CN112505554B - 一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，包括：中控处理器与无人机进行数据交互；计算无人机的飞行总距离；获取无人机的耗电比并根据飞行总距离推算出耗电总量；从云端获取天气状况以对耗电总量进行修正；判定能否在起飞时间前将无人机的电量充电至指定值。本发明通过实时确定无人机内现有的电量，并根据下次飞行计划的飞行路线确定飞行距离以确定无人机在执行飞行计划时的耗电量，通过实时检测无人机耗电比和实际天气情况对耗电量进行修正，能够保证无人机具备充足的电量以完成飞行计划，有效避免了无人机在执行飞行计划过程中由于电量不足导致的坠落的情况发生，有效提高了针对无人机电量的监控效率。

Description

一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法

技术领域

本发明涉及电量监控技术领域，尤其涉及一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法。

背景技术

目前无人机发展迅速，在很多领域都有应用，但是无人机存在最大的缺陷是飞行时间很短，主要原因是电池储能达不到要求，而解决这个问题的一般方案有三种，一是研发出轻质高储量电池，二是对于无人机进行更换电池，三是对无人机进行快速充电。

现有技术中，公开了专利名称为“一种结合照明灯杆的普适性全天候无人机充电平台”，授权公告号为CN 208393634 U，授权公告日为2019.01.18的中国实用新型专利，此充电平台安装在灯杆上，可根据交通流量需求选择不同的安装数量，充电平台包括抱箍、连接杆、底座和无线充电板，抱箍表面安装有连接杆，连接杆远离连接抱箍一端安装有遮阳板，底座固定安装于连接杆中间位置，底座上表面固定安装有无线充电板，无人机需要充电时，根据需要选择充电平台，选择好充电平台后，无人机停在对应充电平台的无线充电板上。

然而，现有技术中仅能够单独针对无人机进行充电，无法根据无人机的电池情况、部件的健康状况以及实际的天气状况对无人机飞行时的实际耗电量进行精准计算，导致无人机飞行时的耗电量远高于充电量，从而使无人机在飞行过程中因电力缺失导致机体坠落。

发明内容

为此，本发明提供一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，用以克服现有技术中无法根据实际情况精准计算无人机飞行耗电量导致的无人机电量监控效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，包括：

步骤a，当无人机降落至智慧灯杆上的停机坪时，智慧灯杆内的中控处理器控制停机坪上的充电器与无人机连接，在对无人机进行充电的同时，与无人机进行数据交互以确定无人机下次的飞行计划；

步骤b，中控处理器获取无人机下次的飞行计划后，根据该飞行计划的种类对无人机的飞行路线进行规划并计算无人机下次飞行的总距离；

步骤c，所述中控处理器获取所述无人机的耗电比并根据所述步骤b中计算出的飞行总距离推算出无人机在进行该次飞行计划时的耗电总量；

步骤d，所述中控处理器从云端获取无人机起飞时的天气状况并根据实际天气对无人机进行该次飞行计划时的耗电总量进行修正；

步骤e，中控处理器在对无人机充电时检测无人机在单位时间内的有效充入电量并判定无人机是否能在所述飞行计划内的预计起飞时间前将无人机的电量充电至指定值；若中控处理器判定无法在无人机起飞时将无人机的电量充电至指定值，中控处理器向云端发送飞行时间变更申请；

步骤f，当飞行时间变更申请驳回时，中控处理器对无人机的飞行路线进行变更，在无人机飞行路线周边搜寻智慧灯杆，根据无人机在飞行过程中的电量情况选取指定智慧灯杆作为中继点以为无人机补充电量。

进一步地，所述中控处理器中设有预设距离矩阵D0和预设耗电量矩阵E0；对于所述预设距离矩阵D0，D0（D1，D2，D3，D4），其中，D1为第一预设距离，D2为第二预设距离，D3为第三预设距离，D4为第四预设距离，各预设距离按照顺序逐渐增加；对于所述预设耗电量矩阵E0，E0（E1，E2，E3，E4），其中，E1为第一预设耗电量，E2为第二预设耗电量，E3为第三预设耗电量，E4为第四预设耗电量，各预设耗电量按照顺序逐渐增加；

在所述步骤c中，所述中控处理器计算无人机下次飞行的总距离D时，中控处理器将D与D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量：

当D≤D1时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E1；

当D1＜D≤D2时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E2；

当D2＜D≤D3时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E3；

当D3＜D≤D4时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E4；

所述中控处理器中还设有预设耗电比矩阵B0和预设耗电修正系数矩阵b0；对于所述预设耗电比矩阵B0，B0（B1，B2，B3，B4），其中，B1为第一预设耗电比，B2为第二预设耗电比，B3为第三预设耗电比，B4为第四预设耗电比，各预设耗电比按照顺序逐渐增加；对于所述预设耗电修正系数矩阵b0，b0（b1，b2，b3，b4），其中，b1为第一预设耗电修正系数，b2为第二预设耗电修正系数，b3为第三预设耗电修正系数，b4为第四预设耗电修正系数，1＜b1＜b2＜b3＜b4＜2；

当中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为Ei且中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，i=1，2，3，4，中控处理器获取无人机内部的耗电比标记B、将B与B0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对初拟的耗电量Ei进行修正：

当B≤B1时，中控处理器选用b1对Ei进行修正；

当B1＜B≤B2时，中控处理器选用b2对Ei进行修正；

当B2＜B≤B3时，中控处理器选用b3对Ei进行修正；

当B3＜B≤B4时，中控处理器选用b4对Ei进行修正；

当B＞B4时，中控处理器判定无人机电源寿命达到临界值，无法继续工作；

当所述中控处理器选用bj对Ei进行修正时，j=1，2，3，4，修正后的耗电量为Ei’，Ei’=Ei×bj。

进一步地，在所述步骤b中，当无人机下次的飞行计划为直线飞行时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间以及飞行终点并对无人机的飞行路线进行规划；当无人机下次的飞行计划为按照预定轨迹时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间、轨迹路程和飞行终点并计算无人机该次飞行的实际飞行距离。

进一步地，当无人机内部不存在耗电比标记且中控处理器控制充电器对无人机进行充电时，所述中控处理器会根据无人机前次的飞行记录计算无人机的耗电比B并在计算完成时将耗电比B标记在无人机内，当无人机完成飞行时，无人机停靠的智慧灯杆中的中控处理器会在与无人机进行数据交互时获取无人机的耗电比B。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设环境参数矩阵U0（W0，T0，S0），其中，W0为预设风速，T0为预设温度，S0为预设湿度；

当所述中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，中控处理器检测无人机起飞时的环境参数，包括环境风速W、环境温度T和环境湿度S，当W＜W0、T＜T0且S＜S0时，中控处理器判定无人机能够执行飞行计划；当W≥W0、T≥T0或S≥S0时，中控处理器判定无人机无法执行飞行计划并向云端输送飞行计划延时请求。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设风速矩阵w0和预设距离修正系数矩阵d0；对于所述预设风速矩阵w0，w0（w1，w2，w3，w4），其中，w1为第一预设风速，w2为第二预设风速，w3为第三预设风速，w4为第四预设风速，w1＜w2＜w3＜w4＜W0；对于所述预设距离修正系数矩阵d0，d0（d1，d2，d3，d4），其中，d1为第一预设距离修正系数，d2为第二预设距离修正系数，d3为第三预设距离修正系数，d4为第四预设距离修正系数，d1＜d2＜d3＜d4；

当所述中控处理器判定所述无人机能够执行飞行计划时，中控处理器在无人机执行飞行计划前检测环境中的风速W、将W与w0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对计算的无人机下次飞行的总距离D进行修正：

当W≤w1时，中控处理器选用d1对D进行修正；

当w1＜W≤w2时，中控处理器选用d2对D进行修正；

当w2＜W≤w3时，中控处理器选用d3对D进行修正；

当w3＜W≤w4时，中控处理器选用d4对D进行修正；

当中控处理器选用di对D进行修正时，i=1，2，3，4，修正后的无人机飞行距离为D’，D’=D×di；修正完成后，中控处理器选用D’与所述D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量。

进一步地，所述停机坪上还设有健康检测器，用以检测无人机中各部件的运行状态；所述中控处理器中还设有预设健康检测距离Df0和预设健康检测充电次数Dc0，当所述中控处理器与所述无人机进行数据交互时，中控处理器会根据历史健康检测日期以及历史飞行计划计算无人机从前次健康检测后的飞行总距离Df以及无人机从前次健康检测后的充电总次数Dc，当Df=Df0或Dc=Dc0时，中控处理器控制所述健康检测器对无人机进行健康检测；

进一步地，当所述无人机停靠的智慧灯杆未设有健康检测器时，该智慧灯杆中的中控处理器对无人机添加健康检测飞行计划并将健康检测飞行计划列为第一优先级，以使无人机飞行至距离该智慧灯杆最近的带有健康检测器的智慧灯杆以进行健康检测。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设健康积分矩阵A0和耗电修正系数预设调节系数矩阵a0；对于所述预设健康积分矩阵A0，A0（A1，A2，A3，A4），其中，A1为第一预设健康积分，A2为第二预设健康积分，A3为第三预设健康积分，A4为第四预设健康积分，各预设健康积分按照顺序逐渐降低；对于所述耗电修正系数预设调节系数矩阵a0，a0（a1，a2，a3，a4），其中，a1为耗电修正系数第一预设调节系数，a2为耗电修正系数第二预设调节系数，a3为耗电修正系数第三预设调节系数，a4为耗电修正系数第四预设调节系数，各耗电修正系数预设调节系数按照顺序逐渐增加；

当所述无人机停靠在带有健康检测器的智慧灯杆的停机坪上且智慧灯杆内的中控处理器控制健康检测器对无人机进行检修时，中控处理器会根据检修结果对无人机中部件的运行状态进行评分，评分的分值记为A，评分完成后，中控处理器将A标记在无人机内部、将A与A0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对所述预设耗电修正系数矩阵b0中的参数进行调节：

当A≥A1时，中控处理器选用a1对b0矩阵中的参数进行调节；

当A1＞A≥A2时，中控处理器选用a2对b0矩阵中的参数进行调节；

当A2＞A≥A3时，中控处理器选用a3对b0矩阵中的参数进行调节；

当A3＞A≥A4时，中控处理器选用a4对b0矩阵中的参数进行调节；

当A＜A4时，中控处理器判定无人机中部件出现重大故障并向云端上报维修请求；

当所述中控处理器选用ai对b0矩阵中的参数进行调节时，i=1，2，3，4，调节后的预设耗电修正系数矩阵为b0’（b1’，b2’，b3’，b4’），对于第j预设耗电修正系数bj’，j=1，2，3，4，bj’=bj×ai；

调节完成后，中控处理器根据B与B0矩阵中的参数的据比对结果从b0’矩阵中选取对应的参数对初拟的耗电量Ei进行修正：

当B≤B1时，中控处理器选用b1’对Ei进行修正；

当B1＜B≤B2时，中控处理器选用b2’对Ei进行修正；

当B2＜B≤B3时，中控处理器选用b3’对Ei进行修正；

当B3＜B≤B4时，中控处理器选用b4’对Ei进行修正。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过实时确定无人机内现有的电量，并根据下次飞行计划的飞行路线确定飞行距离以确定无人机在执行飞行计划时的耗电量，通过实时检测无人机耗电比和实际天气情况对耗电量进行修正，能够保证无人机具备充足的电量以完成飞行计划，有效避免了无人机在执行飞行计划过程中由于电量不足导致的坠落的情况发生，有效提高了针对无人机电量的监控效率。

进一步地，中控处理器在对无人机充电时还会检测无人机在单位时间内的有效充入电量并判定无人机是否能在所述飞行计划内的预计起飞时间前将无人机的电量充电至指定值；若中控处理器判定无法在无人机起飞时将无人机的电量充电至指定值，中控处理器向云端发送飞行时间变更申请，通过针对电量的计算，能够进一步精确计算无人机执行飞行计划时所需的电量，通过在电量无法充电至指定值时向云端发送飞行时间变更申请，能够进一步防止无人机在飞行过程中由于电量不足而坠落的情况发生，进一步提高了针对无人机电量的监控效率。

进一步地，当飞行时间变更申请驳回时，中控处理器对无人机的飞行路线进行变更，在无人机飞行路线周边搜寻智慧灯杆，根据无人机在飞行过程中的电量情况选取指定智慧灯杆作为中继点以为无人机补充电量，通过对飞行路线的变更，能够保证无人机内存有足够电量的情况下按时完成飞行计划，提高了无人机的飞行效率。

进一步地，当无人机下次的飞行计划为直线飞行时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间以及飞行终点并对无人机的飞行路线进行规划；当无人机下次的飞行计划为按照预定轨迹时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间、轨迹路程和飞行终点并计算无人机该次飞行的实际飞行距离，通过针对飞行计划的种类对无人机的飞行路线进行规划并计算无人机下次飞行的总距离，能够针对性调节无人机的飞行轨迹，从而节省无人机在飞行过程中的耗电量。

进一步地，所述中控处理器中设有预设距离矩阵D0和预设耗电量矩阵E0，所述中控处理器计算无人机下次飞行的总距离D时，中控处理器将D与D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量，通过根据无人机的飞行距离初拟耗电量，能够精准计算出无人机在飞行过程中的耗电量，在进一步防止无人机在飞行过程中由于电量不足而坠落的情况发生的同时，进一步提高了针对无人机电量的监控效率。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设耗电比矩阵B0和预设耗电修正系数矩阵b0，当中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为Ei且中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，中控处理器获取无人机内部的耗电比标记B、将B与B0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对初拟的耗电量Ei进行修正，通过根据无人机的实际耗电比对初拟的耗电量进行调节，能够有效提高对无人机耗电量的监控，从而进一步提高了针对无人机电量的监控效率。

进一步地，当无人机内部不存在耗电比标记且中控处理器控制充电器对无人机进行充电时，所述中控处理器会根据无人机前次的飞行记录计算无人机的耗电比B并在计算完成时将耗电比B标记在无人机内，通过将耗电比B标记在无人机内部，能够使每个智慧灯杆均能够针对同一无人机得到对应的耗电比，从而得到该无人机的耗电量，进一步提高了针对无人机电量的监控效率。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设环境参数矩阵U0（W0，T0，S0），当W＜W0、T＜T0且S＜S0时，中控处理器判定无人机能够执行飞行计划；当W≥W0、T≥T0或S≥S0时，中控处理器判定无人机无法执行飞行计划并向云端输送飞行计划延时请求；通过对环境的监控以判定无人机是否能够飞行，能够有效避免无人机在恶劣环境下飞行导致的无人机损坏的情况的发生，从而进一步提高了无人机的飞行效率。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设风速矩阵w0和预设距离修正系数矩阵d0，当所述中控处理器判定所述无人机能够执行飞行计划时，中控处理器在无人机执行飞行计划前检测环境中的风速W、将W与w0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对计算的无人机下次飞行的总距离D进行修正，通过根据环境中的实际风速对飞行距离进行修正，能够有效去除无人机在有风环境下飞行时对耗电量产生的影响，在进一步防止无人机在飞行过程中由于电量不足而坠落的情况发生的同时，进一步提高了针对无人机电量的监控效率。

进一步地，所述中控处理器中还设有预设健康检测距离Df0和预设健康检测充电次数Dc0，当Df=Df0或Dc=Dc0时，中控处理器控制所述健康检测器对无人机进行健康检测，通过阶段性检测无人机中部件的健康情况，能够有效避免无人机在飞行过程中其内部部件出现损坏导致无人机坠落的情况发生，进一步提高了无人机的飞行效率。

所述中控处理器中还设有预设健康积分矩阵A0和耗电修正系数预设调节系数矩阵a0，中控处理器会根据检修结果对无人机中部件的运行状态进行评分，评分的分值记为A，评分完成后，中控处理器将A标记在无人机内部、将A与A0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对所述预设耗电修正系数矩阵b0中的参数进行调节；通过调节b0矩阵中的参数，能够有效保证部件使用时长对耗电量产生的影响的情况发生，进一步提高了针对无人机电量的监控效率。

附图说明

图1为本发明所述基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1所示，其为本发明所述基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法的流程图。本发明所述基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法包括：

步骤a，当无人机降落至智慧灯杆上的停机坪时，智慧灯杆内的中控处理器控制停机坪上的充电器与无人机连接，在对无人机进行充电的同时，与无人机进行数据交互以确定无人机下次的飞行计划；

步骤b，中控处理器获取无人机下次的飞行计划后，根据该飞行计划的种类对无人机的飞行路线进行规划并计算无人机下次飞行的总距离；

步骤c，所述中控处理器获取所述无人机的耗电比并根据所述步骤b中计算出的飞行总距离推算出无人机在进行该次飞行计划时的耗电总量；

步骤d，所述中控处理器从云端获取无人机起飞时的天气状况并根据实际天气对无人机进行该次飞行计划时的耗电总量进行修正；

步骤e，中控处理器在对无人机充电时检测无人机在单位时间内的有效充入电量并判定无人机是否能在所述飞行计划内的预计起飞时间前将无人机的电量充电至指定值；若中控处理器判定无法在无人机起飞时将无人机的电量充电至指定值，中控处理器向云端发送飞行时间变更申请；

步骤f，当飞行时间变更申请驳回时，中控处理器对无人机的飞行路线进行变更，在无人机飞行路线周边搜寻智慧灯杆，根据无人机在飞行过程中的电量情况选取指定智慧灯杆作为中继点以为无人机补充电量。

具体而言，在所述步骤b中，当无人机下次的飞行计划为直线飞行时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间以及飞行终点并对无人机的飞行路线进行规划；当无人机下次的飞行计划为按照预定轨迹时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间、轨迹路程和飞行终点并计算无人机该次飞行的实际飞行距离。

具体而言，所述中控处理器中设有预设距离矩阵D0和预设耗电量矩阵E0；对于所述预设距离矩阵D0，D0（D1，D2，D3，D4），其中，D1为第一预设距离，D2为第二预设距离，D3为第三预设距离，D4为第四预设距离，各预设距离按照顺序逐渐增加；对于所述预设耗电量矩阵E0，E0（E1，E2，E3，E4），其中，E1为第一预设耗电量，E2为第二预设耗电量，E3为第三预设耗电量，E4为第四预设耗电量，各预设耗电量按照顺序逐渐增加；

在所述步骤c中，所述中控处理器计算无人机下次飞行的总距离D时，中控处理器将D与D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量：

当D≤D1时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E1；

当D1＜D≤D2时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E2；

当D2＜D≤D3时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E3；

当D3＜D≤D4时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E4；

所述中控处理器中还设有预设耗电比矩阵B0和预设耗电修正系数矩阵b0；对于所述预设耗电比矩阵B0，B0（B1，B2，B3，B4），其中，B1为第一预设耗电比，B2为第二预设耗电比，B3为第三预设耗电比，B4为第四预设耗电比，各预设耗电比按照顺序逐渐增加；对于所述预设耗电修正系数矩阵b0，b0（b1，b2，b3，b4），其中，b1为第一预设耗电修正系数，b2为第二预设耗电修正系数，b3为第三预设耗电修正系数，b4为第四预设耗电修正系数，1＜b1＜b2＜b3＜b4＜2；

当中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为Ei且中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，i=1，2，3，4，中控处理器获取无人机内部的耗电比标记B、将B与B0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对初拟的耗电量Ei进行修正：

当B≤B1时，中控处理器选用b1对Ei进行修正；

当B1＜B≤B2时，中控处理器选用b2对Ei进行修正；

当B2＜B≤B3时，中控处理器选用b3对Ei进行修正；

当B3＜B≤B4时，中控处理器选用b4对Ei进行修正；

当B＞B4时，中控处理器判定无人机电源寿命达到临界值，无法继续工作；

当所述中控处理器选用bj对Ei进行修正时，j=1，2，3，4，修正后的耗电量为Ei’，Ei’=Ei×bj。

具体而言，当无人机内部不存在耗电比标记且中控处理器控制充电器对无人机进行充电时，所述中控处理器会根据无人机前次的飞行记录计算无人机的耗电比B并在计算完成时将耗电比B标记在无人机内，当无人机完成飞行时，无人机停靠的智慧灯杆中的中控处理器会在与无人机进行数据交互时获取无人机的耗电比B。

具体而言，所述中控处理器中还设有预设环境参数矩阵U0（W0，T0，S0），其中，W0为预设风速，T0为预设温度，S0为预设湿度；

当所述中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，中控处理器检测无人机起飞时的环境参数，包括环境风速W、环境温度T和环境湿度S，当W＜W0、T＜T0且S＜S0时，中控处理器判定无人机能够执行飞行计划；当W≥W0、T≥T0或S≥S0时，中控处理器判定无人机无法执行飞行计划并向云端输送飞行计划延时请求。

具体而言，所述中控处理器中还设有预设风速矩阵w0和预设距离修正系数矩阵d0；对于所述预设风速矩阵w0，w0（w1，w2，w3，w4），其中，w1为第一预设风速，w2为第二预设风速，w3为第三预设风速，w4为第四预设风速，w1＜w2＜w3＜w4＜W0；对于所述预设距离修正系数矩阵d0，d0（d1，d2，d3，d4），其中，d1为第一预设距离修正系数，d2为第二预设距离修正系数，d3为第三预设距离修正系数，d4为第四预设距离修正系数，d1＜d2＜d3＜d4；

当所述中控处理器判定所述无人机能够执行飞行计划时，中控处理器在无人机执行飞行计划前检测环境中的风速W、将W与w0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对计算的无人机下次飞行的总距离D进行修正：

当W≤w1时，中控处理器选用d1对D进行修正；

当w1＜W≤w2时，中控处理器选用d2对D进行修正；

当w2＜W≤w3时，中控处理器选用d3对D进行修正；

当w3＜W≤w4时，中控处理器选用d4对D进行修正；

当中控处理器选用di对D进行修正时，i=1，2，3，4，修正后的无人机飞行距离为D’，D’=D×di；修正完成后，中控处理器选用D’与所述D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量。

具体而言，所述停机坪上还设有健康检测器，用以检测无人机中各部件的运行状态；所述中控处理器中还设有预设健康检测距离Df0和预设健康检测充电次数Dc0，当所述中控处理器与所述无人机进行数据交互时，中控处理器会根据历史健康检测日期以及历史飞行计划计算无人机从前次健康检测后的飞行总距离Df以及无人机从前次健康检测后的充电总次数Dc，当Df=Df0或Dc=Dc0时，中控处理器控制所述健康检测器对无人机进行健康检测；

具体而言，当所述无人机停靠的智慧灯杆未设有健康检测器时，该智慧灯杆中的中控处理器对无人机添加健康检测飞行计划并将健康检测飞行计划列为第一优先级，以使无人机飞行至距离该智慧灯杆最近的带有健康检测器的智慧灯杆以进行健康检测。

具体而言，所述中控处理器中还设有预设健康积分矩阵A0和耗电修正系数预设调节系数矩阵a0；对于所述预设健康积分矩阵A0，A0（A1，A2，A3，A4），其中，A1为第一预设健康积分，A2为第二预设健康积分，A3为第三预设健康积分，A4为第四预设健康积分，各预设健康积分按照顺序逐渐降低；对于所述耗电修正系数预设调节系数矩阵a0，a0（a1，a2，a3，a4），其中，a1为耗电修正系数第一预设调节系数，a2为耗电修正系数第二预设调节系数，a3为耗电修正系数第三预设调节系数，a4为耗电修正系数第四预设调节系数，各耗电修正系数预设调节系数按照顺序逐渐增加；

当所述无人机停靠在带有健康检测器的智慧灯杆的停机坪上且智慧灯杆内的中控处理器控制健康检测器对无人机进行检修时，中控处理器会根据检修结果对无人机中部件的运行状态进行评分，评分的分值记为A，评分完成后，中控处理器将A标记在无人机内部、将A与A0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对所述预设耗电修正系数矩阵b0中的参数进行调节：

当A≥A1时，中控处理器选用a1对b0矩阵中的参数进行调节；

当A1＞A≥A2时，中控处理器选用a2对b0矩阵中的参数进行调节；

当A2＞A≥A3时，中控处理器选用a3对b0矩阵中的参数进行调节；

当A3＞A≥A4时，中控处理器选用a4对b0矩阵中的参数进行调节；

当A＜A4时，中控处理器判定无人机中部件出现重大故障并向云端上报维修请求；

当所述中控处理器选用ai对b0矩阵中的参数进行调节时，i=1，2，3，4，调节后的预设耗电修正系数矩阵为b0’（b1’，b2’，b3’，b4’），对于第j预设耗电修正系数bj’，j=1，2，3，4，bj’=bj×ai；

调节完成后，中控处理器根据B与B0矩阵中的参数的据比对结果从b0’矩阵中选取对应的参数对初拟的耗电量Ei进行修正：

当B≤B1时，中控处理器选用b1’对Ei进行修正；

当B1＜B≤B2时，中控处理器选用b2’对Ei进行修正；

当B2＜B≤B3时，中控处理器选用b3’对Ei进行修正；

当B3＜B≤B4时，中控处理器选用b4’对Ei进行修正。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。 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 (8)

1.一种基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，包括：

步骤a，当无人机降落至智慧灯杆上的停机坪时，智慧灯杆内的中控处理器控制停机坪上的充电器与无人机连接，在对无人机进行充电的同时，与无人机进行数据交互以确定无人机下次的飞行计划；

步骤b，中控处理器获取无人机下次的飞行计划后，根据该飞行计划的种类对无人机的飞行路线进行规划并计算无人机下次飞行的总距离；

步骤c，所述中控处理器获取所述无人机的耗电比并根据所述步骤b中计算出的飞行总距离推算出无人机在进行该次飞行计划时的耗电总量；

步骤d，所述中控处理器从云端获取无人机起飞时的天气状况并根据实际天气对无人机进行该次飞行计划时的耗电总量进行修正；

步骤e，中控处理器在对无人机充电时检测无人机在单位时间内的有效充入电量并判定无人机是否能在所述飞行计划内的预计起飞时间前将无人机的电量充电至指定值；若中控处理器判定无法在无人机起飞时将无人机的电量充电至指定值，中控处理器向云端发送飞行时间变更申请；

步骤f，当飞行时间变更申请驳回时，中控处理器对无人机的飞行路线进行变更，在无人机飞行路线周边搜寻智慧灯杆，根据无人机在飞行过程中的电量情况选取指定智慧灯杆作为中继点以为无人机补充电量；

所述中控处理器中设有预设距离矩阵D0和预设耗电量矩阵E0；对于所述预设距离矩阵D0，D0（D1，D2，D3，D4），其中，D1为第一预设距离，D2为第二预设距离，D3为第三预设距离，D4为第四预设距离，各预设距离按照顺序逐渐增加；对于所述预设耗电量矩阵E0，E0（E1，E2，E3，E4），其中，E1为第一预设耗电量，E2为第二预设耗电量，E3为第三预设耗电量，E4为第四预设耗电量，各预设耗电量按照顺序逐渐增加；

在所述步骤c中，所述中控处理器计算无人机下次飞行的总距离D时，中控处理器将D与D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量：

当D≤D1时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E1；

当D1＜D≤D2时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E2；

当D2＜D≤D3时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E3；

当D3＜D≤D4时，中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为E4；

所述中控处理器中还设有预设耗电比矩阵B0和预设耗电修正系数矩阵b0；对于所述预设耗电比矩阵B0，B0（B1，B2，B3，B4），其中，B1为第一预设耗电比，B2为第二预设耗电比，B3为第三预设耗电比，B4为第四预设耗电比，各预设耗电比按照顺序逐渐增加；对于所述预设耗电修正系数矩阵b0，b0（b1，b2，b3，b4），其中，b1为第一预设耗电修正系数，b2为第二预设耗电修正系数，b3为第三预设耗电修正系数，b4为第四预设耗电修正系数，1＜b1＜b2＜b3＜b4＜2；

当中控处理器将所述无人机执行下次飞行计划后的耗电量初拟为Ei且中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，i=1，2，3，4，中控处理器获取无人机内部的耗电比标记B、将B与B0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对初拟的耗电量Ei进行修正：

当B≤B1时，中控处理器选用b1对Ei进行修正；

当B1＜B≤B2时，中控处理器选用b2对Ei进行修正；

当B2＜B≤B3时，中控处理器选用b3对Ei进行修正；

当B3＜B≤B4时，中控处理器选用b4对Ei进行修正；

当B＞B4时，中控处理器判定无人机电源寿命达到临界值，无法继续工作；

当所述中控处理器选用bj对Ei进行修正时，j=1，2，3，4，修正后的耗电量为Ei’，Ei’=Ei×bj。

2.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，在所述步骤b中，当无人机下次的飞行计划为直线飞行时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间以及飞行终点并对无人机的飞行路线进行规划；当无人机下次的飞行计划为按照预定轨迹时，中控处理器获取无人机下次飞行计划的起飞时间、轨迹路程和飞行终点并计算无人机该次飞行的实际飞行距离。

3.根据权利要求2所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，当无人机内部不存在耗电比标记且中控处理器控制充电器对无人机进行充电时，所述中控处理器会根据无人机前次的飞行记录计算无人机的耗电比B并在计算完成时将耗电比B标记在无人机内，当无人机完成飞行时，无人机停靠的智慧灯杆中的中控处理器会在与无人机进行数据交互时获取无人机的耗电比B。

4.根据权利要求3所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，所述中控处理器中还设有预设环境参数矩阵U0（W0，T0，S0），其中，W0为预设风速，T0为预设温度，S0为预设湿度；

当所述中控处理器控制所述充电器对无人机进行充电时，中控处理器检测无人机起飞时的环境参数，包括环境风速W、环境温度T和环境湿度S，当W＜W0、T＜T0且S＜S0时，中控处理器判定无人机能够执行飞行计划；当W≥W0、T≥T0或S≥S0时，中控处理器判定无人机无法执行飞行计划并向云端输送飞行计划延时请求。

5.根据权利要求4所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，所述中控处理器中还设有预设风速矩阵w0和预设距离修正系数矩阵d0；对于所述预设风速矩阵w0，w0（w1，w2，w3，w4），其中，w1为第一预设风速，w2为第二预设风速，w3为第三预设风速，w4为第四预设风速，w1＜w2＜w3＜w4＜W0；对于所述预设距离修正系数矩阵d0，d0（d1，d2，d3，d4），其中，d1为第一预设距离修正系数，d2为第二预设距离修正系数，d3为第三预设距离修正系数，d4为第四预设距离修正系数，d1＜d2＜d3＜d4；

当所述中控处理器判定所述无人机能够执行飞行计划时，中控处理器在无人机执行飞行计划前检测环境中的风速W、将W与w0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对计算的无人机下次飞行的总距离D进行修正：

当W≤w1时，中控处理器选用d1对D进行修正；

当w1＜W≤w2时，中控处理器选用d2对D进行修正；

当w2＜W≤w3时，中控处理器选用d3对D进行修正；

当w3＜W≤w4时，中控处理器选用d4对D进行修正；

当中控处理器选用di对D进行修正时，i=1，2，3，4，修正后的无人机飞行距离为D’，D’=D×di；修正完成后，中控处理器选用D’与所述D0矩阵中的参数进行比对以初步拟定无人机飞行时所需消耗的电量。

6.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，所述停机坪上还设有健康检测器，用以检测无人机中各部件的运行状态；所述中控处理器中还设有预设健康检测距离Df0和预设健康检测充电次数Dc0，当所述中控处理器与所述无人机进行数据交互时，中控处理器会根据历史健康检测日期以及历史飞行计划计算无人机从前次健康检测后的飞行总距离Df以及无人机从前次健康检测后的充电总次数Dc，当Df=Df0或Dc=Dc0时，中控处理器控制所述健康检测器对无人机进行健康检测。

7.根据权利要求6所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，当所述无人机停靠的智慧灯杆未设有健康检测器时，该智慧灯杆中的中控处理器对无人机添加健康检测飞行计划并将健康检测飞行计划列为第一优先级，以使无人机飞行至距离该智慧灯杆最近的带有健康检测器的智慧灯杆以进行健康检测。

8.根据权利要求7所述的基于智慧灯杆的无人机剩余电量实时状态信息监控方法，其特征在于，所述中控处理器中还设有预设健康积分矩阵A0和耗电修正系数预设调节系数矩阵a0；对于所述预设健康积分矩阵A0，A0（A1，A2，A3，A4），其中，A1为第一预设健康积分，A2为第二预设健康积分，A3为第三预设健康积分，A4为第四预设健康积分，各预设健康积分按照顺序逐渐降低；对于所述耗电修正系数预设调节系数矩阵a0，a0（a1，a2，a3，a4），其中，a1为耗电修正系数第一预设调节系数，a2为耗电修正系数第二预设调节系数，a3为耗电修正系数第三预设调节系数，a4为耗电修正系数第四预设调节系数，各耗电修正系数预设调节系数按照顺序逐渐增加；

当所述无人机停靠在带有健康检测器的智慧灯杆的停机坪上且智慧灯杆内的中控处理器控制健康检测器对无人机进行检修时，中控处理器会根据检修结果对无人机中部件的运行状态进行评分，评分的分值记为A，评分完成后，中控处理器将A标记在无人机内部、将A与A0矩阵中的参数进行比对并根据比对结果对所述预设耗电修正系数矩阵b0中的参数进行调节：

当A≥A1时，中控处理器选用a1对b0矩阵中的参数进行调节；

当A1＞A≥A2时，中控处理器选用a2对b0矩阵中的参数进行调节；

当A2＞A≥A3时，中控处理器选用a3对b0矩阵中的参数进行调节；

当A3＞A≥A4时，中控处理器选用a4对b0矩阵中的参数进行调节；

当A＜A4时，中控处理器判定无人机中部件出现重大故障并向云端上报维修请求；

当所述中控处理器选用ai对b0矩阵中的参数进行调节时，i=1，2，3，4，调节后的预设耗电修正系数矩阵为b0’（b1’，b2’，b3’，b4’），对于第j预设耗电修正系数bj’，j=1，2，3，4，bj’=bj×ai；

调节完成后，中控处理器根据B与B0矩阵中的参数的据比对结果从b0’矩阵中选取对应的参数对初拟的耗电量Ei进行修正：

当B≤B1时，中控处理器选用b1’对Ei进行修正；

当B1＜B≤B2时，中控处理器选用b2’对Ei进行修正；

当B2＜B≤B3时，中控处理器选用b3’对Ei进行修正；

当B3＜B≤B4时，中控处理器选用b4’对Ei进行修正。

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