CN110730933A - 一种无人机的返航控制方法、设备、及无人机 - Google Patents

一种无人机的返航控制方法、设备、及无人机 Download PDF

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Abstract

一种无人机的返航控制方法、设备及无人机，其中，该方法包括：当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航(S301)；在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航(S302)。通过这种方式，降低无人机丢失的概率，节省了下降时间，提高了无人机返航的准确率和飞行安全。

Description

一种无人机的返航控制方法、设备、及无人机
技术领域
本发明涉及控制技术领域，尤其涉及一种无人机的返航控制方法、设备、及无人机。
背景技术
目前，使用智能电池的无人机具有智能电量返航的功能，然而，由于技术条件的限制和/或环境因素的影响，使得无人机计算得到的电量容易出现较大误差，以至于不能成功返航。针对上述问题，目前常用的解决方案是加大返航电量，然而这种加大返航电量的方式难以控制电量的多少，电量太多严重影响用户体验，电量太少无人机不能成功返航，容易造成无人机丢失。因此，如何更有效地控制无人机返航具有十分重要的意义。
发明内容
本发明实施例提供了一种无人机的返航控制方法、设备及无人机，可以提高无人机返航的准确率和飞行安全。
第一方面，本发明实施例提供了一种无人机的返航控制方法，包括：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
第二方面，本发明实施例提供了一种无人机的返航电量估算方法，包括：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
第三方面，本发明实施例提供了一种建立无人机的单位时间耗电模型的方法，包括：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
第四方面，本发明实施例提供了一种无人机的返航控制设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
第五方面，本发明实施例提供了一种无人机的返航电量估算设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
第六方面，本发明实施例提供了一种建立无人机的单位时间耗电模型的设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
第七方面，本发明实施例提供了一种无人机，包括：
机身；
配置在机身上的动力系统，用于为无人机提供移动的动力；
处理器，用于执行以下步骤：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
第八方面，本发明实施例提供了另一种无人机，包括：
机身；
配置在机身上的动力系统，用于为无人机提供移动的动力；
处理器，用于执行以下步骤：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
第九方面，本发明实施例提供了又一种无人机，包括：
机身；
配置在机身上的动力系统，用于为无人机提供移动的动力；
处理器，用于执行以下步骤：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
第十方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面、第二方面或第三方面所述的方法。
本发明实施例中，无人机的返航控制设备可以在确定出无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航，在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。通过这种方式，提高了无人机返航的准确率和飞行安全。
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获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种无人机的返航控制系统的结构示意图；
图2a是现有技术提供的一种无人机常规返航方式的示意图；
图2b是现有技术提供的一种返航电量估算偏小时无人机返航方式的示意图；
图2c是本发明实施例提供的一种无人机迫降返航方式的示意图；
图3是本发明实施例提供的一种无人机的返航控制方法的流程示意图；
图4a是本发明实施例提供的另一种无人机迫降返航方式的示意图；
图4b是本发明实施例提供的又一种无人机迫降返航方式的示意图；
图4c是本发明实施例提供的又一种无人机迫降返航方式的示意图；
图4d是本发明实施例提供的又一种无人机迫降返航方式的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种无人机的返航电量估算方法；
图6是本发明实施例提供的一种建立无人机的单位时间耗电模型的方法；
图7a是本发明实施例提供的一种在预设巡航高度上估计的单位时间耗电量的效果图；
图7b是本发明实施例提供的一种在迫降返航过程中估计的单位时间耗电量的效果图；
图8是本发明实施例提供的一种无人机的返航控制设备的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的一种无人机的返航电量估算设备的结构示意图；
图10是本发明实施例提供的一种建立无人机的单位时间耗电模型的设备的结构示意图。
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，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明实施例中提供的无人机的返航控制方法可以由一种无人机的返航控制系统执行，所述无人机的返航控制设备和无人机之间可以进行双向通信。其中，所述无人机的返航控制系统包括无人机的返航控制设备和无人机，在某些实施例中，所述无人机的返航控制设备可以安装在无人机上，在某些实施例中，所述无人机的返航控制设备可以在空间上独立于无人机，在某些实施例中，所述无人机的返航控制设备可以是无人机的部件，即所述无人机包括无人机的返航控制设备。在其他实施例中，所述无人机的返航控制方法还可以应用于其他可移动设备上，如能够自主移动的机器人、无人车、无人船等可移动设备。
该无人机的返航控制系统中无人机的返航控制设备可以在无人机的移动过程中，实时获取无人机的剩余电量，当确定出无人机的剩余电量小于或等于预设返航电量阈值时，所述无人机的返航控制设备可以控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述返航高度上水平返航。当所述无人机在所述预设巡航高度上水平返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值，则可以根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。通过这种方式，节约了无人机的下降时间，提高了无人机在电量不足的情况下返航的可能性，减少无人机丢失的概率，提高了无人机返航的准确率和飞行安全。下面对本发明实施例提供的无人机的返航控制系统进行示意性说明。
具体请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种无人机的返航控制系统的结构示意图。所述无人机的返航控制系统包括：无人机的返航控制设备11、无人机12。其中，无人机12和无人机的返航控制设备11之间可以通过无线通信连接方式建立通信连接。其中，在某些特定的场景下，所述无人机12和无人机的返航控制设备11之间也可以通过有线通信连接方式建立通信连接。在某些实施例中，所述返航控制设备11可以为飞行控制器。所述无人机12可以为旋翼型飞行器，例如，四旋翼飞行器、六旋翼飞行器、八旋翼飞行器，也可以是固定翼飞行器等飞行器。所述无人机12包括动力系统121，所述动力系统121用于为无人机12提供飞行的动力。
本发明实施例中，所述无人机的返航控制设备11可以实时获取所述无人机12的剩余电量，并在确定出无人机12的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机12飞行到预设巡航高度，从而根据第一预设水平速度控制量控制无人机12在所述预设巡航高度上水平返航。所述无人机12在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当无人机的返航控制设备11确定出无人机12的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，无人机的返航控制设备11可以根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机12迫降返航。
在一个实施例中，无人机12在飞行过程中可以实时获取无人机12的当前位置，并计算无人机12从当前位置返航到返航点所需要的返航电量，即返航电量，并根据所述返航电量确定所述预设返航电量阈值。其中，所述返航电量可以通过本文后述部分提供的返航电量的估算方法来计算，无人机的返航控制设备11可以执行本文后述部分的返航电量的估算方法。可选地，无人机12可以实时地获取无人机12的当前高度，并计算无人机12从当前高度下降到地面所需的下降电量，即下降电量，并根据所述下降电量确定所述预设下降电量阈值。在某些实施例中，所述预设返航电量阈值和预设下降电量阈值均保留了安全裕量。
在一个实施例中，当确定出无人机12的剩余电量小于或等于预设返航电量阈值时，触发无人机12返航，控制无人机12飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机12在所述预设巡航高度上水平返航。
在一个实施例中，所述无人机12在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当无人机12的返航控制设备11确定出无人机12的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，无人机的返航控制设备11可以根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机12迫降返航。
在一个实施例中，所述无人机在迫降返航时，可以在第一预设水平速度控制量的基础上增加向下的速度分量即预设下降速度控制量，从而使无人机12边水平返航边下降，以节省下降时间。当无人机12下降到预设安全高度之后，可以不再下降，无人机12在所述预设安全高度上水平返航，以避免无人机撞击地面，提高无人机的安全性。当无人机12在预设安全高度上水平返航时，如果无人机12的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值，则可以控制无人机降落，从而进一步提高无人机的安全性。在某些实施例中，无人机12可以实时地获取无人机12的当前高度，并计算无人机12从当前高度降落到地面所需的降落电量，即降落电量，并根据所述降落电量确定所述预设降落电量阈值。其中，所述预设降落电量阈值保留了较小的安全裕量。
可选地，本发明实施例可以基于图2a和图2b所示的现有技术中的常规返航方式，结合本发明实施例提供的如图2c所示的返航方式对本发明实施例提供的返航方式进行对比说明。
图2a是现有技术提供的一种无人机常规返航方式的示意图，如图2a所示，包括返航起点201、巡航高度点202、水平返航路线203、下降点204、返航点205。无人机常规的返航方式一般采取直线返航，然后到达返航点上方再进行下降的方式。即如图2a所示，在返航起点201上升飞行至巡航高度点202，并沿着水平返航路线203水平返航至下降点204，其中，所述下降点204位于所述返航点205的正上方，无人机在下降点204开始下降并降落至返航点205，其中，所述返航点205可以设置在地面上。这种返航方式是通过将预设返航电量阈值设置为较大的电量阈值实现的，这种返航方式对无人机的剩余电量要求较高，即要求无人机进入返航模式时无人机具有较多的剩余电量，这样会减小无人机执行工作任务占用的电量，以及降低用户体验。
图2b是现有技术提供的一种返航电量估算偏小时无人机返航方式的示意图，如图2b所示，包括返航起点211、巡航高度点212、水平返航路线213、下降点214、返航点215。如图2b所示，无人机在返航起点211上升飞行至巡航高度点212，并沿着水平返航路线213水平返航。当无人机水平返航至下降点214时剩余电量小于预设下降电量阈值，则无人机在下降点214开始下降并降落至降落点215，其中，所述降落点215在所述返航点216前方。这种返航方式通过现有返航电量的估算方式估算返航电量，使得估算得到的返航电量偏小，以导致预设返航电量阈值设置较小的电量阈值，从而使无人机在进入返航模式时，剩余电量不足，以使无人机在飞行到返航点上方之前提前降落，从而容易导致无人机丢失。
图2c是本发明实施例提供的一种无人机迫降返航方式的示意图，如图2c所示，包括返航起点221、巡航高度点222、水平返航路线223、下降点224、安全高度点225、降落点226、返航点226。本发明实施例针对上述出现的情况，提供了图2c所示的无人机的返航控制方法，该方法在无人机迫降返航时，可以控制无人机在水平返航的基础上增加向下的速度分量即预设下降速度控制量，以使无人机边返航边下降，从而节省下降时间，提高无人机的飞行安全，以及用户体验。如图2c所示，无人机从返航起点221飞行至巡航高度点222，并控制无人机在水平返航路线223上返航，如果无人机在飞行至下降点224时剩余电量小于或等于预设下降电量阈值，则可以在水平方向和垂直于水平方向向下的方向上控制无人机迫降返航，当无人机下降至安全高度点225时，控制无人机水平返航，当水瓶返航到达降落点226降落至返航点227。
下面结合附图对无人机的返航控制方法进行示意性说明。
具体请参见图3，图3是本发明实施例提供的一种无人机的返航控制方法的流程示意图，所述方法可以由无人机的返航控制设备执行，其中，无人机的返航控制设备的具体解释如前所述。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。
S301：当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航。
本发明实施例中，无人机的返航控制设备可以实时地获取无人机的剩余电量，当确定出无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，所述无人机的返航控制设备可以控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航。
S302：在所述巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
本发明实施例中，当无人机在所述巡航高度上水平返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值，则可以根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
具体可以图4a为例进行说明，图4a是本发明实施例提供的另一种无人机迫降返航方式的示意图，如图4a所示，包括：无人机40、巡航高度点401、下降点402、安全高度点403、降落点404、返航点405，其中，所述巡航高度点401对应预设巡航高度，所述安全高度点403对应所述预设安全高度。假设所述第一预设水平速度控制量为V1，当无人机从所述巡航高度点401以第一预设水平速度控制量V1沿所述预设巡航高度水平返航至下降点402时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机40的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值，则可以根据所述第一预设水平速度控制量V1和预设下降速度控制量Vx控制无人机迫降返航。
在一个实施例中，在无人机迫降返航的过程中，如果无人机的返航控制设备确定出无人机的高度下降至预设安全高度，则可以根据第二预设水平速度控制量控制无人机在所述预设安全高度上水平返航。在某些实施例中，所述第一预设速度控制量可以与第二预设水平速度控制量相同，在其他实施例中，所述第一预设速度控制量也可以与第二预设水平速度控制量不相同，本发明实施例不做具体限定。
具体可以图4b为例进行说明，图4b是本发明实施例提供的又一种无人机迫降返航方式的示意图，如图4b所示，包括：无人机41、巡航高度点411、下降点412、安全高度点413、降落点414、返航点415，其中，所述巡航高度点411对应预设巡航高度，所述安全高度点413对应所述预设安全高度。假设第二预设水平速度控制量为V2，当无人机41从下降点412开始迫降返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机41的高度下降至安全高度点413，则可以根据第二预设水平速度控制量V2控制无人机41在从安全高度点413开始在所述预设安全高度上水平返航。
在一个实施例中，当无人机在所述预设安全高度上水平返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值，则可以控制无人机降落。在某些实施例中，所述无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值的位置点可以是所述预设安全高度上水平航线上的任意一位置点。
以图4b为例，当无人机41从安全高度点413沿所述预设安全高度以第二预设水平速度控制量V2水平返航时，如果无人机的返航控制设备在降落点414确定出无人机41的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值，则可以控制无人机从降落点414开始降落。
在一个实施例中，当无人机在所述预设安全高度上水平返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机到达返航点上方，则可以控制无人机降落至返航点。
以图4b为例，当无人机41从安全高度点413沿所述预设安全高度以第二预设水平速度控制量V2水平返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机41到达返航点415上方的降落点416，则可以控制无人机41从降落点416降落至返航点415。
在一个实施例中，无人机在所述迫降返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机到达返航点上方，则可以控制无人机降落至返航点。在一些实施例中，所述无人机在所述迫降返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机下降到预设安全高度的时候到达返航点上方，则可以控制无人机降落至返航点。
具体可以图4c为例进行说明，图4c是本发明实施例提供的又一种无人机迫降返航方式的示意图，如图4c所示，包括：无人机42、巡航高度点421、下降点422、降落点423、返航点424，其中，所述巡航高度点421对应预设巡航高度，所述降落点423位于所述返航点上方的预设安全高度上。当无人机42从下降点422开始下降时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机下降到预设安全高度的降落点423时，则可以控制无人机42降落至返航点424。
在一个实施例中，无人机在迫降返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值，则可以控制无人机降落。
具体可以图4d为例，图4d是本发明实施例提供的又一种无人机迫降返航方式的示意图，如图4d所示，包括：无人机43、巡航高度点431、下降点432、降落点433、返航点434。当无人机43从下降点432开始下降返航时，如果无人机的返航控制设备确定出无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值，则可以控制无人机43从降落点433开始降落。
本发明实施例中，无人机的返航控制设备可以在确定出无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航，在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。通过这种方式，降低无人机丢失的概率、节省了下降时间，提高了无人机返航的准确率和飞行安全。
请参见图5，图5是本发明实施例提供的一种无人机的返航电量估算方法，所述无人机的返航电量估算方法可以由无人机的返航电量估算设备执行，所述无人机的返航电量估算设备和无人机之间可以进行双向通信，所述无人机的返航电量估算设备可以安装在无人机上，在某些实施例中，所述无人机的返航电量估算设备可以在空间上独立于无人机，在某些实施例中，所述无人机的返航电量估算设备可以是无人机的部件，即所述无人机包括无人机的返航电量估算设备，所述返航电量估算设备可以为无人机的飞行控制器。在其他实施例中，所述无人机的返航电量估算方法还可以应用于其他可移动设备上，如能够自主移动的机器人、无人车、无人船等可移动设备，本发明实施例不做具体限定。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。
S501：确定无人机在返航过程中的运动状态信息。
本发明实施例中，无人机的返航电量估算设备在无人机的飞行过程中需要实时地估算无人机的返航电量，所述返航电量为无人机从当前位置返航到返航点所需的电量。无人机的返航电量估算设备可以确定无人机在返航过程中的运动状态信息，具体地，无人机在飞行的过程中，无人机的返航电量估算设备可以实时地确定从当前位置向返航点返航的过程中无人机的运动状态信息。在某些实施例中，所述运动状态信息可以包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种，其中，所述无人机的高度信息可以包括无人机所处的海拔高度或者无人机的对地高度。在某些实施例中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程。以图2c为例，假设无人机的当前位置为返航起点221，则所述返航过程为无人机40从返航起点221返航至返航点227的过程。
S502：根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
本发明实施例中，无人机的返航电量估算设备可以根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
现有的返航电量估算，往往采用根据经验获得的单位时间耗电量乘以返航所需要的时间进行粗略估计，由于现有的返航电量估算时没有考虑返航过程无人机的运动状态信息，导致无法正确反映对于电量消耗的影响，无法覆盖各种飞行场景，造成某些场景下估计结果和实际情况偏差较大的问题，精度较差，尤其在飞行距离较远的情况下和真实返航电量差距更为明显。本发明实施例中，根据无人机确定的在返航过程中的运动状态信息来估算返航电量，能够真实地反映返航过程无人机的运动状态信息对于电量消耗的影响，可以准确地估算出返航电量。
在一个实施例中，无人机的返航电量估算设备在根据所述确定的运动状态信息估算返航电量时，可以根据确定的运动状态信息确定无人机在返航过程中的单位时间耗电量，根据所述单位时间耗电量估算所述返航电量。
具体地，由于无人机在返航过程中，在不同的时刻，无人机的运动状态信息可能不同，无人机可以根据所述运动状态信息确定无人机的单位时间耗电量。可以理解的是，由于在不同的时刻，无人机的运动状态信息可能不同，无人机在不同时刻的单位时间耗电量可能不同。在确定了无人机在返航过程中各个单位时间耗电量之后，可以根据单位时间耗电量确定返航电量。例如，可以在返航过程中对各个单位时间耗电量进行累加，根据累加运算可以估算整个返航过程中消耗的电量，即返航电量。
在一个实施例中，无人机的返航电量估算设备可以将确定的运动状态信息代入到无人机的单位时间耗电模型以确定所述单位时间耗电量。其中，所述无人机的单位时间耗电模型如下：
△batresume＝R1+R2Vvert+R3h+R4Vhorz
其中，Vvert、h、Vhorz分别表示垂直飞行速度，高度和水平飞行速度。R1、R2、R3、R4为模型系数，其中，所述模型系数为无人机的单位时间耗电模型中除自变量之外的参数，△batresume为单位时间耗电量。其中，所述无人机的单位时间耗电模型的建立方法请参见本文后述部分，无人机的返航电量估算设备可以执行本文后述部分的建立无人机的单位时间耗电模型的方法。
本发明实施例中，无人机的返航电量估算设备可以确定无人机在返航过程中的运动状态信息，并根据所述确定的运动状态信息估算返航电量，通过这种方式估算返航电量，可以降低电量估算误差，提高了无人机的飞行安全和用户体验。
请参见图6，图6是本发明实施例提供的一种建立无人机的单位时间耗电模型的方法，所述建立无人机的单位时间耗电模型的方法可以由建立无人机的单位时间耗电模型的设备执行，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备和无人机之间可以进行双向通信，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以安装在无人机上，在某些实施例中，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以在空间上独立于无人机，在某些实施例中，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以是无人机的部件，即所述无人机包括建立无人机的单位时间耗电模型的设备，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以为无人机的飞行控制器。在其他实施例中，所述建立无人机的单位时间耗电模型的方法还可以应用于其他可移动设备上，如能够自主移动的机器人、无人车、无人船等可移动设备，本发明实施例不做具体限定。在某些实施例中，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以为终端设备，其中，所述终端设备包括智能手机、平板电脑、膝上型电脑、台式电脑中的至少一种。具体地，本发明实施例的所述方法包括如下步骤。
S601：获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量。
本发明实施例中，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取无人机在飞行过程中的运动状态信息，并且获取与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量，即运动状态信息样本和单位时间耗电量样本。
在一些实施例中，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行状态下的运动状态信息。在某些实施例中，所述多个不同的飞行状态包括悬停、匀速飞行、加速飞行、减速飞行中的至少两个。
在一些实施例中，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行环境下的运动状态信息。在某些实施例中，所述多个不同的飞行环境可以包括多个不同的地点、多个不同的飞行高度、多个不同的温度环境、多个不同的风速环境等中的任意一种或多种环境。
在一个实施例中，所述运动状态信息可以包括分散度，所述运动状态信息的分散程度大于或等于预设的分散程度阈值。在某些实施例中，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
在某些实施例中，所述运动状态信息样本和单位时间耗电量样本根据大量的样本数据得到的，其中，无人机的返航电量估算设备在采集样本数据之前，可以对样本数据的有效性进行判断。在一个实施例中，所述无人机的返航电量估算设备可以检测获取样本数据的无人机的飞行状态是否正常，如果检测到无人机的飞行状态没有明显的故障，则可以确定所述无人机的飞行状态正常。在一个实施例中，所述无人机的返航电量估算设备可以检测无人机的飞行状态是否保持稳定的悬停、水平匀速飞行或垂直匀速飞行，如果检测结果为是，则可以确定所述无人机的飞行状态正常。在一个实施例中，所述无人机的返航电量估算设备在检测到无人机的飞行状态正常之后，开始采集样本数据。
S602：将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量。
本发明实施例中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数，当一个或多个待确定的模型系数确定之后，所述单位时间耗电模型就已经建立成功，所述单位时间耗电模型的自变量为运动状态信息自变量。建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量。
在一个实施例中，上述单位时间耗电量△batresume，对于无人机的整个返航过程，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以根据当前的高度和设定的安全返航点的位置，综合预设巡航高度、巡航速度、下降速度等返航信息，计算返航时间，从而获取无人机返航所需的电量。
S603：基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
本发明实施例中，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取多个运动状态信息，例如无人机在飞行过程中多个不同时刻的运动状态信息，根据如前所述方法将多个运动状态信息代入到包含待确定的模型系数的单位时间耗电模型中以获取多个预期单位时间耗电量，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取与所述多个运动状态信息对应的多个实际单位时间耗电量，基于多个所述实际单位时间耗电量和多个所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。在某些实施例中，所述实际单位时间耗电量可以是根据预设的单位时间获取到的，本发明实施例对所述最小化拟合算法的类型不做具体限定，本领域技术人员可以根据需求选取，例如线性拟合算法、最小二乘拟合算法等等。在确定了所述一个或多个待确定的模型系数之后，可以利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型，则所述无人机的单位时间耗电模型建立成功。
在一个实施例中，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取垂直飞行速度、高度和水平飞行速度，并获取到与垂直飞行速度、高度h和水平飞行速度对应的实际单位时间耗电量，将垂直飞行速度、高度和水平飞行速度代入到单位时间耗电模型△batresume＝R1+R2Vvert+R3h+R4Vhorz计算得到预期单位时间耗电量△batresume，最后如前所述的方法根据所述预期单位时间耗电量△batresume和实际单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数R1、R2、R3、R4，并利用所述确定后的模型系数R1、R2、R3、R4更新所述单位时间耗电模型。
在一个实施例中，所述无人机的返航电量估算设备在根据所述确定的运动状态信息估算返航电量时，可以将确定的预设巡航高度上的运动状态信息代入到上述无人机的单位时间耗电模型中，以估算无人机在预设巡航高度上的单位时间耗电量，如图7a所示，图7a是本发明实施例提供的一种在预设巡航高度上估计的单位时间耗电量的效果图，如图7a所示，包括原模型耗电量71和实际耗电量72。
在一个实施例中，所述无人机的返航电量估算设备在根据所述确定的运动状态信息估算返航电量时，可以将确定的迫降返航的运动状态信息代入到上述无人机的单位时间耗电模型中，以估算无人机在预设巡航高度上的单位时间耗电量，如图7b所示，图7b是本发明实施例提供的一种在迫降返航过程中估计的单位时间耗电量的效果图，如图7b所示，包括原模型耗电量73和实际耗电量74。通过图7a和图7b可以看出，本发明实施例提供的无人机的单位时间耗电模型相比现有技术模型准确性更高，从而说明通过本发明实施例提供的无人机的单位时间耗电模型估算得到的返航电量的准确性更高。
本发明实施例中，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量，并将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。通过这种方式，降低了估算返航电量的误差，提高了模型准确度，从而提高了无人机的飞行安全和用户体验。
请参见图8为例进行说明，图8是本发明实施例提供的一种无人机的返航控制设备的结构示意图。具体的，所述无人机的返航控制设备包括：存储器801、处理器802以及数据接口803。
所述数据接口803，用于传递无人机的返航控制设备和无人机之间的数据信息。
所述存储器801可以包括易失性存储器(volatile memory)；存储器801也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)；存储器801还可以包括上述种类的存储器的组合。所述处理器802可以是中央处理器(central processing unit，CPU)。所述处理器802还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specificintegrated circuit，ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或其任意组合。
所述存储器801用于存储程序指令，所述处理器802可以调用存储器801中存储的程序指令，用于执行如下步骤：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
进一步地，所述与所述无人机的位置满足预设位置关系的目标航点为与所述无人机的位置距离最近的目标航点。
进一步地，所述处理器802可以调用存储器801中存储的程序指令，还用于执行如下步骤：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的高度下降至预设安全高度时，根据第二预设水平速度控制量控制无人机在所述预设安全高度上水平返航。
进一步地，所述处理器802可以调用存储器801中存储的程序指令，还用于执行如下步骤：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
进一步地，所述处理器802可以调用存储器801中存储的程序指令，还用于执行如下步骤：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
进一步地，所述处理器802可以调用存储器801中存储的程序指令，还用于执行如下步骤：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
进一步地，所述处理器802可以调用存储器801中存储的程序指令，还用于执行如下步骤：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
本发明实施例中，无人机的返航控制设备可以在确定出无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航，在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。通过这种方式，降低无人机丢失的概率、节省了下降时间，提高了无人机的飞行安全。
请参见图9，图9是本发明实施例提供的一种无人机的返航电量估算设备的结构示意图。具体的，所述无人机的返航电量估算设备包括：存储器901、处理器902以及数据接口903。
所述数据接口903，用于传递无人机的返航控制设备和无人机之间的数据信息。
所述存储器901可以包括易失性存储器(volatile memory)；存储器901也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)；存储器801还可以包括上述种类的存储器的组合。所述处理器902可以是中央处理器(central processing unit，CPU)。所述处理器902还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specificintegrated circuit，ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或其任意组合。
所述存储器901用于存储程序指令，所述处理器902可以调用存储器901中存储的程序指令，用于执行如下步骤：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
进一步地，所述处理器902可以调用存储器901中存储的程序指令，根据确定的运动状态信息估算返航电量时，具体用于执行如下步骤：
根据确定的运动状态信息确定无人机在返航过程中的单位时间耗电量；
根据所述单位时间耗电量估算所述返航电量。
进一步地，所述处理器902可以调用存储器901中存储的程序指令，根据确定的运动状态信息确定所述单位时间耗电量时，具体用于执行如下步骤：
将确定的运动状态信息代入到无人机的单位时间耗电模型以确定所述单位时间耗电量。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
本发明实施例中，无人机的返航电量估算设备可以确定无人机在返航过程中的运动状态信息，并根据所述确定的运动状态信息估算返航电量，通过这种方式估算返航电量，可以降低估算误差，提高了无人机的飞行安全和用户体验。
请参见图10，图10是本发明实施例提供的一种建立无人机的单位时间耗电模型的设备的结构示意图。具体的，所述建立无人机的单位时间耗电模型的设备包括：存储器1001、处理器1002以及数据接口1003。
所述数据接口1003，用于传递无人机的返航控制设备和无人机之间的数据信息。
所述存储器1001可以包括易失性存储器(volatile memory)；存储器1001也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)；存储器1001还可以包括上述种类的存储器的组合。所述处理器1002可以是中央处理器(central processing unit，CPU)。所述处理器1002还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logicdevice，CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或其任意组合。
所述存储器1001用于存储程序指令，所述处理器1002可以调用存储器1001中存储的程序指令，用于执行如下步骤：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行状态下的运动状态信息。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行环境下的运动状态信息。
进一步地，所述运动状态信息的分散程度大于或等于预设的分散程度阈值。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
本发明实施例中，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量，并将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。通过这种方式，降低了估算返航电量的误差，提高了模型准确度，从而提高了无人机的飞行安全和用户体验。
本发明实施例还提供了一种无人机，包括：机身；配置在机身上的动力系统，用于为无人机提供移动的动力；处理器，用于执行以下步骤：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
进一步地，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的高度下降至预设安全高度时，根据第二预设水平速度控制量控制无人机在所述预设安全高度上水平返航。
进一步地，所述处理器还用于：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
进一步地，所述处理器还用于：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
进一步地，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
进一步地，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
本发明实施例中，无人机的返航控制设备可以在确定出无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航，在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。通过这种方式，降低无人机丢失的概率、节省了下降时间，提高了无人机的飞行安全。
本发明实施例还提供了另一种无人机，包括：机身；配置在机身上的动力系统，用于为无人机提供移动的动力；处理器，用于执行以下步骤：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
进一步地，所述处理器根据确定的运动状态信息估算返航电量时，具体用于：
根据确定的运动状态信息确定无人机在返航过程中的单位时间耗电量；
根据所述单位时间耗电量估算所述返航电量。
进一步地，所述处理器根据确定的运动状态信息确定所述单位时间耗电量时，具体用于：
将确定的运动状态信息代入到无人机的单位时间耗电模型以确定所述单位时间耗电量。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
本发明实施例中，无人机的返航电量估算设备可以确定无人机在返航过程中的运动状态信息，并根据所述确定的运动状态信息估算返航电量，通过这种方式估算返航电量，可以降低估算误差，提高了无人机的飞行安全和用户体验。
本发明实施例还提供了又一种无人机，包括：机身；配置在机身上的动力系统，用于为无人机提供移动的动力；处理器，用于执行以下步骤：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行状态下的运动状态信息。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行环境下的运动状态信息。
进一步地，所述运动状态信息的分散程度大于或等于预设的分散程度阈值。
进一步地，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
本发明实施例中，建立无人机的单位时间耗电模型的设备可以获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量，并将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。通过这种方式，降低了估算返航电量的误差，提高了模型准确度，从而提高了无人机的飞行安全和用户体验。
本发明的实施例还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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明图1、图3、图5或图6所对应实施例中描述的方法，也可实现图8、图9或图10所述本发明所对应实施例的设备，在此不再赘述。
所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的设备的内部存储单元，例如设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述设备的外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
以上所揭露的仅为本发明部分实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (46)

1.一种无人机的返航控制方法，其特征在于，包括：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的高度下降至预设安全高度时，根据第二预设水平速度控制量控制无人机在所述预设安全高度上水平返航。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
7.一种无人机的返航电量估算方法，其特征在于，包括：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述根据确定的运动状态信息估算返航电量包括：
根据确定的运动状态信息确定无人机在返航过程中的单位时间耗电量；
根据所述单位时间耗电量估算所述返航电量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据确定的运动状态信息确定所述单位时间耗电量包括：
将确定的运动状态信息代入到无人机的单位时间耗电模型以确定所述单位时间耗电量。
10.根据权利要求7-9任一项所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
11.一种建立无人机的单位时间耗电模型的方法，其特征在于，包括：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行状态下的运动状态信息。
13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行环境下的运动状态信息。
14.根据权利要求11-13任一项所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息的分散程度大于或等于预设的分散程度阈值。
15.根据权利要求11-14任一项所述的方法，其特征在于，所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
16.一种无人机的返航控制设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作:
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
17.根据权利要16所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的高度下降至预设安全高度时，根据第二预设水平速度控制量控制无人机在所述预设安全高度上水平返航。
18.根据权利要17所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
19.根据权利要17或18所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
20.根据权利要求16-19任一项所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
21.根据权利要求16-20任一项所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
22.一种无人机的返航电量估算设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
23.根据权利要求22所述的设备，其特征在于，
所述处理器根据确定的运动状态信息估算返航电量时，具体用于：
根据确定的运动状态信息确定无人机在返航过程中的单位时间耗电量；
根据所述单位时间耗电量估算所述返航电量。
24.根据权利要求23所述的设备，其特征在于，
所述处理器根据确定的运动状态信息确定所述单位时间耗电量时，具体用于：
将确定的运动状态信息代入到无人机的单位时间耗电模型以确定所述单位时间耗电量。
25.根据权利要求22-24任一项所述的设备，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
26.一种建立无人机的单位时间耗电模型的设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述程序指令，当所述程序指令被执行时，用于执行以下操作:
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
27.根据权利要求26所述的设备，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行状态下的运动状态信息。
28.根据权利要求26或27所述的设备，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行环境下的运动状态信息。
29.根据权利要求26-28任一项所述的设备，其特征在于，
所述运动状态信息的分散程度大于或等于预设的分散程度阈值。
30.根据权利要求26-29任一项所述的设备，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
31.一种无人机，其特征在于，包括：
机身；
配置在机身上的动力系统，用于为移动机器人提供移动的动力；
处理器，用于执行以下步骤：
当确定无人机的剩余电量小于或者等于预设返航电量阈值时，控制无人机飞行到预设巡航高度，并根据第一预设水平速度控制量控制无人机在所述预设巡航高度上水平返航；
在所述预设巡航高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设下降电量阈值时，根据所述第一预设水平速度控制量和预设下降速度控制量控制无人机迫降返航。
32.根据权利要求31所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的高度下降至预设安全高度时，根据第二预设水平速度控制量控制无人机在所述预设安全高度上水平返航。
33.根据权利要求32所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
34.根据权利要求32或33所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述预设安全高度上水平返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
35.根据权利要求21-34任一项所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机到达返航点上方时，控制无人机降落至返航点。
36.根据权利要求31-35任一项所述的无人机，其特征在于，所述处理器还用于：
在所述迫降返航的过程中，当确定无人机的剩余电量小于或等于预设降落电量阈值时，控制无人机降落。
37.一种无人机，其特征在于，包括：
机身；
配置在机身上的动力系统，用于为移动机器人提供移动的动力；
处理器，用于执行以下步骤：
确定无人机在返航过程中的运动状态信息，其中，所述返航过程为无人机从当前位置返航至返航点的过程；
根据所述确定的运动状态信息估算返航电量。
38.根据权利要求37所述的无人机，其特征在于，所述处理器根据确定的运动状态信息估算返航电量时，具体用于：
根据确定的运动状态信息确定无人机在返航过程中的单位时间耗电量；
根据所述单位时间耗电量估算所述返航电量。
39.根据权利要求38所述的无人机，其特征在于，所述处理器根据确定的运动状态信息确定所述单位时间耗电量时，具体用于：
将确定的运动状态信息代入到无人机的单位时间耗电模型以确定所述单位时间耗电量。
40.根据权利要求37-39任一项所述的无人机，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
41.一种无人机，其特征在于，包括：
机身；
配置在机身上的动力系统，用于为移动机器人提供移动的动力；
处理器，用于执行以下步骤：
获取无人机在飞行过程中的运动状态信息和与所述运动状态信息对应的实际单位时间耗电量；
将所述运动状态信息代入到所述单位时间耗电模型中以获取无人机的预期单位时间耗电量，其中，所述单位时间耗电模型包括一个或多个待确定的模型系数；
基于所述实际单位时间耗电量和所述预期单位时间耗电量运行最小化拟合算法以确定所述一个或多个待确定的模型系数，并利用所述确定后的模型系数更新所述单位时间耗电模型。
42.根据权利要求41所述的无人机，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行状态下的运动状态信息。
43.根据权利要求41或42所述的无人机，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机在多个不同的飞行环境下的运动状态信息。
44.根据权利要求41-43任一项所述的无人机，其特征在于，
所述运动状态信息的分散程度大于或等于预设的分散程度阈值。
45.根据权利要求41-44任一项所述的无人机，其特征在于，
所述运动状态信息包括无人机的水平飞行速度、垂直飞行速度、无人机的高度信息中的至少一种。
46.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至15任一项所述方法。
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