CN109934521A - 货物保护方法、装置、系统和计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种货物保护方法、装置、系统和计算机可读存储介质，涉及无人机技术领域。本公开的方法包括：根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机当前到地面的垂直距离确定无人机是否处于坠落状态，在无人机处于坠落状态的情况下，打开无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。本公开当发生无人机坠落情况时，至少一个气囊被打开，气囊相对于降落伞打开更为及时，能够直接避免货物遭受到撞击，降低了无人机货物损毁的概率。

Description

货物保护方法、装置、系统和计算机可读存储介质
技术领域
本公开涉及无人机技术领域，特别涉及一种货物保护方法、装置、系统和计算机可读存储介质。
背景技术
随着无人机的应用越来越多，无人机的安全问题也开始受到大家的关注。
在货运方面无人机技术目前已经比较成熟，安全性能也较好，但仍然存在故障的可能性。当无人机高空作业时，一旦飞行系统失灵，可能导致贵重货物损毁，给客户和商家带来不可挽回的损失。
目前对无人机坠落的保护技术越来越多，这些技术大多是通过内置的芯片智能监控飞机坠落，在危险情况下会自动开启无人机降落伞，保护无人机的同时也防止坠落所造成的伤害。
发明内容
发明人发现：目前检测出飞机失控、失速状态，并在空中自动抛伞进行保护，只对无人机本体进行保护，对无人机承载物品保护不足，对易碎品，贵重物品无法进行保护。并且降落伞开启反应迟钝，需要时长较多。失控状态下对降落地点不能自主选择，地面有障碍物时容易发生降落失败，即使有坠落保护装置也不能避免无人机和货物的损坏。
本公开所要解决的一个技术问题是：如何提高无人机货物的安全性，减少货物损坏的几率。
根据本公开的一些实施例，提供的一种货物保护方法，包括：根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机当前到地面的垂直距离确定无人机是否处于坠落状态，在无人机处于坠落状态的情况下，打开无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。
在一些实施例中，根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机当前到地面的垂直距离确定无人机是否处于坠落状态包括：检测无人机当前在竖直方向上的加速度；在加速度达到加速度阈值的情况下，检测无人机当前到地面的垂直距离；在垂直距离大于距离阈值的情况下，确定无人机处于坠落状态。
在一些实施例中，在无人机处于坠落状态的情况下，打开无人机货舱内至少一个气囊包括：在无人机处于坠落状态的情况下，获取无人机上的雷达扫描地面得到的感兴趣区域图像；根据感兴趣区域图像确定无人机下方的障碍物类型以及障碍物相对于无人机的方位；根据障碍物的类型以及障碍物相对于无人机的方位，确定打开相应方位上的至少一个气囊的时机；在时机满足的情况下打开相应方位上的至少一个气囊。
在一些实施例中，在打开至少一个气囊后，还包括：延长预定的时间间隔；将当前位于货物下方的气囊打开。
在一些实施例中，在确定无人机下方的障碍物类型以及障碍物相对于无人机的方位后，还包括：根据方位对无人机的姿态进行调整，以便躲避障碍物；将当前位于货物下方的气囊打开。
在一些实施例中，根据感兴趣区域图像确定无人机坠落地面的障碍物的类型包括：对感兴趣区域图像中的目标点重构回波；提取目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征分别作为目标点的时域特征序列和频域特征序列；将目标点的时域特征序列和频域特征序列分别输入隐马尔可夫模型，分别得到输出的目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率；根据目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率确定目标点对应的障碍物的类型。
在一些实施例中，对感兴趣区域图像中的目标点重构回波包括：对感兴趣区域图像进行二维傅里叶变换，得到该感兴趣区域的波数域图像；根据波数域中频率与方位角的关系，将波数域图像映射到频率和方位角域中，得到感兴趣区域的频率方位角域图像；将频率方位角域图像沿方位角方向进行逆傅里叶变换，得到重构的目标点的回波。
在一些实施例中，根据目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率确定目标点对应的障碍物的类型包括：将目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率作为目标点的概率特征；根据目标点的概率特征的分布与各障碍物的训练样本的概率特征的分布，确定目标点的障碍物类型。
根据本公开的另一些实施例，提供的一种货物保护装置，包括：状态确定模块，用于根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机当前到地面的垂直距离确定无人机是否处于坠落状态；保护措施触发模块，用于在无人机处于坠落状态的情况下，打开无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。
在一些实施例中，状态确定模块用于检测无人机当前在竖直方向上的加速度，在加速度达到加速度阈值的情况下，检测无人机当前到地面的垂直距离，在垂直距离大于距离阈值的情况下，确定无人机处于坠落状态。
在一些实施例中，保护措施触发模块用于在无人机处于坠落状态的情况下，获取无人机上的雷达扫描地面得到的感兴趣区域图像，根据感兴趣区域图像确定无人机下方的障碍物类型以及障碍物相对于无人机的方位，根据障碍物的类型以及障碍物相对于无人机的方位，确定打开相应方位上的至少一个气囊的时机，在时机满足的情况下打开相应方位上的至少一个气囊。
在一些实施例中，保护措施触发模块还用于在打开至少一个气囊后，延长预定的时间间隔，将当前位于货物下方的气囊打开。
在一些实施例中，保护措施触发模块还用于在确定无人机下方的障碍物类型以及障碍物相对于无人机的方位后，根据方位对无人机的姿态进行调整，以便躲避障碍物，将当前位于货物下方的气囊打开。
在一些实施例中，保护措施触发模块用于：对感兴趣区域图像中的目标点重构回波；提取目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征分别作为目标点的时域特征序列和频域特征序列；将目标点的时域特征序列和频域特征序列分别输入隐马尔可夫模型，分别得到输出的目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率；根据目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率确定目标点对应的障碍物的类型。
在一些实施例中，保护措施触发模块用于：对感兴趣区域图像进行二维傅里叶变换，得到该感兴趣区域的波数域图像；根据波数域中频率与方位角的关系，将波数域图像映射到频率和方位角域中，得到感兴趣区域的频率方位角域图像；将频率方位角域图像沿方位角方向进行逆傅里叶变换，得到重构的目标点的回波。
在一些实施例中，保护措施触发模块用于将目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率作为目标点的概率特征，根据目标点的概率特征的分布与各障碍物的训练样本的概率特征的分布，确定目标点的障碍物类型。
根据本公开的又一些实施例，提供的一种货物保护系统，包括：前述任一个实施例的货物保护装置；以及位于无人机货舱内围绕货物布置的多个气囊。
在一些实施例中，气囊为燃爆式气囊，气囊根据方位被划分为至少一个气囊组，气囊组内的气囊并联至同一个点火装置。
根据本公开的再一些实施例，提供的一种货物保护装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器设备中的指令，执行如前述任一个实施例的货物保护方法。
根据本公开的又一些实施例，提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任一个实施例的货物保护方法。
本公开当发生无人机坠落情况时，至少一个气囊被打开，气囊相对于降落伞打开更为及时，能够直接避免货物遭受到撞击，降低了无人机货物损毁的概率。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本公开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公开的一些实施例，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获得其他的附图。
图1示出本公开的一些实施例的货物保护方法的流程示意图。
图2示出本公开的一些实施例的无人机货舱气囊分布的俯视图.
图3示出本公开的一些实施例的气囊的结构示意图。
图4示出本公开的另一些实施例的货物保护方法的流程示意图。
图5示出本公开的一些实施例的货物保护装置的结构示意图。
图6示出本公开的一些实施例的货物保护系统的结构示意图。
图7示出本公开的另一些实施例的货物保护装置的结构示意图。
图8示出本公开的又一些实施例的货物保护装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
针对目前无人机运输时对货物的保护不足，容易造成坠落时货物损毁的问题，提出本方案。下面结合图1描述本公开的货物保护方法。
图1为本公开货物保护方法一些实施例的流程图。如图1所示，该实施例的方法包括：步骤S102～S104。
步骤S102，根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机当前到地面的垂直距离确定无人机是否处于坠落状态。
在一些实施例中，首先检测无人机竖直方向加速度，在竖直方向加速度达到加速度阈值的情况下，再检测无人机到地面的垂直距离，在垂直距离达到距离阈值的情况下，确定无人机处于坠落状态。可以通过加速度传感器检测无人机竖直方向加速度。可以通过超声波测距系统、测距雷达等检测无人机到地面的垂直距离。对于无人机竖直方向加速度和到地面的垂直距离可以进行周期性检测，一旦发现符合坠落状态的情况，立即执行后续保护措施。
步骤S104，在无人机处于坠落状态的情况下，打开无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。
无人机货舱内设置围绕货物布置的多个气囊。气囊的大小、数量和位置可以根据实际货物的大小和货舱的空间进行调整。为进一步加强对货物的保护，可以在货舱外侧环绕设置多个气囊。如图2所示，为一些实施例中无人机货舱气囊分布的俯视图。在货物周围以及货舱周围布置了多个气囊。同时，还可以在无人机上设置多个气囊，分布在无人机的各个部位，和货舱内的相应方位的气囊同时开启，在无人机坠落时对无人机起到保护作用。
在一些实施例中，无人机可以检测当前的飞行姿态，例如利用陀螺仪检测无人机相对于水平方向的倾角，根据飞行姿态确定坠落时的接触地面的部位，打开相应部位的气囊。例如，当无人机平行于地面坠落时，无人机底部首先接触地面，可以主要打开货物底部的气囊，还可以打开无人机底部的气囊，而无人机或者货舱上部的气囊可以不打开或者相对于底部气囊滞后打开。又例如，当无人机头部向下坠落时，可以优先打开无人机头部以及相应货舱内的气囊。优先打开的气囊可以在无人机坠落时第一时间起到保护作用，进一步，坠落时产生的冲击力达到阈值时，可以触发相应部位的气囊开启，持续进行保护。
进一步，如果无人机可以自动调整飞行姿态，则可以调整飞行姿态选择坠落时的接触地面的部位，并打开相应部位的气囊。
如图3所示为单体气囊的结构示意图，气囊例如为燃爆式气囊，气囊300上设置有雷管302，雷管位于气体发生器304内。可以由电子点火装置306通过引线308引燃雷管，进一步雷管引燃周围的反应物产生气体充满气囊。反应物例如为叠氮化钠，受撞击或受热可以引发快速热分解反应，产生气体。当存在多个气囊时，可以根据方位被划分为至少一个气囊组，气囊组内的气囊并联至同一个点火装置，可以同时开启。燃爆式气囊和并联的设置方式能够进一步加快气囊打开的速度，提高货物的安全性。
上述实施例的方法，在无人机货仓内设置多个围绕货物布置的多个气囊，当发生无人机坠落情况时，至少一个气囊被打开，气囊相对于降落伞打开更为及时，能够直接避免货物遭受到撞击，降低了无人机货物损毁的概率。
在无人机坠落的情况下，无人机还可以自动对地面进行扫描，根据扫描图像确定地面是否存在障碍物，并根据地面的障碍物确定气囊打开方式或避障。下面结合图4描述本公开货物保护方法的另一些实施例。
图4为本公开货物保护方法另一些实施例的流程图。如图4所示，该实施例的方法包括：步骤S402～S408。
步骤S402，根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机到地面的垂直距离，判断无人机是否处于坠落状态。如果处于坠落状态，则执行步骤S404，否则，间隔预设周期后重新执行步骤S402。
步骤S404，获取无人机上的雷达扫描地面得到的感兴趣区域图像。
无人机上可以设置雷达探测装置，对地面进行探测，获得雷达探测图像。从雷达探测图像中可以局部灰度特征提取ROI(Region of Interest，感兴趣区域)图像。ROI图像中包含至少一个目标点，ROI图像为斜距-方位图像。
步骤S406，根据感兴趣区域图像确定无人机坠落地面的障碍物的类型以及障碍物相对于无人机的方位。
在一些实施例中，该步骤S406可以包括以下子步骤(1)-(4)。
(1)对感兴趣区域图像中的目标点重构回波。
可选的，对感兴趣区域图像进行二维傅里叶变换，得到该感兴趣区域的波数域图像；根据波数域中频率与方位角的关系，将波数域图像映射到频率和方位角域中，得到感兴趣区域的频率方位角域图像；将频率方位角域图像沿方位角方向进行逆傅里叶变换，得到重构的目标点的回波。
假设ROI图像表示为f(x,r)，对其进行二维傅里叶变换，得到波数域图像x、r分别表示斜距和方位位置，kx、kr分别表示斜距波数和方位波数。根据后向投影成像算法模型，存在以下公式：
其中，f表示频率，c表示光速。根据公式(1)可以将映射到域中，即频率方位角域，形成目标点在各个入射角下的频率响应。在域中，沿方位角做逆傅里叶变换，就能得到目标点在该方位角对应的回波。
(2)提取目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征分别作为目标点的时域特征序列和频域特征序列。
提取目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征可以采用时频原子分析法，提取时域双峰间距和频域凹点，该算法为现有技术，在此不再赘述。
时域特征例如表示为t，频域特征例如表示为f，对目标点的回波进行方位等角度N次采样，得到t＝(t1,t2,……tN)，f＝(f1,f2,……fN)。
(3)将目标点的时域特征序列和频域特征序列分别输入隐马尔可夫模型，分别得到输出的目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率。
由于无人机在进行雷达探测时是移动的，即雷达信号相对于目标点的方位角是随时间变化的，则基于方位角提取的时域特征和频域特征是随时间变化的序列，因此，可以采用HMM(隐马尔可夫模型)进行识别。
不同的目标点(例如树、石块、楼房、汽车、人等)由于形状结构等不同造成的回波不同，进而时域特征和频域特征也是不同的，可以利用时域特征和频域特征识别该目标点的类别。
HMM的参数主要包括初始状态分布π，状态转移概率矩阵B和隐状态下产生可见状态的概率矩阵U。设每一个方位采样为一个隐状态，表示为Xn，n＝1，2，……，N，N表示隐状态的数量，为正整数。Xn的初始概率为1，即P(Xn)＝1。根据时域特征序列或频域特征序列提取过程可知，对应的隐状态是固定的，因此，状态转移概率矩阵B＝{bmn|m,n＝1，2，……，N}中，符合以下公式：
HMM训练过程简化为求隐状态下产生可见状态的概率矩阵U。根据时域特征序列或频域特征序列为连续随机变量的特征，U可以根据观测值出现的概率进行确定。进一步，确定隐状态下产生可见状态的概率矩阵U后，假设训练后的HMM模型为γ，则针对目标点的时域特征序列t，可以得到P(t|γ)，针对目标点的频域特征序列f，可以得到P(f|γ)。
(4)根据目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率确定目标点对应的障碍物的类型。
可选的，将目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率作为目标点的概率特征；根据目标点的概率特征的分布与各障碍物的训练样本的概率特征的分布，确定目标点的障碍物类型。
在训练HMM模型时，目标点的时域特征序列和频域特征序列分别作为训练样本训练HMM模型，即得到两种HMM模型。进一步，可得到每个目标点i的时域特征序列ti在其对应的HMM模型γt下的概率P(ti|γt)，i为正整数。还可以得到每个目标点i的频域特征序列fi在其对应的HMM模型γt下的概率P(fi|γf)。将P(ti|γt)。将目标点i对应的P(ti|γt)和P(fi|γf)构成新的矢量vi＝((ti|γt),P(fi|γf))，作为目标点i的概率特征。
训练样本中包含了各类障碍物作为目标点的多个训练样本，并可以针对每个训练样本标注其对应的障碍物的类型。利用训练样本完成HMM模型的训练后，则可以得到每个训练样本(即每个目标点i)对应的vi，进而组成训练样本集对应的矢量V＝(v1，v2，……，vM)，M为训练样本的数量，为正整数。目标点的概率特征的分布可以用目标点的概率特征到训练样本集的距离表示。根据以下公式计算每个训练样本(即每个目标点i)的概率特征到训练样本集的距离。
为训练样本(即每个目标点i)到训练样本集的距离，为vi的均值。针对每种类型的障碍物的训练样本统计到训练样本集的距离的分布，同时将其他类型的障碍物作为杂波，统计杂波到训练样本集的距离的分布，以区分该类型障碍物和杂波。例如，针对树这种障碍物，统计各个标注为树的训练样本的概率特征到训练样本集的距离，同时，将剩余的训练样本都作为杂波，统计杂波的概率特征到训练样本集的距离。当训练样本为树时而杂波的则可以区分树与其他障碍物。当然，根据实际情形，不同的障碍物的概率特征可能呈现不同的分布，通过训练与统计可以针对每一种障碍物确定一种概率特征的分布特征。
训练结束后，当无人机利用雷达进行探测，将探测图像中的每个目标点都作为样本，利用上述方法得到其概率特征，将得到的概率特征与之前统计的每一种障碍物概率特征的分布特征进行比对，进而可以确定目标点的障碍物类型。
步骤S408，根据障碍物的类型以及障碍物相对于无人机的方位，确定打开相应方位上的至少一个气囊的时机。
障碍物的方位通过雷达探测图像即可获得。针对不同的障碍物可以分别设置打开相应方位的至少一个气囊的时机，根据障碍物的类型查找对应气囊优先开启时间，将障碍物相对于无人机方位对应的至少一个气囊按照优先开启时间相对于其他气囊优先打开。例如，树木、楼房、电线杆这种高出地面较多的障碍物，无人机坠落过程首先会碰撞到这些障碍物进而才会坠落地面，相对于其他气囊可以提前较长时间打开相应方位的气囊，而其他方位的气囊可以晚一些打开，或者，根据撞到障碍物后续的姿态再确定打开哪些气囊。优先开启时间是根据障碍物的统计高度确定的。
步骤S410，在时机满足的情况下打开相应方位上的至少一个气囊。
例如，当无人机检测到相对于无人机在水平方向上位于正东方向存在树木，并确定在障碍物为树木的情况下立即打开气囊。无人机则立即打开位于货物正东侧的气囊，以免无人机首先撞到树木损坏。当无人机检测到相对于无人机在水平方向上位于正西方向存在石块，并确定在障碍物为石块的情况下延时1s打开气囊，无人机则延时1s打开位于货物正西侧的气囊。
由于气囊均为一次性产品，更换较为复杂，因此，可以根据实际情况节省气囊的开启数量，并且气囊打开后可能会自动放气，为保证保护效果，可以优先开启一部分气囊，之后再开启其他气囊。
进一步，延长预定的时间间隔，将当前位于货物下方的气囊打开。无人机可以根据陀螺仪确定当前的姿态，打开位于货物下方的气囊。预定的时间间隔可以根据障碍物的类型分别进行设置，例如，障碍物为树木时，预定的时间间隔为1s，障碍物为汽车时，预定的时间间隔为0.5s。
在一些实施例中，无人机根据所述方位对所述无人机的姿态进行调整，以便躲避所述障碍物；并将当前位于货物下方的气囊打开。无人机上还可以安装推动装置，例如喷气装置，在坠落时还可以推动无人机水平移动，则可以对障碍物进行躲避。尤其对于人、汽车这类障碍物，为避免无人机坠落带来安全问题，需要进行躲避，对于树木，电线杆等为避免无人机坠落后无法取下来也需要进行躲避，而对于草地、土堆等则不需要躲避。不同的障碍物体积不同，需要躲避的距离也不同，因此，可以根据各种障碍物设置不同的躲避方案，坠落时根据障碍物的类型查找对应躲避方案，根据躲避方案对障碍物进行躲避，躲避方案包括无人机由当前位置水平移动的距离。
上述实施例中的方案，可以根据无人机实际的飞行环境进行设计和调整。利用上述实施例中的方案，无人机可以识别地面障碍物进行采取相应的保护措施，进一步提高货物的安全性。本公开中的方案不仅适用于无人机坠落时对于货物的保护，也适用于对于无人机的保护，进一步，还可以应用于无人机飞行过程中识别障碍物进行避障的场景。
本公开还提供一种货物保护装置，下面结合图5进行描述。
图5为本公开货物保护装置的一些实施例的结构图。如图5所示，该实施例的装置50包括：状态确定模块502，保护措施触发模块504。
状态确定模块502，用于根据无人机当前在竖直方向上的加速度和无人机当前到地面的垂直距离确定无人机是否处于坠落状态。
在一些实施例中，状态确定模块502用于检测无人机当前在竖直方向上的加速度，在加速度达到加速度阈值的情况下，检测无人机当前到地面的垂直距离，在垂直距离大于距离阈值的情况下，确定无人机处于坠落状态。
保护措施触发模块504，用于在无人机处于坠落状态的情况下，打开无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。
气囊为位于无人机货舱内，围绕货物布置的气囊。在一些实施例中，保护措施触发模块504用于在无人机处于坠落状态的情况下，获取无人机上的雷达扫描地面得到的感兴趣区域图像，根据感兴趣区域图像确定无人机下方的障碍物类型以及障碍物相对于无人机的方位，根据障碍物的类型以及障碍物相对于无人机的方位，确定打开相应方位上的至少一个气囊的时机，在时机满足的情况下打开相应方位上的至少一个气囊。
在一些实施例中，保护措施触发模块504还用于在打开至少一个气囊后，延长预定的时间间隔，将当前位于货物下方的气囊打开。
在一些实施例中，保护措施触发模块504还用于在确定无人机下方的障碍物类型以及障碍物相对于无人机的方位后，根据方位对无人机的姿态进行调整，以便躲避障碍物，将当前位于货物下方的气囊打开。
进一步，保护措施触发模块504用于执行以下步骤：
对感兴趣区域图像中的目标点重构回波；
提取目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征分别作为目标点的时域特征序列和频域特征序列；
将目标点的时域特征序列和频域特征序列分别输入隐马尔可夫模型，分别得到输出的目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率；
根据目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率确定目标点对应的障碍物的类型。
进一步，保护措施触发模块504用于对感兴趣区域图像进行二维傅里叶变换，得到该感兴趣区域的波数域图像，根据波数域中频率与方位角的关系，将波数域图像映射到频率和方位角域中，得到感兴趣区域的频率方位角域图像，将频率方位角域图像沿方位角方向进行逆傅里叶变换，得到重构的目标点的回波。
进一步，保护措施触发模块504用于将目标点的时域特征序列和频域特征序列在隐马尔可夫模型下的概率作为目标点的概率特征，根据目标点的概率特征的分布与各障碍物的训练样本的概率特征的分布，确定目标点的障碍物类型。
本公开还提供一种货物保护系统，下面结合图6进行描述。
图6为本公开货物保护系统的一些实施例的结构图。如图6所示，该实施例的系统6包括：前述任一个实施例中的货物保护装置50；以及位于无人机货舱内围绕货物布置的多个气囊61。
在一些实施例中，气囊61为燃爆式气囊，气囊61根据方位被划分为至少一个气囊组，气囊组内的气囊并联至同一个点火装置。
本公开的实施例中的货物保护装置可各由各种计算设备或计算机系统来实现，下面结合图7以及图8进行描述。
图7为本公开货物保护装置的一些实施例的结构图。如图7所示，该实施例的装置70包括：存储器710以及耦接至该存储器710的处理器720，处理器720被配置为基于存储在存储器710中的指令，执行本公开中任意一些实施例中的货物保护方法。
其中，存储器710例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据库以及其他程序等。
图8为本公开货物保护装置的另一些实施例的结构图。如图8所示，该实施例的装置80包括：存储器810以及处理器820，存储器810以及处理器820分别与存储器710以及处理器720类似。货物保护装置80还可以包括输入输出接口830、网络接口840、存储接口850等。这些接口830，840，850以及存储器810和处理器820之间例如可以通过总线860连接。其中，输入输出接口830为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口840为各种联网设备提供连接接口，例如可以连接到数据库服务器或者云端存储服务器等。存储接口850为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。
根据本公开的一些实施例，提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任一个实施例的货物保护方法。
本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解为可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种货物保护方法，包括：
根据无人机当前在竖直方向上的加速度和所述无人机当前到地面的垂直距离确定所述无人机是否处于坠落状态；
在所述无人机处于坠落状态的情况下，打开所述无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。
2.根据权利要求1所述的货物保护方法，其中，所述根据无人机当前在竖直方向上的加速度和所述无人机当前到地面的垂直距离确定所述无人机是否处于坠落状态包括：
检测所述无人机当前在竖直方向上的加速度；
在所述加速度达到加速度阈值的情况下，检测所述无人机当前到地面的垂直距离；
在所述垂直距离大于距离阈值的情况下，确定所述无人机处于坠落状态。
3.根据权利要求1所述的货物保护方法，其中，在所述无人机处于坠落状态的情况下，打开所述无人机货舱内至少一个气囊包括：
在所述无人机处于坠落状态的情况下，获取所述无人机上的雷达扫描地面得到的感兴趣区域图像；
根据所述感兴趣区域图像确定所述无人机下方的障碍物类型以及所述障碍物相对于所述无人机的方位；
根据所述障碍物的类型以及所述障碍物相对于所述无人机的方位，确定打开相应方位上的至少一个气囊的时机；
在所述时机满足的情况下打开相应方位上的至少一个气囊。
4.根据权利要求3所述的货物保护方法，其中，在打开所述至少一个气囊后，还包括：
延长预定的时间间隔；
将当前位于货物下方的气囊打开。
5.根据权利要求3所述的货物保护方法，其中，在确定所述无人机下方的障碍物类型以及所述障碍物相对于所述无人机的方位后，还包括：
根据所述方位对所述无人机的姿态进行调整，以便躲避所述障碍物；
将当前位于货物下方的气囊打开。
6.根据权利要求3所述的货物保护方法，其中，所述根据所述感兴趣区域图像确定所述无人机坠落地面的障碍物的类型包括：
对所述感兴趣区域图像中的目标点重构回波；
提取所述目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征分别作为所述目标点的时域特征序列和频域特征序列；
将所述目标点的时域特征序列和频域特征序列分别输入隐马尔可夫模型，分别得到输出的所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率；
根据所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率确定所述目标点对应的障碍物的类型。
7.根据权利要求6所述的货物保护方法，其中，所述对所述感兴趣区域图像中的目标点重构回波包括：
对所述感兴趣区域图像进行二维傅里叶变换，得到该感兴趣区域的波数域图像；
根据波数域中频率与方位角的关系，将所述波数域图像映射到频率和方位角域中，得到所述感兴趣区域的频率方位角域图像；
将频率方位角域图像沿方位角方向进行逆傅里叶变换，得到重构的所述目标点的回波。
8.根据权利要求6所述的货物保护方法，其中，所述根据所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率确定所述目标点对应的障碍物的类型包括：
将所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率作为所述目标点的概率特征；
根据所述目标点的概率特征的分布与各障碍物的训练样本的概率特征的分布，确定所述目标点的障碍物类型。
9.一种货物保护装置，包括：
状态确定模块，用于根据无人机当前在竖直方向上的加速度和所述无人机当前到地面的垂直距离确定所述无人机是否处于坠落状态；
保护措施触发模块，用于在所述无人机处于坠落状态的情况下，打开所述无人机货舱内的至少一个气囊，以便对货物进行安全保护。
10.根据权利要求9所述的货物保护装置，其中，
所述状态确定模块用于检测所述无人机当前在竖直方向上的加速度，在所述加速度达到加速度阈值的情况下，检测所述无人机当前到地面的垂直距离，在所述垂直距离大于距离阈值的情况下，确定所述无人机处于坠落状态。
11.根据权利要求9所述的货物保护装置，其中，
所述保护措施触发模块用于在所述无人机处于坠落状态的情况下，获取所述无人机上的雷达扫描地面得到的感兴趣区域图像，根据所述感兴趣区域图像确定所述无人机下方的障碍物类型以及所述障碍物相对于所述无人机的方位，根据所述障碍物的类型以及所述障碍物相对于所述无人机的方位，确定打开相应方位上的至少一个气囊的时机，在所述时机满足的情况下打开相应方位上的至少一个气囊。
12.根据权利要求11所述的货物保护装置，其中，
所述保护措施触发模块还用于在打开所述至少一个气囊后，延长预定的时间间隔，将当前位于货物下方的气囊打开。
13.根据权利要求11所述的货物保护装置，其中，
所述保护措施触发模块还用于在确定所述无人机下方的障碍物类型以及所述障碍物相对于所述无人机的方位后，根据所述方位对所述无人机的姿态进行调整，以便躲避所述障碍物，将当前位于货物下方的气囊打开。
14.根据权利要求11所述的货物保护装置，其中，
所述保护措施触发模块用于：
对所述感兴趣区域图像中的目标点重构回波；
提取所述目标点的回波在不同方位角的情况下的时域特征和频域特征分别作为所述目标点的时域特征序列和频域特征序列；
将所述目标点的时域特征序列和频域特征序列分别输入隐马尔可夫模型，分别得到输出的所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率；
根据所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率确定所述目标点对应的障碍物的类型。
15.根据权利要求14所述的货物保护装置，其中，
所述保护措施触发模块用于：
对所述感兴趣区域图像进行二维傅里叶变换，得到该感兴趣区域的波数域图像；
根据波数域中频率与方位角的关系，将所述波数域图像映射到频率和方位角域中，得到所述感兴趣区域的频率方位角域图像；
将频率方位角域图像沿方位角方向进行逆傅里叶变换，得到重构的所述目标点的回波。
16.根据权利要求14所述的货物保护装置，其中，
所述保护措施触发模块用于将所述目标点的时域特征序列和频域特征序列在所述隐马尔可夫模型下的概率作为所述目标点的概率特征，根据所述目标点的概率特征的分布与各障碍物的训练样本的概率特征的分布，确定所述目标点的障碍物类型。
17.一种货物保护系统，包括：权利要求9-16任一项所述的货物保护装置；以及
位于无人机货舱内围绕货物布置的多个气囊。
18.根据权利要求17所述的货物保护系统，其中，
所述气囊为燃爆式气囊，所述气囊根据方位被划分为至少一个气囊组，所述气囊组内的气囊并联至同一个点火装置。
19.一种货物保护装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器设备中的指令，执行如权利要求1-8任一项所述的货物保护方法。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
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