CN112015197B - 无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质。本发明实施例的方法，通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线；根据所述搭乘飞行路线，控制所述无人机搭乘至少一个所述候选搭乘车辆由所述飞行起点行驶到达所述飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到所述飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。

Description

无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本发明实施例涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
随着无人机技术的发展，无人机已经开始应用于物流领域。目前，无人机运送包裹飞行都是依靠自身动力、从起点按照既定飞行路线飞往终点。
但是，通常的运送路线都较长，无人机的电池容量有限，无人机依靠自身动力飞行的路程较短，无法完成某些较长运送路线的单程或者往返的行程。
发明内容
本发明实施例提供一种无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质，用以解决现有技术中无人机电池容量有限，无人机依靠自身动力飞行的路程较短的问题。
本发明实施例的一个方面是提供一种无人机搭乘路线处理方法，包括：
根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；
根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线；
根据所述搭乘飞行路线，控制所述无人机搭乘至少一个所述候选搭乘车辆。
本发明实施例的另一个方面是提供一种无人机搭乘路线处理装置，包括：
车辆选择模块，用于根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；
搭乘路线计算模块，用于根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线；
搭乘控制模块，用于根据所述搭乘飞行路线，控制所述无人机搭乘至少一个所述候选搭乘车辆。
本发明实施例的另一个方面是提供一种无人机搭乘路线处理设备，包括：
存储器，处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，
所述处理器运行所述计算机程序时实现上述所述的无人机搭乘路线处理方法。
本发明实施例的另一个方面是提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，
所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的无人机搭乘路线处理方法。
本发明实施例提供的无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质，通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线；根据所述搭乘飞行路线，控制所述无人机搭乘至少一个所述候选搭乘车辆由所述飞行起点行驶到达所述飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到所述飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的无人机搭乘路线处理方法流程图；
图2为本发明实施例二提供的无人机搭乘路线处理方法流程图；
图3为本发明实施例二提供的无人机搭乘路线示意图；
图4为本发明实施例三提供的无人机搭乘路线处理装置的结构示意图；
图5为本发明实施例五提供的无人机搭乘路线处理设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明实施例构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
首先对本发明实施例所涉及的名词进行解释：
地理围栏(Geo-fencing)：是LBS(Location Based Service，基于位置服务)的一种新应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟的地理边界。当手机等移动终端进入、离开地理围栏内的地理区域，或在该区域内活动时，移动终端可以接收到自动通知和警告信息。
POI：是“Point of Interest”的缩写，也称为“兴趣点”。在地图中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
有向线段：是指规定了方向的线段。有向线段的方向是从一点到另一点的指向，这时有向线段的两个端点有顺序，我们把前一点叫做有向线段的起点，另一点叫做有向线段的终点。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在以下各实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的无人机搭乘路线处理方法流程图。本发明实施例针对现有技术中无人机电池容量有限，无人机依靠自身动力飞行的路程较短的问题，提供了无人机搭乘路线处理方法。本实施例中的方法应用于无人机搭乘路线处理设备，该无人机搭乘路线处理设备可以是无人机，无人机控制设备，也可以是用于对无人机进行飞行控制与管理的服务器等，在其他实施例中，该方法还可应用于其他设备，本实施例以无人机搭乘路线处理设备为例进行示意性说明。如图1所示，该方法具体步骤如下：
步骤S101、根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆。
本实施例中，首先获取在不搭乘任何车辆时、无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线。本实施例可以应用于无人机前往运送物品的行程或者运行物品到目的地后的返回行程。
其中，飞行起点是无人机的起飞地点，飞行终点是无人机的目的地。
可选的，飞行起点和飞行终点可以采用POI的方式表示。例如，飞行起点可以是根据无人机起飞前所在地点的经纬度确定的起点POI，飞行终点可以是根据无人机运送物品的收货地址对应的无人机站点的经纬度确定的终点POI。
在确定无人机的自主飞行路线之后，可以根据无人机的自主飞行路线，将无人机自主飞行路线两侧指定宽度内的区域作为特定地理区域，从而确定本次自主飞行路线对应的地理围栏；并进一步地从行驶路线至少部分在该地理围栏内的车辆中，选取行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆。
其中，指定宽度可以根据本次的自主飞行路线计算得到，或者，指定宽度可以由技术人员根据实际应用场景进行设定，本实施例此处不做具体限定。
例如，指定宽度可以为预设比例参数乘以自主飞行路线的长度，其中预设比例参数可以由技术人员根据实际应用场景进行设定，本实施例此处不做具体限定。
其中，行驶速度满足的预设条件用于限制车辆的行驶速度不会过快或者过慢，可以由技术人员根据实际应用场景和经验值进行设定，本实施例此处不做具体限定。
另外，在确定无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线之后还可以将飞行起点、飞行终点以及自主飞行路线在电子地图上显示。
步骤S102、根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定无人机的搭乘飞行路线。
在确定候选搭乘车辆之后，根据各候选搭乘车辆的当前位置，可以确定无人机的搭乘飞行路线。
示例性地，该步骤的另一种可行的实施方式为：
计算各候选搭乘车辆与无人机飞行起点之间的距离，将与无人机飞行起点的距离小于预设距离值的候选搭乘车辆的当前位置作为首次搭乘点，将这些候选搭乘车辆驶离本次自主飞行路线对应的地理围栏的位置作为对应的最后飞离点，针对每个候选搭乘车辆生成一条候选搭乘飞行路线。
这种实施方式中，无人机仅搭乘一辆车辆，候选搭乘车辆在当前位置等待无人机前往搭乘，待无人机搭乘上车辆后，车辆再沿行驶路线行驶。
示例性地，该步骤的另一种可行的实施方式为：
确定各候选搭乘车辆的行驶路线上的首次搭乘点，其中，各候选搭乘车辆的行驶路线上的首次搭乘点可以是该行驶路线上距离无人机的飞行起点最近的位置；将这些候选搭乘车辆驶离本次自主飞行路线对应的地理围栏的位置作为对应的最后飞离点，针对每个候选搭乘车辆生成一条候选搭乘飞行路线。
这种实施方式中，无人机仅搭乘一辆车辆，无人机和候选搭乘车辆同时前往首次搭乘点，如果无人机先到达首次搭乘点，则无人机等待候选搭乘车辆到达；如果候选搭乘车辆先到达首次搭乘点，则候选搭乘车辆等待无人机到达。无人机在首次搭乘点搭乘车辆，待无人机搭乘上车辆后，车辆再沿行驶路线行驶。
示例性地，该步骤的另一种可行的实施方式为：
在确定候选搭乘车辆之后，根据各候选搭乘车辆的当前位置，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点；并根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线；进一步地根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点，候选无人机转乘路线，和各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选最后飞离点，生成至少一条候选搭乘飞行路线；然后，从至少一条候选搭乘飞行路线中选取一条最优的路线，作为无人机的搭乘飞行路线。
这种实施方式中，无人机可以搭乘一辆或者多辆车辆。
示例性地，该步骤的一种可行的实施方式为：
在确定候选搭乘车辆之后，根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点；并根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线；进一步地根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点，候选无人机转乘路线，和各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选最后飞离点，生成至少一条候选搭乘飞行路线；然后，从至少一条候选搭乘飞行路线中选取一条最优的路线，作为无人机的搭乘飞行路线。
这种实施方式中，无人机可以搭乘一辆或者多辆车辆，这种实施方式结合候选搭乘车辆的行驶路线和速度，确定无人机的搭乘飞行路线，可以更加合理地安排无人机的搭乘飞行路线，使得无人机尽量搭乘车辆，减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间。
步骤S103、根据搭乘飞行路线，控制无人机搭乘至少一个候选搭乘车辆。
在确定无人机的搭乘飞行路线之后，控制无人机按照搭乘飞行路线，搭乘一个或者多个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，从而实现无人机搭乘车辆完成本次行程。
本发明实施例通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定无人机的搭乘飞行路线；根据搭乘飞行路线，控制无人机搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的无人机搭乘路线处理方法流程图；图3为本发明实施例二提供的无人机搭乘路线示意图。在上述实施例一的基础上，本实施例中，根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆，包括：根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，计算自主飞行路线对应的地理围栏；获取当前行驶路线至少部分在地理围栏内的车辆，作为初始候选车辆；从初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆。另外，本实施例中，根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算得到无人机的搭乘飞行路线。具体可以采用如下方式实现：根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点；根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线；根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及候选无人机转乘路线，生成至少一条候选搭乘飞行路线。如图2所示，该方法具体步骤如下：
步骤S201、根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，计算自主飞行路线对应的地理围栏。
本实施例中，可以根据无人机的自主飞行路线，将无人机自主飞行路线两侧指定宽度内的区域作为特定地理区域，从而确定本次自主飞行路线对应的地理围栏。例如指定宽度为2km，则自主飞行路线对应的地理围栏为自主飞行路线两侧2km宽度内的区域。
例如，地理围栏的虚拟边界可以包括：与无人机自主飞行路线平行并且与自主飞行路线相隔指定宽度的曲线(或直线)，自主飞行路线在飞行起点处的垂直线，自主飞行路线在飞行终点处的垂直线围成的边界线。
其中，指定宽度可以根据本次的自主飞行路线计算得到，或者，指定宽度可以由技术人员根据实际应用场景进行设定，本实施例此处不做具体限定。
可选的，例如，指定宽度可以为预设比例参数乘以自主飞行路线的长度，其中预设比例参数可以由技术人员根据实际应用场景进行设定，本实施例此处不做具体限定。例如，指定宽度可以为无人机自主飞行路线长度的二分之一。
步骤S202、选取行驶路线至少部分在地理围栏内的车辆，作为初始候选车辆。
该步骤中，首先获取具有载乘无人机能力的正在行驶的车辆的实时数据，包括：平均行驶速度、当前位置、目的地位置、以及行驶路线。其中，车辆的行驶路线是指车辆从当前位置行驶至目的地位置的行驶路线。
车辆当前位置和目的地位置可以是经纬度值，或者可以是经纬度值确定的POI信息。
可选的，可以在获取到车辆的当前位置和目的地位置之后，根据车辆的当前位置和目的地位置计算得到车辆从当前位置行驶至目的地位置的行驶路线。
例如，可以根据车辆的当前位置的经纬度和目的地的经纬度，生成车辆当前点POI和目的地POI，然后计算车辆从当前点POI到目的地POI的行驶路线。
可选的，在确定个车辆的行驶路线之后，可以将各车辆的当前位置、目的地位置和行驶路线显示在电子地图上。
本实施例中，若车辆的行驶路线完全不在地理围栏内，则说明车辆的行驶路线偏离无人机的自主飞行路线较远，这些车辆将无法作为无人机的搭乘对象。
该步骤中，根据各车辆的行驶路线，筛选出至少部分行驶路线在地理围栏内的车辆，作为初始候选车辆。
步骤S203、从初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆。
该步骤中，筛选候选搭乘车辆时，车辆的行驶速度满足的预设条件至少包括：车辆的平均行驶速度大于第一速度阈值。
其中，第一速度阈值可以由技术人员根据实际需要进行设定，本实施例此处不做具体限定。
进一步的，从初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆，还可以包括：
计算初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向、区域直线路程和区域实际路程；根据初始候选车辆在地理围栏的区域实际路程，以及平均行驶速度，计算初始候选车辆在地理围栏内的预计行驶时间；根据初始候选车辆在地理围栏内的预计行驶时间，以及初始候选车辆在地理围栏的区域直线路程，计算初始候选车辆在地理围栏内的区域直线速度；根据初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向，计算初始候选车辆的区域直线速度、在无人机的自主飞行方向上的速度分量；将速度分量大于第二速度阈值的车辆，作为候选搭乘车辆。
其中，第二速度阈值为预设比例值与无人机的平均飞行速度的乘积，预设比例值可以由技术人员根据实际应用场景和经验进行设定，本实施此处不做具体限定。
具体的，计算初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向、区域直线路程和区域实际路程，可以采用如下方式实现：
确定初始候选车辆在地理围栏内的方向起点和方向终点；初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向由方向起点指向方向终点；区域直线路程为由方向起点到方向终点的直线长度；区域实际路程为初始候选车辆沿行驶路线由方向起点到方向终点的实际行驶长度。
其中，方向起点为初始候选车辆的行驶路线中、在地理围栏内的部分路线的起始点；方向终点为初始候选车辆的行驶路线中、在地理围栏内的部分路线的终止点。
具体的，根据初始候选车辆的当前位置，若初始候选车辆的当前位置在地理围栏内，则该初始候选车辆在地理围栏内的方向起点为：该初始候选车辆的当前位置；若初始候选车辆的当前位置不在地理围栏内，则该初始候选车辆在地理围栏内的方向起点为：该初始候选车辆沿行驶线路行驶进入地理围栏的第一点。
根据初始候选车辆的目的地位置，若初始候选车辆的目的地位置在地理围栏内，则该初始候选车辆在地理围栏内的方向终点为：该初始候选车辆的目的地位置；若初始候选车辆的目的地位置不在地理围栏内，则该初始候选车辆在地理围栏内的方向终点为：该初始候选车辆沿行驶线路行驶离开地理围栏前的最后一点。
进一步的，初始候选车辆在地理围栏的区域实际路程除以平均行驶速度，可以计算得到初始候选车辆在地理围栏内的预计行驶时间。
根据初始候选车辆在地理围栏内的预计行驶时间，用初始候选车辆在地理围栏的区域直线路程除以该预计行驶时间，可以计算初始候选车辆在地理围栏内的区域直线速度。
根据无人机的飞行起点和飞行终点，可以确定由飞行起点指向飞行终点的无人机的自主飞行方向；结合初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向，计算初始候选车辆的区域直线速度、在无人机的自主飞行方向上的速度分量。
例如，假设无人机的飞行起点和飞行终点分别用E和F表示，则无人机的自主飞行方向为方向
Figure BDA0002075666540000091
假设某一初始候选车辆在地理围栏内的方向起点和方向终点分别为A和B，则该初始候选车辆在地理围栏内的区域直线速度的方向为
Figure BDA0002075666540000092
可以计算出该初始候选车辆在地理围栏内的区域直线速度在方向
Figure BDA0002075666540000093
的分量，得到该初始候选车辆的区域直线速度在无人机的自主飞行方向上的速度分量。
进一步的，可以将速度分量大于第二速度阈值的车辆，作为候选搭乘车辆。
步骤S204、根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点。
其中，候选首次搭乘点指的是无人机从飞行起点直接飞往某一车辆进行本次飞行的第一次搭乘的位置点。
候选最后飞离点指的是无人机飞离当前搭乘的车辆直接飞往飞行终点时的位置点。
本实施例中，根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点，具体可以采用如下方式实现：
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选搭乘点，无人机从飞行起点飞至候选搭乘点的同时，各候选搭乘车辆行驶至对应的候选搭乘点。若一候选搭乘车辆的行驶路线上有多个候选搭乘点，则计算该多个候选搭乘点对应的无人机搭乘转飞时间，将对应的无人机搭乘转飞时间最短的候选搭乘点作为该候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点。
其中，无人机搭乘转飞时间是指无人机从飞行起点飞至该候选搭乘点所需的时间。
例如，假设从当前时刻起，无人机从飞行起点飞到某一候选搭乘车辆的行驶路线上的某一位置点的飞行时间为tn1，该候选搭乘车辆从当前位置行驶到该位置点的行驶时间为tn2，若tn1＝tn2，则该位置点就是无人机搭乘该候选搭乘车辆的一个候选搭乘点。
另外，无人机从飞行起点飞到某一候选搭乘车辆的行驶路线上的某一位置点的飞行时间，可以通过无人机到该某点的飞行距离除以无人机的平均飞行速度计算得到。
候选搭乘车辆从当前位置行驶到某一位置点的行驶时间，可以通过候选搭乘车辆从当前位置行驶到某一位置点路程除以该候选搭乘车辆的平均行驶速度得到。
可选的，根据步骤S203中确定的候选搭乘车辆，给所有的候选搭乘车辆分配唯一编号，可以在电子地图上显示物理围栏，并显示物理围栏内的候选搭乘车辆的行驶路线，并可以用候选搭乘车辆的唯一编号对行驶路线进行标记。
优选地，在根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选搭乘点之后，还对候选搭乘点进行筛选，具体包括：剔除不在自主飞行路线对应的地理围栏内的候选搭乘点，剔除位于无人机无法搭乘位置的候选搭乘点。
进一步地，在确定各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选搭乘点之后，如果无人机与某一个候选搭乘车辆的候选搭乘点有多个，则选取无人机从飞行起点飞到候选搭乘点的飞行时间最短的候选首次搭乘点，作为该候选搭乘车辆的候选首次搭乘点。
可选的，可以将各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点在电子地图上显示，并用候选搭乘车辆的唯一编号进行标记。
该步骤中，根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选最后飞离点，具体可以采用如下方式实现：
将各候选搭乘车辆的行驶路线上的允许无人机飞离的路段中、距离飞行终点最近的点作为候选最后飞离点。
具体地，可以循环各候选搭乘车辆，将各候选搭乘车辆的行驶路线中允许无人机飞离的路段中、离无人机飞行终点最近的点，作为各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选最后飞离点。
可选的，可以将各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点在电子地图上显示，并用候选搭乘车辆的唯一编号进行标记。
另外，本实施例中，无人机的平均飞行速度可以根据当前天气情况(包括晴、雨、雪、雾、风速等等相关信息)，从历史数据中得出相同天气情况下无人机平均飞行速度。
步骤S205、根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线。
本实施例中，无人机在从飞行起点向飞行终点行驶过程中，可以搭乘一辆或者多辆车辆行驶。
在从飞行起点向飞行终点行驶过程中，若搭乘车辆的数量越多，那么中途变数越大(例如车辆行驶过快或过慢等)。为了提高无人机搭乘路线的有效性，在从飞行起点向飞行终点行驶过程中，无人机搭乘的车辆的数量通常不超过预设搭乘数量。其中，预设搭乘数量可以由技术人员根据实际应用场景和经验进行设定，本实施例此处不做具体限定。
可选的，预设搭乘数量可以为3，此时可以计算2次候选无人机转乘路线。
该步骤中，根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线，具体可以采用如下方式实现：
将行驶路线上包含候选首次搭乘点的各候选搭乘车辆作为候选转乘对象，计算各候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线，候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线是指：由该候选首次搭乘点对应行驶路线上的第一中途飞离点、至一候选转乘对象的行驶路线上的第一中途搭乘点的飞行路线；将行驶路线上包含候选最后飞离点的各候选搭乘车辆作为候选转乘对象，根据首次候选转乘路线，计算各首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线，首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线是指：由该首次候选转乘路线的第一中途搭乘点对应行驶路线上的第二中途飞离点、至一候选转乘对象的行驶路线上的第二中途搭乘点的飞行路线。
具体的，可以循环行驶路线含有候选首次搭乘点的各候选搭乘车辆，各候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线。然后，循环各候选搭乘车辆(包括行驶路线不含有候选首次搭乘点的候选搭乘车辆)，计算首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线。
进一步的，计算候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线时，确定首次候选转乘路线的第一中途飞离点和第一中途搭乘点的过程，与计算各首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线时，确定二次候选转乘路线的第二中途飞离点和第二中途搭乘点的过程一致，具体可以采用如下方式实现：
确定无人机将飞离的第一车辆在第一时刻的第一运动点，与其他的第二车辆在第一时刻之后的T时刻的第二运动点连成的有向线段，作为无人机从第一车辆转乘第二车辆的有向线段。
其中，有向线段的起点为第一运动点，对应的车辆为无人机将飞离的第一车辆。有向线段的终点为第二运动点，对应的车辆为无人机将转乘的第二车辆。第一车辆为无人机当前搭乘的车辆，第二车辆为可以作为转乘对象的其他车辆。
这些有向线段满足如下条件：无人机从有向线段的起点飞离第一车辆，沿有向线段飞行，经过T时间后，到达有向线段的终点，此时，第二车辆正好行驶至有向线段的终点，无人机可以搭乘第二车辆。
这样，一个有向线段的起点和终点可以作为中途飞离点和中途搭乘点，该有向线段可以作为一条候选转乘路线。
其中，T为预设时长，可以采用现有技术中的方法，根据无人机的平均飞行速度、第二车辆的平均行驶速度、第二车辆的行驶路线计算得到，本实施例中不再赘述。
具体的，对于一组第一车辆和第二车辆，第一时刻可以从无人机搭乘到第一车辆的时刻起，也就是，有向线段的起点的初始状态为无人机刚刚搭乘上第一车辆时的位置点。根据第一车辆和第二车辆的平均行驶速度模拟两者的有向线段在未来时间的变化情况，并选取有向线段全部在地理围栏内，并且长度最短的有向线段，作为无人机从该第一车辆转乘第二车辆的转乘路线。其中该有向线段的起点和终点分别作为中途飞离点和中途搭乘点。
如果第一车辆为无人机从飞行起点行驶到飞行终点的过程中首次搭乘的车辆，则该有向线段为无人机搭乘该第一车辆的候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线。
如果第一车辆为无人机从飞行起点行驶到飞行终点的过程中第一次转乘的车辆，则该有向线段为无人机转乘到该第一车辆的首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线。
步骤S206、根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及候选无人机转乘路线，生成至少一条候选搭乘飞行路线。
根据上述步骤计算得到的各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及候选无人机转乘路线，组合成至少一条候选搭乘飞行路线。
具体的，可以根据上述步骤计算出的候选首次搭乘点、各候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线、各首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线、候选最后飞离点，组合成至少一条候选搭乘飞行路线。其中，候选搭乘飞行路线可以不包含首次候选转乘路线，也可以不包含二次候选转乘路线。
例如，如图3所示，E和F分别表示无人机的飞行起点和飞行终点，路线AB表示候选搭乘车辆car1在地理围栏内的行驶路线，路线CD表示候选搭乘车辆Car2在地理围栏内的行驶路线，I为候选搭乘车辆car1行驶路线上的候选首次搭乘点，L为候选搭乘车辆car1行驶路线上的候选最后飞离点，M为候选搭乘车辆Car2行驶路线上的候选首次搭乘点，H为候选搭乘车辆Car2行驶路线上的候选最后飞离点。有向线段
Figure BDA0002075666540000141
为car1行驶路线上的候选首次搭乘点I对应的首次候选转乘路线。那么，无人机的候选搭乘飞行路线至少包括：
候选搭乘飞行路线1(可以用“EI-JK-HF”表示)：无人机从飞行起点E沿着EI方向飞行，无人机到达点I时，car1正好到达点I，无人机搭乘car1。当到达点J时，无人机飞离car1，沿着JK方向飞行到达K点时，car2正好到达K点。无人机在K点转乘car2，当到达点H，无人机飞离car2，沿着HF方向飞往飞行终点F。
候选搭乘飞行路线2(可以用“EI-LF”表示)：无人机从飞行起点E沿着EI方向飞行，无人机到达点I时，car1正好到达点I，无人机搭乘car1，当car1到达点L，无人机飞离car1，沿着LF方向飞往飞行终点F。
候选搭乘飞行路线3(可以用“EM-HF”表示)：无人机从飞行起点E沿着EM方向飞行，无人机到达点M时，car2正好到达点M，无人机搭乘car2，当car2到达点H，无人机飞离car2，沿着LF方向飞往飞行终点F。
步骤S207、从至少一条候选搭乘飞行路线中选取一条路线作为无人机的搭乘飞行路线。
本实施例中，在根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及候选无人机转乘路线，生成至少一条候选搭乘飞行路线之后，从至少一条候选搭乘飞行路线中选取一条路线作为无人机的搭乘飞行路线。
具体的，根据无人机的平均飞行速度，各候选搭乘车辆的平均行驶速度，计算至少一条候选搭乘飞行路线的总行驶时长；剔除总行驶时长大于飞行限定时长的候选搭乘飞行路线。
其中，候选搭乘飞行路线的总行驶时长包括无人机的飞行时长与无人机搭乘车辆的时长之和，可以根据候选搭乘飞行路线，无人机的平均飞行速度，无人机搭乘的车辆的平均行驶速度计算得到。
飞行限定时长可以采用如下方式计算得到：
计算当前时间距离无人机到达飞行终点的预计到达时间的剩余时长；获取无人机本次由飞行起点到达飞行终点的最大总时长；将剩余时长和最大总时长中的最小值作为无人机本次由飞行起点到达飞行终点的飞行限定时长。
其中，无人机本次由飞行起点到达飞行终点的最大总时长，可以由技术人员根据无人机后续飞行任务的需求等进行设定，本实施例此处不做具体限定。
进一步地，剔除总行驶时长大于飞行限定时长的候选搭乘飞行路线之后，还包括：采用以下公式，计算至少一条候选搭乘飞行路线的最终指标值：Z＝aX+bY；将最终指标值最小的候选搭乘飞行路线，作为无人机的搭乘飞行路线。
其中，Z为以候选搭乘飞行路线的最终指标值，X为候选搭乘飞行路线的总行驶时长，Y为无人机在候选搭乘飞行路线中的飞行路程或者飞行时间，a和b为预设的权重值，a>＝0，b>＝0。
可选的，在确定无人机的搭乘飞行路线之后，可以在电子地图上显示该无人机的搭乘飞行路线。
步骤S208、控制无人机根据搭乘飞行路线，搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点。
在确定无人机的搭乘飞行路线之后，控制无人机按照搭乘飞行路线，搭乘一个或者多个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，从而实现无人机搭乘车辆完成本次行程。
本实施例中，控制无人机在根据搭乘飞行路线行驶的过程中，每隔预设时段，实时地获取无人机下一个将搭乘的目标车辆的行驶速度和所在位置，根据无人机的平均飞行速度和所在位置，更新无人机搭乘该目标车辆的搭乘点位置，并根据更新后的搭乘点位置，控制无人机搭乘目标车辆。
进一步的，若更新后的搭乘点位置与更新前的搭乘点位置的偏移距离大于预设偏移值，则将无人机的当前位置作为新的飞行起点，采用本实施例提供的方法，将当前位置到飞行终点的直线作为无人机新的自主飞行路线，根据新的自主飞行路线更新地理围栏，并重新计算无人机的搭乘飞行路线。
本发明实施例通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算得到无人机的搭乘飞行路线；控制无人机根据搭乘飞行路线，搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的无人机搭乘路线处理装置的结构示意图。本发明实施例提供的无人机搭乘路线处理装置可以执行无人机搭乘路线处理方法实施例提供的处理流程。如图4所示，该无人机搭乘路线处理装置40包括：车辆选择模块401，搭乘路线计算模块402和搭乘控制模块403。
具体地，车辆选择模块401用于根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆。
搭乘路线计算模块402用于根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定无人机的搭乘飞行路线。
搭乘控制模块403用于根据搭乘飞行路线，控制无人机搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例一所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定无人机的搭乘飞行路线；根据搭乘飞行路线，控制无人机搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。
实施例四
在上述实施例三的基础上，本实施例中，车辆选择模块还用于：
根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，计算自主飞行路线对应的地理围栏；选取行驶路线至少部分在地理围栏内的车辆，作为初始候选车辆；从初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆。
可选的，车辆选择模块还用于：
计算初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向、区域直线路程和区域实际路程；根据初始候选车辆在地理围栏的区域实际路程，以及平均行驶速度，计算初始候选车辆在地理围栏内的预计行驶时间；根据初始候选车辆在地理围栏内的预计行驶时间，以及初始候选车辆在地理围栏的区域直线路程，计算初始候选车辆在地理围栏内的区域直线速度；根据初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向，计算初始候选车辆的区域直线速度、在无人机的自主飞行方向上的速度分量；将速度分量大于第二速度阈值的车辆，作为候选搭乘车辆。
可选的，车辆选择模块还用于：
确定初始候选车辆在地理围栏内的方向起点和方向终点；初始候选车辆在地理围栏的区域行驶方向由方向起点指向方向终点；区域直线路程为由方向起点到方向终点的直线长度；区域实际路程为初始候选车辆沿行驶路线由方向起点到方向终点的实际行驶长度。
可选的，方向起点为初始候选车辆的行驶路线中、在地理围栏内的部分路线的起始点；方向终点为初始候选车辆的行驶路线中、在地理围栏内的部分路线的终止点。
可选的，第二速度阈值为预设比例值与无人机的平均飞行速度的乘积。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，确定所述无人机的搭乘飞行路线。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点；根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线；根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及候选无人机转乘路线，生成至少一条候选搭乘飞行路线。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
将行驶路线上包含候选首次搭乘点的各候选搭乘车辆作为候选转乘对象，计算各候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线，候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线是指：由该候选首次搭乘点对应行驶路线上的第一中途飞离点、至一候选转乘对象的行驶路线上的第一中途搭乘点的飞行路线；将行驶路线上包含候选最后飞离点的各候选搭乘车辆作为候选转乘对象，根据首次候选转乘路线，计算各首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线，首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线是指：由该首次候选转乘路线的第一中途搭乘点对应行驶路线上的第二中途飞离点、至一候选转乘对象的行驶路线上的第二中途搭乘点的飞行路线。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选搭乘点，无人机从飞行起点飞至候选搭乘点的同时，各候选搭乘车辆行驶至对应的候选搭乘点；若一候选搭乘车辆的行驶路线上有多个候选搭乘点，则计算该多个候选搭乘点对应的无人机搭乘转飞时间，将对应的无人机搭乘转飞时间最短的候选搭乘点作为该候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点；其中，无人机搭乘转飞时间是指无人机从飞行起点飞至该候选搭乘点所需的时间。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
剔除不在自主飞行路线对应的地理围栏内的候选搭乘点；剔除位于无人机无法搭乘位置的候选搭乘点。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
将各候选搭乘车辆的行驶路线上的允许无人机飞离的路段中、距离飞行终点最近的点作为候选最后飞离点。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
根据无人机的平均飞行速度，各候选搭乘车辆的平均行驶速度，计算至少一条候选搭乘飞行路线的总行驶时长；剔除总行驶时长大于飞行限定时长的候选搭乘飞行路线。
可选的，搭乘路线计算模块还用于：
采用以下公式，计算至少一条候选搭乘飞行路线的最终指标值：Z＝aX+bY，其中Z为以候选搭乘飞行路线的最终指标值，X为候选搭乘飞行路线的总行驶时长，Y为无人机在候选搭乘飞行路线中的飞行路程或者飞行时间，a和b为预设的权重值，a>＝0，b>＝0；将最终指标值最小的候选搭乘飞行路线，作为无人机的搭乘飞行路线。
可选的，搭乘控制模块还用于：
每隔预设时段，获取无人机下一个将搭乘的目标车辆的行驶速度和所在位置；根据无人机的平均飞行速度和所在位置，更新无人机搭乘目标车辆的搭乘点位置；根据更新后的搭乘点位置，控制无人机搭乘目标车辆。
本发明实施例提供的装置可以具体用于执行上述实施例二所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
本发明实施例通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算得到无人机的搭乘飞行路线；控制无人机根据搭乘飞行路线，搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的无人机搭乘路线处理设备的结构示意图。如图5所示，该无人机搭乘路线处理设备50包括：处理器501，存储器502，以及存储在存储器502上并可由处理器501执行的计算机程序。
处理器501在执行存储在存储器502上的计算机程序时实现上述任一方法实施例提供的无人机搭乘路线处理方法。
本发明实施例通过根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定无人机的搭乘飞行路线；根据搭乘飞行路线，控制无人机搭乘至少一个候选搭乘车辆由飞行起点行驶到达飞行终点，实现了在由飞行起点行驶到飞行终点期间，无人机通过搭乘至少一个车辆大大减少无人机依靠自身动力飞行的路程和时间，大大节省了无人机电量消耗，延长了无人机的运送距离。
另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例提供的无人机搭乘路线处理方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (12)

1.一种无人机搭乘路线处理方法，其特征在于，包括：
根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；
根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线；
根据所述搭乘飞行路线，控制所述无人机搭乘至少一个所述候选搭乘车辆；
所述根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆，包括：
根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，计算所述自主飞行路线对应的地理围栏；
选取行驶路线至少部分在所述地理围栏内的车辆，作为初始候选车辆；
从所述初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆；
所述根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线，包括：
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点；所述候选搭乘车辆的行驶路线上包括至少一个候选搭乘点，所述候选首次搭乘点为对应无人机搭乘转飞时间最短的候选搭乘点，所述无人机从所述飞行起点飞至所述候选搭乘点的同时，各候选搭乘车辆行驶至对应的所述候选搭乘点；所述无人机搭乘转飞时间为所述无人机从所述飞行起点飞至该候选搭乘点所需的时间；
根据所述各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线；
根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及所述候选无人机转乘路线，生成至少一条候选搭乘飞行路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆，包括：
计算所述初始候选车辆在所述地理围栏的区域行驶方向、区域直线路程和区域实际路程；
根据所述初始候选车辆在所述地理围栏的区域实际路程，以及平均行驶速度，计算所述初始候选车辆在所述地理围栏内的预计行驶时间；
根据所述初始候选车辆在所述地理围栏内的预计行驶时间，以及所述初始候选车辆在所述地理围栏的区域直线路程，计算所述初始候选车辆在所述地理围栏内的区域直线速度；
根据所述初始候选车辆在所述地理围栏的区域行驶方向，计算所述初始候选车辆的区域直线速度、在所述无人机的自主飞行方向上的速度分量；
将所述速度分量大于第二速度阈值的车辆，作为候选搭乘车辆。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述初始候选车辆在所述地理围栏的区域行驶方向、区域直线路程和区域实际路程，包括：
确定所述初始候选车辆在所述地理围栏内的方向起点和方向终点；
所述初始候选车辆在所述地理围栏的区域行驶方向由所述方向起点指向所述方向终点；
所述区域直线路程为由所述方向起点到所述方向终点的直线长度；
所述区域实际路程为所述初始候选车辆沿行驶路线由所述方向起点到所述方向终点的实际行驶长度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述方向起点为所述初始候选车辆的行驶路线中、在所述地理围栏内的部分路线的起始点；
所述方向终点为所述初始候选车辆的行驶路线中、在所述地理围栏内的部分路线的终止点。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二速度阈值为预设比例值与所述无人机的平均飞行速度的乘积。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线，包括：
将行驶路线上包含所述候选首次搭乘点的各候选搭乘车辆作为候选转乘对象，计算各所述候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线，所述候选首次搭乘点对应的首次候选转乘路线是指：由该候选首次搭乘点对应行驶路线上的第一中途飞离点、至一候选转乘对象的行驶路线上的第一中途搭乘点的飞行路线；
将行驶路线上包含所述候选最后飞离点的各候选搭乘车辆作为候选转乘对象，根据所述首次候选转乘路线，计算各所述首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线，所述首次候选转乘路线对应的二次候选转乘路线是指：由该首次候选转乘路线的第一中途搭乘点对应行驶路线上的第二中途飞离点、至一候选转乘对象的行驶路线上的第二中途搭乘点的飞行路线。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点，包括：
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选搭乘点；
若一候选搭乘车辆的行驶路线上有多个候选搭乘点，则计算该多个候选搭乘点对应的无人机搭乘转飞时间，将对应的无人机搭乘转飞时间最短的候选搭乘点作为该候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选最后飞离点，包括：
将各候选搭乘车辆的行驶路线上的允许无人机飞离的路段中、距离所述飞行终点最近的点作为候选最后飞离点。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述无人机根据所述搭乘飞行路线，搭乘至少一个所述候选搭乘车辆，包括：
每隔预设时段，获取所述无人机下一个将搭乘的目标车辆的行驶速度和所在位置；
根据所述无人机的平均飞行速度和所在位置，更新所述无人机搭乘所述目标车辆的搭乘点位置；
根据更新后的所述搭乘点位置，控制所述无人机搭乘所述目标车辆。
10.一种无人机搭乘路线处理装置，其特征在于，包括：
车辆选择模块，用于根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，确定候选搭乘车辆；
搭乘路线计算模块，用于根据各候选搭乘车辆的当前位置，确定所述无人机的搭乘飞行路线；
搭乘控制模块，用于根据所述搭乘飞行路线，控制所述无人机搭乘至少一个所述候选搭乘车辆；
所述车辆选择模块，具体用于
根据无人机由飞行起点到飞行终点的自主飞行路线，计算所述自主飞行路线对应的地理围栏；
选取行驶路线至少部分在所述地理围栏内的车辆，作为初始候选车辆；
从所述初始候选车辆中筛选出行驶速度满足预设条件的车辆，作为候选搭乘车辆；
搭乘路线计算模块，具体用于
根据各候选搭乘车辆的当前位置、行驶路线和行驶速度，计算各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点；所述候选搭乘车辆的行驶路线上包括至少一个候选搭乘点，所述候选首次搭乘点为对应无人机搭乘转飞时间最短的候选搭乘点，所述无人机从所述飞行起点飞至所述候选搭乘点的同时，各候选搭乘车辆行驶至对应的所述候选搭乘点；所述无人机搭乘转飞时间为所述无人机从所述飞行起点飞至该候选搭乘点所需的时间；
根据所述各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，计算候选无人机转乘路线；
根据各候选搭乘车辆的行驶路线上的候选首次搭乘点和候选最后飞离点，以及所述候选无人机转乘路线，生成至少一条候选搭乘飞行路线。
11.一种无人机搭乘路线处理设备，其特征在于，包括：
存储器，处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，
所述处理器运行所述计算机程序时实现如权利要求1-9 中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，
所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9 中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112578816B (zh) * 2021-02-25 2021-05-14 四川腾盾科技有限公司 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107506959A (zh) * 2017-07-24 2017-12-22 杭州王道控股有限公司 基于搭乘车辆的无人机物流方法及装置
CN108230754A (zh) * 2016-12-14 2018-06-29 现代自动车株式会社 无人飞行器和具有该无人飞行器的系统
US10175042B2 (en) * 2016-10-22 2019-01-08 Gopro, Inc. Adaptive compass calibration based on local field conditions
CN109415122A (zh) * 2016-06-06 2019-03-01 福特全球技术公司 用于自动化车辆和无人机递送的系统、方法和装置
CN109532911A (zh) * 2018-11-21 2019-03-29 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种轨道车辆与无人机集成系统

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9704409B2 (en) * 2014-08-05 2017-07-11 Qualcomm Incorporated Piggybacking unmanned aerial vehicle
US9809305B2 (en) * 2015-03-02 2017-11-07 Amazon Technologies, Inc. Landing of unmanned aerial vehicles on transportation vehicles for transport
US9841757B2 (en) * 2015-12-03 2017-12-12 At&T Intellectual Property I, L.P. Drone piggybacking on vehicles
WO2017138922A1 (en) * 2016-02-09 2017-08-17 Ford Global Technologies, Llc Taxi of unmanned aerial vehicles during package delivery
US10287014B2 (en) * 2016-06-09 2019-05-14 International Business Machines Corporation Unmanned aerial vehicle coupling apparatus for drone coupling with vehicles
WO2018065977A1 (en) * 2016-10-07 2018-04-12 Shmuel Ur Innovation Ltd. Drone based delivery system using vehicles
US11210956B2 (en) * 2016-11-24 2021-12-28 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method for directing an unmanned aerial vehicle to a destination
US20190043000A1 (en) * 2017-08-01 2019-02-07 Moxa Inc. System for pairing uav and truck to make uav complete goods delivey and method thereof
US11823581B2 (en) * 2017-10-16 2023-11-21 Ford Global Technologies, Llc Routing of hitchhiking drones with respect to autonomous and connected vehicles
KR102643528B1 (ko) * 2018-02-08 2024-03-06 현대자동차주식회사 무인비행장치, 이를 포함하는 시스템 및 무인비행장치의 이동 경로 탐색방법
KR20200075330A (ko) * 2018-12-18 2020-06-26 현대자동차주식회사 무인비행장치를 포함하는 시스템 및 시스템의 협업 방법
US11513537B2 (en) * 2019-05-09 2022-11-29 Toyota Motor Eng & Mfg North America, Inc. Managing drones in vehicular system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109415122A (zh) * 2016-06-06 2019-03-01 福特全球技术公司 用于自动化车辆和无人机递送的系统、方法和装置
US10175042B2 (en) * 2016-10-22 2019-01-08 Gopro, Inc. Adaptive compass calibration based on local field conditions
CN108230754A (zh) * 2016-12-14 2018-06-29 现代自动车株式会社 无人飞行器和具有该无人飞行器的系统
CN107506959A (zh) * 2017-07-24 2017-12-22 杭州王道控股有限公司 基于搭乘车辆的无人机物流方法及装置
CN109532911A (zh) * 2018-11-21 2019-03-29 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种轨道车辆与无人机集成系统

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