆心，所述无人机与所述第一基站的距离为半径得到第一圆、以所述第二基站为圆心，所述无人机与所述第二基站的距离为半径得到第二圆，及以所述第三基站为圆心，所述无人机与所述第三基站的距离为半径得到第三圆；
构建与所述第一圆、第二圆及第三圆均相切的公切圆；
根据所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标，采用所述定位模型对所述公切圆的圆心坐标进行计算，并以所述公切圆的圆心坐标作为所述无人机的位置。
与现有技术相比，本发明实施例公开的一种无人机定位方法，其通过根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点，根据所述锚节点的位置，建立定位模型，根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离，根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置，能有效解决现有技术中无人机定位算法精度低的问题，能有效提高定位精度，降低计算复杂度，从降低对计算机硬件的要求，更有利于产品化。
本发明另一实施例对应提供了一种无人机定位装置，包括：
筛选模块，用于根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点；
建模模块，用于根据所述锚节点的位置，建立定位模型；
计算模块，用于根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离；
定位模块，用于根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置。
本发明另一实施例提供了一种无人机定位装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的无人机定位方法。
本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的无人机定位方法。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种无人机定位方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例提供的定位模型图；
图3是本发明一实施例提供的一种无人机定位装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明一实施例提供的一种无人机定位方法的流程示意图，包括：
S1、根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点。
其中，无人机在空中飞行时接收地面基站发送的通信信号，并对接收到的通信信号的强度进行测量，选取通信信号的强度排在前三位对应的基站作为用于定位无人机的锚节点，分别为第一基站、第二基站及第三基站。并通过基站的通信信号，获取该三个基站的ID信息及其位置。
S2、根据所述锚节点的位置，建立定位模型。
S3、根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离。
S4、根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置。
本发明实施例提供的一种无人机定位方法，根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点，根据所述锚节点的位置，建立定位模型，根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离，根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置，能有效解决现有技术中无人机定位算法精度低的问题，通过建立定位模型及算法能有效提高定位精度，降低计算复杂度，从降低对计算机硬件的要求，更有利于产品化。
在另一优选实施例中，在上述实施例的基础上，
优选地，接收基站广播的通信信号；其中，所述通信信号包括对应基站的身份信息及其位置信息；
根据个基站的通信信号的强度，筛选所述通信信号的强度最强的三个基站作为锚节点；其中，所述锚节点为第一基站、第二基站及第三基站。
由于信号强度值RSSI检测设备和机制简单，硬件成本低，实现简单，可通过多次测量平均获得较准确的信号强度，降低多径和遮蔽效应影响。
需要说明的是，本实施例中该无人机搭载移动通信模块，通过该模块能与地面基站进行通信。当无人机处在卫星定位信号弱或者无法接收到卫星定位信号的区域时，因为移动通信信号的强度值以及覆盖面积要比卫星定位信号大得多，所以通过在无人机上搭载移动通信模块，实时和地面基站保持通信，不仅可以实现无人机与地面基站之间的数据传输，还可以根据地面基站与无人机之间通信信号的强度值，为无人机提供定位服务。
优选地，定位模型的构建具体为：
根据所述锚节点的位置，以所述第一基站为原点，所述第一基站与所述第三基站的连线为x轴建立直角坐标系，得到定位模型，并确定所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标。
参见图2，是本发明一实施例提供的定位模型图，包括第一基站L、第二基站M及第三基站N，以L为原点，LN为X轴，建立直角坐标系，因此设第一基站L的位置坐标为(0，0)，第二基站M的位置坐标为(xM，yM)，第三基站N的位置坐标为(xN，0)。
进一步，根据以下公式计算所述无人机与所述第一基站的距离：
其中，RL为所述无人机与所述第一基站L的距离，RSSI(R0)为近参考距离的接收功率，RSSI(RL)为所述无人机接收到所述第一基站L发送的通信信号强度，xσ为均值为0的正态随机变量，n为信号损耗因子，R0为近参考距离；
根据以下公式计算所述无人机与所述第二基站M的距离：
其中，RM为所述无人机与所述第二基站M的距离，RSSI(RM)为所述无人机接收到所述第二基站M发送的通信信号强度；
根据以下公式计算所述无人机与所述第三基站N的距离：
其中，RN为所述无人机与所述第三基站N的距离，RSSI(RN)为所述无人机接收到所述第三基站N发送的通信信号强度。
优选地，xσ表示系统误差等因素，本实施例中标准差的取值是4≤σ≤10。
优选地，n为信号损耗因子，该值与信号传输的环境相关，常用的取值为2≤n≤5。
需要说明的是，基于RSSI定位的原理是定位节点(即基站)周期性向无人机发送包含自身身份信息和自身位置信息的信号，无人机在接收到该信号后，从中提取收到该帧信息的信号强度值值RSSI，采用RSSI测距公式将RSSI值转化为距离，得到无人机和定位节点的距离，定位算法根据定位节点坐标和距离计算无人机坐标。
优选地，基于所述定位模型，以所述第一基站为圆心，所述无人机与所述第一基站的距离为半径得到第一圆、以所述第二基站为圆心，所述无人机与所述第二基站的距离为半径得到第二圆，及以所述第三基站为圆心，所述无人机与所述第三基站的距离为半径得到第三圆；
构建与所述第一圆、第二圆及第三圆均相切的公切圆；
根据所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标，采用所述定位模型对所述公切圆的圆心坐标进行计算，并以所述公切圆的圆心坐标作为所述无人机的位置。
如图2所示，首先以三个基站坐标为圆心，分别计算的无人机到基站的距离为半径得到三个圆，然后再求与这三个圆都相切的公切圆，并以该公切圆的圆心坐标作为无人机位置的坐标。因此假设该公切圆的半径为r，圆心为O(x0，y0)，并且满足以下方程：
(RL+r)2＝x0 2+y0 2
(RM+r)2＝(xM-x0)2+(yM-y0)2
(RN+r)2＝(xN-x0)2+y0 2
上述方程为3个互不相关的方程，因此可以求解出(x0，y0)和r三个参数，得到无人机的坐标值(x0，y0)。
其中，l1为第一基站L与第二基站M的距离，l2为第二基站M与第三基站N的距离，l3为第一基L与第三基站N的距离。
可以理解的是，首先假设整个切圆范围内都是无人机所在的位置，因为此时并不能具体确定无人机的位置，所以基站到无人机的距离分别为RL、RM、RN，最后计算时把切圆的圆心当做无人机实际位置，所以无人机到基站的实际距离为(RL+r)、(RM+r)、(RN+r)。
需要说明的是，在该数学模型中把整个公切圆O的范围都看成是无人机可能出现的位置，也就是说无人机到第一基站L的距离RL小于1/2的l3，对于第三基站N也是一样，RN小于1/2的l3，以此类推，所以不存在任意两个圆是不会相交的情况。
本发明实施例提供的一种无人机定位方法，采用信号强度RSSI检测设备和机制计算无人机与基站间的距离，硬件成本低，实现简单，可通过多次测量平均获得较准确的信号强度，降低多径和遮蔽效应影响；本实施例中的定位模型和定位算法简单，能有效定位无人机，能有效解决现有技术中无人机定位算法精度低的问题，能有效提高定位精度，降低计算复杂度，从降低对计算机硬件的要求，更有利于产品化。
参见图3，是本发明一实施例提供的一种无人机定位装置的结构示意图，包括：
筛选模块1，用于根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点；
建模模块2，用于根据所述锚节点的位置，建立定位模型；
计算模块3，用于根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离；
定位模块4，用于根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置。
优选地，该筛选模块1包括：
通信单元，用于接收基站广播的通信信号；其中，所述通信信号包括对应基站的身份信息及其位置信息；
筛选单元，用于根据个基站的通信信号的强度，筛选所述通信信号的强度最强的三个基站作为锚节点；其中，所述锚节点为第一基站、第二基站及第三基站。
优选地，该建模模块2包括：
定位模型构建单元，用于根据所述锚节点的位置，以所述第一基站为原点，所述第一基站与所述第三基站的连线为x轴建立直角坐标系，得到定位模型，并确定所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标。
优选地，该计算模块3包括：
第一距离计算单元，用于根据以下公式计算所述无人机与所述第一基站的距离：
其中，RL为所述无人机与所述第一基站的距离，RSSI(R0)为近参考距离的接收功率，RSSI(RL)为所述无人机接收到所述第一基站发送的通信信号强度，xσ为均值为0的正态随机变量，n为信号损耗因子，R0为近参考距离；
第二距离计算单元，用于根据以下公式计算所述无人机与所述第二基站的距离：
其中，RM为所述无人机与所述第二基站的距离，RSSI(RM)为所述无人机接收到所述第二基站发送的通信信号强度；
第三距离计算单元，用于根据以下公式计算所述无人机与所述第三基站的距离：
其中，RN为所述无人机与所述第三基站的距离，RSSI(RN)为所述无人机接收到所述第三基站发送的通信信号强度。
优选地，该定位模块4包括：
作圆单元，用于基于所述定位模型，以所述第一基站为圆心，所述无人机与所述第一基站的距离为半径得到第一圆、以所述第二基站为圆心，所述无人机与所述第二基站的距离为半径得到第二圆，及以所述第三基站为圆心，所述无人机与所述第三基站的距离为半径得到第三圆；
公切圆构建单元，用于构建与所述第一圆、第二圆及第三圆均相切的公切圆；
定位单元，用于根据所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标，采用所述定位模型对所述公切圆的圆心坐标进行计算，并以所述公切圆的圆心坐标作为所述无人机的位置。
本发明另一实施例提供了一种无人机定位装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时实现以上任意一项所述的无人机定位方法。
本发明另一实施例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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行以上任意一项所述的无人机定位方法。
参见图3，是本发明一实施例提供的无人机定位装置的示意图。该实施例的无人机定位装置包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个无人机定位方法实施例中的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述无人机定位装置中的执行过程。
所述无人机定位装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述无人机定位装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是无人机定位装置的示例，并不构成对无人机定位装置的限定，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，例如所述无人机定位装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述无人机定位装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个无人机定位装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述无人机定位装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、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)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述无人机定位装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种无人机定位方法，其特征在于，包括：
根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点；
根据所述锚节点的位置，建立定位模型；
根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离；
根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置。
2.如权利要求1所述的无人机定位方法，其特征在于，所述根据接收到的由基站发送的通信信号，确定定位锚点，并获取所述定位锚点的位置信息，包括：
接收基站广播的通信信号；其中，所述通信信号包括对应基站的身份信息及其位置信息；
根据个基站的通信信号的强度，筛选所述通信信号的强度最强的三个基站作为锚节点；其中，所述锚节点为第一基站、第二基站及第三基站。
3.如权利要求2所述的无人机定位方法，其特征在于，所述根据所述锚节点的位置，建立定位模型，具体为：
根据所述锚节点的位置，以所述第一基站为原点，所述第一基站与所述第三基站的连线为x轴建立直角坐标系，得到定位模型，并确定所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标。
4.如权利要求2所述的无人机定位方法，其特征在于，所述根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离，具体为：
根据公式(1)计算所述无人机与所述第一基站的距离：
其中，RL为所述无人机与所述第一基站的距离，RSSI(R0)为近参考距离的接收功率，RSSI(RL)为所述无人机接收到所述第一基站发送的通信信号强度，xσ为均值为0的正态随机变量，n为信号损耗因子，R0为近参考距离；
根据公式(2)计算所述无人机与所述第二基站的距离：
其中，RM为所述无人机与所述第二基站的距离，RSSI(RM)为所述无人机接收到所述第二基站发送的通信信号强度；
根据公式(3)计算所述无人机与所述第三基站的距离：
其中，RN为所述无人机与所述第三基站的距离，RSSI(RN)为所述无人机接收到所述第三基站发送的通信信号强度。
5.如权利要求3或4所述的无人机定位方法，其特征在于，所述根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置，具体为：
基于所述定位模型，以所述第一基站为圆心，所述无人机与所述第一基站的距离为半径得到第一圆、以所述第二基站为圆心，所述无人机与所述第二基站的距离为半径得到第二圆，及以所述第三基站为圆心，所述无人机与所述第三基站的距离为半径得到第三圆；
构建与所述第一圆、第二圆及第三圆均相切的公切圆；
根据所述第一基站、第二基站及第三基站对应的坐标，采用所述定位模型对所述公切圆的圆心坐标进行计算，并以所述公切圆的圆心坐标作为所述无人机的位置。
6.一种无人机定位装置，其特征在于，包括：
筛选模块，用于根据接收到的由基站广播的通信信号的强度，从所述基站中确定用于定位无人机的锚节点；
建模模块，用于根据所述锚节点的位置，建立定位模型；
计算模块，用于根据接收到的所述锚节点的通信信号强度，计算所述无人机与所述锚节点的距离；
定位模块，用于根据所述无人机与所述定位锚点的距离，采用所述定位模型进行计算，得到所述无人机的位置。
7.一种无人机定位装置，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的无人机定位方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的无人机定位方法。
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