CN113359811A - 无人机的物流运营任务规划管理系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是基于实现无人机商业化运行的必然趋势，确保适航区内所有空域使用者和地面人员的安全所提出，其首先以架构一个适航区地形模型为平台，然后在平台上进行运营任务规划以及飞航交通控制及管理的整合系统；本发明是一个可扩展、灵活和适应性强的系统，可响应需求、数量、技术、业务模式和应用的变化，同时保留载人空中交通管制的接口，多架次的无人机飞行操作和管理，在无人机航管中心的监督下，可确保所有无人机在适航区空域内安全可靠地运行。
Description
技术领域
本发明涉及物流相关领域，特别涉及一种无人机的物流运营任务规划管理系统。
背景技术
目前，无人机(UAS)的应用技术日趋成熟，使用范围逐步扩大，相关法规日趋清晰，为适应未来无人机的多样化应用，提高无人机飞行的安全性和有效管理，控制无人机飞行，优化适航区空域利用势在必行，也是世界各国的研究与发展关键主题。
对于无人机运营的飞行任务规划、空中交通控制和管理是一个基于服务、角色、责任、基础设施、性能要求、信息架构、软体功能、数据交换协议等的原型系统。它是一个可扩展、灵活和适应性强的系统，可响应需求、数量、技术、业务模式和应用的变化，同时保留载人空中交通管制的接口。在适航区无人机航管中心(ATCC)的监督下进行多无人机飞行操作和管理，确保所有无人机在适航区空域内安全可靠地运行。
对于一架无人机携带包裹从起始地点飞往15公里外的目的地点，这是一个视距外的遥控飞行任务，故必须由任务规划系统根据地面高程和地形数据库产生适航区空域的飞行路径。该飞行路径经过规划、仿真、测试，符合适用的法规、空域要求，包括电子围栏、空域可用性、临时区域和限制区域。该飞行路径是一条合适、安全和经济高效的飞行路径，不会与在同一空域内操作的其它无人机相冲突，除了突发事件外，该飞行路径沿途应无障碍物。
发明人曾针对地形数据处理、地形感知和预警系统提出并获准美国专利US 6,317,690和US 6,401,038，该技术经由定位及飞行条件收集产生一组高于最小飞行高度的地形节点，提出结构化地形模型的技术，基于这种地形模型开发出碰撞检测、山体边界和区域生长技术等演算法，防止飞机与地形相撞，其中使用可见度图进行动态路径规划，助于减少实时计算资源。
基于已知专利，发明人进一步研究，提出完整的无人机的物流运营任务规划管理系统，藉由构建飞航空间地形模型的树状数据结构，根据该地形模型的该树状数据结构规划防止危险和避开障碍的任务路径，然后对该任务路径进行航路的容量规划和流量控制，并对于进入该航路的航班进行监控与紧急事件处理，以完善无人机的物流运营任务的相关技术，以便于利用该项产业的有益发展。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无人机的物流运营任务规划管理系统，其构建飞航空间地形模型以及任务路径规划，允许无人机在自动或手动遥控飞机模式下飞行，以避免与地形碰撞或突发障碍物，该方法可应用于视距外飞行，最大限度地利用飞航空间。
本发明提供一种无人机的物流运营任务规划管理系统，其包括：
数字地形建模子系统，用来构建飞航空间地形模型的树状数据结构；
任务路径规划子系统，根据该地形模型的该树状数据结构规划防止危险和避开障碍的任务路径；
航路容量规划和流量控制子系统，根据该任务路径进行航路的容量规划和流量控制；以及
无人机运营航管和监控子系统，对于进入该航路的航班进行监控与紧急事件处理。
该数字地形建模子系统具有云端地形数据库模块与地形建模模块，该云端地形数据库模块存取数字地形模型(DTM)、数字地表模型(DSM)、禁限航与其它数据库，以取得多个高程相关数据，然后交由该地形建模模块根据该多个高程相关数据进行堆栈以建立该地形模型。
该任务路径规划子系统具有静态任务规划模块与动态任务规划模块，该静态任务规划模块用来在任务之前生成固定有计划的该任务路径，该动态任务规划模块用于任务时生成非固定或计划外的该任务路径，或是实时防危避碰规划该任务路径。
该静态任务规划模块与该动态任务规划模块分别或同时连接有宏观路径规划单元与微视路径规划单元，该宏观路径规划单元对于该地形模型中具有相对平坦或一致性高度的地形特征，生成简单、固定高度的直线飞行路径；该微视路径规划单元则对于该路径航段可能碰到需要绕过、超过飞行高度限制的地形特征，生成复杂、变化高度的飞行路径。
该树状数据结构为四元树(QUADTREE)或八元树(OCTREE)数据结构。
本发明提供一种前述无人机的物流运营任务规划管理系统的使用方法，其包括：
构建飞航空间地形模型的树状数据结构，该树状数据结构中的每一节点对应该地形模型上的一个地点，使该节点具有相对该地点的高程数据；
根据该地形模型的该树状数据结构规划防止危险和避开障碍的任务路径；
根据该任务路径进行航路的容量规划和流量控制；以及
对于进入该航路的航班进行监控与紧急事件处理。
该树状数据结构是将该多个高程相关数据分别制成单独的树状结构再堆栈生成，堆栈过程通过检查不同树状结构中相对应的节点的代表值，然后进行各节点的合并和分割来完成；或者，是将该多个高程相关数据进行堆栈，然后通过检查各节点进行合并和分割来构建完成该树状数据结构。
该树状数据结构是以可变分辨率建模方法生成，即该树状数据结构的每一树层具有不同的节点分辨率，且愈低阶的树层具有更高的节点分辨率，对于需要强调地形特征的区域，可以由对应该区域的节点分割出向下一阶的树层以提高该节点分辨率，而对于不要求地形特征甚至可以忽略的范围，则可将对应该范围内的各节点予以合并进入向上一阶的树层以降低该节点分辨率。
该树状数据结构是以多重分辨率建模方法生成，即该树状数据结构的每一树层具有不同的节点分辨率，且愈低阶的树层具有更高的节点分辨率，由最低阶开始，使每一阶的树层的所有节点依据设定条件，将包含的地形特征合并至其上一阶的树层所对应的节点，然后逐渐向上合并至该树状数据结构的根节点。
而该任务路径的规划，首先，在该地形模型上设定起始地点和目的地点，以产生直线飞行路径的地面轨迹；
根据飞行高度和该直线飞行路径的该地面轨迹，通过碰撞检查确定沿线的危险区域，该危险区域由该地形模型中的一组该节点组成；
根据避碰检查来确定一组该危险区域外的该节点集合，作为航路路径规划的备选航点；
根据该备选航点构建可见度图，经飞行路径搜索后获取无碰撞的路径航段；
连接该起始地点和该目的地点之间的该路径航段，通过存取该地形模型的该树状数据结构中的对应节点获得该任务路径的飞行路径配置文件。
附图说明
图1是本发明的无人机的物流运营任务规划管理系统的结构方框图。
图2是本发明的该数字地形建模子系统的结构方框图。
图3是本发明的任务路径规划子系统的结构方框图。
图4是本发明的无障碍飞行路径的规划应用示意图。
图5是本发明的宏观路径规划结果的实例参考图。
图6是本发明的微视路径规划结果的实例参考图。
图7是本发明的无人机的物流运营任务规划管理方法的流程图。
图8是本发明的任务路径的规划方法的流程图。
图9是本发明的树状数据结构堆栈生成动作示意图。
图10是本发明的树状数据结构堆栈生成动作流程图。
图11是本发明的树状数据结构以可变分辨率建模生成的动作示意图。
图12是本发明的树状数据结构以多重分辨率建模生成的动作示意图。
符号说明
71～74、81～85 步骤
101 数字地形建模子系统
102 地理信息管理接口
103 云端地形数据库模块
104 地形建模模块
105 可变分辨率建模
106 多重分辨率建模
107 数字地形模型(DTM)数据库
108 数字地表模型(DSM)数据库
109 禁限航与其他数据库
201 任务路径规划子系统
202 飞航任务参数接口
203 静态任务规划模块
204 宏观路径规划单元
205 微视路径规划单元
206 机载端实时路径规划
207 地面端实时路径规划
208 路径优化
209 飞行任务仿真
210 动态任务规划模块
211 任务时飞行路径再规划
212 实时防危避碰规划
213 机载端实时防危避碰
214 地面端实时防危避碰
301 航路容量规划和流量控制子系统
300 树状数据结构
310 树状结构
320 地表坐标高程数据
330 建筑物坐标高度数据
340 输配电线或电塔坐标高度数据
350 禁航区数据
360 先建成后堆栈
370 地形模型
380 先堆栈后建成
401 无人机运营航管和监控子系统
S 起始地点
G 目的地点
WP1…WP10 航点
P 飞行路径
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1所示为本发明所提供的一种无人机的物流运营任务规划管理系统，其主要包括有四个子系统：
1.数字地形建模子系统101，用来构建飞航空间地形模型的树状数据结构，采取先建成后堆栈或先堆栈后建成方法完成，并且，以可变分辨率建模方法或多重分辨率建模方法调整该树状数据结构的序列。
2.任务路径规划子系统201，是以无人机商业运营为目标，根据该地形模型的该树状数据结构，规划开发一套综合的防止危险和避开障碍的任务路径，该任务路径规划子系统201具有静态任务规划与动态任务规划两种模式，提出并实施宏观路径规划与微视路径规划的各类地形模型规划策略。
3.航路容量规划和流量控制子系统301，根据该任务路径进行航路的容量规划和流量控制，它涵盖了起降点区域、无人机运营和飞行管理系统，进一步将区块链技术用于容量规划、无人机安全分隔距离和流量控制。
4.无人机运营航管和监控子系统401，提供与空中交通控制中心的接口，用于对进入该航路的航班进行监控、紧急事件处理、飞行路径状态和适航区的可用性，还包括与无人机飞手的接口。
请参阅图2所示，该数字地形建模子系统101具有云端地形数据库模块103与地形建模模块104，该云端地形数据库模块103用来进行地形数据库的构造、维护、存取和其它相关功能，其存取数字地形模型(DTM)数据库107、数字地表模型(DSM)数据库108、禁限航与其他数据库109，以取得多个高程相关数据(如塔楼、限制区等)，然后交由该地形建模模块104根据该多个高程相关数据进行堆栈以建立该地形模型，该地形建模模块104可采取可变分辨率建模105或多重分辨率建模106等方法生成所需的该地形模型。该云端地形数据库模块103另外可提供地理信息管理接口102作为该云端地形数据库模块103与该地形建模模块104之间的联结窗口，以合并并显示该云端地形数据库模块103的各种数据库输入参数，或该地形建模模块104的生成结果。
请参阅图3所示，该任务路径规划子系统201具有静态任务规划模块203与动态任务规划模块210，该静态任务规划模块203用来在任务之前生成固定有计划的该任务路径，该动态任务规划模块210用于任务时生成非固定或计划外的该任务路径，或是实时防危避碰规划该任务路径，该静态任务规划模块203与该动态任务规划模块210之间可以用飞航任务参数接口202提供联结窗口。
该静态任务规划模块203连接有宏观路径规划单元204与微视路径规划单元205，该宏观路径规划单元204对于该地形模型中具有相对平坦或一致性高度的地形特征，采取宏观路径规划以生成具有简单、固定高度的直线飞行路径；该微视路径规划单元205则对于该路径航段可能碰到需要绕过、超过飞行高度限制的地形特征，采取微视路径规划生成具有复杂、变化高度的飞行路径；对于规划完成的该飞行路径再进行路径优化208，必要时可进行飞行任务仿真209。
该动态任务规划模块210也可以应用相同的宏观路径规划和微视路径规划的策略，但主要应用在任务时飞行路径再规划211，以处理任务目的地发生变化，甚至飞行遇到意外情况，如未登录障碍物，任务期间冲突警报等状况，并根据状况交由机载端实时路径规划206或地面端实时路径规划207；另外，该动态任务规划模块210也用来对于实时防危避碰规划212，同样根据状况交由机载端实时防危避碰213或是地面端实时防危避碰214。
请配合图3、图4所示，该任务路径规划子系统201在起始地点S和目的地点G之间设置若干航点(WP1…WP10)，任意两个分离航点(WP1…WP10)之间的连接线生成为一路径航段，连接各路径航段生成该飞行路径P。如此，在地形相对平坦或一致性较高的地形上，通过该宏观路径规划单元204进行规划，可生成简单、固定高度的直线飞行路径(参考图5)；而有些路径航段则可能碰到需要绕过、越超飞行高度限制的地形特征，或起飞、着陆的该路径航段可能受较复杂的地形特征影响，详细的建筑间飞行可能是必要的，若使用该微视路径规划单元205可以满足此需求(参考图6)。
另外，如图1所示，该航路容量规划和流量控制子系统301为该适航区提供了最佳的利用空间，从该适航区的该地形模型的静态航路规划开始，进行无人机安全分隔和流量管制，这也将组成该适航区的整体航路规划的数据库，以将该适航区内的所有航班都可以集成到统一的管理监控系统中，然后由该无人机运营航管和监控子系统401进行无人机的识别与跟踪监测。
请参阅图7所示为本发明所提供的一种无人机的物流运营任务规划管理方法，其可应用于任务前规划或实时状态规划，其中包括以下步骤：
71：构建该飞航空间的该地形模型的树状数据结构，该树状数据结构可为四元树(QUADTREE)或八元树(OCTREE)类型，在该树状数据结构中的每一节点对应该地形模型上的一个地点，该节点使用数字地形高度数据(如DTED、DSM等)生成，使该节点具有相对该地点的高程数据，可以存取该树状数据结构中的节点以获取地形高度。
72：根据该地形模型的该树状数据结构规划防止危险和避开障碍的任务路径。
73：根据该任务路径进行航路的容量规划和流量控制。
74：对于进入该航路的航班进行监控与紧急事件处理。
请参阅图8所示为该任务路径的规划方法，包括有：
81：在该地形模型上设定起始地点和目的地点，以产生直线飞行路径的地面轨迹。
82：根据飞行高度和该直线飞行路径的该地面轨迹，通过碰撞检查确定沿线的危险区域，该危险区域由该地形模型中的一组节点组成。
83：根据避碰检查的演算法来确定一组该危险区域外的该节点集合，作为航路路径规划的备选航点；
84：根据该备选航点构建可见度图，经飞行路径搜索的演算法获取无碰撞的路径航段。
85：连接该起始地点和该目的地点之间的该路径航段，通过存取该地形模型的该树状数据结构中的对应节点获得该任务路径的飞行路径配置文件。
请参阅图9、图10所示为本发明的树状数据结构堆栈生成动作，第一种方式的树状数据结构300是将该多个高程相关数据分别制成单独的树状结构310再堆栈生成，个别的树状结构包括地表坐标高程数据320、建筑物坐标高度数据330、输配电线或电塔坐标高度数据340、禁航区数据350等，堆栈过程通过检查不同树状结构310中相对应的节点的代表值，然后进行各节点的合并和分割的演算法来完成，称为先建成后堆栈360；或者，是将多个高程相关数据进行堆栈得到完整的该地形模型370，然后通过检查各节点进行合并和分割的演算法来构建完成该树状数据结构300，称为先堆栈后建成380。两种建模方式的结果相同，但先建成后堆栈的方式适用于整体路线的规划，后者适用于细部的任务规划，可灵活应用。
请参阅图11所示为本发明的树状数据结构以可变分辨率建模的生成动作，即该树状数据结构300的每一树层具有不同的节点分辨率，且愈低阶的树层具有更高的节点分辨率，在堆栈多个树状结构310后，可以按需求强调或省略每个树层中的节点分辨率，对于需要强调地形特征的区域，可以由对应该区域的节点分割出向下一阶的树层以提高节点分辨率，直至最低阶的叶节点(Leaf Node)位置；而对于不要求地形特征甚至可以忽略的范围，则可将对应该范围内的各节点予以合并进入向上一阶的树层以降低该节点分辨率，直至最高阶的根节点(Root Node)位置。例如，在较低阶的树层以较高的节点分辨率强调如高密度建筑群的详细地形特征，而在较高阶的树层则降低节点分辨率以表现空旷的山区、湖面等地形特征。
请参阅图12所示为本发明的树状数据结构以多重分辨率建模的生成动作，即该树状数据结构300的每一树层具有不同的节点分辨率，且愈低阶的树层具有更高的节点分辨率，由最低阶的叶节点(Leaf Node)开始，使每一阶的树层的所有节点依据设定条件，将包含的地形特征合并至其上一阶的树层所对应的节点，然后逐渐向上合并至该树状数据结构的根节点(RootNode)，形成类似于金字塔的形式堆积起来，故愈下层的节点越多，存储的地形特征值越详细。
该多重分辨率建模的详细信息逐层以近似值或等化值合并一直到根节点，该飞行路径搜索的演算法在执行任务时从该树状数据结构的任何下方树层开始，如果该树层中找不到适合路径，则它会立即提升到较高的树层进行搜索，故适用于实时处理和可变飞行参数，如速度、高度、目的地变化等。
以上仅为本发明的较佳实施例，并非用来限定本发明的实施范围；如果不脱离本发明的精神和范围，对本发明进行修改或者等同替换，均应涵盖在本发明申请权利要求的保护范围当中。
Claims (13)
1.一种无人机的物流运营任务规划管理系统，其特征在于，包括：
数字地形建模子系统，用来构建飞航空间地形模型的树状数据结构；
任务路径规划子系统，根据所述地形模型的所述树状数据结构规划防止危险和避开障碍的任务路径；
航路容量规划和流量控制子系统，根据所述任务路径进行航路的容量规划和流量控制；以及
无人机运营航管和监控子系统，对于进入所述航路的航班进行监控与紧急事件处理。
2.如权利要求1所述的无人机的物流运营任务规划管理系统，其特征在于，所述数字地形建模子系统具有云端地形数据库模块与地形建模模块，所述云端地形数据库模块存取数字地形模型数据库、数字地表模型数据库、禁限航与其它数据库，以取得多个高程相关数据，然后交由所述地形建模模块根据所述多个高程相关数据进行堆栈以建立所述地形模型。
3.如权利要求1所述的无人机的物流运营任务规划管理系统，其特征在于，所述任务路径规划子系统具有静态任务规划模块与动态任务规划模块，所述静态任务规划模块用来在任务之前生成固定有计划的所述任务路径，所述动态任务规划模块用于任务时生成非固定或计划外的所述任务路径，或是实时防危避碰规划所述任务路径。
4.如权利要求3所述的无人机的物流运营任务规划管理系统，其特征在于，所述静态任务规划模块与所述动态任务规划模块分别或同时连接有宏观路径规划单元与微视路径规划单元，所述宏观路径规划单元对于所述地形模型中具有相对平坦或一致性高度的地形特征，生成简单、固定高度的直线飞行路径；所述微视路径规划单元则对于所述路径航段可能碰到需要绕过、超过飞行高度限制的地形特征，生成复杂、变化高度的飞行路径。
5.如权利要求1所述的无人机的物流运营任务规划管理系统，其特征在于，所述树状数据结构为四元树或八元树数据结构。
6.一种无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，包括：
构建飞航空间地形模型的树状数据结构，所述树状数据结构中的每一节点对应所述地形模型上的一个地点，使所述节点具有相对所述地点的高程数据；
根据所述地形模型的所述树状数据结构规划防止危险和避开障碍的任务路径；
根据所述任务路径进行航路的容量规划和流量控制；以及
对于进入所述航路的航班进行监控与紧急事件处理。
7.如权利要求6所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述树状数据结构是由数字地形模型数据库、数字地表模型数据库、禁限航与其它数据库所取得的多个高程相关数据进行堆栈生成。
8.如权利要求7所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述树状数据结构是将所述多个高程相关数据分别制成单独的树状结构再堆栈生成，堆栈过程通过检查不同树状结构中相对应的所述节点的代表值，然后进行各节点的合并和分割来完成；或者，是将所述多个高程相关数据进行堆栈，然后通过检查各节点进行合并和分割来构建完成所述树状数据结构。
9.如权利要求8所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述树状数据结构是以可变分辨率建模方法生成，所述树状数据结构的每一树层具有不同的节点分辨率，且愈低阶的所述树层具有更高的所述节点分辨率，对于需要强调地形特征的区域，可以由对应所述区域的所述节点分割出向下一阶的所述树层以提高所述节点分辨率，而对于不要求地形特征甚至可以忽略的范围，则可将对应所述范围内的各节点予以合并进入向上一阶的所述树层以降低所述节点分辨率。
10.如权利要求8所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述树状数据结构是以多重分辨率建模方法生成，所述树状数据结构的每一树层具有不同的节点分辨率，且愈低阶的所述树层具有更高的所述节点分辨率，由最低阶开始，使每一阶的所述树层的所有节点依据设定条件，将包含的地形特征合并至其上一阶的所述树层所对应的所述节点，然后逐渐向上合并至所述树状数据结构的根节点。
11.如权利要求6所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述任务路径的规划首先在所述地形模型上设定起始地点和目的地点，以产生直线飞行路径的地面轨迹；
根据飞行高度和所述直线飞行路径的所述地面轨迹，通过碰撞检查确定沿线的危险区域，所述危险区域由所述地形模型中的一组节点组成；
根据避碰检查来确定一组所述危险区域外的所述节点集合，作为航路路径规划的备选航点；
根据所述备选航点构建可见度图，经飞行路径搜索后获取无碰撞的路径航段；
连接所述起始地点和所述目的地点之间的所述路径航段，通过存取所述地形模型的所述树状数据结构中的对应节点获得所述任务路径的飞行路径配置文件。
12.如权利要求11所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述任务路径的规划具有静态任务规划或动态任务规划方法，所述静态任务规划用来在任务之前生成固定有计划的所述任务路径，所述动态任务规划用于任务时生成非固定或计划外的所述任务路径，或是实时防危避碰规划所述任务路径。
13.如权利要求12所述的无人机的物流运营任务规划管理方法，其特征在于，所述任务路径的规划对于所述地形模型中具有相对平坦或一致性高度的地形特征，采取生成简单、固定高度直线飞行路径的宏观路径规划；而对于所述路径航段可能碰到需要绕过、超过飞行高度限制的地形特征，则采取生成复杂、变化高度飞行路径的微视路径规划。
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