CN111007875A - 飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 - Google Patents
飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111007875A CN111007875A CN201911323630.1A CN201911323630A CN111007875A CN 111007875 A CN111007875 A CN 111007875A CN 201911323630 A CN201911323630 A CN 201911323630A CN 111007875 A CN111007875 A CN 111007875A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- task
- flight
- planning
- mission
- autopilot
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 41
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 26
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 4
- 235000021184 main course Nutrition 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提出一种飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器，涉及航测技术领域，在自动驾驶仪判定接收的任务规划信息满足任务规划条件时，基于该任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块，然后利用获得的任务规划参数对该任务区块进行处理，得到飞行任务，接着遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件，相比于现有技术，使自动驾驶仪规划能够先在二维平面规划出飞行任务，再通过设定飞行条件的方式遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，从而使自动驾驶仪能够具有飞行任务规划能力，进而使自动驾驶仪能够在无法接收新的飞行任务时，可以自主规划飞行任务，确保能够正常的执行任务。
Description
技术领域
本申请涉及航测技术领域，具体而言，涉及一种飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器。
背景技术
飞行任务是对飞行器在空中所进行活动的一种统称，其任务规划需要基于目标、地形等环境信息，为飞行器规划出满足飞行性能等约束条件的航线，使飞行器按照该规划出的航线进行飞行时能够完成预先制定的飞行器任务。
目前飞行器的飞行任务规划一般由地面系统完成，地面系统将规划好的飞行任务发送给飞行器，飞行器按照规划好的飞行任务即能够完整预先指定的飞行器任务。
然而，由于地面系统与飞行器之间需要依靠通信系统进行数据的传输，一旦通信系统出现异常，会导致飞行器无法接收新的飞行任务，从而导致飞行器无法正常的执行预定的任务。
发明内容
本申请的目的在于提供一种飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器，能够使自动驾驶仪具有飞行任务规划能力。
为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供一种飞行任务规划方法，应用于自动驾驶仪，所述方法包括：
判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件；
当所述任务规划信息满足所述任务规划条件时，基于所述任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；
利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，获得飞行任务，其中，所述飞行任务包括多个飞行航点；
遍历检查所述飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
第二方面，本申请实施例提供一种飞行任务规划装置，应用于自动驾驶仪，所述装置包括：
判断模块，判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件；
处理模块，用于当所述任务规划信息满足所述任务规划条件时，基于所述任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；
所述处理模块还用于，利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，获得飞行任务，其中，所述飞行任务包括多个飞行航点；
所述处理模块还用于，遍历检查所述飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
第三方面，本申请实施例提供一种自动驾驶仪，所述自动驾驶仪包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的飞行任务规划方法。
第四方面，本申请实施例提供一种飞行器，所述飞行器装配有如本申请实施例第三方面所述的自动驾驶仪。
本申请实施例提供的一种飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器，在自动驾驶仪判定接收的任务规划信息满足任务规划条件时，基于该任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块，然后利用获得的任务规划参数对该任务区块进行处理，得到飞行任务，接着遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件，相比于现有技术，使自动驾驶仪规划能够先在二维平面规划出飞行任务，再通过设定飞行条件的方式遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，从而使自动驾驶仪能够具有飞行任务规划能力，进而使自动驾驶仪能够在无法接收新的飞行任务时，可以自主规划飞行任务，确保能够正常的执行任务。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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它相关的附图。
图1示出本申请实施例的一种示意性应用场景图；
图2示出本申请实施例提供的自动驾驶仪的一种示意性结构框图；
图3示出本申请实施例提供的飞行任务规划方法的一种示意性流程图；
图4示出一种飞行航线示意图；
图5示出图3中S201的子步骤的一种示意性流程图；
图6示出图3中S203的子步骤的一种示意性流程图；
图7示出本申请实施例中任务目标拓展的一种示意图；
图8示出图3中S205的子步骤的一种示意性流程图；
图9为图8中S205-1的子步骤的一种示意性流程图；
图10示出本申请实施例提供的飞行任务规划装置的一种示意性结构图。
图中：100-自动驾驶仪；101-存储器；102-处理器；103-通信接口；300-飞行任务规划装置；301-判断模块；302-处理模块。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
遥感技术是根据电磁波理论，应用各种传感器对非接触目标辐射或反射的电磁波信息，进行采集并处理后，实现目标探测、成像或者识别等任务的技术。飞行器遥感任务的规划，是指针对搭载特定电磁波传感器进行遥感作业的飞行器，在非人工干预的条件下，综合目标、地形等环境因素以及飞行器的飞行性能等约束条件，制定出任务效能最优的任务实施计划。
目前针对飞行器遥感任务的规划一般涉及系统层面(比如多机协同)和轨迹算法层面(比如航迹搜索)的研究。其中，对于轨迹算法问题，在设定的目标区域搜索出一条从出发地到目的地的最优航迹属于NP(non-deterministic polynomial，非确定性多项式)-hard问题，由于目标针对飞行器的飞行任务规划是对三维数据进行处理，需要较大的计算量，因此目前针对飞行器的飞行任务规划一般是由地面系统完成。
示例性地，用户可以将目标区域的数据以及工况指标等录入地面系统，借助地面系统强大的数据处理能力，规划出完整的飞行航线以及任务动作点等，得到飞行任务，再由地面系统借助通信系统将规划好的飞行任务传输给飞行器，然后由飞行器按照接收的飞行任务以执行预定的任务。
然而，正是由于地面系统与飞行器之间需要依靠通信系统进行数据的传输，导致若通信系统出现异常，飞行器无法接收新的飞行任务，飞行任务无法正常的被执行。
为此，基于上述缺陷，本申请实施例提供的一种可能的实现方式为：在自动驾驶仪判定接收的任务规划信息满足任务规划条件时，基于该任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块，然后利用获得的任务规划参数对该任务区块进行处理，得到飞行任务，接着遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件，从而使自动驾驶仪能够自主地规划飞行任务。
下面结合附图，对本申请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。
请参阅图1，图1示出本申请实施例的一种示意性应用场景图，在本申请实施例中，地面系统与飞行器通过通信链路建立通信，比如可以利用电台、移动网络等建立地面系统与飞行器间的通信链路，以使地面系统与飞行器两者间能够进行数据的交互，比如地面系统发送飞行指令或者是任务信息给飞行器，飞行器反馈任务数据或者是状态数据等给地面系统。
其中，飞行器设置有自动驾驶仪，自动驾驶仪可以通过接收地面系统发送的飞行指令以及任务信息等数据，执行相关的数据处理，以实现本申请实施例所提供的飞行任务规划方法，从而控制飞行器执行预定的任务。
请参阅图2，图2示出本申请实施例提供的自动驾驶仪100的一种示意性结构框图，自动驾驶仪100包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
存储器101可用于存储软件程序及模块，如本申请实施例提供的飞行任务规划装置对应的程序指令/模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，以实现本申请实施例提供的飞行任务规划方法。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(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。
可以理解，图2所示的结构仅为示意，自动驾驶仪100还可以包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
下面以图2所示的自动驾驶仪作为执行主体，对本申请实施例提供的飞行任务规划方法进行示例性说明。
请参阅图3，图3示出本申请实施例提供的飞行任务规划方法的一种示意性流程图，包括以下步骤：
S201，判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件；当满足时，执行S203；当不满足时，执行S209；
S203，基于任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；
S205，利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，获得飞行任务；
S207，遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
结合图1所示，自动驾驶仪可以通过通信链路接收地面系统发送的任务规划信息，比如自动驾驶仪接收地面系统发送的任务目标和任务参数，自动驾驶仪将接收的任务规划信息与任务规划条件进行比对，判断接收的任务规划信息是否满足该任务规划条件，当自动驾驶仪判定满足时，执行S203；当自动驾驶仪判定不满足时，则执行S209。
其中，可以理解的是，该任务规划条件可以预先存储于自动驾驶仪，也可以是随任务规划信息一起接收地面系统发送所获得，本申请实施例对获得任务规划条件的方式不进行限定。
接着，当自动驾驶仪判定接收的任务规划信息满足任务规划条件时，自动驾驶仪则在二维平面，基于任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；比如，示例性地，可以基于任务目标的类型，例如区域测量、电力线检测等，划分出不同的工作区域，并将划分出的工作区域作为任务区块。
然后，自动驾驶仪利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，从而获得飞行任务，其中，该飞行任务中包含如图4所示的飞行航线，自动驾驶仪获得的飞行航线中包含多个飞行航点，比如在如图4所示的飞行航线中，包含了依次编号为0～49的多个飞行航点。
最后，在飞行航点的维度，自动驾驶仪遍历检查该飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
比如，示例性地，该飞行条件可以为：飞行航点的相对航高不低于设定的航高阈值，以图4所示的飞行航线为例，自动驾驶仪可以按照编号的顺序，从航点0开始，依次检查每个飞行航点的相对航高是否不低于设定的航高阈值。其中，以第i个飞行航点为例，在检查飞行航点i的相对航高时，若飞行航点i的相对航高满足设定的航高阈值时，则继续检查飞行航点i+1的相对航高；若飞行航点i的相对航高不满足设定的航高阈值，则调整飞行航点i的航高，使飞行航点i的相对航高满足设定的航高阈值；同时，由于一个飞行航点的航高往往会影响到邻近航点的航高，比如调整了飞行航点j的航高，可能会导致第j-1个飞行航点与第j个飞行航点之间的角度不再满足由最大垂直速率决定的最大爬升角或最大下降角度；因此，在调整飞行航点i的航高后，需要再重新检查飞行航点i-1的航高是否设定的航高阈值，若飞行航点i-1的航高不满足该设定的航高阈值后，需要再重新调整飞行航点i-1的航高；如此迭代循环，直至所有的飞行航点检查结束且均满足设定的航高阈值，飞行任务规划完成，或者是始终存在不满足设定的航高阈值的飞行航点，飞行任务规划失败。
可见，基于上述设计，本申请实施例提供的飞行任务规划方法，在自动驾驶仪判定接收的任务规划信息满足任务规划条件时，基于该任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块，然后利用获得的任务规划参数对该任务区块进行处理，得到飞行任务，接着遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件，相比于现有技术，使自动驾驶仪规划能够先在二维平面规划出飞行任务，再通过设定飞行条件的方式遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，从而使自动驾驶仪能够具有飞行任务规划能力，进而使自动驾驶仪能够在无法接收新的飞行任务时，可以自主规划飞行任务，确保能够正常的执行任务。
其中，为实现S201，请参阅图5，图5示出图3中S201的子步骤的一种示意性流程图，作为一种可能的实现方式，S201可以包括以下子步骤：
S201-1，判断接收的任务规划信息中是否包含任务目标的坐标信息；若包含，则确定任务规划信息满足任务规划条件；若不包含，若确定任务规划信息不满足任务规划条件。
在本申请实施例中，自动驾驶仪接收的任务规划信息中包含有任务目标，其中，任务规划信息中包含的任务目标可以有多个，也可以仅有一个；比如，对于点目标，则只有一个任务目标；如果线目标或者是面目标，比如电力线或者是区域航测，则可能会有多个任务目标。
自动驾驶仪在执行S201时，可以将任务目标的坐标信息作为任务规划条件，若任务规划信息中包含有任务目标的坐标信息，则自动驾驶仪判定该任务规划信息满足任务规划条件；若任务规划信息中不包含有任务目标的坐标信息，则自动驾驶仪判定该任务规划信息不满足任务规划条件。
其中，需要说明的是，任务规划信息中包含有任务目标的坐标信息，是指任务规划信息中包含有所有任务目标的坐标信息；任务规划信息中不包含有任务目标的坐标信息，是指至少存在一个任务目标的坐标信息未包含于任务规划信息中。
另外，为实现S203，请参阅图6，图6示出图3中S203的子步骤的一种示意性流程图，作为一种可能的实现方式，S203可以包括以下子步骤：
S203-1，利用区域扩展参数对任务规划信息中包含的任务目标进行扩展，获得感兴趣区域；
S203-2，将感兴趣区域划分为任务区块。
目前的飞行任务规划方案，一般是直接利用用户输入的任务规划信息中的任务目标，作为航线生成算法的输入，这种方式对不同任务目标的类型没有进行区分，并且也忽略了输入数据潜在的拓扑错误(比如悬挂点、伪节点、自相交等)或与其他参数要求不符的情况。
为此，本申请实施例提供的飞行任务规划方法，在执行S203时，首先利用区块扩展参数对任务规划信息中包含的任务目标进行扩展，即将任务目标向外扩展一定范围的缓冲区，从而获得感兴趣区域(Region of Interest，ROI)，进而将该感兴趣区域在时空上划分为任务区块。
比如，示例性地，请参阅图7，图7示出本申请实施例中任务目标拓展的一种示意图，本申请实施例中，对于点元素的任务目标，可以按照区域扩展参数，将点元素的任务目标拓展为圆形的感兴趣区域；对于线元素的任务目标，则可以根据区域扩展参数，并参考线元素的性质，将线元素的任务目标拓展为连续不断的带状感兴趣区域或者是多个矩形感兴趣区域的分段组合；对于面元素的任务目标，则可以按照区域扩展参数，将面元素的任务目标拓展为不定数量多边形的感兴趣目标。
其中，需要说明的是，区域扩展参数(比如点要素拓展为圆形感兴趣区域的半径)可以是预先存储于自动驾驶仪中的默认参数，也可以是自动驾驶仪接收地面系统发送所获得，本申请实施例对获得区域扩展参数的方式不进行限定。
另外，在S203-1之前，还可以基于任务目标的类型，执行一定的简化处理以及有效性检查，比如对于线元素或者是面元素的任务目标，可以先去除重复顶点、必要的线型简化处理等，以及检查拓扑有效性和每个顶点的坐标有效性后，再拓展为感兴趣区域；或者是对于体元素的任务目标，可以按照体元素的规模大小，与设定的规模阈值进行比较，将规模达到该设定的规模阈值的体元素作为规模相对大的体元素，从而将该规模相对大的体元素归化为面元素，进而利用面元素的处理方式处理该规模相对大的体元素；另一方面，将规模未达到该设定的规模阈值的体元素作为规模相对小的体元素，从而将该规模相对小的体元素归化为点元素，进而利用点元素的处理方式处理该规模相对小的体元素。针对每一任务目标的类型的具体处理方式可参考如下表：
其中，在将感兴趣区域划出为任务区块时，可以先根据感兴趣区域内的地形高差，以及接收的任务类型对地面高差的限制条件(比如在航测中，一般要求地形高差不超过相对航高一定的比例)，在高程系统内进行任务区块的划分；然后划分时序上的任务区块，即在时间上划分出需要先后执行的任务区块，从而得到任务区块的有序队列。
需要说明的是，任务区块的数量一般与任务目标的数量相关，任务区块的数量一般不小于任务目标的数量。
可见，基于上述设计，本申请实施例提供的飞行任务规划方法，利用区域扩展参数对任务规划信息中包含的任务目标进行扩展，从而获得感兴趣区域，进而将感兴趣区块划分为任务区块，能够减少输入数据潜在的拓扑错误，提升飞行任务规划的精度。
另外，需要说明的是，飞行任务一般包括飞行航线及任务动作点，飞行航线用于指示飞行器的飞行轨迹，任务动作点用于指示飞行器执行任务的航拍动作点。
为实现S205，请参阅图8，图8示出图3中S205的子步骤的一种示意性流程图，作为一种可能的实现方式，S205可以包括以下子步骤：
S205-1，利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，得到任务航段；
S205-2，计算任务航段的所有任务动作点；
S205-3，根据任务规划信息包含的航线连接类型对任务航段进行处理，得到飞行航线。
在执行S205时，首先利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，比如利用获得的传感器外参数、主航向角、主转向符以及旁向重叠率等，逐块划分出任务航段。
然后，结合划分出的任务航段，计算任务航段的所有任务动作点，也即：计算出飞行器在任务航段上的所有航拍动作点。
最后，根据任务规划信息包含的航线连接类型(比如S型或者是套耕型)对任务航段进行处理，即：连接不同的任务航段从而得到飞行航线。
其中，任务航段的连接包括两个方面的步骤：(1)对于不同任务区块的任务航段，需要连接上一个任务区块的退出航段和下一个任务区块的进入航段(即连接第n个任务区块的退出航段与第n+1个任务区块的进入航段)；(2)根据任务规划信息中包含的航线连接类型(S型或者是套耕型)，连接同一任务区块内部的不同航段，比如图4的示意图中采用的即为S型连接得到的飞行航线。
需要说明的是，结合图4所示，在连接任务航段时，可以根据前后两个任务航段的方位角、飞行器盘旋半径(在标准大气压下)和相对航高等参数，计算出预转弯航点，引导飞行器以一定的航向进入探测区域。
示例性地，为实现S205-1，请参阅图9，图9为图8中S205-1的子步骤的一种示意性流程图，作为一种可能的实现方式，S205-1可以包括以下子步骤：
S205-1a，利用传感器外参数获得任务区块中首条任务航线对应的第一中心投影共线方程；
S205-1b，基于第一中心投影共线方程以及主航向角，计算得到首条任务航线在摄影基准面的投影几何图形；
S205-1c，以旁向重叠率为约束条件，从任务区块中的首条任务航线开始，依次迭代计算获得任务区块中的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图形；
S205-1d，根据航段计算策略信息，获得任务目标对应的目标任务航段算法；
S205-1e，利用目标任务航段算法对任务区块包含的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图形进行处理，获得任务航段。
在本申请实施例中，自动驾驶仪接收的任务规划参数中包括传感器外参数、主航向角、主转向符、旁向重叠率、以及航向重叠率等，示例性地，任务规划参数的基本属性可如下表所示：
在执行S205-1时，首先利用传感器外参数获得任务区块中首条任务航线对应的第一中心投影共线方程，其中，中心投影共线方程可以表示如下：
式中，设某像点在像空间坐标系的坐标为(xi,yi)，f为摄像机主距，设该像点映射的地面投影点在摄影测量坐标系的坐标矢量表示为(XP,YP,ZP)，摄影中心S在摄影测量坐标系的坐标矢量表示为(XS,YS,ZS)，a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、c3分别为外方位角元素计算出的旋转矩阵，其排布形式表示如下：
然后，基于第一中心投影方程，在主航向角上进行仿真计算，得到首条任务航线在摄影基准面上投影的几何图形。
接下来，以满足旁向重叠略为约束条件，从上述得到的任务区块中的首条任务航线开始，依次迭代计算获得任务区块中的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图像，直至该任务区块中的任务航线计算完成。
然后，自动驾驶仪根据预先存储的航段计算策略信息，获得与任务目标对应的目标任务航段算法，其中，该航段计算策略信息记录有多个任务目标与多个任务航段算法的对应关系，比如，示例性地，航段计算策略信息可如下表所示：
示例性地，假定任务目标的类型为面元素，则可以执行可变间距的多边形扫描线算法；假定任务目标的类型为连续带状的线要素，则可以执行中心线多层平行缓冲算法。
最后，利用所获得的目标任务航段算法，对任务区块包含的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图像进行处理，从而获得任务航段。
需要说明的是，在迭代计算获得任务区块中的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图像时，判断任务区块中的任务航线计算是否完成时：可以根据中心投影共线条件方程，当计算出下一个位置传感器的投影不再与任务区块相交时，即判定该任务区块的任务航线计算已完成。
另外，需要说明的是，飞行器的任务动作点是指执行任务载荷某种动作的四维时空点。在本申请实施例中，任务动作点的基本属性可以如下表所示：
| 属性 | 作用 |
| 动作枚举 | 任务载荷应执行何种动作的唯一标志 |
| 动作频率 | 控制动作执行频率；特别地，频率为零则为停止执行 |
| 传感器外参数 | 传感器执行该动作的地理空间位置和对地姿态 |
因此，作为一种可能的实现方式，在执行205-2时，自动驾驶仪可以以接收的任务规划信息中包含的航向重叠率为约束条件，将传感器沿任务航段依次移动时所计算得到的所有成像中心作为任务航段的所有任务动作点；也就是说，自动驾驶仪可以沿着任务航段，从起点开始移动传感器位置，并结合中心投影共线条件方程，递进计算在摄影基准面上投影的几何图形，规划下一个满足航向重叠率指标的成像中心，直至传感器位置移动到任务航段的结束位置。
另外，请继续参阅图3，当自动驾驶仪执行S201判定接收的任务规划信息不满足任务规划条件时，该飞行任务规划方法还包括以下步骤：
S209，查询地理信息数据库以更新所述任务规划信息；若查询成功，则以更新后的任务规划信息执行S203；若查询失败，则结束。
在本申请实施例中，自动驾驶仪中可以预先存储有地理信息数据库，比如数字表面模型(Digital Surface Model，DSM)，当自动驾驶仪执行S201判定接收的任务规划信息不满足任务规划条件时，可以通过查询数字表面模型，以尝试补充任务规划信息；若查询成功，则表征可以通过数字表面模型对任务规划信息进行补充更新，并以更新后的任务规划信息执行S203；反之，若查询失败，则判定按照接收的任务规划信息，无法完成航线的规划，此时则退出飞行任务规划的流程，并可以向地面系统反馈表征自动驾驶仪飞行任务规划失败的提示信息，从而使用户明确自动驾驶仪自主规划飞行任务失败或者是将任务规划信息补充完整后再继续进行飞行任务规划。
另外，基于与上述飞行任务规划方法相同的发明构思，请参阅图10，图10示出本申请实施例提供的飞行任务规划装置300的一种示意性结构图，该飞行任务规划装置300包括判断模块301及处理模块302。其中：
判断模块301用于，判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件；
处理模块302用于，当任务规划信息满足任务规划条件时，基于任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；
处理模块302还用于，利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，获得飞行任务，其中，飞行任务包括多个飞行航点；
处理模块302还用于，遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
可选地，作为一种可能的实现方式，任务规划信息中包含任务目标；判断模块301在判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件时，具体用于：
判断接收的任务规划信息中是否包含任务目标的坐标信息；若包含，则确定任务规划信息满足任务规划条件；若不包含，若确定任务规划信息不满足任务规划条件。
可选地，作为一种可能的实现方式，处理模块302在基于任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块时，具体用于：
利用区域扩展参数对任务规划信息中包含的任务目标进行扩展，获得感兴趣区域；
将感兴趣区域划分为任务区块。
可选地，作为一种可能的实现方式，飞行任务包括飞行航线及任务动作点；处理模块302利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，获得飞行任务时，具体用于：
利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，得到任务航段；
计算任务航段的所有任务动作点；
根据任务规划信息包含的航线连接类型对任务航段进行处理，得到飞行航线。
可选地，作为一种可能的实现方式，任务规划参数包括传感器外参数、主航向角以及旁向重叠率；
处理模块302利用获得的任务规划参数对任务区块进行处理，得到任务航段时，具体用于：
利用传感器外参数获得任务区块中首条任务航线对应的第一中心投影共线方程；
基于第一中心投影共线方程以及主航向角，计算得到首条任务航线在摄影基准面的投影几何图形；
以旁向重叠率为约束条件，从任务区块中的首条任务航线开始，依次迭代计算获得任务区块中的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图形；
根据航段计算策略信息，获得任务目标对应的目标任务航段算法，其中，航段计算策略信息记录有多个任务目标与多个任务航段算法的对应关系；
利用目标任务航段算法对任务区块包含的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图形进行处理，获得任务航段。
可选地，作为一种可能的实现方式，任务规划信息中包含有航向重叠率；
处理模块302在计算任务航段的所有任务动作点时，具体用于：
以航向重叠率为约束条件，将传感器沿任务航段依次移动时所计算得到的所有成像中心作为任务航段的所有任务动作点。
可选地，作为一种可能的实现方式，处理模块302还用于：
当任务规划信息不满足任务规划条件时，查询地理信息数据库以更新任务规划信息；
当更新任务规划信息成功时，处理模块302基于更新后的任务规划信息进行划分出任务区块。
另外，本申请实施例还提供一种飞行器(图未示)，该飞行器装配有上述的自动驾驶仪，当该飞行器在执行飞行任务时，可以由该自动驾驶仪执行上述的飞行任务规划方法，以完成飞行器的飞行任务规划。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。
也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。
也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
综上所述，本申请实施例提供的一种飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器，在自动驾驶仪判定接收的任务规划信息满足任务规划条件时，基于该任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块，然后利用获得的任务规划参数对该任务区块进行处理，得到飞行任务，接着遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件，相比于现有技术，使自动驾驶仪规划能够先在二维平面规划出飞行任务，再通过设定飞行条件的方式遍历检查飞行任务包含的所有飞行航点，从而使自动驾驶仪能够具有飞行任务规划能力，进而使自动驾驶仪能够在无法接收新的飞行任务时，可以自主规划飞行任务，确保能够正常的执行任务。
并且，利用区域扩展参数对任务规划信息中包含的任务目标进行扩展，从而获得感兴趣区域，进而将感兴趣区块划分为任务区块，能够减少输入数据潜在的拓扑错误，提升飞行任务规划的精度。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种飞行任务规划方法，其特征在于，应用于自动驾驶仪，所述方法包括：
判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件；
当所述任务规划信息满足所述任务规划条件时，基于所述任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；
利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，获得飞行任务，其中，所述飞行任务包括多个飞行航点；
遍历检查所述飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务规划信息中包含任务目标；
判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件的步骤，包括：
判断接收的所述任务规划信息中是否包含所述任务目标的坐标信息；若包含，则确定所述任务规划信息满足所述任务规划条件；若不包含，若确定所述任务规划信息不满足所述任务规划条件。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块的步骤，包括：
利用区域扩展参数对所述任务规划信息中包含的任务目标进行扩展，获得感兴趣区域；
将所述感兴趣区域划分为任务区块。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述飞行任务包括飞行航线及任务动作点；
利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，获得飞行任务的步骤，包括：
利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，得到任务航段；
计算所述任务航段的所有任务动作点；
根据所述任务规划信息包含的航线连接类型对所述任务航段进行处理，得到所述飞行航线。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述任务规划参数包括传感器外参数、主航向角以及旁向重叠率；
利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，得到任务航段的步骤，包括：
利用所述传感器外参数获得所述任务区块中首条任务航线对应的第一中心投影共线方程；
基于所述第一中心投影共线方程以及所述主航向角，计算得到所述首条任务航线在摄影基准面的投影几何图形；
以所述旁向重叠率为约束条件，从所述任务区块中的首条任务航线开始，依次迭代计算获得所述任务区块中的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图形；
根据航段计算策略信息，获得所述任务目标对应的目标任务航段算法，其中，所述航段计算策略信息记录有多个任务目标与多个任务航段算法的对应关系；
利用所述目标任务航段算法对所述任务区块包含的所有任务航线在摄影基准面的投影几何图形进行处理，获得所述任务航段。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述任务规划信息中包含有航向重叠率；
计算所述任务航段的所有任务动作点的步骤，包括：
以所述航向重叠率为约束条件，将传感器沿所述任务航段依次移动时所计算得到的所有成像中心作为所述任务航段的所有任务动作点。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述任务规划信息不满足所述任务规划条件时，查询地理信息数据库以更新所述任务规划信息；
当更新所述任务规划信息成功时，以更新后的任务规划信息执行基于所述任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块的步骤。
8.一种飞行任务规划装置，其特征在于，应用于自动驾驶仪，所述装置包括：
判断模块，判断接收的任务规划信息是否满足任务规划条件；
处理模块，用于当所述任务规划信息满足所述任务规划条件时，基于所述任务规划信息中包含的任务目标，划分出任务区块；
所述处理模块还用于，利用获得的任务规划参数对所述任务区块进行处理，获得飞行任务，其中，所述飞行任务包括多个飞行航点；
所述处理模块还用于，遍历检查所述飞行任务包含的所有飞行航点，调整不满足飞行条件的飞行航点，直至满足设定的检查结束条件。
9.一种自动驾驶仪，其特征在于，包括：
存储器，用于存储一个或多个程序；
处理器；
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种飞行器，其特征在于，所述飞行器装配有如权利要求9所述的自动驾驶仪。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911323630.1A CN111007875B (zh) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911323630.1A CN111007875B (zh) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111007875A true CN111007875A (zh) | 2020-04-14 |
| CN111007875B CN111007875B (zh) | 2023-10-27 |
Family
ID=70117237
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911323630.1A Active CN111007875B (zh) | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111007875B (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111781954A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-10-16 | 云南电网有限责任公司迪庆供电局 | 无人机巡检控制方法及装置 |
| CN113093296A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-09 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种航磁测量方法及相关组件 |
| CN113268085A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-08-17 | 成都纵横大鹏无人机科技有限公司 | 一种航线规划方法、装置及机载激光雷达的飞行设备 |
| CN113296400A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-24 | 湖北三江航天红峰控制有限公司 | 一种两回路过载自动驾驶仪的参数整定方法及系统 |
| CN115390578A (zh) * | 2022-04-26 | 2022-11-25 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种现场勘察方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116561835A (zh) * | 2023-07-05 | 2023-08-08 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种基于构建地面投影几何模型的任务规划方法及系统 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080033633A1 (en) * | 2003-09-30 | 2008-02-07 | Kabushiki Kaisha Kenwood | Guide Route Search Device and Guide Route Search Method |
| CN102582826A (zh) * | 2011-01-06 | 2012-07-18 | 佛山市安尔康姆航拍科技有限公司 | 一种四旋翼无人飞行器的驾驶方法和系统 |
| WO2015131462A1 (zh) * | 2014-03-07 | 2015-09-11 | 国家电网公司 | 一种用于无人机输电线路巡检的集中监控系统及监控方法 |
| US20160284221A1 (en) * | 2013-05-08 | 2016-09-29 | Matternet, Inc. | Route planning for unmanned aerial vehicles |
| US20160299506A1 (en) * | 2013-12-04 | 2016-10-13 | Spatial Information Systems Research Limited | Method and apparatus for developing a flight path |
| CN106652569A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-05-10 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种无人机智能规划航线系统 |
| WO2018187889A1 (zh) * | 2017-04-09 | 2018-10-18 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种飞行处理方法及控制设备 |
| US20190088144A1 (en) * | 2017-09-20 | 2019-03-21 | Autel Robotics Co., Ltd. | Aerial vehicle landing method, ground control system, and flight control system |
| CN109559566A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-02 | 南京航空航天大学 | 一种繁忙机场终端区目视飞行航路的规划方法 |
| CN109634304A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-16 | 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 | 无人机飞行路径规划方法、装置和存储介质 |
-
2019
- 2019-12-20 CN CN201911323630.1A patent/CN111007875B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080033633A1 (en) * | 2003-09-30 | 2008-02-07 | Kabushiki Kaisha Kenwood | Guide Route Search Device and Guide Route Search Method |
| CN102582826A (zh) * | 2011-01-06 | 2012-07-18 | 佛山市安尔康姆航拍科技有限公司 | 一种四旋翼无人飞行器的驾驶方法和系统 |
| US20160284221A1 (en) * | 2013-05-08 | 2016-09-29 | Matternet, Inc. | Route planning for unmanned aerial vehicles |
| US20160299506A1 (en) * | 2013-12-04 | 2016-10-13 | Spatial Information Systems Research Limited | Method and apparatus for developing a flight path |
| WO2015131462A1 (zh) * | 2014-03-07 | 2015-09-11 | 国家电网公司 | 一种用于无人机输电线路巡检的集中监控系统及监控方法 |
| CN106652569A (zh) * | 2017-01-16 | 2017-05-10 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种无人机智能规划航线系统 |
| WO2018187889A1 (zh) * | 2017-04-09 | 2018-10-18 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种飞行处理方法及控制设备 |
| US20190088144A1 (en) * | 2017-09-20 | 2019-03-21 | Autel Robotics Co., Ltd. | Aerial vehicle landing method, ground control system, and flight control system |
| CN109559566A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-02 | 南京航空航天大学 | 一种繁忙机场终端区目视飞行航路的规划方法 |
| CN109634304A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-16 | 中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院 | 无人机飞行路径规划方法、装置和存储介质 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111781954A (zh) * | 2020-08-26 | 2020-10-16 | 云南电网有限责任公司迪庆供电局 | 无人机巡检控制方法及装置 |
| CN111781954B (zh) * | 2020-08-26 | 2023-02-21 | 云南电网有限责任公司迪庆供电局 | 无人机巡检控制方法及装置 |
| CN113093296A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-09 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种航磁测量方法及相关组件 |
| CN113093296B (zh) * | 2021-04-15 | 2023-09-05 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种航磁测量方法及相关组件 |
| CN113296400A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-24 | 湖北三江航天红峰控制有限公司 | 一种两回路过载自动驾驶仪的参数整定方法及系统 |
| CN113268085A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-08-17 | 成都纵横大鹏无人机科技有限公司 | 一种航线规划方法、装置及机载激光雷达的飞行设备 |
| CN115390578A (zh) * | 2022-04-26 | 2022-11-25 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种现场勘察方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116561835A (zh) * | 2023-07-05 | 2023-08-08 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种基于构建地面投影几何模型的任务规划方法及系统 |
| CN116561835B (zh) * | 2023-07-05 | 2023-10-13 | 成都纵横自动化技术股份有限公司 | 一种基于构建地面投影几何模型的任务规划方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111007875B (zh) | 2023-10-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111007875B (zh) | 飞行任务规划方法、装置、自动驾驶仪及飞行器 | |
| US10527720B2 (en) | Millimeter-wave terrain aided navigation system | |
| AU2018236879B2 (en) | Aerial vehicle terrain awareness display | |
| KR101905052B1 (ko) | 군집비행의 포메이션을 유지하기 위한 드론 및 그 방법 | |
| US9651950B2 (en) | Mission re-planning for coordinated multivehicle task allocation | |
| US9816816B2 (en) | Aerial vehicle awareness display | |
| EP3671397B1 (en) | Computer-vision-based autonomous or supervised-autonomous landing of aircraft | |
| US20090210109A1 (en) | Computing Flight Plans for UAVs While Routing Around Obstacles Having Spatial and Temporal Dimensions | |
| EP3470786A1 (en) | A computer-implemented method and a system for generating a 3d path to a landing location for an aerial vehicle | |
| CN110570692B (zh) | 一种无人机航线检测方法及装置 | |
| Perez-Grau et al. | Multi-sensor three-dimensional Monte Carlo localization for long-term aerial robot navigation | |
| KR20180039477A (ko) | 경로 계획 방법 및 장치 | |
| Uluskan | Noncausal trajectory optimization for real-time range-only target localization by multiple UAVs | |
| Moura et al. | Graph-SLAM approach for indoor UAV localization in warehouse logistics applications | |
| US7483787B2 (en) | Determining intersections of multi-segment three-dimensional path with portions of partitioned three-dimensional space | |
| Petrlík et al. | LIDAR-based stabilization, navigation and localization for UAVs operating in dark indoor environments | |
| Van Dalen et al. | Absolute localization using image alignment and particle filtering | |
| Samar et al. | Optimal path computation for autonomous aerial vehicles | |
| JP7488063B2 (ja) | 都市航空ビークルの航法性能 | |
| Jung et al. | Enabling operational autonomy for unmanned aerial vehicles with scalability | |
| CN109426275B (zh) | 虚拟禁飞区设置及基于虚拟禁飞区的飞行控制方法、装置 | |
| CN116295390A (zh) | 飞行器的航线生成方法、装置、处理设备及存储介质 | |
| Lesak et al. | Map-free lidar odometry (MFLO) using a range flow constraint and point patch covariances | |
| CN111912408B (zh) | 由具有导航设备的飞行器执行的方法和飞行器的导航装置 | |
| Domiciano et al. | Use of Information from the Digital Elevation Model in Autonomous Air Navigation Based on Image Odometry |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 7 / F, area a, building 6, No. 200, Tianfu 5th Street, high tech Zone, Chengdu, Sichuan 610000 Patentee after: CHENGDU JOUAV AUTOMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 6a7 / F, Jingrong International Plaza, No.200, Tianfu Fifth Street, hi tech Zone, Chengdu, Sichuan 610000 Patentee before: CHENGDU JOUAV AUTOMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. Country or region before: China |
|
| CP03 | Change of name, title or address |