CN111989632A - 多uav管理 - Google Patents

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Abstract

本公开的各方面涉及识别和响应航空器的机队的问题状况。这可以包括在一个或多个服务器计算设备的一个或多个处理器处接收来自机队的AV的传感器反馈。可以使用传感器反馈来识别问题状况。可以确定针对与指派给航空器的使命相关的所述问题状况的缓解响应。可以将缓解响应发送到所述AV，以便使航空器根据缓解响应进行操纵，从而自动响应问题状况。

Description

多UAV管理
相关申请的交叉引用
本申请是于2018年4月16日提交的标题为“MULTI-UAV MANAGEMENT(多UAV管理)”的美国申请第15/953,831号的继续申请，其公开内容通过引用在此并入本文。
技术领域
背景技术
也称为快递服务、邮件服务和运输服务的递送服务(诸如由美国邮政服务和商业承运人提供的服务)提供来往于全国各地的住宅和企业的信件、包裹和邮包的递送。随着递送数量的增加，这种递送服务的替代方法变得越来越流行。例如，无人驾驶航空器(unmanned aerial vehicle，UAV)可以被用于执行与递送服务相关的各种任务，包括例如为“最后一英里”递送取走和放下包裹。这些UAV可以由远程操作人员控制和/或自主地控制完成这样的任务。因此，UAV可以是用于提供这样的服务的高效工具，但也会遇到在UAV飞行过程中操作人员难以识别的问题(诸如电池故障和其它状况)。
发明内容
本公开的各方面提供了一种用于识别和响应多个航空器的问题状况的系统。该系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为从多个航空器中的航空器接收传感器反馈；使用传感器反馈来识别问题状况；确定对问题状况的缓解响应，该缓解响应与指派给航空器的使命相关；并且将缓解响应发送到航空器，以便使航空器根据缓解响应进行操纵，从而自动响应问题状况。
在一个示例中，一个或多个处理器是远离航空器的一个或多个服务器计算设备的一部分。在这个示例中，系统还包括航空器，并且其中航空器是无人驾驶航空器。此外，该系统还包括多个航空器，并且其中服务器计算设备被配置为识别多个航空器中的一个或多个其它航空器的一个或多个问题状况。在另一个示例中，一个或多个处理器还被配置为使用问题状况来估计航空器的剩余飞行时间，并且其中所估计的剩余飞行时间被用于确定缓解响应。在另一个示例中，一个或多个处理器还被配置为使用问题状况来估计航空器的剩余飞行距离，并且其中估计的剩余飞行距离被用于确定缓解响应。在另一个示例中，问题状况与航空器的当前问题对应。在另一个示例中，问题状况与航空器的预期的未来问题对应。在另一个示例中，识别问题状况包括确定传感器反馈是否满足问题状况的阈值。在另一个示例中，识别问题状况包括确定传感器反馈是否满足问题状况的两个或更多个阈值的组合。在另一个示例中，识别问题状况包括将传感器反馈输入到输出问题状况的模型中。在另一个示例中，一个或多个处理器还被配置为在识别出问题状况之后标记航空器以进行检查。在另一个示例中，一个或多个处理器还被配置为进一步基于问题状况的严重性来确定缓解响应。在另一个示例中，问题状况与损坏的螺旋桨对应。在另一个示例中，问题状况与电池故障对应。在另一个示例中，问题状况与马达故障对应。
本公开的另一方面提供了一种识别和响应多个航空器的问题状况的方法。该方法包括：由一个或多个服务器计算设备的一个或多个处理器从多个航空器中的航空器接收传感器反馈；由一个或多个处理器使用传感器反馈来识别问题状况；由一个或多个处理器确定对问题状况的缓解响应，该缓解响应与指派给航空器的使命相关；并且由一个或多个处理器将缓解响应发送到航空器，以便使航空器根据缓解响应进行操纵，从而自动响应问题状况。
在一个示例中，该方法还包括由一个或多个处理器使用问题状况来估计航空器的剩余飞行时间，并且其中所估计的剩余飞行时间被用于确定缓解响应。在另一个示例中，识别问题状况包括确定传感器反馈是否满足识别出的问题状况的阈值。在另一个示例中，识别问题状况包括确定传感器反馈是否满足识别出的问题状况的两个或更多个阈值的组合。
附图说明
图1A至图1E是根据本公开的各方面的UAV的示例。
图2是根据本公开的各方面的UAV的示例功能图。
图3A是根据本公开的各方面的用于管理一组UAV的管理系统的示例功能图。
图3B是根据本公开的各方面的用于管理一组UAV的管理系统的示例示图。
图4是根据本公开的各方面的飞行使命的UAV的示例表示。
图5是根据本公开的各方面的UAV机队的UAV的状态信息的示例。
图6是根据本公开的各方面的示例表。
图7是根据本公开的各方面的示例流程图。
具体实施方式
该技术涉及评估状态并响应UAV或更一般地说是航空器中的预测的问题或故障。例如，多个UAV的机队或群组中的每个UAV都可以向远程系统控制器连续报告有关该UAV的各种系统的状态的传感器数据。控制器可以例如使用各种模型来分析数据，并且做出与该UAV的状况有关的确定。这个确定可以被用于在UAV的那些可能的故障实际发生之前解决UAV的那些可能问题或故障，从而提高UAV的效率和安全性。
用于管理多个UAV的群组的示例管理系统可以包括经由网络连接的服务器计算设备、一个或多个客户端计算设备、多个空中UAV以及存储系统。服务器计算设备可以被配置为生成使命并将其指派给UAV。每个使命可以包括飞行计划，其可以包括识别UAV应当在何处飞行的路径以及对应的操纵，诸如改变方向、悬停等。每个使命还可以包括一个或多个任务，诸如取走或递送包裹。此外，该群组的UAV可以周期性地向服务器计算设备发送与UAV的状态相关的信息，这将在下面进一步讨论。一个或多个服务器计算设备可以使用接收到的信息来更新或改变在存储系统处维护的信息。
存储系统可以存储服务器计算设备可以检索或以其它方式访问的各种类型的信息，诸如群组中的每个UAV的状态信息、航图和未完成任务，它们可以用于生成使命信息(包括飞行计划和对应任务)。此外，存储系统可以存储基线信息、阈值、模型、缓解响应和其它数据。
作为示例，UAV可以包括计算设备、飞行控制系统、动力系统、多个传感器和通信系统。UAV可以采用任何数量的不同物理配置，这些物理配置可以规定飞行控制系统和动力系统的特征。多个传感器可以位于整个UAV上，以便提供来自UAV的不同位置和特征的数据或传感器反馈。计算设备可以被配置为控制UAV的各种系统的操作以便完成使命。此外，计算设备可以从多个传感器接收传感器反馈，并且将传感器反馈传输到服务器计算设备。
传感器反馈可以被用于估计相同或相似装备的UAV的各种特征的标称操作的可接受性的基线。一旦建立了基线，该基线就可以被用于识别UAV处存在实际问题或故障的情况。通过这个审查，可以识别趋势和对应的阈值，这些趋势和阈值可以被用于标记其它UAV中的潜在问题。这些阈值可以使用基线来手动调谐。
此外或可替代地，可以生成一个或多个模型并将其存储在存储系统中。可以使用这些模型以便识别给定UAV的当前状况和预测状况。因此，对于输入到模型中的任何传感器反馈，模型都可以提供指示UAV正在或将要经历的可能问题状况的输出。
当UAV在四周飞行时，它可以周期性地或连续地将传感器反馈发送到服务器计算设备。这个传感器反馈可以被服务器计算设备接收并且被用于更新存储系统中的关于该特定UAV的信息。此外，服务器计算设备可以使用传感器反馈、阈值和/或一个或多个模型来确定无人机当前是否正在经历或可能经历问题状况。
对于每个识别出的问题状况，服务器计算设备可以确定适当的响应。这些缓解响应可以由操作人员基于与经历类似问题以及安全性和其它考虑的其它UAV的先前经验来识别。对于轻微的问题状况，可以简单地由服务器计算设备“标记”UAV以进行检查，以便确定是否应当在以后更换UAV的全部或部分。对于危急问题状况，除了标记UAV以进行检查外，还要确定可以将UAV立即带到地面进行检查。对于介于轻微和危急之间的问题，服务器计算设备可以再次基于查找表中的信息来确定UAV是应当继续其当前的飞行模式并完成当前的使命还是返回服务区或基地。此外，在给定任何或每个识别出的问题状况的情况下，传感器反馈和/或一个或多个模型也可以被用于估计用于UAV的适当的剩余飞行时间和/或距离。
在一些情况下，在要求改变UAV的行为的情况下，一旦确定了适当的响应，这个信息就可以由服务器计算设备发送到UAV的计算设备。UAV可以通过作用于该响应来响应。
本文描述的特征可以允许对多个UAV的群组进行更有效和高效的管理。例如，该系统可以能够做出关于UAV的不同特征或系统的当前和预期故障的有用的确定和预测。即使在UAV在飞行中的同时，这也可以允许操作人员更快地识别和解决问题状况，诸如电池、马达或螺旋桨故障或异常。而且，因为该确定是远离UAV执行的，所以UAV的计算设备无需具有附加的处理能力和在本地存储在UAV上的进行这种确定所需的数据。因此，这可以改善在整个UAV群组上的电池功能和总体飞行时间，从而增加UAV的安全性和可靠性。
当参考前述实施例和附图的描述考虑时，将领会本公开的各方面、特征和优点。不同附图中的相同附图标记可以识别相同或相似的元件。此外，以下描述不是限制性的；本技术的范围由所附权利要求书和等同物限定。
图1A是示例UAV 100的等距视图。UAV 100包括机翼102、吊杆104和机身106。机翼102可以是静止的，并且可以基于机翼形状和UAV的前进空速生成升力。例如，两个机翼102可以具有翼形横截面，以在UAV 100上产生空气力。在一些实施例中，机翼102可以携带水平推进单元108，并且吊杆104可以携带垂直推进单元110。在操作中，可以从机身106的电池隔室112提供用于推进单元的动力。在一些实施例中，机身106还包括航空电子设备隔室114、附加的电池隔室(未示出)和/或用于处理有效载荷或包裹的递送单元(未示出，例如绞盘系统)。在一些实施例中，机身106是模块化的，并且两个或更多个隔室(例如，电池隔室112、航空电子设备隔室114、其它有效载荷和递送隔室)可彼此拆卸及可(例如，机械地、磁性地或以其它方式)固定到彼此以接触形成机身106的至少一部分。
在一些实施例中，吊杆104终止在舵116中，以改善对UAV 100的偏摆控制。另外，机翼102可以终止于机翼尖端117，以改善对UAV的升力的控制。
在示出的配置中，UAV 100包括结构框架。该结构框架可以被称为UAV的“结构H框架”或“H框架”(未示出)。H框架可以在机翼102内包括机翼翼梁(未示出)，并且在吊杆104内包括吊杆架(boom carrier)(未示出)。在一些实施例中，机翼翼梁和吊杆架可以由碳纤维、硬塑料、铝、轻金属合金或其它材料制成。机翼翼梁和吊杆架可以用夹具连接。机翼翼梁可以包括用于水平推进单元108的预钻孔，而吊杆架可以包括用于垂直推进单元110的预钻孔。
在一些实施例中，机身106可以可移除地附接到H框架(例如，通过夹具附接到机翼翼梁，该夹具配置有凹槽、突出部或其它特征以与对应的H框架特征配合，等等)。在其它实施例中，类似地，机身106可以可移除地附接到机翼102。机身106的可移除附接件可以改善UAV 100的质量和/或模块化。例如，机身106的电气/机械部件和/或子系统可以与H框架分开地并且在附接到H框架之前进行测试。类似地，印刷电路板(PCB)118可以与吊杆架分开地并且在附接到吊杆架之前进行测试，因此在完成UAV之前消除了有缺陷的零件/子组件。例如，在将机身106安装到H框架上之前，可以对机身106的部件(例如，航空电子设备、电池单元、递送单元、附加的电池隔室等)进行电测试。此外，PCB 118的马达和电子器件也可以在最终组装之前进行电测试。一般而言，在组装过程的早期识别出有缺陷的零件和子组件降低了UAV的总体成本和交货时间。此外，不同类型/型号的机身106可以被附接到H框架，因此改善了设计的模块化。这样的模块化使得UAV 100的这各个部分得以升级，而无需对制造过程进行实质性的大修。
在一些实施例中，机翼壳体和吊杆壳体可以通过粘合元件(例如，粘合带、双面粘合带、胶水等)附接到H框架。因此，可以将多个壳体附接到H框架，而不是将整体式主体喷涂到H框架上。在一些实施例中，多个壳体的存在减小了由UAV的结构框架的热膨胀系数引起的应力。因此，UAV可以具有更好的维度准确性和/或改善的可靠性。
而且，在至少一些实施例中，相同的H形框架可与具有不同尺寸和/或设计的机翼壳体和/或吊杆壳体一起使用，因此改善了UAV设计的模块性和多功能性。机翼壳体和/或吊杆壳体可以由较轻的聚合物(例如，闭孔泡沫)制成，该较轻的聚合物被较硬但相对薄的塑料蒙皮覆盖。
来自机身106的电力和/或控制信号可以通过穿过机身106、机翼102和吊杆104延伸的电缆被路由到PCB 118。在所示的实施例中，UAV 100具有四个PCB，但是其它数量的PCB也是可能的。例如，UAV 100可以包括两个PCB，每个吊杆一个。PCB携带电子部件119，电子部件119包括例如功率转换器、控制器、存储器、无源部件等。在操作中，UAV 100的推进单元108和110电连接到PCB。
所示出的UAV的许多变化是可能的。例如，固定机翼UAV可以包括更多或更少的旋翼单元(垂直或水平)，和/或可以利用管道风扇或多个管道风扇进行推进。另外，具有更多机翼(例如，具有四个机翼的“x-机翼”配置)的UAV也是可能的。虽然图1A图示了两个机翼102、两个吊杆104，每个吊杆104两个水平推进单元108和六个垂直推进单元110，但是应当领会到的是，UAV 100的其它变体可以用更多或更少的这些部件来实现。例如，UAV 100可以包括四个机翼102、四个吊杆104以及更多或更少的推进单元(水平或垂直)。
类似地，图1B示出了UAV 120的另一个示例。UAV 120包括机身122、具有翼形横截面以为UAV 120提供升力的两个机翼124、稳定飞机的偏摆(向左或向右转动)的垂直稳定器126(或鳍片)、稳定俯仰(向上或向下倾斜)的水平稳定器128(也称为升降机或尾板)、起落架130和推进单元132(其可以包括马达、轴和螺旋桨)。
图1C示出了具有推送器(pusher)配置中的螺旋桨的UAV 140的示例。与将推进单元安装在UAV的前部相比，术语“推送器”是指这样的事实，即，推进单元142安装在UAV的后部并且将载具向前“推送”。类似于为图1A和1B提供的描述，图1C描绘了在推送器平面中使用的常见结构，包括机身144、两个机翼146、垂直稳定器148和推进单元142(其可以包括马达、轴和螺旋桨)。
图1D示出了尾座式UAV 160的示例。在所示的示例中，尾座式UAV 160具有固定的机翼162以提供升力并允许UAV 160水平(例如，沿着x轴，在大致垂直于图1D中所示位置的位置)滑行。但是，固定机翼162还允许尾座式UAV 160自行垂直起飞和降落。例如，在发射地点，可以将尾座式UAV160垂直放置(如图所示)，使其鳍片164和/或机翼162搁置在地面上并将UAV 160稳定在垂直位置。然后，可以通过操作其螺旋桨166以生成向上的推力(例如，大体上沿着y轴的推力)来使尾座式UAV 160起飞。一旦处于合适的高度，尾座式UAV 160就可以使用其襟翼168将其自身重新定向在水平位置，使得其机身170相比于与y轴更接近于与x轴对准。水平放置的螺旋桨166可以提供向前的推力，使得尾座式UAV 160可以以与典型飞机相似的方式飞行。
关于所示的固定机翼UAV的许多变化是可能的。例如，固定机翼UAV可以包括更多或更少螺旋桨，和/或可以利用管道风扇或多个管道风扇进行推进。另外，具有更多机翼(例如，具有四个机翼的“x-机翼”配置)、具有更少机翼或甚至没有机翼的UAV也是可能的。如上所述，除了固定机翼UAV之外或替代固定机翼UAV，一些实施例可以涉及其它类型的UAV。例如，图1E示出了旋翼飞机的示例，其通常被称为多轴直升机(multicopter)UAV 180。UAV180也可以被称为四轴航空器，因为它包括四个旋翼182。应当理解的是，示例实施例可以涉及旋翼航空器，其具有比UAV 180更多或更少的旋翼。例如，直升机通常具有两个旋翼。具有三个或更多旋翼的其它示例也是可能的。在本文中，术语“多轴直升机”是指具有两个以上旋翼的任何旋翼航空器，而术语“直升机”是指具有两个旋翼的旋翼航空器。
更详细地参考UAV 180，四个旋翼182为UAV 180提供推进力和可操纵性。更具体而言，每个旋翼182包括附接到马达184的叶片。如此配置，旋翼182可以允许UAV 180垂直起飞和降落、在任何方向上操纵、和/或悬停。另外，叶片的俯仰可以成组和/或不同地调整，并且可以允许UAV 180控制其俯仰、翻滚、偏摆和/或高度。
应当理解的是，本文中对“无人驾驶”航空器或UAV的提及可以等同地应用于自主和半自主的航空器。在自主实施方式中，航空器的所有功能都是自动化的；例如，经由实时计算机功能进行预编程或控制，该实时计算机功能对来自各种传感器的输入和/或预定信息做出响应。在半自主实施方式中，航空器的一些功能可以由操作人员控制，而其它功能则自主执行。另外，在一些实施例中，UAV可以被配置为允许远程操作人员接管原本可以由UAV自主控制的功能。更进一步，给定类型的功能可以在一个抽象级别上被远程控制，而在另一个抽象级别上被自主执行。例如，远程操作人员可以控制UAV的高级导航决定，诸如通过指定UAV应当从一个地点移动到另一个地点(例如，从郊区的仓库到城市附近的递送地址)，而UAV的导航系统自主地控制更细粒度的导航决定，诸如在两个地点之间采取的具体路线、用于实现路线并在导航路线时避开障碍物的具体飞行控制，等等。
更一般而言，应当理解的是，本文描述的示例UAV并非旨在进行限制。示例实施例可以涉及任何类型的无人驾驶航空器、在其中实现或采用其形式。
图2是UAV 200的示例功能图，该UAV 200可以与一组UAV中的任何UAV对应，包括UAV 100、120、140、160、180中的任何一个。在这个示例中，UAV 200包括计算设备210，该计算设备210包括处理器212以及存储数据216和指令218的存储器214。这样的处理器、存储器、数据和指令可以类似于下面进一步讨论的计算设备310的一个或多个处理器312、存储器314、数据316和指令318类似地配置。此外，UAV 200包括飞行控制系统220、动力系统230、多个传感器240和通信系统250。
对于UAV的任何上面提到的示例配置，马达、轴、螺旋桨、旋翼、襟翼等特征中的每一个均可以是飞行控制系统220的一部分。飞行控制系统220的操作可以由计算设备210控制，以便例如通过控制UAV的高度、俯仰、速度、方向等来操纵UAV 200。
动力系统230可以包括至少一个电池，该至少一个电池可以向马达提供电流，以便旋转螺旋桨的轴或枢转一个或多个襟翼。当然，在一个电池意外故障的情况下，或者为了能够在短时间内增加一个或多个马达的功率以实现上面提到的飞行操纵，两个或更多个电池可能是有用的。每个电池还可以包括多个电池单元格(cell)，诸如两个或更多个，并且可以被配置为向UAV 200的各种系统(包括例如计算设备210和飞行控制系统220)提供电力。此外，动力系统230的操作可以由计算设备210控制以便操纵UAV。
多个传感器240可以位于整个UAV 200中，以便从UAV的不同位置和特征生成数据或传感器反馈，并将这个信息转发到计算设备210。在这方面，传感器反馈可以指代“原始传感器数据”或由传感器或计算设备210处理的数据。例如，动力系统230的每个电池可以包括多个传感器，这些传感器被配置为检测该电池的每个电池单元格的电流、电压、温度和充电状态。作为另一个示例，诸如MEMS加速度计之类的传感器可以被用于检测在UAV的不同部分(诸如马达、螺旋桨、襟翼等)的振动。传感器还可以被用于确定每个螺旋桨的温度、每个马达的温度、每个马达的功耗以及UAV的控制器的功耗。麦克风可以被用于记录马达和/或螺旋桨发出的声音。其它传感器可以包括加速度计、检测相对朝向的陀螺仪、GPS接收器、高度计、湿度传感器、速度计、风速传感器、螺旋桨速度传感器(相对和绝对)等。因此，传感器反馈可以包括由多个传感器240的全部或任何一个生成的信息。
计算设备210可以被配置为控制UAV 200的各种系统的操作以便完成使命。例如，计算设备210可以使用存储器214的数据和指令以及来自一些传感器的反馈来控制飞行控制系统220和动力系统230的特征，以便遵循使命的飞行计划。在这方面，指令可以允许UAV200使用航图和存储在存储器214的数据中的使命信息来自主地操作。
通信系统250可以包括例如网络接口设备，诸如发送器和/或接收器，其使得UAV能够经由网络(诸如下面进一步讨论的网络350)与其它计算设备(诸如计算设备310和/或其它计算设备)进行通信。例如，计算设备210可以从多个传感器240中的传感器接收传感器反馈，并且例如经由通信系统250的发送器将传感器反馈传输到远程服务器计算设备(诸如在下面进一步讨论的服务器计算设备310)。在一些情况下，当不使用UAV 200时，这个信息可以直接从传感器和/或计算设备210下载到服务器计算设备310和/或计算设备320。
图3A和3B分别是用于管理多个UAV的群组的示例管理系统300的功能图和示意图。该管理系统包括经由网络350连接的计算设备310、320、一组UAV 330以及存储系统340。虽然为简单起见仅描绘了几个UAV和计算设备，但是典型的系统可以包括显著更多的UAV和计算设备。
计算设备310包括一个或多个处理器312、存储器314以及通常存在于通用计算设备中的其它部件。存储器314存储可由处理器312访问的信息，包括可由处理器312执行或以其它方式使用的数据316和指令318。存储器314可以是能够存储处理器可访问的信息的任何类型，包括计算设备可读介质，或存储可借助于电子设备读取的数据的其它介质，诸如硬盘驱动器、存储卡、ROM、RAM、DVD或其它光盘、以及其它可写和只读存储器。系统和方法可以包括前述的不同组合，由此指令和数据的不同部分存储在不同类型的介质上。
指令316可以是由处理器直接(诸如机器代码)或间接(诸如脚本)执行的任何指令集。例如，指令可以作为计算设备代码存储在计算设备可读介质上。在那方面，术语“指令”和“程序”在本文中可以互换使用。指令可以以目标代码格式存储以便由处理器直接处理，或者以任何其它计算设备语言(包括按需解释或预先编译的独立源代码模块的脚本或集合)存储。下面更详细地解释指令的方法和例程。
数据318可以由处理器312根据指令316检索、存储或修改。例如，虽然所要求保护的主题不受任何特定数据结构的限制，但是数据可以存储在计算设备寄存器中、作为具有多个不同字段和记录的表存储在关系数据库中、存储在XML文档或平面文件中。数据还可以以任何计算设备可读格式格式化。
处理器312可以是任何常规处理器，诸如商用CPU。可替代地，一个或多个处理器可以是专用设备，诸如ASIC或其它基于硬件的处理器。虽然图3A在功能上将处理器、存储器和计算设备310的其它元件示为在同一方框内，但是将理解的是，处理器、计算设备或存储器实际上可以包括可以存储或可以不存储在同一物理壳体内的多个处理器、计算设备或存储器。例如，存储器可以是位于不同于计算设备310的壳体中的硬盘驱动器或其它存储介质。因而，对处理器或计算设备的提及将被理解为包括对可以并行操作或不可以并行操作的处理器或计算设备或存储器的集合的提及。
计算设备310还可以包括一个或多个无线网络连接，以促进与其它计算设备(诸如客户端计算设备320和群组中的UAV的计算设备210)的通信。作为示例，计算设备310可以从群组中的UAV接收信息并且向UAV发送指令，如下面进一步讨论的。无线网络连接可以包括短程通信协议，诸如蓝牙、低功耗蓝牙(LE)、蜂窝连接，以及各种配置和协议，包括互联网、万维网、内联网、虚拟专用网、广域网、本地网络、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网络、以太网、WiFi和HTTP，以及前述的各种组合。
网络350和中间节点可以包括各种配置和协议，包括短距离通信协议，诸如蓝牙、蓝牙LE、互联网、万维网、内联网、虚拟专用网络、广域网、本地网络、使用一个或多个公司专有的通信协议的专用网络、以太网、WiFi和HTTP，以及前述的各种组合。任何能够向其它计算设备传输数据和从其它计算设备传输数据的设备(诸如调制解调器和无线接口)都可以促进这种通信。
在一个示例中，一个或多个计算设备310可以包括具有多个计算设备的一个或多个服务器计算设备，例如负载平衡服务器场，其与网络的不同节点交换信息以用于接收、处理数据以及向其它计算设备和从其它计算设备传输数据。例如，一个或多个计算设备310可以包括能够经由网络350与计算设备320以及UAV 330的群组中的计算设备进行通信的一个或多个服务器计算设备。例如，UAV 100、120、140、160、180中的任何一个都可以是UAV 330的群组的一部分，其操作可以由服务器计算设备确定和控制。在这方面，服务器计算设备310可以用作UAV的群组的管理系统。
照此，服务器计算设备310可以被配置为生成使命并将其指派给UAV330的群组。每个使命可以包括飞行计划，所述飞行计划可以包括识别UAV应当在何处飞行的路径以及对应的操纵，诸如改变方向、悬停等。每个使命还可以包括一个或多个任务，诸如取走或递送有效载荷或包裹。此外，群组中的UAV可以周期性地向服务器计算设备发送与UAV的状态相关的信息，如以下进一步讨论的，并且一个或多个服务器计算设备可以被用于更新或改变存储系统340的信息。
此外，服务器计算设备310可以使用网络350在显示器(诸如计算设备320的显示器324)上向操作人员(诸如操作人员322)传输并呈现信息。在这方面，计算设备320可以被认为是客户端计算设备。再次，虽然仅示出了单个客户端计算设备，但是系统300可以包括更多客户端计算设备。
如图3B中所示，客户端计算设备320可以是旨在供操作人员322使用的个人计算设备，并且具有通常与包括个人计算设备联系使用的所有组件，包括一个或多个处理器(例如，中央处理单元(CPU))、存储数据和指令的存储器(例如，RAM和内部硬盘驱动器)、显示器(诸如显示器324)(例如，具有屏幕的监视器、触摸屏、投影仪、电视或其它可操作用于显示信息的设备)、用户输入部326(例如，鼠标、键盘、触摸屏或麦克风)、扬声器、网络接口设备以及用于将这些元素相互连接的所有部件。在一些示例中，客户端计算设备320可以是管理员或操作人员用来访问和/或操纵UAV 330的群组的信息的工作站。再次，客户端计算设备320的这样的处理器、存储器、数据和指令可类似于计算设备310的一个或多个处理器312、存储器314、指令316和数据318地配置。
虽然客户端计算设备320可以是全尺寸的个人计算设备，但它可以可替代地是能够通过诸如互联网之类的网络与服务器无线交换数据的移动计算设备。仅作为示例，客户端计算设备320可以是移动电话或能够经由互联网或其它网络获得信息的设备(诸如启用无线功能的PDA或蜂窝电话、平板PC、可穿戴计算设备或系统、或上网本)。在另一个示例中，客户端计算设备320可以是可穿戴计算系统，被示为手表或头戴式计算机。作为示例，用户可以使用小键盘、键区、麦克风、使用带有相机的视觉信号或触摸屏来输入信息。
与存储器314一样，存储系统340可以是能够存储服务器计算设备310可访问的信息的任何类型的计算机化存储装置，诸如硬盘驱动器、存储卡、ROM、RAM、DVD、CD-ROM、可写和只读存储器。此外，存储系统340可以包括分布式存储系统，其中数据存储在多个不同的存储设备上，这些存储设备可以物理地位于相同或不同的地理地点。存储系统340可以经由网络350连接到计算设备，如图3和2中所示，和/或可以直接连接到或结合到计算设备310或320或UAV 330的群组中的计算设备中的任何一个中。
存储系统340可以存储各种类型的信息，如下面更详细描述的。这种信息可以由服务器计算设备(诸如一个或多个服务器计算设备310)检索或以其它方式访问，以便执行本文描述的一些或全部特征。例如，存储系统340可以存储可以用于生成包括飞行计划和对应任务的使命信息的数据，诸如针对群组中每个UAV的状态信息、航图和未完成的任务(即，包裹地点和目的地)。此外，存储系统340可以存储基线信息、阈值、模型、缓解响应以及服务器计算设备310可访问的其它数据，如下文进一步讨论的。
例如，由UAV 330的群组中的UAV的多个传感器240生成的传感器反馈可以被用于估计相同或相似装备的UAV的各种特征的标称操作的可接受性基线。这个基线可以通过记录来自UAV 330的群组中的各个UAV中的多个传感器240在其四处飞行时的传感器反馈来形成。换句话说，可以使用用于UAV使命的历史数据来建立这个基线。例如，可以通过将历史数据与历史故障进行比较并且从不要求采取动作的大量数据点中检测要求采取动作的问题数据点来建立基线。在这方面，不同的UAV配置(诸如UAV 100、120、140、160和180中的每一个)可以要求不同的阈值。如上所述，这一个或多个基线可以存储在存储系统340中。
一旦建立了基线，该基线就可以被用于识别UAV处存在实际问题或故障的情况。这可以涉及手动审查UAV以识别具体问题，以及审查来自该UAV的传感器反馈以识别指示具体问题的传感器反馈的特点。
根据这种审查，可以识别趋势和对应的阈值，这可以被用于标记其它UAV中的潜在问题。这些阈值可以使用基线来手动调谐。例如，阈值可以与跟标称期望值的标准偏差或百分比对应，诸如其它类似位置的UAV(诸如在类似的飞行曲线、飞行速度、天气条件、年龄、之前的飞行时间、配置等)的平均观察值。作为示例，如果电池单元格的放电比阈值快5％或更多，那么这可以指示该电池单元格(和/或电池)有问题或可能将很快(例如，在几分钟或几小时的飞行时间内)失效。类似地，如果马达或电池单元格的温度大于阈值，那么这可以指示给定的UAV可能在马达或电池单元格处有故障。
在一些情况下，阈值可以与来自在相同或大致相同时间生成的同一UAV的不同特征的传感器反馈之间的偏差相关。例如，如果给定UAV的两个电池单元格在以不同的速率放电，并且差异大于阈值，那么这也可以指示电池单元格的问题。
在其它情况下，将需要组合许多传感器反馈值，诸如通过在不同的时间点添加或检查来自多个传感器中的传感器的传感器反馈，以便将传感器反馈与阈值进行比较。照此，可以将在不同时间点收集的传感器反馈与阈值进行比较，而不仅仅是瞬时值。例如，长期偏摆积分器状态的逐渐增加可以暗示磨损的空气动力学表面、电池电阻的增加或电池单元格失衡可以暗示坏的电池，或者电池余量的逐渐降低可以暗示电池的许多可能的问题。用在不同时间点捕获的多个传感器反馈数据可以更轻松地识别这些问题状况中的每一个。例如，一些阈值可以包括针对某个最小持续时间或时间段的阈值，该阈值被发现对于实际或潜在问题具有足够小的假阳性(positive)和足够大的阳性分数。照此，传感器反馈值的组合(例如，电池温度和放电率)可以更好地缩小(narrow down)对问题状况的识别。
一旦被存储在存储系统340中，这些阈值就可以被用于确定UAV的实际或潜在问题状况。作为示例，可以将来自给定UAV的传感器反馈的一部分与预定阈值进行比较，以便估计UAV的可能状况(诸如特定问题或预期故障)。也可以使用涉及多个阈值的更详细的比较，这些阈值被用于识别可能指示给定UAV的可能问题或预期故障的不同状态的模式或组合。例如，螺旋桨处的振动或声音的特定模式可以指示螺旋桨被凿碎、折断或未正确固定到螺旋桨的驱动轴。类似地，马达处的振动或声音的特定模式可以指示马达的齿轮损坏或马达未正确地固定到给定UAV的主体。
此外或可替代地，可以生成一个或多个模型并将其存储在存储系统340中。可以使用这些模型以便识别给定UAV的当前和预测状况。一个或多个模型可以包括一个或多个机器学习模型，这些机器学习模型是使用来自多个UAV的传感器反馈生成的，该传感器反馈带有识别UAV是否正常操作或UAV是否具有某种问题状况的标签。这些“问题状况”标签可以至少首先由操作人员手动地应用到传感器反馈，例如使用计算设备320。输入甚至可以包括不一定从UAV接收的附加信息，诸如天气信息。
因此，对于输入到模型中的任何传感器反馈，模型都可以提供指示UAV正在经历或将要经历的可能问题状况的输出。例如，输出可以包括可能的问题状况的列表，诸如电池单元格故障或异常(当前或预期)、磨损的螺旋桨、折断或损坏的螺旋桨、固定不当的螺旋桨、调谐不当的马达、马达故障或异常(当前或预期)、卡住的螺旋桨、磨损或损坏的空气动力学表面(诸如主或主要机翼或机尾/副翼)、松动的结构构件、机板故障或异常等，以及每种这样的状况的可能性。如果这些可能状况中的任何一种大于阈值(诸如50％或更大或更小)，那么服务器计算设备310可以确定该状况存在或将很快存在。在一些情况下，输出还可以指示UAV要在标称状况下操作的可能性。
为了更好地训练模型，在一些情况下，可以运行电池或其它UAV系统，并且在测试环境中“离线”监视对应的传感器反馈，而无需实际的UAV飞行。此外或可替代地，一个或多个UAV可以飞行“技术检查飞行”或其它自定义使命，它们可以被用于评估多种不同类型的操纵和控制通路以及来自多个传感器的传感器反馈。
再次，所生成的传感器反馈可以被用于调谐阈值和/或训练模型。
图4表示飞行使命410的UAV(此处为UAV 400)的示例。UAV 400可以表示UAV 330的群组中的任何UAV，诸如UAV 100、120、140、160或180中的任何一个，因此可以与UAV 200的示例相同或相似地配置。包括飞行路线、飞行计划和任务在内的使命的细节可以已经通过服务器计算设备310或一个或多个其它计算设备(诸如通过由操作人员操作的计算设备320)生成并提供给UAV 400的计算设备310。
使命410包括跟随飞行路线420以到达目的地450。该使命还包括在地点430和440处执行任务。作为示例，针对地点430的任务可以包括在地点430处取走有效载荷(或包裹)，并且针对地点440的任务可以包括在地点440处递送有效载荷。这些任务中的每一个都可以要求UAV 400悬停至少一段时间，以便完成相应的任务。换句话说，UAV 400的飞行计划可以包括在取走和递送有效载荷时悬停或维持其相对位置。可替代地，代替悬停以完成每个任务，飞行计划可以包括在地点430和/或440处着陆。
当UAV 400沿着飞行路径420飞行时，UAV 400的多个传感器240可以生成传感器反馈。这个传感器反馈可以由UAV计算设备210接收。进而，计算设备310可以例如经由网络350周期性地或连续地将传感器反馈发送到服务器计算设备310。这个传感器反馈可以被服务器计算设备310接收，并且被用于更新关于存储系统340中的那个特定UAV的信息。
图5表示可以在存储系统340中存储和更新的用于群组330的UAV的状态信息500的部分的示例。如该示例中所示，状态信息可以包括当前或上次报告的地点信息(例如，根据来自UAV的GPS接收器的信息生成的信息)、使命信息(诸如当前是否为UAV指派使命)、该使命的状态(诸如剩余任务的数量)、上次接收到的传感器反馈更新的时间、是否已将UAV标记为进行检查，如下面进一步讨论的那样，等等。可以针对每个UAV存储在存储系统150中并更新的其它信息的示例可以包括其它传感器反馈，诸如电池状态信息(诸如每个电池的每个单元格的电流、电压、温度和充电状态)、在UAV的不同部分处记录的振动、每个螺旋桨的温度、每个马达的温度、每个马达的功耗以及UAV的控制器的功耗、马达和/或螺旋桨发出的声音、相对朝向、相对俯仰、湿度传感器的湿度数据、速度、风速测量、螺旋桨速度测量(相对和绝对)等。
此外，服务器计算设备310可以使用从UAV 400(在飞行中执行使命410时)接收到的传感器反馈来确定UAV 400当前是否正在经历或可能经历问题状况。如上所述，这个确定可以包括将传感器反馈与存储系统340的一个或多个阈值进行比较，以确定UAV 400当前是否正在经历或未来可能经历问题状况。此外或可替代地，传感器反馈可以被输入到上面提到的一个或多个模型中，以便识别UAV当前正在经历或未来可能经历问题状况的可能性。在一些情况下，这个信息也可以与阈值进行比较，以识别UAV 400的当前或潜在的未来的问题状况。
对于每个识别出的问题状况，服务器计算设备310可以确定适当的响应。这些缓解响应可以例如是预定的，并且如上所述存储在存储系统340的查找表或数据库中。例如，图6的示例表600是示例查找表，其通过状况标识符(ID)、那些状况ID的严重性以及各种缓解响应来识别问题状况。在这个示例中，状况ID(001-005)可以表示不同类型的问题状况，诸如电池单元格故障或异常(当前或预期)、磨损的螺旋桨、折断或损坏的螺旋桨、固定不当的螺旋桨、调谐不当的马达、马达故障或异常(当前或预期)、卡住的螺旋桨、磨损或损坏的空气动力学表面(诸如主或主要机翼或机尾/副翼)、松动的结构构件、机板故障或异常等。缓解响应可以由操作人员(诸如操作人员322或其他操作人员)基于经历类似问题的其它UAV的先前经验以及安全性和其它考虑来识别。作为示例，对于指示当前或预期的故障或问题的某些问题状况，服务器计算设备310可以通过参考查找表来确定如何最好地缓解该状况。可替代地，一个或多个模型也可以输出适当的缓解响应。
如示例表600中所指示的，对于轻微的问题状况，UAV可以简单地由服务器计算设备310标记以进行检查，以便确定是否应当在以后的时间替换全部或部分UAV。作为示例，标记可以是指向存储系统340中用于该UAV的数据添加标记或其它通知。例如，如果UAV 400的动力系统230的多个电池单元格之一具有高放电率，这指示该单元格的故障，但是其它单元格仍在正常工作，并且以前具有这个问题的UAV能够继续飞行而没有发生事故，那么该单元格的故障可以被视为轻微问题状况。在这方面，UAV 400可以简单地由服务器计算设备310标记以进行检查。当然，这可以随着在使命410期间从UAV 400接收到新的或更新后的传感器反馈而改变。
但是，对于危急问题状况，除了标记UAV以进行检查之外，服务器计算设备310还可以参考示例表600并确定可以立即将UAV带到地面以便允许进行检查。在这方面，指派给UAV的任何使命都可以有效地中止并且如果需要的话重新指派给另一个UAV。例如，如果预期整个电池失效，或者特定的振动模式或其它异常指示螺旋桨预计会松动，并且由于类似情形而导致其它UAV坠毁或掉落，那么这可以被认为是危急问题状况。作为响应，UAV 400可以被标记为由服务器计算设备310进行检查，并且服务器计算设备310可以将缓解响应识别为立即使UAV着陆。再次，可以为该UAV中止所指派的使命，并且如果需要的话可以将该使命重新指派给UAV 330的群组中的另一个UAV。
对于介于轻微和危急之间的中等问题状况，服务器计算设备310可以再次基于查找表中的信息来确定UAV是否应继续其当前飞行模式并完成当前使命和任何任务，还是再次返回服务区或基地。例如，服务器计算设备310可以确定UAV 400是应当在地点440和450处完成任务，直接前进到目的地450而不完成任务，还是前进到不同地点(诸如检查地点或比目的地450更靠近UAV 400当前地点的着陆地点)。出于安全性原因，不同地点的这种识别可以基于距离。换句话说，服务器计算设备310可以为其选择最高效的着陆地点。此外，可以识别地点，使得当UAV 400到达最终目的地或不同地点时，它将在动力系统230的电池中剩余一定量的电力。
此外，给定任何或每个识别出的问题状况，传感器反馈和/或一个或多个模型也可以被用于估计UAV的剩余飞行时间或距离。例如，服务器计算设备310可以基于传感器反馈来确定UAV 400当前正在使用多少电力，并估计UAV 400相对于在特定方向上飞行中能够进行多少时间或多少次特定操纵和/或UAV是否应当立即着陆在其当前地点。
例如，UAV 400可以要求那么多的电力来从UAV的当前地点到达目的地450。基于UAV悬停要求多少电力，服务器计算设备310可以确定如果UAV400将能够以最小可允许的电池电量到达目的地450，那么其将能够悬停不超过2分钟。在这个示例中，如果使命410要求UAV 400仅悬停1分钟以完成地点440处的任务并悬停1分钟以完成地点450处的任务，那么服务器计算设备310可以确定UAV能够完成使命。如果使命410要求UAV 400在地点440处悬停2分钟以在地点440处完成任务，并在地点450处悬停1分钟以完成任务，那么服务器计算设备310可以确定UAV仅能够完成使命410的两个任务之一。在一些情况下，服务器计算设备310可以确定如果UAV 400仅能够完成两个任务之一，那么服务器计算设备310甚至可以确定UAV不应当完成任一个任务，并且应当将使命410指派给群组中的另一个UAV。再次，这些危急确定可以由服务器计算设备310而不是在UAV本身处做出，这在UAV正经历可能妨碍这种信息的准确确定的问题状况时尤其重要。
可以对其它类型的操纵(诸如循环等)以及操纵的组合(诸如1循环和2分钟的悬停等)做出其它类似的确定，其中UAV当前或预期会遇到问题状况。
在一些情况下，在要求改变UAV的行为的情况下，一旦确定了适当的响应，这个信息就可以由服务器计算设备310发送到UAV 400的计算设备210。UAV可以通过作用于该响应来做出响应。例如，计算设备310可以自主地控制UAV 400以便立即着陆、取消或改变UAV的使命、改变或完全替换UAV的飞行计划或飞行路径、从UAV的使命添加和/或移除任务、一旦UAV着陆就改变其状态以禁止其进一步起飞直到UAV收到已执行检查的确认，等等。在这方面，UAV能够自动响应由服务器计算设备310识别出的实际或预期的问题状况，而无需操作人员的动作来做出关于问题状况的确定或决定如何在UAV飞行途中响应问题状况。
阈值和/或一个或多个模型甚至可以被用于提供与期望状况将如何影响特定UAV的未来飞行相关的估计。例如，一个或多个模型还可以输出在预期状况发生之前UAV必须继续飞行多长时间的估计，例如多少小时或最大物理距离是什么，假设这种信息也被用于训练模型的话。可替代地，可以使用两个或更多个不同的阈值来估计不同的预期飞行时间。例如，如果电池单元格放电比预期速率快5％或更多或更少，那么飞行时间可以减少10％或更多或更少，而如果电池单元格放电比预期速率快10％或更多或更少，那么飞行时间可以减少20％或更多或更少。甚至可以基于特定的飞行模式来进行这些估计，假设这些信息被用于确定阈值和/或生成模型的话。
虽然本文的示例涉及UAV，但是本文描述的特征适用于可能难以由操作人员实时地可靠监控的任何数量的不同系统，诸如可以自主操作以运送乘客和/或货物的有人驾驶航空器以及其它的自主车辆(如小汽车、卡车、公共汽车、火车、轮船、潜艇、尺寸调整为载客的空中无人机等)。作为示例，UAV330的群组可以包括全部或一些有人驾驶航空器和/或全部或一些UAV。
图7是与识别和响应航空器的群组的问题状况相关的示例流程图700。作为示例，其方框可以由一个或多个计算设备的一个或多个处理器(诸如服务器计算设备310的处理器320)执行。在方框710处，从群组的航空器接收传感器反馈。在方框720处，这个传感器反馈被用于识别问题状况。在方框730处，针对问题状况确定缓解响应，该缓解响应与指派给航空器的任务相关。在方框740处，可以将缓解响应发送到航空器，以便使航空器根据缓解响应进行操纵，从而自动地对问题状况做出响应。
大多数前述替代示例不是相互排斥的，而是可以以各种组合实现，以实现独特的优点。由于可以在不脱离由权利要求限定的主题的情况下利用上面讨论的特征的这些及其它变化和组合，因此实施例的前述描述应当通过说明而不是限制由权利要求定义的主题来看待。此外，本文描述的示例的提供以及表述为“诸如”、“包括”等的从句不应当被解释为将权利要求的主题限制于具体示例；更确切地说，这些示例仅旨在说明许多可能的实施例中的一个。另外，不同附图中的相同标号可以识别相同或相似的元件。

Claims (20)

1.一种用于识别和响应多个航空器的问题状况的系统，该系统包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为：
从所述多个航空器中的航空器接收传感器反馈；
使用所述传感器反馈来识别问题状况；
确定对所述问题状况的缓解响应，该缓解响应与指派给所述航空器的使命相关；以及
将所述缓解响应发送到所述航空器，以便使所述航空器根据所述缓解响应进行操纵，从而自动响应所述问题状况。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器是远离所述航空器的一个或多个服务器计算设备的一部分。
3.如权利要求2所述的系统，还包括所述航空器，并且其中所述航空器是无人驾驶的航空器。
4.如权利要求3所述的系统，还包括所述多个航空器，并且其中所述服务器计算设备被配置为识别所述多个航空器中的一个或多个其它航空器的一个或多个问题状况。
5.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为使用所述问题状况来估计所述航空器的剩余飞行时间，并且其中所述估计的剩余飞行时间被用于确定所述缓解响应。
6.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为使用所述问题状况来估计所述航空器的剩余飞行距离，并且其中所估计的剩余飞行距离被用于确定所述缓解响应。
7.如权利要求1所述的系统，其中所述问题状况与所述航空器的当前问题对应。
8.如权利要求1所述的系统，其中所述问题状况与所述航空器的预期未来问题对应。
9.如权利要求1所述的系统，其中识别所述问题状况包括确定所述传感器反馈是否满足所述问题状况的阈值。
10.如权利要求1所述的系统，其中识别所述问题状况包括确定所述传感器反馈是否满足所述问题状况的两个或更多个阈值的组合。
11.如权利要求1所述的系统，其中识别所述问题状况包括将所述传感器反馈输入到输出所述问题状况的模型中。
12.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为在识别出所述问题状况之后标记所述航空器以进行检查。
13.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个处理器还被配置为进一步基于所述问题状况的严重性来确定所述缓解响应。
14.如权利要求1所述的系统，其中所述问题状况与损坏的螺旋桨对应。
15.如权利要求1所述的系统，其中所述问题状况与电池故障对应。
16.如权利要求1所述的系统，其中所述问题状况与马达故障对应。
17.一种识别和响应多个航空器的问题状况的方法，该方法包括：
由一个或多个服务器计算设备的一个或多个处理器从所述多个航空器中的航空器接收传感器反馈；
由所述一个或多个处理器使用所述传感器反馈来识别问题状况；
由所述一个或多个处理器确定对所述问题状况的缓解响应，该缓解响应与指派给所述航空器的使命相关；以及
由所述一个或多个处理器将缓解响应发送到航空器，以便使航空器根据所述缓解响应进行操纵，从而自动响应问题状况。
18.如权利要求17所述的方法，还包括由所述一个或多个处理器使用所述问题状况来估计所述航空器的剩余飞行时间，并且其中所估计的剩余飞行时间被用于确定所述缓解响应。
19.如权利要求17所述的方法，其中识别所述问题状况包括确定所述传感器反馈是否满足所识别出的问题状况的阈值。
20.如权利要求17所述的方法，其中识别所述问题状况包括确定所述传感器反馈是否满足所识别出的问题状况的两个或更多个阈值的组合。
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