CN111765924A - 一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统 - Google Patents

一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统 Download PDF

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Jiangsu Zhongke Intelligent Manufacturing Research Institute Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统，包括以下步骤：大气环境监控客户端配置大气监测任务信息，包括监测区域、参与监测的无人机个数、监测时间，基于所述大气监测任务信息，确定参与监测的无人机，并分配监测目标点，基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气目标监测点。本发明安装有通过大气环境监控客户端配置大气监测任务信息，确定参与监测的无人机，并对所述各无人机分配监测目标点，基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气监测目标点，将所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据传输至所述大数据中心服务器和存储于机载存储装置。

Description

一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统
技术领域
本发明涉及大气环境监测技术领域，具体为一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统。
背景技术
如今，对于繁重的大气环境监测任务和频发的环境污染事故，环保部门通过设定固定式或车载移动监测站采集大气样本进行分析监测的方式存在明显的不足，无法通过暗查方式监察厂区内部排污情况，不易对非法排污源取证，监测范围小、时空连续性差，且成本高、效率低，监测人员难以及时全面的了解大气环境动态状况和发布污染预警信息。
近年来，随着无人机技术的发展，无人机在植保、测绘、管道巡检等行业应用越来越普及，而单架无人机作业能力受到续航时间、载荷重量等因素的限制，应用效率低，难以完成日益复杂的任务，比如多任务点实时采样、排污取证，区域性大气浓度变化预测等，因此，本发明设计一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
为了解决现有大气环境监测技术中的上述问题，本发明提出一种基于多无人机的大气环境监测方法，所述方法能够扩大环境监测范围，三维分布式获取污染区域气体浓度、影像资料和采集轨迹，多任务点实时同步监测，并通过扩散模型预测大气浓度变化趋势及扩散范围，发布大气污染预警信息，生成区域大气分析报告，提高环保监测效率，完成大面积复杂环境下的大气监测任务，为环保部门提供有效的决策辅助。本发明所采取的技术方案为：
一种基于多无人机的大气环境监测方法，包括以下步骤：
大气环境监控客户端配置大气监测任务信息，包括监测区域、参与监测的无人机个数、监测时间；
基于所述大气监测任务信息，确定参与监测的无人机，并分配监测目标点；
基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气目标监测点；
所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据，传输至大数据中心服务器；
基于大数据架构，所述大数据中心服务器根据接收到的数据类型处理数据；
所述大气环境监控客户端显示、发布所述大数据中心服务器处理后的数据。
优选地，所述“基于所述大气监测任务信息，确定监测目标点和参与监测的无人机，并分配监测目标点”，其方法为：
根据所述监测区域面积，确定监测目标点和参与监测的无人机；
基于所述各无人机的剩余电量、所述各无人机到监测点的距离，分配监测目标点；
通过4G/5G/WIFI网络通信模块，将大气监测任务信息传输到所述各无人机。
优选地，所述步骤“根据大气监测区域的面积，确定监测目标点和参与监测的无人机”，具体包括如下：
人工手动设置大气监测目标点和参与监测的无人机；
基于历史监测记录，确定大气监测目标点和参与监测的无人机；
根据设计的大气监测规则和模型，确定参与监测的无人机和监测点。
优选地，所述步骤“基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气目标监测点”，其方法为：
基于所述大气目标监测点，规划所述各无人机到达监测目标点的飞行轨迹；
基于预设的避障/碰策略，通过所述各无人机上的声呐、摄像头装置获取飞行途中的障碍物信息，控制各无人机躲避障碍物，分别飞行至对应的大气监测目标点。
优选地，“所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据，传输至大数据中心服务器”，具体包括如下：
所述各无人机都到达目标监测点后，同时开始采集气体数据和影像数据；
所述大气数据由气体传感器采集；
所述影像数据由机载摄像头采集，并根据大气监测时间确定采集时间；
所述飞行数据由机载飞行传感器采集，并传送至机载飞行控制模块；
基于多无人机数据传输协议，所述各无人机将所述气体传感器、所述机载摄像头、所述飞行传感器获取的数据转化成携带所述各无人机编号的数据信号，通过4G/5G/WIFI网络传输至大数据中心服务器，同时存储于所述各无人机的机载存储装置。
优选地，“基于大数据架构，所述大数据中心服务器根据接收到的数据类型处理数据”，其方法为：
所述大数据中心服务器解析所述各无人机采集的气体数据、影像数据和飞行数据；
基于大数据架构，采用气体扩散模型模拟和预测监测区域气体扩散范围和浓度变化；
所述大数据中心服务器基于解析的飞行数据，计算出所述各无人机的飞行轨迹。
优选地，“所述大气环境监控客户端显示、发布所述大数据中心服务器处理后的数据”，其方法为：
所述大气环境监控客户端实时显示所述各无人机采集的气体浓度数据、影像数据和飞行数据，并基于时间轴同步三种类型数据；
所述大气环境监控客户端在所述气体浓度超过预设警戒值，通过自动或手动的方式发布大气污染预警信息，并生成区域大气分析报告。
另外，本发明还提出一种基于多无人机的大气环境监测系统，包括大气环境监控客户端、大数据中心服务器、无人机，所述大气环境监控客户端用于配置大气监测任务信息，并显示所述无人机采集的大气数据、影像数据和飞行数据，发布大气污染预警信息，生成大气环境分析报告；所述大数据中心服务器用于发送大气监测任务信息，解析、存储和处理所述各无人机采集的数据，并将处理的数据传送到所述大气环境监控客户端；所述各无人机用于远程实时采集大气数据、影像数据和飞行数据，并将所述数据传输到所述大数据中心服务器。
优选地，所述大气环境监控客户端包括：
大气监测任务配置模块，用于配置监测任务，包括监测区域、无人机个数、监测时间等；
数据显示模块，用于显示所述各无人机采集的大气数据、影像数据和飞行数据；
大气污染预警，用于发布大气污染预警信息，向公众、企业和有关部门发布大气数据；
报告生成模块，生成大气分析报告，对大气主要成分、各种气体浓度等进行分析。
优选地，所述大数据中心服务器包括：
数据处理模块，用于规划所述各无人机的大气监测目标点，并基于大数据架构，处理所述各无人机采集的数据，预测大气浓度变化；
第一传输模块，用于发送大气监测任务信息，接收和解析所述各无人机、大气、影像和飞行数据。
优选地，所述无人机包括：
第二传输模块，用于接收所述大数据中心服务器发送的任务信息，并对所述无人机采集的数据进行压缩，传送到所述大数据中心服务器；
飞行控制模块，用于获取和解算飞行数据，并根据所述声呐、所述摄像头采集的障碍物信息，控制无人机平稳飞行，执行所述大气监测任务；
声呐模块，用于采集所述各无人机周围的障碍物信息；
摄像头模块，用于获取所述无人机飞行过程中的障碍物信息，到达大气监测点后，采集监测点附近的影像数据；
气体模块，用于实时获取气体浓度信息；
气温模块，用于实时获取监测点附近气温信息。
本发明的一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统，通过大气环境监控客户端配置大气监测任务信息，确定参与监测的无人机，并对所述各无人机分配监测目标点，基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气监测目标点，将所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据传输至所述大数据中心服务器和存储于机载存储装置，所述大数据中心服务器根据接收到的数据类型分别进行数据加工处理，并传输至所述大气环境监控客户端显示和发布，进而提高气体监测效率，完成大面积复杂环境下的大气监测任务，为环保部门和救援人员提供有效的决策辅助。
附图说明
图1是本发明一种基于多无人机的大气环境监测方法的流程图；
图2是本发明一种基于多无人机的大气环境监测系统示意图；
图3是本发明一种基于多无人机的大气环境监测系统的模块示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方案更加清晰，下面将结合附图对本发明具体实施方式作进一步详细描述。需要说明的是，所述实施示例是本发明的一部分实施例，仅仅用于解释相关发明，而不是全部的实施例和对该发明的限定。基于本发明中的实施例，本领域人员在没有做出创造性劳动前提下获得的所有其他实施例，均属于本发明保护的范围。
为了更加清晰地对本发明一种基于多无人机的大气环境监测方法进行说明，下面结合附图1对本发明方法一种实施例中各步骤进行详述。
S01：大气环境监控客户端配置大气监测任务信息。具体地，监测任务信息配置包括设置大气监测区域、无人机个数、监测时间、采集动作等，通过区域地图选定、文本框输入、按钮控件触发等方式实现监测任务信息的配置。
S02：基于所述大气监测任务信息，确定参与监测的无人机，并分配监测目标点。具体地，根据监测区域面积和监测时间，通过手动设置、历史监测记录或大气监测规则和模型算法的方式，确定参与监测的无人机，基于所述各无人机的剩余电量、所述各无人机到监测点的距离，通过多目标指派算法模型，如匈牙利算法，对所述各无人机指派监测目标点，并通过所述大数据中心服务器，利用工业数据采集智能网关模块，将大气监测任务信息经过5G/4G/WIFI通信网络传输至所述各无人机。
S03：基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气监测目标点。根据所述大气监测目标点，通过路径规划算法，比如人工势场法、A*算法等，规划所述各无人机到达监测目标点的飞行轨迹，实现所述各无人机无碰撞最优轨迹的规划；基于预设的避障/碰策略，通过所述各无人机上的声呐、摄像头等装置获取飞行途中的障碍物信息，控制各无人机躲避障碍物，飞行至对应的大气监测目标点。当声呐、摄像头等装置获取到障碍物信息后，所述各无人机的避障/避碰策略具体步骤如下：
S031：根据安装在机体6个侧面的声呐装置获取的障碍物距离，机头方向为前向，控制所述无人机往没有障碍物或障碍物距离最远的方向飞行，绕开障碍物。如果除前向外，其余各方向都没有障碍物，则执行步骤S032；
S032：机头方向为前向，按向上、向左、向右的先后顺序，控制所述各无人机往某一方向飞行，超过5s后仍未绕开障碍物，往下一个方向飞行；否则，执行步骤S033；
S033：当所有方向都无法绕开障碍物，控制所述无人机自动返航，或切换手动模式，通过机载摄像头进行超视距操控避障；若以上策略完全无效，则控制所述无人机自动降落。
S04：所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据，传输至大数据中心服务器。具体地，所述各无人机都到达目标监测点后，同时开始采集气体数据和影像数据或者根据任务信息指定的时间点进行数据采集；
其中，所述大气数据由机载气体/温度/湿度传感器采集，包括PM2.5、 PM10、SO2、CO2、NH3、气温、湿度等。需要说明的是，采集的大气数据类型可根据任务场景更换采集传感器，所述传感器包括半导体气体传感器、接触燃烧式气体传感器等；
具体地，所述影像数据由机载摄像头采集，对视频信号进行A/D转换以及降噪、背景环境修正等一系列处理后，通过高速串行接口HISPI传输到编码模块，实现视频的H.265硬编码，并基于4G/5G/WIFI通信网络，利用HTTP 传输协议，实现压缩编码视频的传输。另外，所述摄像头在无人机飞行过程中结合所述声呐装置实现障碍物信息的捕捉，所述各无人机到达大气监测目标点后开始采集和传输影像数据。
具体地，所述飞行数据由机载飞行传感器采集，包括无人机位置、速度、姿态等数据，传输至机载飞行控制模块进行解算和滤波，一方面将飞行数据传输给飞行控制模块控制所述无人机飞行，另一方面通过通信网络把所述飞行数据传输到所述大数据中心服务器处理，同时作为备份数据存储于所述各无人机本地存储模块。
所述数据的传输，具体地，基于多无人机数据传输协议，所述各无人机将所述气体传感器、所述机载摄像头、所述飞行传感器获取的数据转化成携带所述各无人机编号的数据信号，通过4G/5G/WIFI网络传输至所述大数据中心服务器。
S05：基于大数据架构，所述大数据中心服务器根据接收到的数据类型处理数据。具体地，所述大数据中心服务器以Hadoop体系为大数据分析平台，采用分布式存储方式将数据存储到不同的存储节点，并通过分布式计算，让多个节点并行计算，支持大气环境监测系统高数据吞吐量的处理。首先，解析所述各无人机采集的大气数据、影像数据和飞行数据，再根据所述各无人机采集的数据类型分别处理，具体步骤如下：
S051：根据解析的大气数据，所述大数据中心服务器预测气体扩散区域和浓度变化趋势，具体地，所述大数据中心服务器基于建立的大气扩散模型，比如ADMS、AERMOD和CALPUFF等，模拟和预测监测区域气体扩散速度、半径和浓度变化趋势，并结合所述飞行数据分析地形、气象、地理等方面对气体扩散的影响；
S052：根据解析的影像数据，所述大数据中心服务器建立影像数据与监测区域气体浓度变化的映射关系，具体地，所述大数据中心服务器基于时间轴同步气体数据和影像数据，当所述大气环境监控客户端请求数据时，输出显示视频流和气体数据；当大气浓度超过预警值时，所述服务器提取影像数据的静态特征，与同一时间轴上的大气浓度数据存储于服务器存储节点，作为执法部门执法凭证；
S053：根据解析的飞行数据，所述大数据中心服务器绘制气体浓度-轨迹图，具体地，所述大数据中心服务器计算出所述各无人机的飞行轨迹，结合步骤S051解析的气体数据，同步所述各无人机的气体浓度和飞行轨迹，绘制气体浓度-轨迹图。
S06：所述大气环境监测客户端显示、发布所述大数据中心服务器处理后的数据。具体地，所述大气环境监控客户端采用分布式显控系统架构，实现多客户端数据的多路输出，并基于时间轴同步三种类型数据，实时显示所述各无人机采集的气体浓度数据、影像数据和飞行数据，包括监测点区域气体浓度演化图、高浓度污染时间点区域图像、监测区域视频以及所述各无人机的飞行轨迹等，实现数据基于时间轴的匹配和更新。
另外，所述大气环境监控客户端发布所述大数据中心服务器处理后的数据信息。具体地，当所述气体浓度超过预设警戒值时，实时动态播报监测情况，通过自动或手动的方式多渠道发布大气污染预警信息，并生成区域大气分析报告，提出预处理方案。
需要说明的是，所述大气环境监控客户端是所述数据显示和发布一体化的信息平台，不仅能够实时显示和发布大气监测实时数据，还可根据用户任务需要获取查看存储于大数据中心服务器的所述数据，实现采集、监控、取证、分析、执法与预警等流程功能。
本发明的另一个实施用例，请参阅图2和图3，一种基于多无人机的大气环境监测系统，包括大气环境监控客户端10、大数据中心服务器20、无人机 30，其中，所述大气环境监控客户端10用于配置大气监测任务信息，并显示所述无人机30采集的大气数据、影像数据和飞行数据，发布大气污染预警信息，生成大气环境分析报告；所述大数据中心服务器20用于发送大气监测任务信息，解析、存储和处理所述各无人机30采集的数据，并将处理的数据传送到所述大气环境监控客户端10，所述各无人机30用于远程实时采集大气数据、影像数据和飞行数据，并将所述数据传输到所述大数据中心服务器20。
具体地，所述大气环境监控客户端10包括，大气监测任务配置模块101、数据显示模块102、大气污染预警103、报告生成模块104，其中，所述大气监测任务配置模块101用于配置监测任务，包括无人机个数、监测点、监测时间等信息，并通过所述大数据中心服务器20规划传输至所述各无人机30，所述数据显示模块102用于显示所述各无人机30采集的大气数据、影像数据和飞行数据，显示内容包括监测点区域气体浓度演化图、高浓度污染时间点区域图像、监测点区域视频以及所述各无人机30的飞行轨迹等，而显示内容是由所述大数据中心服务器20传输并处理的，所述大气污染预警103用于发布大气污染预警信息，向公众、企业和有关部门发布大气数据，所述报告生成模块104用于生成大气分析报告，包括大气主要成分、气体浓度、污染形成原因等，并提出预处理方案。
所述大数据中心服务器20包括：数据处理模块201、第一传输模块202，其中，所述数据处理模块201，一方面根据所述大气监测任务配置模块101配置的监测任务信息，规划和分配所述各无人机的目标监测点，另一方面基于所述各无人机30采集的数据，进行数据分析和建模，预测大气浓度变化、污染物时空分布规律等，所述第一传输模块202用于发送大气监测任务信息，同时，支持接收和解析所述各无人机30采集的大气、影像和飞行数据。
所述无人机30，包括第二传输模块301、飞行控制模块302、声呐模块 303、摄像头模块304、气体模块305、气温模块306，其中，所述第二传输模块301用于接收所述大数据中心服务器20传输的监测任务信息，并对所述无人机采集的数据进行压缩，传送到所述大数据中心服务器20，所述飞行控制模块302用于获取解算飞行数据，并根据所述声呐303、所述摄像头304采集的障碍物信息，控制无人机平稳飞行，执行所述第二传输模块301接收的监测任务，所述声呐模块303用于采集所述各无人机周围的障碍物信息，并传输至所述飞行控制模块302，所述摄像头模块304用于获取所述无人机30飞行过程中的障碍物信息，并传输至所述飞行控制模块302，当所述各无人机 30到达任务监测点后，获取监测点附近的影像数据，通过高速串行接口HISPI 传输到编码模块，实现视频的H.265硬编码，利用4G/5G/WIFI传输至所述大数据中心服务器20，所述气体模块305用于实时获取气体浓度信息，并输至所述大数据中心服务器20，气体类型包括PM2.5、PM10、SO2、CO2、NH3等，采集的气体类型可根据任务场景更换气体传感器，所述气体传感器包括半导体气体传感器、接触燃烧式气体传感器等，所述气温模块306用于实时获取监测点附近气温信息，并输至所述大数据中心服务器20。
综上所述，本发明提出一种基于多无人机的大气环境监控方法与系统，通过所述大气环境监控客户端10配置大气监测任务信息，所述大数据中心服务器20根据监测任务信息分配监测目标点，并通过所述第一传输模块202传输至所述各无人机30，所述飞行控制模块302根据所述声呐303和所述摄像头304获取的障碍物信息，控制所述各无人机30躲避障碍物，飞行到各目标监测点，所述摄像头304、所述气体模块305和所述气温模块306分别获取影像数据、大气数据和飞行数据，传输至所述大数据中心服务器2进行数据处理，并由所述大气环境监控客户端10显示和发布处理后的数据，进而提高气体监测效率，完成大面积复杂环境下的大气监测任务，为环保部门和救援人员提供有效的决策辅助。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
大气环境监控客户端配置大气监测任务信息，包括监测区域、参与监测的无人机个数、监测时间；
基于所述大气监测任务信息，确定参与监测的无人机，并分配监测目标点；
基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气目标监测点；
所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据，传输至大数据中心服务器；
基于大数据架构，所述大数据中心服务器根据接收到的数据类型处理数据；
所述大气环境监控客户端显示、发布所述大数据中心服务器处理后的数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，“基于所述大气监测任务信息，确定监测目标点和参与监测的无人机，并分配监测目标点”，其方法为：
根据所述监测区域面积，确定监测目标点和参与监测的无人机；
基于所述各无人机的剩余电量、所述各无人机到监测点的距离，分配监测目标点；
通过4G/5G/WIFI网络通信模块，将大气监测任务信息传输到所述各无人机。
3.根据权利要求2所述的一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，所述步骤“根据大气监测区域的面积，确定监测目标点和参与监测的无人机”，具体包括如下：人工手动设置；基于历史监测记录；根据大气监测规则和模型，确定监测目标点和参与监测的无人机。
4.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，所述步骤“基于预设的避障/碰策略，控制所述各无人机到大气目标监测点”，其方法为：
基于所述大气监测目标点，规划所述各无人机到达监测目标点的飞行轨迹；
基于预设的避障/碰策略，通过所述各无人机上的声呐、摄像头装置获取飞行途中的障碍物信息，控制各无人机躲避障碍物，分别飞行至对应的大气监测目标点。
5.根据权利要求书1所述的一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，“所述各无人机获取大气数据、影像数据和飞行数据，传输至大数据中心服务器”，具体包括如下：
所述各无人机都到达监测目标点后，同时开始采集大气数据和影像数据；
所述大气数据由气体传感器采集；
所述影像数据由机载摄像头采集，并根据所述大气监测时间确定采集时间；
所述飞行数据由机载飞行传感器采集，并传送至机载飞行控制模块；
基于多无人机数据传输协议，所述各无人机将所述气体传感器、所述机载摄像头、所述飞行传感器获取的数据转化成携带所述各无人机编号的数据信号，通过4G/5G/WIFI网络传输至所述大数据中心服务器，同时存储于所述各无人机的机载存储装置。
6.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，“基于大数据架构，所述大数据中心服务器根据接收到的数据类型处理数据”，其方法为：
所述大数据中心服务器解析所述各无人机采集的气体数据、影像数据和飞行数据；
基于大数据架构，采用气体扩散模型模拟和预测监测区域气体扩散范围和浓度变化；
所述大数据中心服务器基于解析的飞行数据，计算出所述各无人机的飞行轨迹。
7.根据权利要求1所述的一种基于多无人机的大气环境监测方法，其特征在于，“所述大气环境监控客户端显示、发布所述大数据中心服务器处理后的数据”，其方法为：
所述大气环境监控客户端实时显示所述各无人机采集的气体浓度数据、影像数据和飞行数据，并基于时间轴同步三种类型数据；
所述大气环境监控客户端在所述气体浓度超过预设警戒值，通过自动或手动的方式发布大气污染预警信息，并生成区域大气分析报告。
8.一种基于多无人机的大气环境监测系统，包括大气环境监控客户端、大数据中心服务器、无人机，其特征在于：
所述大气环境监控客户端用于配置大气监测任务信息，并显示所述各无人机采集的大气数据、影像数据和飞行数据，发布大气污染预警信息，生成大气环境分析报告；
所述大数据中心服务器用于发送所述大气监测任务信息，基于大数据架构，解析、存储和处理所述各无人机采集的数据，并将处理的数据传送到所述大气环境监控客户端；
所述各无人机用于远程实时采集大气数据、影像数据和飞行数据，并将所述数据传输到所述大数据中心服务器。
9.根据权利要求8所述的一种基于多无人机的大气环境监测系统，其特征在于，所述大气环境监控客户端包括：
大气监测任务配置模块，用于配置监测任务，包括监测区域、无人机个数、监测时间等；
数据显示模块，用于显示所述各无人机采集的大气数据、影像数据和飞行数据；
大气污染预警，用于发布大气污染预警信息，向公众、企业和有关部门发布大气数据；
报告生成模块，生成大气分析报告，对大气主要成分、各种气体浓度等进行分析。
10.根据权利要求8所述的一种基于多无人机的大气环境监测系统，其特征在于，所述大数据中心服务器包括：
数据处理模块，用于规划所述各无人机的目标监测点，并基于大数据架构，处理所述各无人机采集的数据，预测大气浓度变化和扩散范围；
第一传输模块，用于发送大气监测任务信息，并接收和解析所述各无人机大气、影像和飞行数据。
11.根据权利要求8所述的一种基于多无人机的大气环境监测系统，其特征在于，所述各无人机包括：
第二传输模块，用于接收所述大数据中心服务器发送的任务信息，并对所述无人机采集的数据进行压缩编码，传送到所述大数据中心服务器；
飞行控制模块，用于获取解算飞行数据，并根据所述声呐、所述摄像头采集的障碍物信息，控制无人机平稳飞行，执行所述大气监测任务；
声呐模块，用于获取所述各无人机周围的障碍物信息；
摄像头模块，用于获取所述无人机飞行过程中的障碍物信息，到达大气监测目标点后，采集监测点附近的影像数据；
气体模块，用于实时获取气体浓度信息；
气温模块，用于实时获取监测点附近气温信息。
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