CN112650283A - 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法 - Google Patents

无人机多区域内巡逻轨迹编号方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112650283A
CN112650283A CN202011488003.6A CN202011488003A CN112650283A CN 112650283 A CN112650283 A CN 112650283A CN 202011488003 A CN202011488003 A CN 202011488003A CN 112650283 A CN112650283 A CN 112650283A
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
aerial vehicle
track
area
flag
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011488003.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112650283B (zh
Inventor
赵龙
孙成哲
梁新建
陈赓
申小禾
薛帅
王爱华
朱炜炜
郭琳
李俊峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Aerospace Control Instrument Institute
Original Assignee
Beijing Aerospace Control Instrument Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Aerospace Control Instrument Institute filed Critical Beijing Aerospace Control Instrument Institute
Priority to CN202011488003.6A priority Critical patent/CN112650283B/zh
Publication of CN112650283A publication Critical patent/CN112650283A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112650283B publication Critical patent/CN112650283B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，本发明提出采用巡逻区域中心点及巡逻范围大小计算无人机巡逻区域，并根据无人机区域内巡逻飞行的机理进行无人机飞行轨迹线切割，通过区域切换，实现无人机多区域内巡逻轨迹编号，该方法属于事后无人机轨迹编号，可以用于复杂的无人机多区域巡逻环境，不依赖于无人机系统的轨迹规划，也不需要在线实时进行判断，与无人机轨迹规划方法相比，该方法真实性高，数据为无人机真实飞行数据，且不占用无人机本身计算资源，不需要额外更改无人机导航和控制系统软件，使用范围广，易用性强。

Description

无人机多区域内巡逻轨迹编号方法
技术领域
本发明涉及一种无人机飞行轨迹编号方法，尤其涉及一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，可用于无人机多区域内侦查、巡逻及搜索的场合，例如航空航天、测绘等领域。
背景技术
地球本身是一个巨大的此题，在地球表面会呈现缓慢梯度变化，同时，地球表面不同磁场特性的物质，如岩石、矿体、人造设备等也会导致地磁场的剧烈变化，通过对一个区域的磁异常变化检测和描述，可以有针对性的实现物质探测和目标寻找等目的。近年来，随着无人机技术的飞速发展和航磁设备的小型化，航磁探测技术与无人机结合逐渐成为可能。
应后期磁场数据处理的要求，需要获得无人机飞行的轨迹线编号及轨迹线间距等相关信息，目前采取的方法主要通过采用无人机地面站航迹规划的方式获取，通过目前方法获取的轨迹编号存在以下问题：
(1)真实飞行路线和结果与轨迹规划的路线和结果有偏差，导致编号存在错误；
(2)无人机飞行距离以及范围比需要进行扫描和探测的区域面积大，导致无人机轨迹中存在大量多余的数据，使得后期处理中工作量大，且导致处理结果不准确。
发明内容
本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，实现对多区域无人机飞行数据的切割和编号，为无人机数据及其他设备数据组合提供了轨迹编号信息。
本发明的技术解决方案：一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，其特征在于步骤如下：
(1)在WGS84坐标系下，无人机依次在以经纬度坐标(Xn、Yn)为区域中心点，范围为R*R的N个正方形区域内开展巡逻飞行，n＝1～N；在无人机巡逻飞行过程中实时对外发送无人机飞行位置信息，按照时间顺序排列形成巡逻飞行轨迹数据，保存为无人机飞行位置信息数据文件；
UAV_longitude_k为第k帧无人机飞行位置信息经度，UAV_latitude_k表示第k帧无人机飞行位置信息纬度；k＝1～K，K表示无人机飞行过程中所有的数据帧个数，保存为无人机飞行位置信息数据文件；N个正方形区域，具体要求为：区域上不重叠，每个正方形区域的两条相对的边平行于纬度线，另外两条相对的边平行于经度线；
(2)通过区域中心点经纬度坐标(Xn、Yn)(n＝1～N)和范围大小R*R，计算在WGS84坐标系下各正方形区域的西北角经纬度坐标(left_top_n_x,left_top_n_y)(n＝1～N)，计算在WGS84坐标系下各正方形区域的东南角经纬度坐标(right_bottom_n_x,right_bottom_n_y)(n＝1～N)；
(3)对无人机飞行轨迹状态及进行初始化，即设置轨迹编号值track_num，并对轨迹编号值清零(track_num＝0)；设置首次进入第n区域的标志flag_first_point_n(n＝1～N)，并将首次进入第n区域标志flag_first_point_n(n＝1～N)置为0(表示无人机未进入过第n区域)；设置已在第n区域内标志位track_flag，并对已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)；设置N个文件；
(4)从步骤(1)的无人机飞行位置信息数据文件中读取按照时间顺序排列形成的巡逻飞行轨迹数据，读取第k时间下的无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)(k＝1～K)，k从1开始；
(5)判断第k时间下的无人机飞行位置是否在第n个正方形区域内，如果判断为否，将步骤(4)中k的值加1后赋给k，返回步骤(4)，如果判断为是，进入步骤(6)；k大于等于1，小于等于无人机巡逻飞行总时间K；
(6)判断无人机是否首次进入第n个正方形区域，如果判断为否，进入步骤(7)，如果判断为是，轨迹编号值track_num清零(track_num＝0)，首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为1(表示无人机已进入过该区域)，已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)，再进入步骤(7)；
(7)判断无人机是否已在第n正方形区域内(其中，已在是指：无人机在1～(k-1)时刻已经进入过第n正方形区域内，即判断已在该区域内标志位track_flag是否为1)，如果判断为是，直接保存无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)和轨迹编号值track_num至N个文件中的第n个文件中，如果判断为否，已在该区域内标志位track_flag置1(表示无人机已在该区域内)，轨迹编号值track_num加1后赋给轨迹编号值track_num，以更新轨迹编号值(track_num++)，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num至N个文件中的第n个文件中。
优选的，所述步骤(2)的实现方法为：
dlng＝2*arcsin(sin(R/(4*EARTH_RADIUS))/cos(Yn))
dlat＝R/2/EARTH_RADIUS
left_top_n_x＝Xn-dlng
left_top_n_y＝Yn+dlat
right_bottom_n_x＝Xn+dlng
right_bottom_n_y＝Yn-dlat
其中EARTH_RADIUS表示地球赤道半径，EARTH_RADIUS＝6378137.0米；
R表示正方形区域边长；
Xn为第n个区域中心点的经度坐标；
Yn为第n个区域中心点的纬度坐标；
dlng为长度R/2在地球坐标系下的经度差值；
dlat为长度R/2在地球坐标系下的纬度差值；
left_top_n_x为第n个区域西北角经度坐标；
left_top_n_y为第n个区域西北角纬度坐标；
right_bottom_n_x为第n个区域东南角经度坐标；
right_bottom_n_y为第n个区域东南角纬度坐标；
优选的，所述步骤(3)的实现方法为：
(1)轨迹编号值track_num清零：track_num＝0；
(2)首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为0(表示无人机未进入过该n区域)：flag_first_point_n＝0(n＝1～N)；
(3)无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)：track_flag＝0。
其中track_num表示轨迹编号值；
flag_first_point_n表示首次进入该n区域标志；
track_flag表示无人机是否已在该n区域内标志位。
优选的，所述步骤(5)判断第k时间下的无人机飞行位置是否在第n个正方形区域内，实现方法为：
判断第k时间下的无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)(k＝1～K)是否满足：left_top_n_x<UAV_longitude_k<right_bottom_n_x，同时满足left_top_n_y<UAV_latitude_k<right_bottom_n_y
其中：UAV_longitude_k表示第k帧无人机飞行位置信息经度；
UAV_latitude_k表示第k帧无人机飞行位置信息纬度。
优选的，所述步骤(6)的实现方法为：
(1)判断首次进入该n区域标志flag_first_point_n是否为0，0表示无人机未进入过该n区域，1表示无人机已进入过该区域。，
(2)如果判断为0，轨迹编号值track_num清零(track_num＝0)，首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为1(表示无人机已进入过该区域)，无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)；
(3)如果判断为1，不作处理。
优选的，所述步骤(6)判断无人机是否首次进入第n个正方形区域，实现方法为：
(1)判断无人机是否已在该n区域内即判断无人机是否已在该n区域内标志位track_flag是否为0，0表示无人机尚在该区域外，1表示无人机已在该区域内；
(2)如果判断为0，无人机是否已在该区域内标志位track_flag置1(表示无人机已在该区域内)，轨迹编号值加1(track_num++)，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num至第n个文件中；
(3)如果判断为0，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num至第n个文件中。
本发明与现有技术相比的优点如下：
(1)现有的无人机轨迹编号方法主要根据无人机航迹规划，采用在线处理的方式进行，该方法需要修改无人机飞控软件，而且使得飞控软件逻辑复杂，可靠性差，影响无人机的安全性，本方法不需要修改无人机飞控软件，主要通过后期数据处理，方法简单，可靠性强。
(2)现有的无人机轨迹编号方法主要是应用在较为理想的飞行环境，在应对复杂飞行环境，比如强风、GPS信息干扰、磁场干扰等问题时，无法有效隔离错误数据，在多区域飞行时，无法进行良好的轨迹编号，而本方法能够正确识别复杂环境下的数据，也能够处理多区域飞行的数据信息，能够保证数据的可靠性。
(3)现有的无人机轨迹编号方法发出的数据存在非区域内巡逻的轨迹数据，针对后期处理时，这些数据为干扰数据，不利于后期数据融合，本方法处理的数据全部为区域内轨迹数据，数据的纯净度高。
附图说明
图1为本发明的实现原理图；
图2为多区域轨迹编号平面图；
图3为多区域轨迹编号3D图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细描述。
本发明公开了一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，本发明提出采用巡逻区域中心点及巡逻范围大小计算无人机巡逻区域，并根据无人机区域内巡逻飞行的机理进行无人机飞行轨迹线切割，通过区域切换，实现无人机多区域内巡逻轨迹编号，该方法属于事后无人机轨迹编号，可以用于复杂的无人机多区域巡逻环境，不依赖于无人机系统的轨迹规划，也不需要在线实时进行判断，与无人机轨迹规划方法相比，该方法真实性高，数据为无人机真实飞行数据，且不占用无人机本身计算资源，不需要额外更改无人机导航和控制系统软件，使用范围广，易用性强。
进一步优选方案为：航空磁力仪具有高效、快速、受地表地形影响小等优势，在地质普查、金属矿勘探、油气资源远景评价等领域发挥着重要作用。航空磁测量系统的核心部件就是航空磁力仪和磁补偿技术。本方案主要应用于航空磁力仪数据的磁补偿处理，通过本方法，可以获得无人机飞行的轨迹线及其编号，将其代入到磁补偿算法中，有效提高磁补偿的精度。图1是本发明的数据处理流程图，通过上述流程可以有效完成数据的切割和编号。图2表示无人机飞行轨迹和过程，其中两个正方形框表示需要探测的区域(10m*10m)，图3表示图2正方形框中的轨迹线及其编号，也是本方法最终获得的效果。
优选的，无人机是一种可以携带相机、传感器、通信设备或其他有效载荷的遥控飞行器或自动驾驶飞机。无人机系统包括四大构成要素：(1)飞行器；(2)地面控制站；(3)有效载荷；(4)维护/保障系统。
无人机可以通过携带特定有效载荷来执行给定任务，包括各种传感器套装，包括电光和红外传感器、合成孔径雷达(SAR)、信号情报传感器以及用于完成侦察/监视任务的多光谱和高光谱成像器。在军事应用中，可以在部署军队之前发射无人机来执行战场侦察任务。
优选的，无人机作为一种新型信息获取载体，具有灵活性高、操作性强、成本低以及对作业环境要求低等优点，在各行各业发挥越来越大的作用。在一些特殊应用场景，无人机在多个区域内巡逻飞行，通过搭载不同的载荷，比如激光扫描、磁探测、光学扫描等，实现区域巡逻和侦察。无人机与上述仪器设备数据进行组合时，需要使用无人机在区域内飞行轨迹编号。
优选的，本发明的实现优选方式是：根据区域中心点位置坐标和区域边界长度计算得到区域范围大小，通过连续判断无人机飞行位置坐标是否在区域内、无人机是否首次进入该区域、无人机是否已在该区域内，从而确定无人机是否进行了区域转移和巡逻轨迹切换，最终实现了无人机多区域巡逻轨迹的编号。
优选的实现方法如图1所示，本发明优选的具体实现方法和步骤：
(1)无人机在以经纬度坐标(Xn、Yn)(n＝1～N)为区域中心点，范围为R*R的N个正方形区域内开展巡逻飞行，在无人机巡逻飞行过程中实时对外发送无人机飞行位置信息(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)(k＝1～K)，K表示无人机飞行过程中所有的数据帧个数，保存为无人机飞行位置信息数据文件；
(2)通过区域中心点经纬度坐标(Xn、Yn)(n＝1～N)和范围大小R*R，计算正方形区域的西北角经纬度坐标(left_top_n_x,left_top_n_y)(n＝1～N)，计算正方形区域的东南角经纬度坐标(right_bottom_n_x,right_bottom_n_y)(n＝1～N)；
(3)无人机飞行轨迹状态初始化，轨迹编号值track_num清零(track_num＝0)，首次进入该n区域标志flag_first_point_n(n＝1～N)置为0(表示无人机未进入过该n区域)，无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)；
(4)从无人机飞行位置信息数据文件读取无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)(k＝1～K)，判断无人机飞行位置是否在第n个区域内，如果判断为否，再进入步骤(4)，如果判断为是，进入步骤(5)。
(5)判断无人机是否首次进入该n区域，如果判断为否，进入步骤(6)，如果判断为是，轨迹编号值track_num清零(track_num＝0)，首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为1(表示无人机已进入过该区域)，无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)，再进入步骤(6)；
(6)判断无人机是否已在该n区域内，如果判断为是，直接保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num，如果判断为否，无人机是否已在该区域内标志位track_flag置1(表示无人机已在该区域内)，轨迹编号值加1(track_num++)，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num。
所述步骤(2)的实现方法为：
dlng＝2*arcsin(sin(R/(4*EARTH_RADIUS))/cos(Yn))
dlat＝R/2/EARTH_RADIUS
left_top_n_x＝Xn-dlng
left_top_n_y＝Yn+dlat
right_bottom_n_x＝Xn+dlng
right_bottom_n_y＝Yn-dlat
其中EARTH_RADIUS表示地球赤道半径，EARTH_RADIUS＝6378137.0米；
R表示正方形区域边长；
Xn为第n个区域中心点的经度坐标；
Yn为第n个区域中心点的纬度坐标；
dlng为长度R/2在地球坐标系下的经度差值；
dlat为长度R/2在地球坐标系下的纬度差值；
left_top_n_x为第n个区域西北角经度坐标；
left_top_n_y为第n个区域西北角纬度坐标；
right_bottom_n_x为第n个区域东南角经度坐标；
right_bottom_n_y为第n个区域东南角纬度坐标；
所述步骤(3)的实现方法为：
(1)轨迹编号值track_num清零：track_num＝0；
(2)首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为0(表示无人机未进入过该n区域)：flag_first_point_n＝0(n＝1～N)；
(3)无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)：track_flag＝0。
其中track_num表示轨迹编号值；
flag_first_point_n表示首次进入该n区域标志；
track_flag表示无人机是否已在该n区域内标志位。
所述步骤(4)的实现方法为：
判断无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)(k＝1～K)是否满足：left_top_n_x<UAV_longitude_k<right_bottom_n_x，同时满足left_top_n_y<UAV_latitude_k<right_bottom_n_y
其中：UAV_longitude_k表示无人机飞行位置信息经度；
UAV_latitude_k表示无人机飞行位置信息纬度。
所述步骤(5)的实现方法为：
(1)判断首次进入该n区域标志flag_first_point_n是否为0，0表示无人机未进入过该n区域，1表示无人机已进入过该区域。，
(2)如果判断为0，轨迹编号值track_num清零(track_num＝0)，首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为1(表示无人机已进入过该区域)，无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)；
(3)如果判断为1，不作处理。
所述步骤(6)的实现方法为：
(1)判断无人机是否已在该n区域内即判断无人机是否已在该n区域内标志位track_flag是否为0，0表示无人机尚在该区域外，1表示无人机已在该区域内；
(2)如果判断为0，无人机是否已在该区域内标志位track_flag置1(表示无人机已在该区域内)，轨迹编号值加1(track_num++)，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num至第n个文件中；
(3)如果判断为0，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num至第n个文件中。
进一步优选方案为：本方法作为磁补偿算法的预处理方法，可以获得无人机飞行的轨迹线及其编号，将其代入到磁补偿算法中，有效提高磁补偿的精度。
进一步优选方案为：无人机在中心点坐标为(114.7748452,41.2919194)、(114.77505,41.2921397)的2个边界为10米*10米的正方形区域内飞行，图2为无人机飞行轨迹线平面图，表示无人机飞行轨迹和过程，其中两个正方形框表示需要探测的区域(10m*10m)，可以明显看出无人机部分轨迹在正方形框内，有部分轨迹在正方形框外。图3为无人机飞行轨迹线3D图，表示图2正方形框中的轨迹线及其编号，也是本方法最终获得的效果。完成本方法处理后，将上述轨迹线和编号输入到磁补偿算法中，可以有效提高磁探测结果。
通过上述方法即可完成无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，从图2和图3中可以看出本方法实现了无人机多区域轨迹数据的轨迹线切割和轨迹编号。
本发明未详细描述内容为本领域技术人员公知技术。

Claims (5)

1.一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，其特征在于步骤如下：
(1)在WGS84坐标系下，无人机依次在以经纬度坐标(Xn、Yn)为区域中心点，范围为R*R的N个正方形区域内开展巡逻飞行，n＝1～N；在无人机巡逻飞行过程中实时对外发送无人机飞行位置信息，按照时间顺序排列形成巡逻飞行轨迹数据，保存为无人机飞行位置信息数据文件；
(2)通过区域中心点经纬度坐标(Xn、Yn)和范围大小R*R，计算在WGS84坐标系下各正方形区域的西北角经纬度坐标(left_top_n_x,left_top_n_y)，计算在WGS84坐标系下各正方形区域的东南角经纬度坐标(right_bottom_n_x,right_bottom_n_y)；
(3)对无人机飞行轨迹状态及进行初始化，即设置轨迹编号值track_num，并对轨迹编号值清零；设置首次进入第n区域的标志flag_first_point_n，并将首次进入第n区域标志flag_first_point_n置为0，表示无人机未进入过第n区域；设置已在第n区域内标志位track_flag，并对已在该n区域内标志位track_flag置0，表示无人机尚在该区域外；设置N个文件；
(4)从步骤(1)的无人机飞行位置信息数据文件中读取按照时间顺序排列形成的巡逻飞行轨迹数据，读取第k时间下的无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)，k＝1～K，k从1开始；
(5)判断第k时间下的无人机飞行位置是否在第n个正方形区域内，如果判断为否，将步骤(4)中k的值加1后赋给k，返回步骤(4)，如果判断为是，进入步骤(6)；k大于等于1，小于等于无人机巡逻飞行总时间K
(6)判断无人机是否首次进入第n个正方形区域，如果判断为否，进入步骤(7)，如果判断为是，轨迹编号值track_num清零，首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为1，表示无人机已进入过该区域，已在该n区域内标志位track_flag置0，表示无人机尚在该区域外，再进入步骤(7)；
(7)判断无人机是否已在第n正方形区域内，如果判断为是，直接保存无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)和轨迹编号值track_num至N个文件中的第n个文件中，如果判断为否，已在该区域内标志位track_flag置1(表示无人机已在该区域内)，轨迹编号值track_num加1后赋给轨迹编号值track_num，以更新轨迹编号值(track_num++)，保存无人机飞行位置和轨迹编号值track_num至N个文件中的第n个文件中。
2.根据权利要求1所述的一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，其特征在于：所述步骤(2)的实现方法为：
dlng＝2*arcsin(sin(R/(4*EARTH_RADIUS))/cos(Yn))
dlat＝R/2/EARTH_RADIUS
left_top_n_x＝Xn-dlng
left_top_n_y＝Yn+dlat
right_bottom_n_x＝Xn+dlng
right_bottom_n_y＝Yn-dlat
其中EARTH_RADIUS表示地球赤道半径，EARTH_RADIUS＝6378137.0米；
R表示正方形区域边长；
Xn为第n个区域中心点的经度坐标；
Yn为第n个区域中心点的纬度坐标；
dlng为长度R/2在地球坐标系下的经度差值；
dlat为长度R/2在地球坐标系下的纬度差值；
left_top_n_x为第n个区域西北角经度坐标；
left_top_n_y为第n个区域西北角纬度坐标；
right_bottom_n_x为第n个区域东南角经度坐标；
right_bottom_n_y为第n个区域东南角纬度坐标。
3.根据权利要求1所述的一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，其特征在于：所述步骤(3)的实现方法为：
(1)轨迹编号值track_num清零：track_num＝0；
(2)首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为0(表示无人机未进入过该n区域)：flag_first_point_n＝0(n＝1～N)；
(3)无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)：track_flag＝0；
其中track_num表示轨迹编号值；
flag_first_point_n表示首次进入该n区域标志；
track_flag表示无人机是否已在该n区域内标志位。
4.根据权利要求1所述的一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，其特征在于：所述步骤(5)判断第k时间下的无人机飞行位置是否在第n个正方形区域内，实现方法为：
判断第k时间下的无人机飞行位置(UAV_longitude_k，UAV_latitude_k)(k＝1～K)是否满足：left_top_n_x<UAV_longitude_k<right_bottom_n_x，同时满足left_top_n_y<UAV_latitude_k<right_bottom_n_y
其中：UAV_longitude_k表示第k帧无人机飞行位置信息经度；
UAV_latitude_k表示第k帧无人机飞行位置信息纬度。
5.根据权利要求1所述的一种无人机多区域内巡逻轨迹编号方法，其特征在于：所述步骤(6)的实现方法为：
(1)判断首次进入该n区域标志flag_first_point_n是否为0，0表示无人机未进入过该n区域，1表示无人机已进入过该区域；
(2)如果判断为0，轨迹编号值track_num清零(track_num＝0)，首次进入该n区域标志flag_first_point_n置为1(表示无人机已进入过该区域)，无人机是否已在该n区域内标志位track_flag置0(表示无人机尚在该区域外)；
(3)如果判断为1，不作处理。
CN202011488003.6A 2020-12-16 2020-12-16 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法 Active CN112650283B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011488003.6A CN112650283B (zh) 2020-12-16 2020-12-16 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011488003.6A CN112650283B (zh) 2020-12-16 2020-12-16 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112650283A true CN112650283A (zh) 2021-04-13
CN112650283B CN112650283B (zh) 2022-10-11

Family

ID=75354417

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011488003.6A Active CN112650283B (zh) 2020-12-16 2020-12-16 无人机多区域内巡逻轨迹编号方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112650283B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180233050A1 (en) * 2015-07-14 2018-08-16 The Boeing Company Methods and systems for autonomous generation of shortest lateral paths for unmanned aerial systems
CN109405830A (zh) * 2018-09-04 2019-03-01 西安爱生无人机技术有限公司 基于线路坐标序列的无人机自动巡检方法
US20190084671A1 (en) * 2015-09-23 2019-03-21 Ascending Technologies Gmbh Method and system for providing an aerial display
CN109765933A (zh) * 2019-01-04 2019-05-17 哈瓦国际航空技术（深圳）有限公司 一种无人机带状区域航线规划方法、装置和设备
CN111866734A (zh) * 2019-04-30 2020-10-30 中移信息技术有限公司 一种巡检轨迹定位的方法、终端、服务器以及存储介质
CN111897364A (zh) * 2020-08-14 2020-11-06 深圳大学 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180233050A1 (en) * 2015-07-14 2018-08-16 The Boeing Company Methods and systems for autonomous generation of shortest lateral paths for unmanned aerial systems
US20190084671A1 (en) * 2015-09-23 2019-03-21 Ascending Technologies Gmbh Method and system for providing an aerial display
CN109405830A (zh) * 2018-09-04 2019-03-01 西安爱生无人机技术有限公司 基于线路坐标序列的无人机自动巡检方法
CN109765933A (zh) * 2019-01-04 2019-05-17 哈瓦国际航空技术（深圳）有限公司 一种无人机带状区域航线规划方法、装置和设备
CN111866734A (zh) * 2019-04-30 2020-10-30 中移信息技术有限公司 一种巡检轨迹定位的方法、终端、服务器以及存储介质
CN111897364A (zh) * 2020-08-14 2020-11-06 深圳大学 一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈可忠: "化探采样点自动编号及航点自动生成的方法", 《四川地质学报》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112650283B (zh) 2022-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Cesetti et al. A vision-based guidance system for UAV navigation and safe landing using natural landmarks
Eisenbeiss et al. Investigation of UAV systems and flight modes for photogrammetric applications
Eisenbeiss The autonomous mini helicopter: a powerful platform for mobile mapping
Conte et al. An integrated UAV navigation system based on aerial image matching
Remondino et al. UAV photogrammetry for mapping and 3D modeling: Current status and future perspectives
Haala et al. Performance test on UAV-based photogrammetric data collection
Eisenbeiss A mini unmanned aerial vehicle (UAV): system overview and image acquisition
Kong et al. Autonomous landing of an UAV with a ground-based actuated infrared stereo vision system
US4700307A (en) Feature navigation system and method
Hosseinpoor et al. Pricise target geolocation and tracking based on UAV video imagery
CN111426320B (zh) 一种基于图像匹配/惯导/里程计的车辆自主导航方法
Chen et al. An auto-landing strategy based on pan-tilt based visual servoing for unmanned aerial vehicle in GNSS-denied environments
CN107289948A (zh) 一种基于多传感器融合的无人机导航系统及方法
Vetrella et al. Autonomous flight in GPS-challenging environments exploiting multi-UAV cooperation and vision-aided navigation
US20230152123A1 (en) Route planning for a ground vehicle through unfamiliar terrain
Sabatini et al. Navigation and guidance system architectures for small unmanned aircraft applications
Vezinet et al. State of the art of image-aided navigation techniques for aircraft approach and landing
CN113739799A (zh) 全球定位拒止的导航
Remondino 3.2 UAV: PLATFORMS, REGULATIONS, DATA ACQUISITION AND PROCESSING
Kong et al. A ground-based multi-sensor system for autonomous landing of a fixed wing UAV
Schleiss et al. VPAIR--Aerial Visual Place Recognition and Localization in Large-scale Outdoor Environments
Subramanian et al. Integrating computer vision and photogrammetry for autonomous aerial vehicle landing in static environment
Cesetti et al. Vision-based autonomous navigation and landing of an unmanned aerial vehicle using natural landmarks
Hlotov et al. Accuracy investigation of creating orthophotomaps based on images obtained by applying Trimble-UX5 UAV
Chaudhry et al. A comparative study of modern UAV platform for topographic mapping

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant