CN111065054A - 定位无人机的方法、装置、存储介质以及终端 - Google Patents
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Abstract
本实施例公开了一种定位无人机的方法、装置、存储介质以及终端；本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi‑Fi信号强度。然后，基于该Wi‑Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。该方案可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种定位无人机的方法、装置、存储介质以及终端。
背景技术
近年来，越来越多的无人机出现在人们的日常生活中，例如，摄影师利用无人机在空中拍摄，从俯视角度获取风景；人们举办活动时利用无人机在低空拍摄视频，从空中的角度记录整个活动的全过程；电力行业的工作人员利用无人机来检测高空中的电线电缆，从而代替人工，避免工作人员触电和高空下坠等危险；甚至国内外已经有物流公司使用无人机来代替快递员进行自动送货。然而，有些无人机也对人们的日常工作和生活产生了较大干扰，比如机场附近出现的无人机，对飞机的起飞和降落产生了严重的威胁；不法分子利用无人机对居民楼进行偷拍，居民的隐私得不到有效的保护。针对这些有危害的无人机，现有的解决方案是利用雷达阵列或高清摄像头来检测和定位无人机，但这些做法需要部署大量的雷达设备或高清摄像头，成本太高，无法得到大规模普及，而且这些设备基本是固定的，移动性差，假设部署这些设备的地方不再出现有危害的无人机，这些设备将会被闲置，浪费了资源。
发明内容
本申请实施例提供一种定位无人机的方法、装置、存储介质以及终端，可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
本申请实施例提供定位无人机的方法，包括：
获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度；
基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合；
获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合；
根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
相应的，本申请实施例还提供一种定位无人机的装置，包括：
第一获取单元，用于获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度；
确定单元，用于基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合；
第二获取单元，用于获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合；
第三获取单元，用于根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
在一些实施例中，该确定单元包括：第一获取子单元、确定子单元以及生成子单元；
第一获取子单元，用于获取预设映射关系集合，其中，该预设映射关系集合包括样本Wi-Fi信号强度与样本距离之间的映射关系；
第一确定子单元，用于基于该Wi-Fi信号强度，从该预设映射关系集合中确定目标样本距离；
生成子单元，用于将该目标样本距离作为目标距离生成该距离集合。
在一些实施例中，该第三获取单元包括：选取子单元和第二获取子单元；
选取子单元，用于基于Wi-Fi信号强度，选取预设数量的终端设备，得到目标终端设备；
第二获取子单元，用于根据该目标终端设备周期性采集的该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
在一些实施例中，用于该定位无人机的装置还包括：第四获取单元、第一处理单元以及识别单元；
第四获取单元，用于获取多个终端设备扫描到的待识别设备信息，该待识别设备不包括该多个终端设备，该待识别设备信息包括终端设备标识；
第一处理单元，用于通过多个终端设备向该待识别设备发起信令交互，得到信令交互结果；
识别单元，用于根据该终端设备标识、该信令交互结果，识别待定位无人机
在一些实施例中，该定位无人机的装置还包括：样本数据收集单元、第二处理单元和生成单元；
样本数据收集单元，用于获取多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置、多个样本终端设备与多个样本无人机的高度以及多个样本终端设备检测到的多个样本无人机的样本Wi-Fi信号强度；
第二处理单元，用于基于多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置以及多个样本终端设备与多个样本无人机的高度，获取样本距离；
生成单元，用于建立样本距离与Wi-Fi信号强度之间的映射关系，生成该预设映射关系集合。
相应的，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有指令，该指令被处理器执行时实现本申请实施例任一提供的定位无人机方法中的步骤。
相应的，本申请实施例还提供了一种终端，包括：处理器和存储器；该存储器质存储有多条指令，该处理器加载该存储器存储的指令以执行本申请实施例任一提供的定位无人机方法中的步骤。
本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。该方案可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请实施例提供的定位无人机方法的流程示意图。
图2是本申请实施例提供的定位无人机方法的又一流程示意图。
图3是本申请实施例提供的定位无人机的方法的实施例中多次检测无人机的Wi-Fi信号强度值与对应时间的示意图。
图4是本申请实施例提供的定位无人机的方法的实施例中利用3圆的交叉点来定位Wi-Fi设备的示意图。
图5是本申请实施例提供的定位无人机的装置的结构示意图。
图6是本申请实施例提供的定位无人机的装置的另一种结构示意图。
图7是本申请实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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。
本发明中的术语“第一”、“第二”和“第三”是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
本实施例提供一种定位无人机的方法、装置、存储介质以及终端。
本申请实施例提供一种定位无人机的系统，包括：本申请实施例定位无人机的装置，该定位无人机的装置可以集成在终端中，该终端可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。
如图1所示，提供了一种定位无人机的方法，该定位无人机可以由终端的处理器执行，具体流程可以如下：
101、获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。
其中，终端设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。
例如，以终端设备为智能手机为例，基于Wi-Fi Aware协议(Wi-Fi Aware协议是一种基于位置邻近的Wi-Fi协议)，通过多个智能手机组建Wi-Fi Aware网络，然后收集智能手机检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。其中，Wi-Fi Aware网络里有3个角色，分别是主设备、非主同步设备和非主非同步设备。可以选取多个智能手机中的任意一个智能手机作为主设备。
在一些实施例中，步骤“获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度”之前，可以包括：
(11)获取多个终端设备扫描到的待识别设备信息，该待识别设备不包括该多个终端设备，该待识别设备信息包括终端设备标识；
(12)通过多个终端设备向该待识别设备发起信令交互，得到信令交互结果；
(13)根据该终端设备标识、该信令交互结果，识别待定位无人机。
其中，
在一些实施例中，步骤“获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度”之前，可以包括：
(14)获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度之前，包括：
(15)获取多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置、多个样本终端设备与多个样本无人机的高度以及多个样本终端设备检测到的多个样本无人机的样本Wi-Fi信号强度；
(16)基于多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置以及多个样本终端设备与多个样本无人机的高度，获取样本距离；
(17)建立样本距离与Wi-Fi信号强度之间的映射关系，生成该预设映射关系集合。
其中，地理位置可以是终端设备或者待识别设备的经纬度信息。待识别设备可以是可以是路由器、手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。终端设备标识可以是设备的MAC地址(Media Access Control Address)。信令是指用来专门控制电路的信号。
例如，当待识别设备为路由器时，终端设备向路由器发送Wi-Fi信令，并尝试连接。如果是路由器，终端设备可以从信令交互中得到路由器的连接数(即该路由器同时连接的设备数目)；反之如果是无人机，终端设备就无法与无人机进行信令交互。然后进一步通过MAC地址去区分待识别设备身份。也可以通过先获取待识别设备的位置信息，将待识别设备分类，例如以其所在高度情况分类，如果高度值接近于0米，则可以认为该扫描到的待识别设备位于地面上；如果高度值明显大于0米，则可以认为扫描到的待识别设备是空中的无人机或高楼内的路由器。值得说明的是：高楼内的非路由器，不具备较大的发射功率，再加上Wi-Fi信号会因为穿过建筑物墙体而明显减弱，因此地面上的终端设备，例如智能手机无法检测到高楼内的非Wi-Fi路由器。其中，获取待识别设备的位置信息可以参照本申请提出的方案。
102、基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。
其中，距离指的是终端设备与待定位无人机的直线距离。距离集合即为多个终端设备与待定位无人机的直线距离的集合。
例如，可以通过提前采集终端设备检测到的已知无人机的信息，并通过对该已知无人机的信息处理分析，得到可参考的Wi-Fi信号强度与距离的关系，通过该关系确定待定位无人机的距离。
在一些实施例中，步骤“基于该Wi-Fi信号强度确定每个设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合”可以包括以下流程：
(21)获取预设映射关系集合，其中，该预设映射关系集合包括样本Wi-Fi信号强度与样本距离之间的映射关系；
(22)基于该Wi-Fi信号强度，从该预设映射关系集合中确定目标样本距离；
(23)将该目标样本距离作为目标距离生成该距离集合。
其中，该映射关系可以通过在若干个典型的建筑物场景中构建模型得到。并且可以通过现有的误差算法对得到的模型进行修正以确保准确率。其中，若干个典型的建筑物场景，按照建筑物的疏密程度，可以分为空旷地带(即没有建筑物)、稀疏建筑物、城市中心高楼建筑物等。
103、获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。
104、根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
在一些实施例中，步骤“根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置”可以包括以下流程：
(31)基于Wi-Fi信号强度，选取预设数量的终端设备，得到目标终端设备；
(32)根据该目标终端设备周期性采集的该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
其中，预设数量可以为3。例如，选取3台终端设备，以每台终端设备的经纬度为圆心，以每台终端设备与扫描到的待定位无人机的距离为半径，依次在几何空间中画出3个圆，即可计算出前时间待定位无人机的经度、纬度和高度数据。其中，在3圆定位的基础之上，5圆定位更加精确，即预设数量为5。
本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。该方案可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
参考图2，一种定位无人机的方法，具体流程可以包括：
201、指定终端设备(指定多个终端设备中的一个设备)获取多个设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。
其中，终端设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等设备。
例如，基于Wi-Fi Aware协议(Wi-Fi Aware协议是一种基于位置邻近的Wi-Fi协议)，通过多个终端设备组建Wi-Fi Aware网络，然后指定设备收集终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。其中，Wi-Fi Aware网络里有3个角色，分别是主设备、非主同步设备和非主非同步设备，这里指定设备即作为主设备的角色。可以选取多个终端设备中的任意一个终端设备作为主设备。
202、该指定终端设备基于该Wi-Fi信号强度确定多个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。
其中，距离指的是终端设备与待定位无人机的直线距离。距离集合即为多个终端设备与待定位无人机的直线距离的集合。
例如，具体可以如下：获取预设映射关系集合，其中，该预设映射关系集合包括样本Wi-Fi信号强度与样本距离之间的映射关系。基于该Wi-Fi信号强度，从该预设映射关系集合中确定目标样本距离。将该目标样本距离作为目标距离生成该距离集合。
203、指定终端设备获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。
204、指定终端设备根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
例如，具体可以如下：基于Wi-Fi信号强度，选取预设数量的终端设备，得到目标终端设备。根据该目标终端设备周期性采集的该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。该方案可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
根据上面实施例所描述的方法，以下将以终端设备为智能手机为例，根据该定位无人机的具体应用场景作进一步详细说明。
(一)Wi-Fi Aware网络的组建。
根据Wi-Fi Aware协议，Wi-Fi Aware网络里有3个角色，分别是主设备、非主同步设备和非主非同步设备，网络组建过程可分为以下3步：
(1)一台智能手机为主设备，发送发现信标帧，用来发现周边的设备，形成1个Wi-Fi Aware网络，其他智能手机随机成为非主同步设备和非主非同步设备的角色；
(2)该网络的主设备和非主同步设备发送同步信标帧，用来同步整个群组的时钟，降低群组的功耗；
(3)在该网络里，主设备、非主同步设备和非主非同步设备，可以收发服务发现帧，获取特定信息。
其中，在Wi-Fi Aware网络中，每个设备都有一个接口地址(6字节)，用来区分不同的设备。Wi-Fi Aware网络组建成功后，网络中的任何一个设备既可以向同一个网络中的另外一个设备发送消息，可以向同一个网络中的多个设备发送消息，也可以向同一个网络中的所有设备广播消息。上述所描述的消息承载在服务发现帧。
在符合Wi-Fi Aware协议的前提下，本申请所描述的设备利用服务发现帧，相互收发特定的消息。对应的服务发现帧的格式如表1所示，Attributes对应的内容如表2所示。其中，Category是指该帧的类型为公共行动帧(Public Action Frame)。Action Field是指与指定制造商有关的公共行动帧。OUI是指组织唯一编号(Organizationally UniqueIdentifier)。OUI Type是指OUI的类型；Attributes是指属性，包括服务描述属性和制造商特定属性。在制造商特定属性中，Attribute ID是指制造商特定属性的编号。Length是指OUI和Body的字节长度和。OUI是指制造商的编号。Body是指制造商的特定信息，用作本申请规定的信息。
表1：
表2：
为了更好地理解本申请规定的服务发现帧的格式，这里将表1所描述的服务发现帧进行简化表示，可选的，简化的服务发现帧的格式如表3所示。表3中的Body字段即为表1中的Body字段。消息ID的定义及其说明如表4所示。
表3：
表4：
(二)预设映射关系集合的构建。
为了能够在实际应用中做到精确地检测和定位无人机，预先在若干个典型的建筑物场景中构建模型，获取Wi-Fi信号强度与距离的映射关系。由于无线信号会被建筑物反射，不同密度的建筑物会对无线信号的传播产生不同的影响，因此若干个典型的建筑物场景，按照建筑物的疏密程度，可以分为空旷地带(即没有建筑物)、稀疏建筑物、城市中心高楼建筑物等。本申请依次在若干个典型的建筑物场景构建模型，值得注意的是，对于不同的建筑物场景，构建模型的方法是相同的，以下将对构建模型的方法展开描述。
例如，在一个典型的建筑物场景中，构建模型的方法可以描述为：无人机固定在空中某一位置保持不变，一台智能手机固定在地面上某一位置，根据两者的GPS和高度信息可以计算出两者之间的距离。智能手机周期性地检测无人机的Wi-Fi信号强度，得到一张Wi-Fi信号强度图，如图3所示。
对图3中的数据作进一步处理：首先排除明显异常点(图3中右起第2点)，避免对模型的精确度产生较大的影响；然后对正常点进行水平拟合，使得正常点均匀地分布在水平的两侧(数学上的意义是各个正常点到该水平的距离总和最小)。因此该水平的Wi-Fi信号强度就代表智能手机和无人机的距离。同理，多次改变无人机和智能手机的位置，对应两者不同的距离，得到多组Wi-Fi信号强度与智能手机和无人机的距离的换算关系，形成该典型建筑物场景下的Wi-Fi信号强度与距离映射表，如表5所示。
表5：
| Wi-Fi信号强度 | 智能手机和无人机的距离 |
| 信号强度1 | 距离1 |
| 信号强度2 | 距离2 |
| … | … |
为了是该模型更加精确，得到表5的映射关系后，对该映射关系进行进一步修正，修正过程如下所示。将智能手机和无人机分别固定在地面上和空中的确定位置，于是就可以计算出两者之间的距离，设为d1，智能手机检测无人机的Wi-Fi信号强度，测量10次取平均值，从表5所示的映射表中找出该Wi-Fi信号强度平均值对应的距离，设为d2，d1-d2的绝对值代表实际值和计算值的误差。同理，多次改变无人机和智能手机的位置，对应两者不同的距离，依次计算智能手机和无人机在不同距离下的实际值和计算值的误差。修正后的映射表如表6所示。
表6：
具体应用如下，例如在一个典型的建筑物场景下，若某次智能手机检测无人机的Wi-Fi信号强度，测量10次取平均值，该平均值就可以在表6的修正后的映射表中找出智能手机和无人机的距离为20米，正负2米。
(三)识别无人机。
其中，一般情况下，在定位无人机时，不仅仅有待定位的无人机，也有其他Wi-Fi设备，例如智能手机，无人机的控制设备和大楼内的路由器等等。所以，在定位无人机时，首先要确定无人机的身份。
可选的，本申请提供一种识别无人机的方案，以下对该方案进行详细描述：
例如，利用3台智能手机组建Wi-Fi Aware网络，然后智能手机扫描周边环境所有Wi-Fi设备(为了减少扫描范围，Wi-Fi Aware网络里的智能手机不在扫描范围内)，获取各个Wi-Fi设备的MAC地址和对应的Wi-Fi信号强度。然后按照如表7所示的修正后的Wi-Fi信号强度与距离映射表，将各个Wi-Fi信号强度换算成智能手机和Wi-Fi设备的距离，每台智能手机在本地就形成如表7所示的Wi-Fi设备MAC地址及智能手机和Wi-Fi设备的距离表。可选的，智能手机向主设备发送自己的经纬度信息和扫描到的Wi-Fi设备信息的消息格式可以如表8所示。
表7：
表8：
其中，高楼内的非Wi-Fi路由器，不具备较大的发射功率，再加上Wi-Fi信号会因为穿过建筑物墙体而明显减弱，因此地面上的智能手机无法检测到高楼内的非Wi-Fi路由器。然后，智能手机向空中的无人机或高楼内的Wi-Fi路由器发送Wi-Fi信令，并尝试连接。如果是高楼内的Wi-Fi路由器，智能手机可以从信令交互中得到Wi-Fi路由器的连接数。其中，连接数为该Wi-Fi路由器同时连接的Wi-Fi设备数目。反之如果是无人机，智能手机就无法与无人机进行信令交互。因此，可以根据智能手机能否与扫描到的Wi-Fi设备进行信令交互，来区分空中的无人机和高楼内的Wi-Fi路由器。
可选的，Wi-Fi Aware网络中的主设备正确识别无人机后，在网络里广播无人机的MAC地址，将无人机的MAC地址通知到网络中的所有设备，对应的消息格式可以如表9所示。得注意的是，Wi-Fi设备的MAC地址是固定不可改变的，且具有唯一性，因此可以通过Wi-Fi设备的MAC地址来识别无人机。
表9：
(二)定位无人机。
Wi-Fi Aware网络里的智能手机通过MAC地址识别无人机后，就可以锁定无人机并测量其Wi-Fi信号强度。智能手机将检测到的无人机的Wi-Fi信号强度上报给主设备。可选的，对应的消息格式可以如表10所示。
表10：
在一些实施例中，由于智能手机与无人机的距离不同，会导致检测到的无人机的Wi-Fi信号强度也是不同的。为了使检测结果更加精确，当作为主设备的智能手机接收到所有智能手机(可以包括作为主设备的智能手机)上报的信息后，可以根据Wi-Fi信号强度的强度值大小选取预设数量的Wi-Fi信号强度数据。
例如，选出Wi-Fi信号强度从强到弱前3名对应的智能手机，然后按照表6所示的修正后的预设映射关系集合，作为主设备的智能手机将各个Wi-Fi信号强度换算成智能手机和无人机的距离和误差距离，再加上智能手机的经纬度信息，根据图4所示的利用3圆的交叉点来定位无人机的原理(在3圆定位的基础之上，5圆定位更加精确)，就可以计算出当前时刻无人机的经度、纬度和高度数据，并带有一个误差范围。例如，当Wi-Fi Aware网络中的作为主设备的智能手机接收到消息后，以每台智能手机的经纬度为圆心，以每台智能手机与扫描到的Wi-Fi设备的距离为半径，依次在几何空间中画出3个圆，并计算出3个圆的交叉点的经纬度信息和高度信息，如图4所示。如果高度值接近于0米，则可以判断该扫描到的Wi-Fi设备位于地面上；如果高度值明显大于0米，则可以判断扫描到的Wi-Fi设备是空中的无人机或高楼内的Wi-Fi路由器。
然后，作为主设备的智能手机接收Wi-Fi Aware网络里的所有智能手机周期性地检测并上报无人机的Wi-Fi信号强度，主设备筛选出Wi-Fi信号强度值最强的5台智能手机，并对上报数据作上述的处理，就可以实时地计算出无人机的位置，进而获得无人机的运动轨迹。本申请描述的检测和定位无人机的方案，同样适用于对空中多台无人机的检测和定位。
本申请实施例可以在几个典型的建筑物场景下，先构建模型，即已知终端设备和待定位无人机的位置信息，终端设备检测待定位无人机的Wi-Fi信号强度，将终端设备和无人机的距离与待定位无人机Wi-Fi信号强度一一对应。然后，多个终端设备组建Wi-FiAware网络，通过多个终端设备扫描周围环境的Wi-Fi设备，再然后，通过终端设备与待识别设备之间的信令交互来区分待识别设备，从而识别待定位无人机。
通过终端设备周期性地检测待定位无人机的Wi-Fi信号强度，然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。本申请提供的方案，只需依靠现有的人手一部的智能手机，无需额外采购昂贵的雷达阵列或高清摄像头，就可以做到高精度地定位无人机，不失为一种好的方案。
为了便于更好的实施本申请实施例提供的定位无人机的方法，在一些实施例中还提供了一种定位无人机的装置，该定位无人机的装置适用于终端，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。
在一些实施例中，还提供了一种定位无人机的装置，该定位无人机的装置具体可以集成在终端中。如图5所示，该定位无人机的装置可以包括：第一获取单元301、确定单元302、第二获取单元303及第三获取单元304，具体如下：
第一获取单元301，用于获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度；
确定单元302，用于基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合；
第二获取单元303，用于获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合；
第三获取单元304，用于根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
在一些实施例中，参考图6，该确定单元包括：第一获取子单元、确定子单元以及生成子单元；
第一获取子单元3021，用于获取预设映射关系集合，其中，该预设映射关系集合包括样本Wi-Fi信号强度与样本距离之间的映射关系；
第一确定子单元3022，用于基于该目标Wi-Fi信号强度，从该预设映射关系集合中确定目标样本距离；
生成子单元3023，用于将该目标样本距离作为目标距离生成该距离集合。
在一些实施例中，参考图6，该第三获取单元304包括：选取子单元3041和第二获取子单元3042；
选取子单元3041，用于基于Wi-Fi信号强度，选取预设数量的终端设备，得到目标终端设备；
第二获取子单元3042，用于根据该目标终端设备周期性采集的该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
在一些实施例中，参考图6，用于该定位无人机的装置还包括：第四获取单元305、第一处理单元306以及识别单元307；
第四获取单元305，用于获取多个终端设备扫描到的待识别设备信息，该待识别设备不包括该多个终端设备，该待识别设备信息包括终端设备标识；
第一处理单元306，用于通过多个终端设备向该待识别设备发起信令交互，得到信令交互结果；
识别单元307，用于根据该终端设备标识、该信令交互结果，识别待定位无人机。
在一些实施例中，参考图6，该定位无人机的装置还包括：样本数据收集单元308、第二处理单元309和生成单元310；
样本数据收集单元308，用于获取多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置、多个样本终端设备与多个样本无人机的高度以及多个样本终端设备检测到的多个样本无人机的样本Wi-Fi信号强度；
第二处理单元309，用于基于多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置以及多个样本终端设备与多个样本无人机的高度，获取样本距离；
生成单元310，用于建立样本距离与Wi-Fi信号强度之间的映射关系，生成该预设映射关系集合。
本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。该方案可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
本申请实施例还提供一种终端，比如，终端可以为用户终端，如手机、平板电脑等等。如图7所示，其示出了本申请实施例所涉及的终端的结构示意图，具体来讲：
该终端可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器401是该终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402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终端的使用所创建的数据等。此外，存储器402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。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。
终端还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该终端还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，终端还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端的处理器401会按照如下的指令，将距离集合和地理位置集合加载到存储器402中，并由处理器401来对距离集合以及该地理位置集合进行处理，从而得到获取待定位无人机的地理位置。如下：
本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
由上可知，本申请实施例提供的终端可以提供一种定位无人机的方法，该方案可以方便地利用终端设备定位无人机，节省定位无人机的成本。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种定位无人机的方法中的步骤。比如：
本申请实施例可以获取该多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度。然后，基于该Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与该待定位无人机的目标距离，得到距离集合。再然后，获取该多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合。根据该距离集合和该地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一种定位无人机的方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种定位无人机的方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本申请实施例所提供的一种定位无人机的方法、装置、存储介质和终端进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种定位无人机的方法，其特征在于，应用于Wi-Fi Aware网络，所述Wi-Fi Aware网络中包括多个相互通信的终端设备，包括：
获取所述多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度；
基于所述Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与所述待定位无人机的目标距离，得到距离集合；
获取所述多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合；
根据所述距离集合和所述地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离集合和所述地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置，包括:
基于Wi-Fi信号强度，选取预设数量的终端设备，得到目标终端设备；
根据所述目标终端设备周期性采集的所述距离集合和所述地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与所述待定位无人机的目标距离，得到距离集合，包括：
获取预设映射关系集合，其中，所述预设映射关系集合包括样本Wi-Fi信号强度与样本距离之间的映射关系；
基于所述Wi-Fi信号强度，从所述预设映射关系集合中确定目标样本距离；
将所述目标样本距离作为目标距离生成所述距离集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度之前，包括：
获取多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置、多个样本终端设备与多个样本无人机的高度以及多个样本终端设备检测到的多个样本无人机的样本Wi-Fi信号强度；
基于多个样本终端设备的地理位置、多个样本无人机的地理位置以及多个样本终端设备与多个样本无人机的高度，获取样本距离；
建立样本距离与Wi-Fi信号强度之间的映射关系，生成所述预设映射关系集合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度之前，包括：
获取多个终端设备扫描到的待识别设备信息，所述待识别设备不包括所述多个终端设备，所述待识别设备信息包括终端设备标识；
通过多个终端设备向所述待识别设备发起信令交互，得到信令交互结果；
根据所述终端设备标识、所述信令交互结果，识别待定位无人机。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端设备标识、所述信令交互结果，识别待定位无人机，包括：
向所述待识别设备信息发送连接请求；
若未接收到所述待识别设备信息的响应信息，则将所述待识别设备确定为待定位无人机。
7.一种定位无人机的装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取所述多个终端设备检测到的待定位无人机的Wi-Fi信号强度；
确定单元，用于基于所述Wi-Fi信号强度确定每个终端设备与所述待定位无人机的目标距离，得到距离集合；
第二获取单元，用于获取所述多个终端设备的地理位置，得到地理位置集合；
第三获取单元，用于根据所述距离集合和所述地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第三获取单元包括：选取子单元和第二获取子单元；
所述选取子单元，用于基于Wi-Fi信号强度，选取预设数量的终端设备，得到目标终端设备；
所述第二获取子单元，根据所述目标终端设备周期性采集的所述距离集合和所述地理位置集合，获取待定位无人机的地理位置。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求以执行权利要求1至6任一项所述的一种定位无人机的方法中的步骤。
10.一种终端，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述存储器质存储有多条指令，所述处理器加载所述存储器存储的指令以执行权利要求1至6任一项所述的一种定位无人机的方法中的步骤。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111654821A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-11 | Tcl通讯（宁波）有限公司 | 一种室内场所人员查找系统及方法 |
| CN112165731A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-01 | 北京明略昭辉科技有限公司 | 用于设备定位的方法、装置和系统 |
| CN112672284A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-16 | 超讯通信股份有限公司 | 室内多维定位方法及装置 |
| WO2022060416A1 (en) | 2020-09-17 | 2022-03-24 | Productive Application Solutions, Inc. | Aerial billboard |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104159293A (zh) * | 2014-07-08 | 2014-11-19 | 上海交通大学 | 面向高速无人旋翼飞行器的室内定位方法 |
| CN104992576A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-10-21 | 览意科技（上海）有限公司 | 飞行器寻找装置及其寻找方法 |
| CN106772338A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 杭州捍鹰科技有限公司 | 无人机定位装置、方法及系统 |
| US20180167827A1 (en) * | 2016-12-08 | 2018-06-14 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Method and apparatus for collecting data associated with wireless communications |
| CN109270561A (zh) * | 2017-07-18 | 2019-01-25 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 无人机定位装置、地面控制系统、定位系统及无人机 |
| CN109298396A (zh) * | 2018-11-12 | 2019-02-01 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种无人机定位方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN109669173A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-04-23 | 南京航空航天大学 | 一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法 |
| CN110082799A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-02 | 深圳市科迈爱康科技有限公司 | 定位校正方法、装置及智能穿戴设备 |
-
2019
- 2019-12-11 CN CN201911263400.0A patent/CN111065054B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104159293A (zh) * | 2014-07-08 | 2014-11-19 | 上海交通大学 | 面向高速无人旋翼飞行器的室内定位方法 |
| CN104992576A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-10-21 | 览意科技（上海）有限公司 | 飞行器寻找装置及其寻找方法 |
| CN106772338A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 杭州捍鹰科技有限公司 | 无人机定位装置、方法及系统 |
| US20180167827A1 (en) * | 2016-12-08 | 2018-06-14 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Method and apparatus for collecting data associated with wireless communications |
| CN109270561A (zh) * | 2017-07-18 | 2019-01-25 | 深圳市道通智能航空技术有限公司 | 无人机定位装置、地面控制系统、定位系统及无人机 |
| CN109298396A (zh) * | 2018-11-12 | 2019-02-01 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种无人机定位方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN109669173A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-04-23 | 南京航空航天大学 | 一种基于无人机和信号相对强弱的地面目标定位方法 |
| CN110082799A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-08-02 | 深圳市科迈爱康科技有限公司 | 定位校正方法、装置及智能穿戴设备 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111654821A (zh) * | 2020-06-02 | 2020-09-11 | Tcl通讯（宁波）有限公司 | 一种室内场所人员查找系统及方法 |
| CN111654821B (zh) * | 2020-06-02 | 2022-08-05 | Tcl通讯（宁波）有限公司 | 一种室内场所人员查找系统及方法 |
| WO2022060416A1 (en) | 2020-09-17 | 2022-03-24 | Productive Application Solutions, Inc. | Aerial billboard |
| EP4042360A4 (en) * | 2020-09-17 | 2023-07-26 | Productive Application Solutions Inc. | OVERHEAD BILLBOARD |
| CN112165731A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-01 | 北京明略昭辉科技有限公司 | 用于设备定位的方法、装置和系统 |
| CN112672284A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-16 | 超讯通信股份有限公司 | 室内多维定位方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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