CN111656424B - 基于大数据的自动飞行无人机系统及其自动飞行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明一实施例的基于大数据的自动飞行无人机系统包括：智能无人机；地面控制系统，生成用于控制智能无人机的飞行的远程控制指令；无人机物联网服务器，作为用于进行智能无人机与地面控制系统之间的通信连接的中继服务器进行工作，从地面控制系统接收远程控制指令来向智能无人机传递，从智能无人机接收无人机飞行信息及摄像头影像来向地面控制系统传递；以及人工智能大数据服务器，接收向地面控制系统输入的目的地信息及无人机飞行信息，以目的地信息及无人机飞行信息为基础，与存储空间信息大数据的数据库联动，根据预设基准生成多个飞行路线来向地面控制系统提供。
Description
技术领域
本发明的实施例涉及基于大数据的自动飞行无人机系统及其自动飞行方法。
背景技术
早期，主要作为军用使用的无人机(Drone)为在没有飞行员的情况下，可通过无线电波的引导飞行和操纵的无人飞机，因其的便利性、迅速性及经济性等多个优点，最近，除军用之外，广泛用于如快递配送、灾难救援、广播休闲等的多种领域。
如上所述，因无人机的多个优点，其使用得到了普及，但是，风等外部环境的变化和操作的未熟练，频频发生无人机坠机的情况，在此情况下，因构成无人机的高价部件的损坏，将会面临相当的经济损失。
由此，最近正在研究可通过人工智能来实现自动飞行的智能无人机，在此情况下，对于无人机为了实现自动飞行而需要设置的多个传感器或通信装置或多个控制模块，只能使用价格更昂贵的高价的部件，当这些部件被破坏时，所受到的经济损失反而进一步增加。
并且，至今的无人机需要由用户在地面利用无线遥控机来进行操作，即使搭载摄像头等，可操纵范围仅局限于用户的视野范围内，由此，存在使用区域受限的不便之处。并且，即使确保用户的视野，因无线遥控器与无人机之间的通信距离的限制，很难实现远距离飞行。
并且，现有的无人机通过利用全球定位系统信息的自动飞行，仅按用户预先指定的路线飞行，在飞行过程中，高度将维持飞行前预先指定的高度，因此，存在与建筑物发生碰撞的危险。同时，建筑物回避飞行依赖视觉或激光雷达传感器等追加装置，飞行禁止区域回避飞行仅局限于预先指定的区域。
对此，与用户的操纵熟练度无关，若金属如地图上的目的地，则需要可以控制无人机的简单的控制技术(一站式自动飞行)，与此同时，无人机为了执行任务，而在视线外的远程位置上需要基于长期演进(LTE)通信的长距离飞行。
发明内容
技术课题
本发明的一实施例提供如下的基于大数据的自动飞行无人机系统及其自动飞行方法，即，基于空间信息大数据，将当前无人机的位置作为出发地来生成至目的地的最有的飞行路线，由此，以一站式自动飞行技术为基础，与用户的操纵熟练度无关地，可远程控制无人机自动飞行至飞行目的地。
课题解决手段
本发明一实施例的基于大数据的自动飞行无人机系统包括：智能无人机；地面控制系统，生成用于控制上述智能无人机的飞行的远程控制指令；无人机物联网(IoT)服务器，作为用于进行上述智能无人机与上述地面控制系统之间的通信连接的中继服务器进行工作，从上述地面控制系统接收上述远程控制指令来向上述智能无人机传递，从上述智能无人机接收无人机飞行信息及摄像头影像来向上述地面控制系统传递；以及人工智能(AI)大数据服务器，通过上述无人机物联网服务器接收向上述地面控制系统输入的目的地信息及上述无人机飞行信息，以上述目的地信息及上述无人机飞行信息为基础，与存储空间信息大数据的数据库联动，根据预设基准生成多个飞行路线来向上述地面控制系统提供。
上述地面控制系统可在画面显示通过上述人工智能大数据服务器生成的多个飞行路线，使得用户能够选择上述多个飞行路线中的一个，若选择上述多个飞行路线中的一个，则生成包含所选择的上述飞行路线的上述远程控制指令。
上述无人机物联网服务器可通过与上述智能无人机的基于长期演进移动通信网的双向通信，向上述智能无人机传递上述远程控制指令，从上述智能无人机接收无人机飞行信息及摄像头影像来分别向上述人工智能大数据服务器及上述地面控制系统传递。
上述空间信息大数据可包含与建筑物位置信息、飞行禁止区域、人口密集区域、长期演进劣化区域有关的信息中的至少一种，上述人工智能大数据服务器通过基于上述空间信息大数据的空间信息的数值化，分析从作为上述智能无人机的当前位置的出发地至目的地的飞行路线，判断上述飞行路线中是否包含无法飞行区域，在判断为上述飞行路线中包含上述无法飞行区域的情况下，将能够迂回上述无法飞行区域的可飞行区域包含在上述飞行路线来更新上述飞行路线。
上述地面控制系统可从上述人工智能大数据服务器接收与上述飞行路线的更新有关的更新提醒信号，响应上述更新提醒信号，在画面显示所更新的上述飞行路线，能够使上述用户选择所更新的上述飞行路线中的一个，若选择所更新的上述飞行路线中的一个，则反映所选择的上述飞行路线来更新上述远程控制指令并通过上述无人机物联网服务器向上述智能无人机传递。
在上述智能无人机通过上述无人机物联网服务器从上述地面控制系统接收上述远程控制指令的情况下，能够以上述智能无人机的当前位置为基准，与位于规定距离以内的至少一个其他无人机执行通信来共享上述远程控制指令，由此，与上述至少一个其他无人机进行群集飞行。
上述空间信息大数据还可包含无人机位置信息，上述人工智能大数据服务器与上述数据库联动，以上述无人机位置信息为基础，判断是否存在位于上述智能无人机的飞行路线上的其他无人机，在判断为存在上述其他无人机的情况下，向上述地面控制系统传送上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息，上述地面控制系统在上述画面显示并引导上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息，使得上述用户能够在上述其他无人机的位置上选择是否变更上述智能无人机的飞行路线。
本发明一实施例的基于大数据的自动飞行方法包括：以上述人工智能大数据服务器向上述地面控制系统输入的目的地信息及上述智能无人机的无人机飞行信息为基础，与存储空间信息大数据的数据库联动，根据预设基准生成多个飞行路线的步骤；上述地面控制系统从上述人工智能大数据服务器接收上述多个飞行路线，在画面显示上述多个飞行路线，使用户能够选择上述多个飞行路线中的一个的步骤；若选择上述多个飞行路线中的一个，则上述地面控制系统生成包含所选择的上述飞行路线的远程控制指令的步骤；以及上述无人机物联网服务器从上述地面控制系统接收上述远程控制指令，通过与上述智能无人机的基于长期演进移动通信网的双向通信，向上述智能无人机传递上述远程控制指令，从上述智能无人机接收上述无人机飞行信息及摄像头影像来分别向上述人工智能大数据服务器及上述地面控制系统传递的步骤。
其他实施例的具体事项包含在详细说明及附图中。
发明效果
根据本发明的一实施例，本发明具有如下的效果，即，以空间信息大数据为基础，将当前无人机的位置作为出发地来生成至目的地的最优的飞行路线，由此，以一站式自动飞行技术为基础，与用户的操纵熟练度无关地，可以远程控制无人机自动飞行至飞行目的地。
附图说明
图1为示出用于说明本发明一实施例的基于大数据的自动飞行无人机系统的系统结构图。
图2及图3为示出用于比较现有通信方式与本发明的通信方式的图。
图4及图5为示出用于比较现有自动飞行路线提取方式与使用本发明的大数据的自动飞行路线提取方式的图。
图6为示出本发明一实施例的追踪自动飞行汽车的飞行技术的一例的图。
图7为示出用于说明本发明一实施例的基于大数据的自动飞行方法的流程图。
图8为示出用于说明本发明再一实施例的基于大数据的自动飞行方法的流程图。
图9为示出用于说明本发明另一实施例的基于大数据的自动飞行方法的流程图。
具体实施方式
本发明的优点和/或特征及实现这些的方法将参照与附图一同后述的实施例变得更加明确。但是，本发明并不局限于以下揭示的实施例，而是可体现为多种不同形态。只是，本实施例使本发明的公开变得完整，并为了向本发明所属技术领域的普通技术人员提供本发明的完整范畴而提供，本发明通过发明要求保护范围的范畴定义。在整个说明书中，对相同的结构要素赋予相同的附图标记。
并且，以下实施的本发明的优选实施例为了有效地说明本发明的技术性结构要素而已包含在各个系统功能结构，或者，尽可能省略本发明所属技术领域中一般具有的系统功能结构，主要说明为了本发明而需要追加具备的功能结构。只要是本发明所属技术领域的普通技术人员，在以下未示出的被省略的功能结构中可以轻松理解以往已适用的结构要素的功能，并且，也可以明确理解如上省略的结构要素和为了本发明追加的结构要素之间的关系。
并且，在以下的说明中，信号或信息的“传送”、“通信”、“发送”、“接收”其他与此类似的含义的术语包括从一结构要素向其他结构要素直接传递信号或信息的情况和经由其他结构要素传递的情况。尤其，向一结构要素“传送”或“发送”信号或信息是指上述信号或信息的最终目的地，而并非意味着直接目的地。这同样适用于信号或信息的“接收”。
以下，参照附图，详细说明本发明的实施例。
图1为示出用于说明本发明一实施例的基于大数据的自动飞行无人机系统的系统结构图。
参照图1，本发明实施例的基于大数据的自动飞行无人机系统100可包括智能无人机110、地面控制系统120、无人机物联网服务器130、人工智能大数据服务器140及数据库150。
上述智能无人机110可通过上述无人机物联网服务器130进行通信来从上述地面控制系统120间接接收用于控制上述智能无人机110的飞行的远程控制指令，可按基于上述远程控制指令的飞行路线进行飞行。
上述智能无人机110可以与上述无人机物联网服务器130利用多种无线通信方式，例如，利用无线电频率的通信、蓝牙(BluetoothTM)、无线局域网(WLAN，Wireless LAN)、射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)、红外线通信(Infrared DataAssociation，IrDA)、超宽带(UWB，Ultra Wideband)、蜂窝、近场通信(NFC，Near FieldCommunication)、无线保真(Wi-Fi，WirelessFidelity)、无线保真Direct、无线通用串行总线(Wireless USB，Wireless Universal Serial Bus)技术中的至少一种。作为参考，图2示出利用如无线保真、射频通信的现有无线通信方式，上述智能无人机110与上述无人机物联网服务器130进行无线通信。
但是，上述现有的无线通信方法为近距离无线通信方法，因此，上述智能无人机110可以执行短距离任务，但是，无法执行长距离任务。
对此，如图3所示，在本发明的一实施例中，上述智能无人机110可通过作为适合执行长距离任务的无线通信方式的基于长期演进(LTE，Long Term Evolution)移动通信网的双向通信与上述无人机物联网服务器130收发数据。由此，上述智能无人机110可以执行情况分析、事物识别(AI)、实时共享飞行情况信息(Telemetry)、用户(控制人员)选择基于大数据的最优飞行路线的自动飞行等。
用户(控制人员)可通过地面控制系统120(GCS，Ground Control System)向智能无人机110传递与飞行有关的远程控制指令等，从智能无人机110接收摄像头影像或路线摄像头影像等。
上述智能无人机110为了初期观察或执行任务而向任务现场出动来通过摄像头拍摄与飞行路线周边环境及任务现场有关的影像或者通过传感器等收集与任务有关的信息。换句话说，在现场工作人员到达之前，上述智能无人机110优先到达需要执行任务的现场或发生事故的现场来拍摄与任务有关的影像或者收集与任务执行所需要的信息(与任务有关的信息)。
在此情况下，上述智能无人机110在从向上述任务现场出动的时间点至到达及返回的全部过程中拍摄与飞行路线周边环境及任务现场有关的影像，或者可收集与上述任务有关的信息。上述智能无人机110可通过上述无人机物联网服务器130向上述地面控制系统120实时传送与上述任务现场有关的拍摄影像及与上述任务有关的信息。
例如，在上述智能无人机110需要执行的任务为火灾镇压或火灾监视的情况下，在作为现场工作人员的消防员到达上述现场之前，上述智能无人机110优先向火灾发生现场出动来拍摄火灾现场或火灾现场周边的实时影像，并通过上述无人机物联网服务器130向上述地面控制系统120实时传送上述拍摄影像。并且，上述智能无人机110可通过各种传感器收集包含如飞行路线周边环境或任务现场的温度、湿度、风速、风向的天气信息等的与任务有关的信息来通过上述无人机物联网服务器130向上述地面控制系统120实时传送。
为此，上述智能无人机110可通过上述无人机物联网服务器130从上述地面控制系统120接收包含与上述现场有关的位置信息(目的地信息)及飞行路线信息的远程控制指令，根据所接收的商户远程控制指令执行向对应飞行路线的飞行控制，由此到达上述现场。
具体地，上述智能无人机110可通过与上述无人机物联网服务器130的基于长期演进移动通信网的无线通信接收上述远程控制指令，根据所接收的上述远程控制指令来将上述智能无人机110的飞行控制成自动飞行模式。其中，包含在上述远程控制指令中的上述飞行路线信息可包含通过后述的人工智能大数据服务器140生成的多个飞行路线中用户通过上述地面控制系统120的输入操作选择的飞行路线。
在上述智能无人机110通过上述无人机物联网服务器130从上述地面控制系统120接收上述远程控制指令的情况下，以上述智能无人机110的当前位置为基准，通过与位于规定距离以内的至少一个其他无人机执行通信来共享上述远程控制指令。由此，上述智能无人机110可根据上述远程控制指令与至少一个其他无人机进行群集飞行。在此情况下，各个无人机之间的通信可通过长期演进移动通信方式进行，各个无人机之间的距离(间隔)被设定为使各个无人机的视野角度相互重叠。
并且，上述智能无人机110可通过上述无人机物联网服务器130向上述人工智能大数据服务器140实时传送飞行路线、飞行高度、与其他无人机的位置信息等在飞行过程中获取的无人机飞行信息。
上述地面控制系统120可根据用户(控制人员)的手动操作节后与目的地或飞行路线等有关的信息。上述地面控制系统120可以向上述人工智能大数据服务器140传送与上述目的地有关的信息及与上述智能无人机的当前位置有关的信息。其中，在初期，与上述智能无人机的当前位置有关的信息可以是预设位置信息，之后，可以是通过上述无人机物联网服务器130从上述智能无人机110实施传递的无人机飞行信息所包含的当前位置信息。
上述无人机物联网服务器130可作为用于上述智能无人机110及上述地面控制系统120之间的通信连接的中继服务器进行工作。即，上述无人机物联网服务器130可从上述地面控制系统120接收上述远程控制指令来向上述智能无人机110传递，从上述智能无人机110接收摄像头影像来向上述地面控制系统120传递。并且，上述无人机物联网服务器130可从上述智能无人机110接收无人机飞行信息来向上述人工智能大数据服务器140传递。
为此，上述无人机物联网服务器130可以与上述智能无人机110执行基于长期演进移动通信网的双向通信。换句话说，上述无人机物联网服务器130可通过与上述智能无人机110的基于长期演进移动通信网的双向通信，从上述地面控制系统120接收上述远程控制指令来向上述智能无人机110传递，从上述智能无人机110接收无人机飞行信息及摄像头影像，向上述人工智能大数据服务器140传递上述无人机飞行信息，向上述地面控制系统120传递上述摄像头影像。
上述人工智能大数据服务器140可通过上述无人机物联网服务器130接收通过上述地面控制系统120向上述智能无人机110输入的目的地信息及在上述智能无人机110中生成的上述无人机飞行信息。其中，上述人工智能大数据服务器140为了可以持续更新空间信息大数据，可以从上述无人机物联网服务器140持续接收上述智能无人机110的无人机飞行信息。由此，上述人工智能大数据服务器120能够以上述无人机飞行信息为基础来与上述数据库150联动重新构成上述空间信息大数据。
作为参考，通常，上述空间信息为与存在于地面、地下、水上、水中等空间上的自然或人工对象有关的位置信息及与此有关的空间识别及决策所需要的信息。在本发明中，可将与存在于地面的自然或人工对象有关的位置信息及与此有关的空间识别及决策所需要的信息作为空间信息使用。
以上述目的地信息及上述无人机飞行信息为基础，上述人工智能大数据服务器140与存储空间信息大数据的数据库联动，根据预设基准(例如，最短距离、最小时间等)生成多个飞行路线并通过无人机物联网服务器130向上述地面控制系统120提供。由此，上述地面控制系统120在画面显示通过上述人工智能大数据服务器140生成的多个飞行路线来使用户可以选择上述多个飞行路线中的一个，若选择上述多个飞行路线中的一个，则生成包含所选择的上述飞行路线的上述远程控制指令，所生成的远程控制指令可通过无人机物联网服务器130向智能无人机110传递。
例如，上述空间信息大数据可包含与建筑物位置信息、飞行禁止区域、人口密集区域、长期演进劣化区域有关的信息等。但是，如图4所示，以往，并不适用上述空间信息大数据，因此，仅提供一个简单的飞行路线。但是，在本发明的情况下，如图5所示，上述人工智能大数据服务器140可使用空间信息大数据回避(Avoid)军事区域、人口密集区域、飞行禁止区域等或者可以在高层建筑物高度上升(Up)来生成最优的飞行路线。换句话说，上述人工智能大数据服务器140可以生成用于提供使用上述空间信息大数据的主动自动飞行技术的最优飞行路线(最短距离、最少时间、最优高度等)。由此，根据本发明的一实施例，可提供主动生成基于任务的最少时间飞行路线、最短距离飞行路线等的最优的飞行路线的飞行技术，可提供利用与存在于所生成的最优的飞行路线上的建筑物的位置、高度等有关的信息(建筑物位置信息)的异常高度飞行技术。
为此，上述人工智能大数据服务器140可通过基于上述空间信息大数据的空间信息的数值化分析从作为上述智能无人机110的当前位置的出发地至目的地的飞行路线，并可判断在上述飞行路线中是否包含无法飞行区域或长期演进劣化区域等。
具体地，上述人工智能大数据服务器140可将包含上述分析对象的飞行路线的地图分割成格子形状的多个区域，向上述多个区域赋予识别号来与对应区域的实际坐标值进行匹配之后，通过利用述空间信息大数据的飞行路线的坐标分析来输出判断为上述无法飞行区域的区域识别号，可以将对应识别号的区域判断为上述无法飞行区域。其中，无法飞行区域为在之前的远程控制指令中所包含的飞行路线中存在未预想到的人口密集区域(例如，集会区域等)，或者包含存在未预想到的建筑物的区域等的概念。
在判断为上述飞行路线中包含上述无法飞行区域的情况下，上述人工智能大数据服务器140可以将能够迂回上述无法飞行区域的可飞行区域包含在上述飞行路线来更新上述飞行路线。其中，上述可飞行区域可以使用上述空间信息大数据来导出。
由此，上述地面控制系统120可通过无人机物联网服务器130从上述人工智能大数据服务器140接收与上述飞行路线的更新有关的更新提醒信号，响应上述更新提醒信号，在画面显示所更新的上述飞行路线来使上述用户可以选择所更新的上述飞行路线中的一个，若选择所更新的上述飞行路线中的一个，则反映所选择的上述飞行路线来更新上述远程控制指令并通过上述无人机物联网服务器130向上述智能无人机110。
另一方面，上述空间信息大数据还可包含自动行驶汽车的飞行信息。在此情况下，如图6所示，上述人工智能大数据服务器140可以与上述数据库150联动，提取以上述智能无人机110的当前位置为基准，位于规定距离以内的自动行驶汽车的行驶信息，以上述提取的行驶信息为基础来生成或更新上述智能无人机110的飞行路线并通过无人机物联网服务器130向上述地面控制系统120提供。
由此，上述地面控制系统120可在画面显示与上述自动行驶汽车的行驶信息相对应的飞行路线来使用户可以进行选择，在选择与上述自动行驶汽车的行驶信息相对应的飞行路线的情况下，可以生成上述远程控制指令，使得上述智能无人机110可以根据上述自动行驶汽车的行驶路径控制飞行。
与此不同，上述智能无人机110可直接通过长期演进移动通信网与以当前位置我基准，位于规定距离以内的多个自动行驶汽车执行实时双向融信。换句话说，上述智能无人机110可以长期演进移动通信网向多个上述自动行驶汽车传送用于请求行驶信息的行驶信息请求信号，作为对于上述行驶信息请求信号的响应，可通过长期演进移动通信网从多个上述自动行驶汽车接收对应多个自动行驶汽车的行驶新。
由此，上述地面控制系统120或人工智能大数据服务器140可通过上述无人机物联网服务器130从上述智能无人机110接收上述行驶信息，以所接收的上述行驶信息为基础来生成多个上述行驶汽车的移动路径来与上述智能无人机110的飞行路线一同显示在画面上的地图，由此，用户可以将上述智能无人机110的飞行路线变更选择成多个上述自动行驶汽车的移动路径，由此，可以实时变更(更新)无人机的飞行路线，由此，可以追踪自动行驶汽车的位置。
另一方面，上述空间信息大数据还可包含无人机位置信息。在此情况下，上述人工智能大数据服务器140可以与上述数据库150，以上述无人机位置信息为基础，判断在上述智能无人机110的飞行路线上述会否存在其他无人机，在判断为存在上述其他无人机的情况下，可通过无人机物联网服务器130向上述地面控制系统120传送在上述其他无人机的位置信息及对应位置上的飞行迂回路线信息。
由此，上述地面控制系统120可使用户在上述其他无人机的位置上选择是否变更上述智能无人机110的飞行路线，在画面显示上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息来进行引导。
与此不同，上述智能无人机110可通过长期演进移动通信网与以当前位置为基准，位于规定距离以内的多个其他无人机执行实时双向通信。换句话说，上述智能无人机110可通过长期演进移动通信网向多个上述其他无人机传送用于请求无人机飞行信息的飞行信息请求信号，作为对于上述飞行信息请求信号的响应，可通过长期演进移动通信网从多个上述其他无人机接收对应多个无人机的飞行信息。
上述智能无人机110可通过无人机物联网服务器130向人工智能大数据服务器140传递所接收的多个其他无人机的飞行信息。
由此，上述地面控制系统120可通过上述无人机物联网服务器130从上述人工智能大数据服务器140或智能无人机110接收上述无人机飞行信息，以所接收的上述无人机飞行信息为基础生成多个上述其他无人机的飞行路线来与上述智能无人机110的飞行路线一同显示在画面上的地图，由此，可以使用户将上述智能无人机110的飞行路线变更选择成多个上述其他无人机的飞行路线，由此，可以实时变更(更新)无人机的飞行路线。
上述数据库150可以存储与上述智能无人机110的自动飞行控制有关的空间信息大数据。即，上述数据库150可包括存储无人机的位置信息(纬度、经度、高度等)的无人机位置信息数据库(DB)、存储建筑物的位置信息(纬度、经度、高度等)的建筑物位置信息数据库、存储与军事区域等的飞行禁止区域有关的信息的飞行禁止区域数据库、存储与市中心区域的人口密集区域有关的信息的人口密集区域数据库以及存储与长期演进劣化区域有关的信息的长期演进劣化区域数据库。并且，上述数据库150还可包括存储以上述智能无人机110的当前位置为基准，位于规定距离以内的自动行车汽车的行驶信息的行驶信息数据库以及存储以上述智能无人机110的当前位置为基准，位于规定距离以内的其他无人机的飞行信息的飞行信息数据库。
以上说明的装置可通过硬件结构要素、软件结构要素和/或硬件结构要素及软件结构要素的组合体现。例如，在实施例中说明的装置及结构要素可通过如处理器、控制器、算术逻辑单元(ALU，arithmetic logic unit)、数字信号处理器(digital signalprocessor)、微计算机、现场可编程阵列(FPA，field programmable array)、可编程逻辑单元(PLU，programmable logic unit)、微处理器或可以执行并响应指令(instruction)的任何装置，利用一个以上的常用计算机或特殊目的计算机体现。处理装置可以执行操作系统(OS)及在上述操作系统上执行的一个以上的软件应用。并且，处理装置响应软件的执行，可以方位、存储、操作、处理及生成数据。为了理解的便利，说明了适用一个处理装置的情况，本发明所属技术领域的普通技术人员可以知道处理了装置可以包括多个处理要素(processing element)和/或多个类型的处理要素。例如，处理装置可以包括多个处理器或一个处理器及一个控制器。并且，也可以为如并列处理器(parallel processor)的其他处理结构(processing configuration)。
软件可包括计算机程序(computer program)、代码(code)、指令或它们中的一个以上的组合，以按需要进行工作的方式构成处理装置，或者可以独立或结合性地(collectively)向处理装置下达指令。软件和/或数据通过处理装置解释或者为了向处理装置提供指令或数据而可以额向任何类型的机械、结构要素(component)、物理装置、虚拟装置(virtual equipment)、计算机存储介质或装置或传送的信号波(signal wave)永久或暂时具体化(embody)。软件向通过网络连接的计算机系统上分散，可通过分散的方法存储或执行。软件及数据可存储于一个以上的计算机可读记录介质。
图7为示出用于说明本发明一实施例的基于大数据的自动飞行方法的流程图。
在此说明的基于大数据的自动飞行方法仅是本发明的一个实施例，此外，根据需要，可以附加多种步骤，一个步骤也可以变更顺序来实施，因此，本发明并不局限于以下说明的各个步骤及顺序。这同样适用于以下的其他实施例。
参照图1及图7，在步骤410中，以向上述地面控制系统120输入的目的地信息及上述智能无人机110的无人机飞行信息为基础，上述人工智能大数据服务器140可以与存储空间信息大数据的数据库150联动来根据预设基准生成多个飞行路线。其中，上述目的地信息可以包含智能无人机110需要在目的地中执行的与任务有关的信息。
接着，在步骤420中，上述地面控制系统120可从上述人工智能大数据服务器140接收上述多个飞行路线。
接着，在步骤430中，上述地面控制系统120在画面显示上述多个飞行路线来使用户可选择上述多个飞行路线中的一个。例如，上述地面控制系统120可以在画面上的地图显示基于最少时间的基准的最优的飞行路线A和基于最短距离的基准的最优额飞行路线B等，使用户可以选择上述数最优的飞行路线A、飞行路线B中的一个。
接着，在步骤440中，若选择上述多个飞行路线中的一个，则上述地面控制系统120可生成包含所选择的上述飞行路线的远程控制指令。
接着，在步骤450中，上述无人机物联网服务器130可从上述地面控制系统120接收上述远程控制指令。
接着，在步骤460中，上述无人机物联网服务器130可通过与上述智能无人机110的基于长期演进移动通信网的双向通信来向上述智能无人机110传递上述远程控制指令。
接着，在步骤470中，上述无人机物联网服务器130可从上述智能无人机110接收上述无人机飞行信息及摄像头影像来向上述人工智能大数据服务器140及上述地面控制系统120传递。
图8为示出用于说明本发明再一实施例的基于大数据的自动飞行方法的流程图。
参照图1及图8，在步骤510中，以向上述地面控制系统120输入的目的地信息及上述智能无人机110的无人机飞行信息为基础，上述人工智能大数据服务器140与存储空间信息大数据的数据库150联动，可提取以上述智能无人机110的当前位置为基准，位于规定距离以内的自动行驶汽车的行驶信息。
接着，在步骤520中，上述人工智能大数据服务器140以所提取的上述行驶信息为基础来生成上述智能无人机110的飞行路线并向上述地面控制系统120提供。
接着，在步骤530中，上述地面控制系统120可在画面显示上述飞行路线来使用户选择上述飞行路线中的一个。
接着，在步骤540中，若选择上述多个飞行路线中的一个，则上述地面控制系统120可生成包含所选择的上述飞行路线的远程控制指令。
接着，在步骤550中，上述无人机物联网服务器130可从上述地面控制系统120接收上述远程控制指令。
接着，在步骤560中，上述无人机物联网服务器130可通过与述智能无人机110的基于长期演进移动通信网的双向通信来向上述智能无人机110传递上述远程控制指令。
接着，在步骤570中，上述无人机物联网服务器130可从上述智能无人机110接收上述无人机飞行信息及摄像头影像来向上述人工智能大数据服务器140及上述地面控制系统120。
图9为示出用于说明本发明另一实施例的基于大数据的自动飞行方法的流程图。
参照图1及图9，在步骤610中，上述人工智能大数据服务器140能够以向上述地面控制系统120输入的目的地信息及上述智能无人机110的无人机飞行信息为基础，与存储空间信息大数据的数据库150联动来判断上述智能无人机110的飞行路线上是否存在其他无人机。
上述判断结果，在存在位于上述智能无人机110的飞行路线的其他无人机的情况下(620的“例”方向)，在步骤630中，上述人工智能大数据服务器140可以向上述地面控制系统120传送上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息。
接着，在步骤640中，上述地面控制系统120可以在画面显示上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息，使得上述用户可在上述其他无人机的位置上选择是否变更上述智能无人机110的飞行路线。
接着，在步骤650中，在步骤650中，若通过上述用户的输入操作选择上述智能无人机110的飞行路线变更，则上述地面控制系统120可反映在上述其他无人机的位置上的迂回路径信息来更新上述智能无人机110的飞行路线。
接着，在步骤660中，上述地面控制系统120可包含所更新的上述飞行路线来生成远程控制指令。
接着，在步骤670中，上述无人机物联网服务器130可从上述地面控制系统120接收上述远程控制指令。
接着，在步骤680中，上述无人机物联网服务器130可通过与上述智能无人机110的基于长期演进移动通信网的双向通信向上述智能无人机110传递上述远程控制指令。
接着，在步骤690中，上述无人机物联网服务器130可从上述智能无人机110接收上述无人机飞行信息及摄像头影像来向上述人工智能大数据服务器140及上述地面控制系统120传递。
实施例的方法体现为可通过多种计算机单元执行的程序指令形态并记录在计算机可读介质。上述计算机可读介质可单独或组合包含程序指令、数据文件、数据结构等。在上述介质中记录的程序指令为了实施例而特别设计并构成，也可以是计算机软件领域的普通技术人员公知使用的程序指令。作为计算机可读记录介质的例，包括如硬盘、软盘及磁盘的磁介质(magnetic media)、如CDROM、DVD的光记录介质(opticalmedia)、如光软盘的磁光介质(magneto-optical media)及如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存等的以存储并执行程序指令的方式特别构成的硬件装置。作为程序指令的例，包括通过编译器形成的机械代码和使用解释器来可通过计算机执行的高级语言代码。上述硬件装置为了执行实施例的动作而作为一个以上的软件模块进行工作，反之亦然。
如上所述，虽然通过限定的实施例和附图说明了实施例，只要是本发明所属技术领域的普通技术人员，可从上述记载进行多种修改及变形。例如，所说明的技术按与所说明的方法不同的方法执行，和/或所说明的系统、结构、装置电路等的结构要素按与所说明的方法不同的形态结合或组合，或者即使被其他结构要素或等同技术方案代替或置换，也可以达成适当的结果。
因此，其他实例、其他实施例及与发明要求保护范围等同的内容也属于后述的发明要求保护范围。
Claims (8)
1.一种基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，包括：
智能无人机；
地面控制系统，生成用于控制上述智能无人机的飞行的远程控制指令；
无人机物联网服务器，作为用于进行上述智能无人机与上述地面控制系统之间的通信连接的中继服务器进行工作，从上述地面控制系统接收上述远程控制指令来向上述智能无人机传递，从上述智能无人机接收无人机飞行信息及摄像头影像来向上述地面控制系统传递；以及
人工智能大数据服务器，通过上述无人机物联网服务器接收向上述地面控制系统输入的目的地信息及上述无人机飞行信息，以上述目的地信息及上述无人机飞行信息为基础，与存储空间信息大数据的数据库联动，根据预设基准生成多个飞行路线来向上述地面控制系统提供，上述空间信息大数据包含与建筑物位置信息、飞行禁止区域、人口密集区域、长期演进劣化区域有关的信息中的至少一种，
上述人工智能大数据服务器将包含从作为上述智能无人机的当前位置的出发地至目的地的飞行路线的地图分割成格子形状的多个区域，在向上述多个区域分别赋予识别号来与对应区域的实际坐标值进行匹配之后，通过利用上述空间信息大数据的飞行路线的坐标分析，输出判断为无法飞行区域的区域识别号，将对应识别号的区域判断为上述无法飞行区域，在判断为上述飞行路线包含上述无法飞行区域的情况下，将能够迂回上述无法飞行区域的可飞行区域包含在上述飞行路线来更新上述飞行路线。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，上述地面控制系统在画面显示通过上述人工智能大数据服务器生成的多个飞行路线，使得用户能够选择上述多个飞行路线中的一个，若选择上述多个飞行路线中的一个，则生成包含所选择的上述飞行路线的上述远程控制指令。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，上述无人机物联网服务器通过与上述智能无人机的基于长期演进移动通信网的双向通信，向上述智能无人机传递上述远程控制指令，从上述智能无人机接收无人机飞行信息及摄像头影像来分别向上述人工智能大数据服务器及上述地面控制系统传递。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，
为了判断上述无法飞行区域，上述数据库包括存储上述智能无人机的包含纬度、经度或高度在内的位置信息的无人机位置信息数据库、存储建筑物的包含纬度、经度或高度在内的位置信息的建筑物位置信息数据库、存储与包含军事区域在内的飞行禁止区域有关的信息的飞行禁止区域数据库、存储与市中心区域或人口密集区域有关的信息的人口密集区域数据库以及存储与长期演进劣化区域有关的信息的长期演进劣化区域数据库，或者
上述数据库还包括存储以上述智能无人机的当前位置为基准，位于规定距离以内的自动行车汽车的行驶信息的行驶信息数据库以及存储以上述智能无人机的当前位置为基准，位于规定距离以内的其他无人机的飞行信息的飞行信息数据库。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，上述地面控制系统从上述人工智能大数据服务器接收与上述飞行路线的更新有关的更新提醒信号，响应上述更新提醒信号，在画面显示所更新的上述飞行路线，能够使用户选择所更新的上述飞行路线中的一个，若选择所更新的上述飞行路线中的一个，则反映所选择的上述飞行路线来更新上述远程控制指令并通过上述无人机物联网服务器向上述智能无人机传递。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，在上述智能无人机通过上述无人机物联网服务器从上述地面控制系统接收上述远程控制指令的情况下，以上述智能无人机的当前位置为基准，与位于规定距离以内的至少一个其他无人机执行通信来共享上述远程控制指令，由此，与上述至少一个其他无人机进行群集飞行。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，
上述空间信息大数据还包含无人机位置信息，
上述人工智能大数据服务器与上述数据库联动，以上述无人机位置信息为基础，判断是否存在位于上述智能无人机的飞行路线上的其他无人机，在判断为存在上述其他无人机的情况下，向上述地面控制系统传送上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息，
上述地面控制系统在画面显示并引导上述其他无人机的位置信息及在对应位置上的飞行迂回路线信息，使得用户能够在上述其他无人机的位置上选择是否变更上述智能无人机的飞行路线。
8.一种基于大数据的自动飞行方法，利用权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的自动飞行无人机系统，其特征在于，包括：
以上述人工智能大数据服务器向上述地面控制系统输入的目的地信息及上述智能无人机的无人机飞行信息为基础，与存储空间信息大数据的数据库联动，根据预设基准生成多个飞行路线的步骤，上述空间信息大数据包含与建筑物位置信息、飞行禁止区域、人口密集区域、长期演进劣化区域有关的信息中的至少一种；
上述地面控制系统从上述人工智能大数据服务器接收上述多个飞行路线，在画面显示上述多个飞行路线，使用户能够选择上述多个飞行路线中的一个的步骤；
若选择上述多个飞行路线中的一个，则上述地面控制系统生成包含所选择的上述飞行路线的远程控制指令的步骤；以及
上述无人机物联网服务器从上述地面控制系统接收上述远程控制指令，通过与上述智能无人机的基于长期演进移动通信网的双向通信，向上述智能无人机传递上述远程控制指令，从上述智能无人机接收上述无人机飞行信息及摄像头影像来分别向上述人工智能大数据服务器及上述地面控制系统传递的步骤，
生成上述飞行路线的步骤包括：
将包含从作为上述智能无人机的当前位置的出发地至目的地的飞行路线的地图分割成格子形状的多个区域的步骤；
在向上述多个区域分别赋予识别号来与对应区域的实际坐标值进行匹配之后，通过利用上述空间信息大数据的飞行路线的坐标分析，输出判断为无法飞行区域的区域识别号，将对应识别号的区域判断为上述无法飞行区域的步骤：以及
在判断为上述飞行路线包含上述无法飞行区域的情况下，将能够迂回上述无法飞行区域的可飞行区域包含在上述飞行路线来更新上述飞行路线的步骤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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