CN113468287A - 飞行数据处理方法、计算设备、飞行器及其降落系统 - Google Patents
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Abstract
本申请是关于一种飞行数据处理方法、计算设备、飞行器及其降落系统。该方法包括：响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据；根据所述动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定所述动力可达区域内的多个瓦片的标识数据，并获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据；根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片，以根据所述目标瓦片的位置数据使所述飞行器降落至所述目标瓦片对应的地面区域内。依据本申请实施例的方案，可提高飞行器降落的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种飞行数据处理方法、计算设备、飞行器及其降落系统。
背景技术
目前，当飞行器需要紧急迫降时，较多地是采用手动驾驶或者是飞手远程遥控的控制方式。这样的方式易发生降落地点判断错误，可能导致飞行器在降落时损坏。
发明内容
为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种飞行数据处理方法、计算设备、飞行器及其降落系统，通过使飞行器自动确定降落区域，可提高飞行器降落的安全性。
本申请一方面提供一种飞行数据处理方法，所述方法包括：
响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据；
根据所述动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定所述动力可达区域内的多个瓦片的标识数据，并获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据；
根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据，以根据所述位置数据使所述飞行器降落至所述目标瓦片对应的地面区域内。
在一些实施例中，所述根据所述动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定所述动力可达区域内的多个瓦片的标识数据包括：
获得飞行器的实时对地高度；
根据所述实时对地高度、以及预设的对地高度与瓦片层级之间的对应关系，确定与所述实时对地高度对应的当前瓦片层级；
根据所述动力可达区域的位置数据、预存的瓦片地图数据和所述当前瓦片层级，确定所述动力可达区域内与所述当前瓦片层级对应的多个瓦片的标识数据。
在一些实施例中，所述获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据包括：
判断所述当前瓦片层级是否为底层；
若所述当前瓦片层级为非底层，对于每个所述瓦片，通过第一安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数；
若所述当前瓦片层级为底层，对于每个所述瓦片，通过与第一安全系数算法不同的第二安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数。
在一些实施例中，所述通过第一安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数包括：
获得该瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数及面积占比，其中，该瓦片是由飞行器本次飞行所实时采集的地面图像进行切片处理所获得的；
根据所述降落安全性系数及面积占比，通过第一安全系数算法获得该瓦片的降落安全性系数，并将该瓦片的降落安全性系数与标识数据进行对应存储。
在一些实施例中，所述通过与第一安全系数算法不同的第二安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数包括：
获得该瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数及面积占比、以及该瓦片的平整度数据；其中，该瓦片是由飞行器本次飞行所实时采集的地面图像进行切片处理所获得的，所述平整度数据是根据飞行器本次飞行所实时采集且与该瓦片位置对应的地面深度图所获得的；
根据所述降落安全性系数、面积占比和平整度数据，通过第二安全系数算法获得该瓦片的降落安全性系数，并将该瓦片的降落安全性系数与标识数据进行对应存储。
在一些实施例中，所述获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据包括：
对每个所述瓦片，判断该瓦片对应的地面区域是否是已知环境；
若判定该瓦片对应的地面区域是已知环境，则根据与该瓦片的标识数据对应的第一降落安全性表征数据和第二降落安全性表征数据，通过预设的融合算法获得第三降落安全性表征数据；若判定该瓦片对应的地面区域是未知环境，则将与该瓦片的标识数据对应的第一降落安全性表征数据确定为第三降落安全性表征数据；其中，所述第一降落安全性表征数据是依据所述飞行器本次飞行所获得的瓦片地图数据获得的实时数据，所述第二降落安全性表征数据是从远程服务器获得的历史数据；
所述根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据包括：根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的第三降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据。
在一些实施例中，所述瓦片地图数据的生成步骤包括：
获得飞行器实时采集的当前地面图像帧；
将所述当前地面图像帧进行切片处理获得多块瓦片，并为所述多块瓦片各自生成标识数据；
获得在时间上与所述当前地面图像帧对齐的飞行器的实时对地高度，根据所述实时对地高度、以及预设的对地高度与瓦片层级之间的对应关系，确定与所述实时对地高度对应的当前瓦片层级；
获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据；
按照预设的数据格式生成所述当前地面图像帧的瓦片地图数据，所述瓦片地图数据至少包括所述当前瓦片层级、以及所述多块瓦片各自的数据集合，其中，每一瓦片的数据集合包括标识数据、降落安全性表征数据、及瓦片图像数据；
向远程服务器发送所述当前地面图像帧的瓦片地图数据。
在一些实施例中，所述将所述当前地面图像帧进行切片处理获得多块瓦片，并为所述多块瓦片各自生成标识数据之后，还包括：
根据各块瓦片各自对应地面位置的地形起伏数据，判断各块瓦片对应的地面区域是否为可降落区域；
对于对应不可降落区域的瓦片，设置该瓦片的降落安全性系数为预设的系数值，执行所述按照预设的数据格式生成所述当前地面图像帧的瓦片地图数据的步骤；对于对应可降落区域的瓦片，执行所述获得在时间上与所述当前地面图像帧对齐的飞行器的实时对地高度的步骤。
本申请另一方面提供一种计算设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的方法。
本申请另一方面提供一种飞行器降落系统，所述系统包括：
如上所述的计算设备；以及
执行单元，用于执行飞行控制指令，以使所述飞行器向所述目标瓦片对应的地面区域内下降，其中，所述飞行控制指令是根据所述计算设备所获得的目标瓦片的位置数据生成的。
在一些实施例中，所述飞行器降落系统还包括：
高度计，用于在所述飞行器飞行过程中实时采集飞行器的对地高度；
图像采集装置，用于在所述飞行器飞行过程中实时采集地面图像；
地形起伏检测装置，用于在所述飞行器飞行过程中实时检测地形起伏数据；
定位模块，用于在所述飞行器飞行过程中实时获得飞行器的位置数据。
在一些实施例中，所述高度计包括毫米波雷达；
所述图像采集装置包括双目相机，所述双目相机还用于在所述飞行器飞行过程中实时采集地面深度图；
所述地形起伏检测装置包括激光雷达。
在一些实施例中，所述飞行器降落系统还包括远程服务器，用于为所述计算设备提供瓦片地图数据的历史数据。
本申请另一方面提供一种飞行器，包括如上所述的飞行器降落系统。
本申请另一方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请实施例中，根据飞行器的动力可达区域内的多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据确定该多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据，一方面可以自动确定较安全的降落区域，避免了人为判断错误，另一方面，保证了所确定的降落区域在飞行器的动力可达范围内，避免出现飞行器因动力不足无法到达降落区域而发生安全事故；因此，本申请实施例可以提高飞行器降落的安全性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请一实施例示出的飞行数据处理方法的流程示意图；
图2是本申请实施例中飞行器的动力可达区域示意图；
图3是本申请另一实施例示出的飞行数据处理方法的流程示意图；
图4是本申请一实施例的地面图像帧的间距示意图；
图5是本申请一实施例的瓦片地图金字塔模型的示意图；
图6是本申请一实施例的瓦片地图的数据结构和数据格式示意图；
图7是本申请一实施例的地形要素分类示意图；
图8是本申请一实施例的瓦片地图数据的生成方法的流程示意图；
图9是本申请一实施例示出的计算设备的结构示意图；
图10是本申请一实施例示出的飞行器降落系统的结构示意图；
图11是本申请另一实施例示出的飞行器降落系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施方式。虽然附图中显示了本申请的实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请一实施例的飞行数据处理方法的流程示意图。飞行器例如可以是但不限于电动飞行器；本实施例的方法例如可以由飞行控制器、专门的迫降控制器或其他控制器、或其他计算设备执行。下面以由飞行控制器执行为例进行说明。
参见图1，一种飞行器数据处理方法，包括：
在步骤S101中，响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据。
在一种实现方式中，在飞行器的飞行过程中，通过GNSS（Global NavigationSatellite System，全球导航卫星系统）定位模块获得飞行器的位置数据。当飞行器出现故障或其他因素导致需要紧急或临时降落时，飞行控制器可以响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据，动力可达区域的位置数据例如可以包括飞行器的当前位置坐标和动力可达区域的尺寸信息。如图2所示，飞行器的动力可达区域（能量可达范围）例如可以是一个以飞行器的当前位置坐标为圆心、半径为R的圆形区域，此时动力可达区域的尺寸信息可以为可达半径R（或可达直径）。可达半径R可以依据飞行器的当前剩余电量确定，即可以根据飞行器的当前位置数据和当前剩余电量获得飞行器的动力可达区域的位置数据，可以理解的，可达半径也可以是预设值。
需要说明的是，动力可达区域可以是一个半径为R的圆形区域，也可以是其他形状的区域，例如是具有特定长度、宽度的方形区域，本申请实施例并不对动力可达区域的形状进行限制。
在步骤S102中，根据动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定动力可达区域内的多个瓦片的标识数据，并获得与多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据。
本实施例中，采用瓦片地图技术进行瓦片地图数据的存储。
可以理解的，预存的瓦片地图数据包括飞行器本次飞行获得并存储的瓦片地图数据和/或远程存储的瓦片地图数据。
在一种实现方式中，瓦片的标识数据可以是瓦片的位置坐标（例如瓦片中心点的经纬度坐标）或编号（例如瓦片层级与行列号等）。飞行控制器可以根据飞行器的当前位置坐标和瓦片地图数据中瓦片的位置坐标，确定位置坐标与飞行器的当前位置坐标的距离小于R的多个瓦片（即动力可达区域内的多个瓦片）的标识数据，并进一步获得该多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据。
本实施例中，瓦片的标识数据对应的降落安全性表征数据为表示飞行器在该瓦片对应的地面区域内降落时是否安全或安全程度的数据。在一个实施例中，降落安全性表征数据包括降落安全性系数，降落安全性系数越高，表示在该瓦片对应的地面区域内降落越安全。
在步骤S103中，根据与多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据，以根据目标瓦片的位置数据使飞行器降落至目标瓦片对应的地面区域内。
在一种实现方式中，飞行控制器可以根据动力可达区域内的多个瓦片中的每块瓦片对应的降落安全性系数，确定降落安全性系数最高的瓦片为目标瓦片，飞行器可降落在该目标瓦片对应的地面区域内。
在一种实现方式中，飞行控制器可以根据目标瓦片的位置坐标，使飞行器自动降落至目标瓦片对应的地面区域内。
另一种实现方式中，飞行控制器可以输出目标瓦片用户提示信息，从而使操控人员依据该用户提示信息操控飞行器降落至目标瓦片对应的地面区域内。
本申请实施例中，根据飞行器的动力可达区域内的多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据确定该多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据，一方面可以自动确定较安全的降落区域，避免了人为判断错误，另一方面，保证了所确定的降落区域在飞行器的动力可达范围内，避免出现飞行器因动力不足无法到达降落区域而发生安全事故；因此，本申请实施例可以提高飞行器降落的安全性。
图3是本申请另一实施例示出的飞行数据处理方法的流程示意图。
在步骤S301中，响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据。
该步骤可以参见步骤S101的描述，此处不再赘述。
在步骤S302中，获得飞行器的实时对地高度。
在一种实现方式中，飞行控制器可以通过装设于飞行器的高度计（例如毫米波雷达或测距雷达）实时地获取飞行器的实时对地高度。
在步骤S303中，根据实时对地高度、以及预设的对地高度与瓦片层级之间的对应关系，确定与实时对地高度对应的当前瓦片层级。
本实施例中，瓦片地图可采用金字塔模型。瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。在飞行器的降落过程中，可以根据相机采集各地面图像帧时飞行器的实时对地高度，将各地面图像帧进行分层，确定每一地面图像帧对应的瓦片层级（Level），该地面图像帧的各瓦片均为该层级。
参见图5和图6，在一种实现方式中，瓦片地图金字塔模型设置3个瓦片层级，飞行器的实时对地高度在（H2， H3]范围内时采集的各地面图像帧为第一层（Level 1，简称：L1），第一层表示顶层；飞行器的实时对地高度在（H1，H2]范围内时采集的地面图像帧为第二层（Level 2，简称：L2）；飞行器的实时对地高度在（0，H1]范围内时采集的地面图像帧为第三层（Level 3，简称：L3），第三层表示底层；各层瓦片的大小相同。在一个具体实例中，H1为50米，H2=H3/4。可以理解的，飞行器的对地高度越高，其可视范围也就越大，因此在该高度所采集的地面图像帧对应更大的地面区域，其每个瓦片对应的地面区域也更大；即从第一层到第三层，各层每一瓦片对应的地面区域逐渐缩小。
在步骤S304中，根据动力可达区域的位置数据、预存的瓦片地图数据和当前瓦片层级，确定动力可达区域内与当前瓦片层级对应的多个瓦片的标识数据。
在一种实现方式中，根据动力可达区域的位置数据、预存的瓦片地图数据中瓦片的位置数据，确定动力可达区域内的瓦片，再根据当前瓦片层级和动力可达区域内瓦片的瓦片层级数据确定动力可达区域内瓦片中与该当前瓦片层级对应的多个瓦片的标识数据。
在步骤S305中，对该多个瓦片中的每个瓦片，判断该瓦片对应的地面区域是否是已知环境；若判定该瓦片对应的地面区域是已知环境，则执行步骤S306；若判定该瓦片对应的地面区域是未知环境，则执行S307。
在一种实现方式中，从远程服务器获得该多个瓦片的标识数据对应的瓦片地图数据，分别判断各瓦片的瓦片地图数据是否为预设值（例如是否为0），若瓦片的瓦片地图数据为非预设值，则判定该瓦片对应的地面区域是已知环境，执行步骤S306；如果瓦片对应的瓦片地图数据为预设值，则判定该瓦片对应的地面区域是未知环境，执行步骤S307。
可以理解的，在另一种实现方式中，判断远程服务器是否存储有瓦片的瓦片地图数据，若是，则判定瓦片对应的地面区域是已知环境；否则判定瓦片对应的地面区域是未知环境。
在步骤S306中，根据与该瓦片的标识数据对应的第一降落安全性表征数据和第二降落安全性表征数据，通过预设的融合算法获得该瓦片的第三降落安全性表征数据，然后执行步骤S308；其中，第一降落安全性表征数据是依据飞行器本次飞行所获得的瓦片地图数据获得的实时数据，第二降落安全性表征数据是从远程服务器获得的历史数据。
若判定该瓦片对应的地面区域是已知环境，飞行控制器可以根据飞行器本次飞行所获得的瓦片地图数据，获得动力可达区域内与当前瓦片层级对应的多个瓦片中的每个瓦片的标识数据所对应的降落安全性系数的实时数据Slocal（也即第一降落安全性表征数据或实时降落安全性表征数据），以及从远程服务器获得该多个瓦片中的每个瓦片的降落安全性系数的历史数据Shistory（也即第二降落安全性表征数据或历史降落安全性系数），根据该瓦片的实时降落安全性系数Slocal和历史降落安全性系数Shistory，通过预设的加权融合算法确定该瓦片的第三降落安全性系数Sweighted；第三降落安全性系数Sweighted可通过下式计算获得：
Sweighted=m*Shistory+k*Slocal。
式中，m和k是加权系数。
在步骤S307中，将该瓦片的第一降落安全性表征数据确定为该瓦片的第三降落安全性表征数据。
在一种实现方式中，若判定该瓦片对应的地面区域是未知环境，飞行控制器可以根据飞行器本次飞行所获得的瓦片地图数据，获得动力可达区域内与当前瓦片层级对应的多个瓦片中的每个瓦片的标识数据所对应的实时降落安全性系数Slocal，并将该实时降落安全性系数Slocal确定为第三降落安全性系数Sweighted，即Sweighted = Slocal。
可以理解的，实时降落安全性系数Slocal可依据本申请后面实施例中描述的方式实现，或者可以采用其他合适的方式获得。
在步骤S308中，根据与多个瓦片的标识数据各自对应的第三降落安全性表征数据，获得多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据。
在一种实现方式中，根据与多个瓦片的标识数据各自对应的第三降落安全性系数，确定第三降落安全性系数值最高的瓦片为符合降落安全条件的目标瓦片。
在步骤S309中，根据目标瓦片的位置数据使飞行器降落至目标瓦片对应的地面区域内。
在一种实现方式中，根据目标瓦片的标识数据，可以获得目标瓦片的位置数据（例如经纬度坐标）；根据目标瓦片的坐标，使飞行器降落至目标瓦片对应的地面区域内。可以理解的，在另一种实现方式中，瓦片的标识数据即为瓦片的位置坐标。
可以理解的，在具体实施时，可根据飞行器降落过程中的实时对地高度对应的当前瓦片层级的变化，重复执行上述步骤S303至步骤S308，例如，当飞行器的实时对地高度在（H2， H3]范围内进行紧急或临时降落时，先执行上述步骤S301至步骤S308，确定出第一层的目标瓦片；随着飞行器向该第一层的目标瓦片降落，飞行器的实时对地高度不断减小，飞行器的实时对地高度在（H1，H2]范围内时，再次执行上述步骤S303至步骤S308，确定出第二层的目标瓦片；随着飞行器向该第二层的目标瓦片降落，飞行器的实时对地高度继续减小，飞行器的实时对地高度在（0，H1]范围内时，再次执行上述步骤S303至步骤S308，确定出第三层（也即底层）的目标瓦片，从而使飞行器最终降落在该第三层的目标瓦片内。
图8是本申请一实施例的瓦片地图数据的生成方法的流程示意图，本实施例的方法可用于上述的飞行器数据处理方法。
参见图8，瓦片地图数据的生成方法包括：
在步骤S801中，获得飞行器实时采集的当前地面图像帧。
在一种实现方式中，在飞行器的飞行过程，可以通过装设于飞行器的长距双目相机根据需求按预设的采样率获取飞行器下方的当前地面图像帧，地面图像帧例如可以是RGB（Red、Green、Blue，红绿蓝）图像或其他彩色图像或灰度图像等。
在步骤S802中，判断当前地面图像帧与其上一地面图像帧的差别是否符合预设条件；如果是，执行步骤S803；如果否，将下一地面图像帧作为当前地面图像帧，重新执行步骤S802。
在一种实现方式中，判断当前地面图像帧与其上一地面图像帧的差别是否符合预设条件，包括：判断当前地面图像帧的预设参考点位置与其上一地面图像帧的预设参考点位置之间的距离是否超过设定阈值，预设参考点例如可以是但不限于地面图像帧的中心点。
参见图4，在一种实现方式中，预设阈值可以是a*W，其中，W是一个瓦片与飞行器前进方向X平行的边的边长，a为预设系数。
在一个具体实例中，a=0.8，判断当前地面图像帧与其上一地面图像帧的差别是否符合预设条件，包括：判断当前地面图像帧的中心点与其上一地面图像帧的中心点之间沿X方向的距离d是否大于设定阈值a*W（即0.8W；如果距离d小于或等于设定阈值0.8W，则认为两地面图像帧的重叠区域过大，对当前地面图像帧不做处理，而将下一地面图像帧作为当前地面图像帧，重新执行步骤S802；如果距离d大于设定阈值0.8W，执行步骤S803。可以理解的，本实施例中，上一地面图像帧为被划分为多块瓦片且确定了其各瓦片的降落安全性系数的图像。
在一个具体实例中，可以通过双目相机采集飞行器下方的地面图像帧，通过GNSS定位模块获取飞行器的GNSS位置坐标。飞行控制器可以通过双目相机采集地面图像帧时的飞行器的GNSS位置坐标确定该地面图像帧的中心点的GNSS坐标。距离d可以是两帧地面图像帧的中心点坐标之间的距离。
在步骤S803中，将当前地面图像帧进行切片处理获得多块瓦片，并为多块瓦片各自生成标识数据。
在一种实现方式中，在将当前地面图像帧划分为多块瓦片前，可以采用全局聚类分割算法对当前地面图像帧进行聚类分割。
参见图5和图6，在一个具体实例中，将地面图像帧进行切片处理获得4个面积相同的瓦片（tile），每个瓦片也即地面图像帧的相应切片区域内的图像数据（也称为瓦片图像数据，为便于描述也简称为瓦片），分别对4个瓦片生成编号，编号为tile1、tile2、tile3、tile4。
在步骤S804中，根据各块瓦片各自对应地面位置的地形起伏数据，判断各块瓦片对应的地面区域是否为可降落区域；对于对应不可降落区域的瓦片，执行步骤S811；对于对应可降落区域的瓦片，执行步骤S805。
在一种实现方式中，飞行控制器可以通过激光雷达获得在时间上和空间上与当前地面图像帧对齐的地形起伏数据，根据当前地面图像帧的各块瓦片分别对应地面区域内的地形起伏数据，分别判断各块瓦片是否为不可降落区域，若瓦片对应不可降落区域，执行步骤S811；若瓦片对应可降落区域，执行步骤S805。
更具体的，当根据瓦片对应地面区域内的地形起伏数据判断山脉状起伏区域的面积占比大于设定阈值时，即瓦片对应地面区域内的地形起伏数据包含有非常大的山脉状起伏区域，判定该瓦片对应不可降落区域。
在步骤S805中，获得在时间上与当前地面图像帧对齐的飞行器的实时对地高度，根据飞行器的实时对地高度、以及预设的对地高度与瓦片层级之间的对应关系，确定与实时对地高度对应的当前瓦片层级。
在一种实现方式中，飞行控制器可以通过毫米波雷达采集飞行器的实时对地高度，并获得在时间上和空间上与当前地面图像帧对齐的实时对地高度，即双目相机采集当前地面图像帧时飞行器的实时对地高度。本实施例中，瓦片地图可采用金字塔模型。瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。进一步的，根据采集各地面图像帧时飞行器的实时对地高度，将各地面图像帧进行分层，确定每一地面图像帧对应的瓦片层级（Level），该地面图像帧的各瓦片均为该层级。具有不同层级的地面图像帧的图像大小相同，切片处理方式相同，例如均划分为4个面积相同的瓦片。
仍以图5和图6的瓦片地图金字塔模型为例，该模型中设置3个瓦片层级，飞行器的实时对地高度在（H2， H3]范围内时采集的各地面图像帧为第一层（Level 1，简称：L1），第一层表示顶层；飞行器的实时对地高度在（H1，H2]范围内时采集的地面图像帧为第二层（Level2，简称：L2）；飞行器的实时对地高度在（0，H1]范围内时采集的地面图像帧为第三层（Level3，简称：L3），第三层表示底层。在一个实施例中，H1为50米，H2=H3/4。可以理解的，飞行器的对地高度越高，其可视范围也就越大，因此在该高度所采集的地面图像帧对应更大的地面区域，其每个瓦片对应的地面区域也更大。为便于说明，本申请中，以第二层为例，第三层为第二层的下层，第一层为第二层的上层。下层的每一地面帧图像的多个瓦片对应到上一层地面帧图像的一个瓦片，不论其物理视野是否完全重合。由此，对于具有对应关系的相邻上下层，下层是上层的子层，上层是下层的父层。
可以理解的，各地面图像帧划分的瓦片数量不限于4，例如还也可以是2、6、8等。划分的瓦片数量越多，精细度越高，计算量和数据量也相应的增加。同理，地面图像帧的层级数也不限于3，例如还可以是2、4、5等，层级数越多，精细度越高，计算量和数据量也相应的增加。
可以理解的，在飞行器安装双目相机、GNSS定位模块、毫米波雷达、激光雷达后，对双目相机、GNSS定位模块、毫米波雷达、激光雷达的安装位置进行标定，使得双目相机、GNSS定位模块、毫米波雷达、激光雷达的数据在空间上是同步的。另外，可以使双目相机、毫米波雷达、激光雷达都采用GNSS定位模块的PPS（Pulse Per Second，秒脉冲）时间，以能够实现双目相机、GNSS定位模块、毫米波雷达、激光雷达的数据在时间上的同步。
在步骤S806中，判断当前瓦片层级是否为底层，若当前瓦片层级为非底层，执行步骤S807，若当前瓦片层级为底层，执行步骤S809。
在步骤S807中，对所划分的各瓦片进行语义处理，以确定各块瓦片的地形标签数据及面积占比。
在一种实现方式中，如果当前地面图像帧对应的当前瓦片层级不是底层，即当前地面图像帧划分的多块瓦片也不是底层，可以按照预设图像处理算法对多块瓦片进行语义处理，为每块瓦片生成对应的语义数据，语义数据包括地形要素的标签数据及该地形要素的面积占比；地形要素的标签数据表示该瓦片内占主导的地形，面积占比表示该主导地形所占该瓦片的面积比例。参见图7，地形要素的标签数据例如可以是居民区701、平原区702、水面区703、山地区704等，但不限于此。
进一步的，在一种具体实现中，采用全局聚类分割算法对当前地面图像帧进行聚类分割后，在当前地面图像帧划分的每块瓦片中，对聚类分割后的区域提取特征向量，将所提取的特征向量输入SVM（Support Vector Machines，支持向量机）或联级分类器做分类，确定该瓦片中每类地形要素的标签数据；另外，还计算该块瓦片中每类的地形所占该瓦片中的面积比例，进而根据每类地形的面积比例大小确定该瓦片内占主导的地形。
可以理解的，也可以采用其他图像处理算法对瓦片进行语义处理，例如设定的分割算法可以是区域生长，分水岭等分割算法，还可以是基于深度学习模型的语义分割算法。当采用基于深度学习模型的语义分割算法时，可以基于飞行器的计算资源，对深度学习模型做额外的轻量化加速处理来满足实时性要求。
在步骤S808中，对于非底层的各瓦片，根据瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数、面积占比，通过第一安全系数算法获得瓦片的降落安全性系数，然后执行步骤S812。
本申请实施例中，不同的地形要素的标签数据对应不同的降落安全性系数，降落安全性系数越高越有利于降落，不同地形要素的标签数据对应的降落安全性系数高低排序为平原区 > 水面区 > 居民区 > 山地区 >不可降低区域。
在一种实现方式中，对于非底层的瓦片，根据该瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数、面积占比、及该瓦片对应的下层的多个瓦片的降落安全性系数，通过第一安全系数算法获得该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数。
在一个具体实例中，每块瓦片的降落安全性系数可根据该瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数、面积占比、及该瓦片对应的下层4个瓦片的降落安全性系数，通过第一安全系数算法计算获得。以L1层第k个瓦片为例，L1层第k个瓦片的降落安全性系数可通过下式获得：
式中，α和β是加权系数，PL1，k表示L1层第k个瓦片中占主导的地形要素的面积占比，
是第L2层中与第L1层第k个瓦片所对应的4个瓦片的降落安全性系数之和，Slabel，L1，k是第L1层第k个瓦片中占主导的地形要素对应的降落安全性系数。可以理解的，当第L2层中与第L1层第k个瓦片所对应的下层的瓦片数据为空白时，相应下层瓦片的降落安全性系数为0，即在第L2层的瓦片语义数据不存在，则
的值可以为0。
在步骤S809中，根据飞行器本次飞行所实时采集的图像和深度图分别获得各瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数及面积占比、以及各瓦片的平整度数据。
在一种实现方式中，在当前地面图像帧对应的当前瓦片层级为底层时，表示该地面图像帧是飞行器靠近地面时所采集的，因此该地面图像帧可以更清晰的显示地面较小范围内的地形，并且此种情况下可以通过双目相机获得高精度的深度图，进而可以利用深度图对该地面图像帧中瓦片的地形分割边界进行修正，以及获得瓦片的平整度数据。平整度数据例如可以为平整度指数，平整度指数越大，表示地形越平整，越有利于降落。
在步骤S810中，根据瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数、面积占比和平整度数据，分别通过第二安全系数算法获得各瓦片的标识数据对应的降落安全性系数，执行步骤S812。
如果当前地面图像帧对应的当前瓦片层级为底层，则当前地面图像帧划分的多块瓦片也是底层，可以通过与第一安全系数算法不同的第二安全系数算法获得瓦片的降落安全性系数。以L3层为最底层为例，L3层第k个瓦片的降落安全性系数可通过下式获得：
式中，α是加权系数，PL3，k表示L3层第k个瓦片中占主导的地形要素的面积占比，Slabel，L3，k是L3层第k个瓦片中占主导的地形要素对应的降落安全性系数，γL3，k是L3层第k个瓦片的平整度指数。
在步骤S811中，设置瓦片的降落安全性系数为预设的系数值。
在一种具体实现中，若瓦片对应不可降落区域，可以设置该瓦片的降落安全性系数为0。
在步骤S812中，按照预设的数据格式生成当前地面图像帧的瓦片地图数据，瓦片地图数据至少包括当前瓦片层级、多块瓦片各自的数据集合，每一瓦片的数据集合包括标识数据、降落安全性表征数据及瓦片图像数据。
参见图6，在一种具体实现中，当前地面图像帧的瓦片地图数据包括当前瓦片层级、预设参考点的位置数据、对地高度、各瓦片的地形要素的标签数据及降落安全性系数。当前瓦片层级包括层序列号、父层序列号。
对地高度可以是采集当前地图图像帧时飞行器的实时对地高度，预设参考点的位置数据可以是该图像帧的中心GPS坐标。瓦片的地形要素的标签数据可以是瓦片中占主导的地形要素的语义数据。可以理解的，还可以视实际需要包括瓦片的地形要素的标签数据之外的其他语义数据，本申请不做限定。
在一种实现方式中，对飞行器飞行过程中长距双目相机采集的各地面图像帧进行迭代处理，确定各地面图像帧的瓦片层级、对地高度、中心GPS坐标、地面图像帧划分的各瓦片的语义数据和降落安全性系数，并按照预设的数据格式生成当前地面图像帧的瓦片地图数据。
在一种实现方式中，飞行器可以在本次飞行完成后向远程服务器发送本次飞行所构建的全部瓦片地图数据。
同一或不同飞行器以不同对地高度经过同一个航线，可以生成瓦片地图不同瓦片层级的瓦片地图数据，这样可以生成包括不同瓦片层级数据的如图6所示的三层四叉树型金字塔模型的瓦片地图数据。图6所示的三层四叉树型金字塔模型的数据结构和数据格式简单灵活，传输带宽和存储量较小，利于传输和存储，而且能够快速地获得瓦片的数据，减少单次处理时间。
可以理解的，由于飞行器正常飞行时通常处于一个对地高度飞行，航线上每个坐标只能采集到一个对地高度的图像，因此飞行器一次飞行过程中可能只生成一个瓦片层级的瓦片地图数据，其余瓦片层级（可以是父层，也可以是子层）为空白，此时可将其余瓦片层级的瓦片地图数据值设为0。
本申请实施例中，在飞行器的飞行和/或降落过程中，获得飞行器实时采集的地面图像帧，并对地面图像帧进行实时语义分析并依据语义分析结果实时构建瓦片地图数据，进而进行降落区域的实时规划，因此能够提升所确定降落区域的可靠性，并使得飞行器即使在未知的陌生环境中也能实现自主迫降，而不需要事先踩点；另外，通过构建金字塔型的多层次瓦片地图，并根据飞行器的动力可达区域和实时对地高度确定对应层次的瓦片进行处理，能够降低实时处理的数据量，提高飞行器降落区域的规划速度，确保紧急情况下也能快速规划出较安全的降落区域。进一步的，飞行器的飞行和/或降落过程中实时构建的瓦片地图数据可存储于远程服务器，从而构建航线上的瓦片地图数据库；飞行器紧急降落时，可以根据本次飞行中获得的实时降落安全性表征数据和远程服务器中存储的历史降落安全性表征数据的融合结果确定目标瓦片，可以进一步提高所确定的降落区域的可靠性，从而提高飞行器降低的安全性。
图9是本申请一实施例的计算设备的结构示意图。计算设备可以是飞行控制器、专门的迫降控制器或其他控制器、或者专用于上述飞行数据处理方法的数据处理设备。
参见图9，计算设备900包括存储器910和处理器920。
处理器920可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器910可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（ROM），和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器920或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器910可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器910可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器910上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器920处理时，可以使处理器920执行上文述及的方法中的部分或全部。
图10是本申请一实施例示出的飞行器降落系统的结构示意图。
参见图10，一种飞行器降落系统，包括上述的计算设备900；以及
执行单元1000，用于执行飞行控制指令，以使飞行器向目标瓦片对应的地面区域内下降，其中，飞行控制指令是根据计算设备900所获得的目标瓦片的位置数据生成的。
可以理解的，一些实施例中，计算设备900是飞行控制器、专门的迫降控制器或其他控制器。另一些实施例中，计算设备是专用于上述飞行数据处理方法的数据处理设备，在获得处理结果后将结果输出到飞行控制器、专门的迫降控制器或其他控制器。
在一实施例中，计算设备900响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据；根据动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定动力可达区域内的多个瓦片的标识数据，并获得与多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据；根据与多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片，以根据目标瓦片的位置数据使飞行器降落至目标瓦片对应的地面区域内。
在一实施例中，计算设备900根据目标瓦片的位置数据生成飞行控制指令。执行单元1000执行飞行控制指令，以使飞行器向目标瓦片对应的地面区域内下降。
关于上述实施例中的计算设备，其执行操作获得目标瓦片和目标瓦片的位置数据的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
图11是本申请另一实施例示出的飞行器降落系统的结构示意图。
参见图11，一种飞行器降落系统，包括：
上述的计算设备900；以及
执行单元1000、高度计1101、图像采集装置1102、地形起伏检测装置1103、定位模块1104、远程服务器1105。
高度计1101，用于在飞行器飞行过程中实时采集飞行器的对地高度。
图像采集装置1102，用于在飞行器飞行过程中实时采集地面图像。
地形起伏检测装置1103，用于在飞行器飞行过程中实时检测地形起伏数据。
定位模块1104，用于在飞行器飞行过程中实时获得飞行器的位置数据。
远程服务器1105，用于为计算设备900提供瓦片地图数据的历史数据。
在一些实施例中，高度计1101包括毫米波雷达；图像采集装置1102包括双目相机，双目相机还用于在飞行器飞行过程中实时采集地面深度图；地形起伏检测装置1103包括激光雷达。定位模块1104包括GNSS定位模块。远程服务器1105还用于存储预先生成的瓦片地图数据。
本申请还提供一种飞行器，包括如上所述的飞行器降落系统。
关于上述实施例中的飞行器降落系统，其中各个模块、装置或单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或电子设备、服务器等）的处理器执行时，使处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (14)
1.一种飞行数据处理方法，其特征在于，包括：
响应于飞行器的降落信号，根据飞行器的当前位置数据获得飞行器的动力可达区域的位置数据；
根据所述动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定所述动力可达区域内的多个瓦片的标识数据，并获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据；
根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片，以根据所述目标瓦片的位置数据使所述飞行器降落至所述目标瓦片对应的地面区域内。
2.根据权利要求1所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述根据所述动力可达区域的位置数据和预存的瓦片地图数据，确定所述动力可达区域内的多个瓦片的标识数据包括：
获得飞行器的实时对地高度；
根据所述实时对地高度、以及预设的对地高度与瓦片层级之间的对应关系，确定与所述实时对地高度对应的当前瓦片层级；
根据所述动力可达区域的位置数据、预存的瓦片地图数据和所述当前瓦片层级，确定所述动力可达区域内与所述当前瓦片层级对应的多个瓦片的标识数据。
3.根据权利要求2所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据包括：
判断所述当前瓦片层级是否为底层；
若所述当前瓦片层级为非底层，对于每个所述瓦片，通过第一安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数；
若所述当前瓦片层级为底层，对于每个所述瓦片，通过与第一安全系数算法不同的第二安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数。
4.根据权利要求3所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述通过第一安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数包括：
获得该瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数及面积占比，其中，该瓦片是由飞行器本次飞行所实时采集的地面图像进行切片处理所获得的；
根据所述降落安全性系数及面积占比，通过第一安全系数算法获得该瓦片的降落安全性系数，并将该瓦片的降落安全性系数与标识数据进行对应存储。
5.根据权利要求3所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述通过与第一安全系数算法不同的第二安全系数算法获得与该瓦片的标识数据对应的降落安全性系数包括：
获得该瓦片中占主导的地形要素的降落安全性系数及面积占比、以及该瓦片的平整度数据；其中，该瓦片是由飞行器本次飞行所实时采集的地面图像进行切片处理所获得的，所述平整度数据是根据飞行器本次飞行所实时采集且与该瓦片位置对应的地面深度图所获得的；
根据所述降落安全性系数、面积占比和平整度数据，通过第二安全系数算法获得该瓦片的降落安全性系数，并将该瓦片的降落安全性系数与标识数据进行对应存储。
6.根据权利要求2所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据包括：
对每个所述瓦片，判断该瓦片对应的地面区域是否是已知环境；
若判定该瓦片对应的地面区域是已知环境，则根据与该瓦片的标识数据对应的第一降落安全性表征数据和第二降落安全性表征数据，通过预设的融合算法获得该瓦片的第三降落安全性表征数据；若判定该瓦片对应的地面区域是未知环境，则将与该瓦片的标识数据对应的第一降落安全性表征数据确定为该瓦片的第三降落安全性表征数据；其中，所述第一降落安全性表征数据是依据所述飞行器本次飞行所获得的瓦片地图数据获得的实时数据，所述第二降落安全性表征数据是从远程服务器获得的历史数据；
所述根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据包括：根据与所述多个瓦片的标识数据各自对应的第三降落安全性表征数据，获得所述多个瓦片中符合预设降落安全条件的目标瓦片的位置数据。
7.根据权利要求1所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述瓦片地图数据的生成步骤包括：
获得飞行器实时采集的当前地面图像帧；
将所述当前地面图像帧进行切片处理获得多块瓦片，并为所述多块瓦片各自生成标识数据；
获得在时间上与所述当前地面图像帧对齐的飞行器的实时对地高度，根据所述实时对地高度、以及预设的对地高度与瓦片层级之间的对应关系，确定与所述实时对地高度对应的当前瓦片层级；
获得与所述多个瓦片的标识数据各自对应的降落安全性表征数据；
按照预设的数据格式生成所述当前地面图像帧的瓦片地图数据，所述瓦片地图数据至少包括所述当前瓦片层级、以及所述多块瓦片各自的数据集合，其中，每一瓦片的数据集合包括标识数据、降落安全性表征数据、及瓦片图像数据；
向远程服务器发送所述当前地面图像帧的瓦片地图数据。
8.根据权利要求7所述的飞行数据处理方法，其特征在于，所述将所述当前地面图像帧进行切片处理获得多块瓦片，并为所述多块瓦片各自生成标识数据之后，还包括：
根据各块瓦片各自对应地面位置的地形起伏数据，判断各块瓦片对应的地面区域是否为可降落区域；
对于对应不可降落区域的瓦片，设置该瓦片的降落安全性系数为预设的系数值，执行所述按照预设的数据格式生成所述当前地面图像帧的瓦片地图数据的步骤；对于对应可降落区域的瓦片，执行所述获得在时间上与所述当前地面图像帧对齐的飞行器的实时对地高度的步骤。
9.一种计算设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
10.一种飞行器降落系统，其特征在于，包括：
如权利要求9所述的计算设备；以及
执行单元，用于执行飞行控制指令，以使所述飞行器向目标瓦片对应的地面区域内下降，其中，所述飞行控制指令是根据所述计算设备所获得的目标瓦片的位置数据生成的。
11.根据权利要求10所述的飞行器降落系统，其特征在于，所述飞行器降落系统还包括：
高度计，用于在所述飞行器飞行过程中实时采集飞行器的对地高度；
图像采集装置，用于在所述飞行器飞行过程中实时采集地面图像；
地形起伏检测装置，用于在所述飞行器飞行过程中实时检测地形起伏数据；
定位模块，用于在所述飞行器飞行过程中实时获得飞行器的位置数据。
12.根据权利要求11所述的飞行器降落系统，其特征在于：
所述高度计包括毫米波雷达；
所述图像采集装置包括双目相机，所述双目相机还用于在所述飞行器飞行过程中实时采集地面深度图；
所述地形起伏检测装置包括激光雷达。
13.根据权利要求10至12任一项所述的飞行器降落系统，其特征在于：所述飞行器降落系统还包括远程服务器，用于为所述计算设备提供瓦片地图数据的历史数据。
14.一种飞行器，其特征在于，包括如权利要求10至13任一项所述的飞行器降落系统。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113900444A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-07 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 一种飞行器的控制方法和装置 |
| CN114116951A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-03-01 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 一种空中地图图层显示方法和装置 |
| CN115496930A (zh) * | 2022-11-08 | 2022-12-20 | 之江实验室 | 一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
| WO2023056698A1 (zh) * | 2021-10-09 | 2023-04-13 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 飞行器的定位导航方法、系统及计算设备 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150277561A1 (en) * | 2014-03-26 | 2015-10-01 | Lockheed Martin Corporation | Tactile and peripheral vision combined modality hover drift cueing |
| CN108132678A (zh) * | 2014-09-15 | 2018-06-08 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种飞行器的飞行控制方法及相关装置 |
| BR112017026137A2 (pt) * | 2015-06-02 | 2018-08-14 | Elbit Systems Ltd | método para calcular e apresentar regiões alcançáveis com viabilidade de terreno |
| CN110019610A (zh) * | 2017-11-23 | 2019-07-16 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 地图瓦片生成方法、装置及系统 |
| CN110347769A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-18 | 东方网力科技股份有限公司 | 多层级地图瓦片的处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110852389A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-28 | 北京三快在线科技有限公司 | 地图中地理特征的确定方法及装置 |
| CN112368660A (zh) * | 2019-05-24 | 2021-02-12 | 空中客车A^3有限责任公司 | 无人驾驶飞行器风险评估 |
-
2021
- 2021-09-03 CN CN202111029741.9A patent/CN113468287B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150277561A1 (en) * | 2014-03-26 | 2015-10-01 | Lockheed Martin Corporation | Tactile and peripheral vision combined modality hover drift cueing |
| CN108132678A (zh) * | 2014-09-15 | 2018-06-08 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种飞行器的飞行控制方法及相关装置 |
| BR112017026137A2 (pt) * | 2015-06-02 | 2018-08-14 | Elbit Systems Ltd | método para calcular e apresentar regiões alcançáveis com viabilidade de terreno |
| CN110019610A (zh) * | 2017-11-23 | 2019-07-16 | 杭州海康机器人技术有限公司 | 地图瓦片生成方法、装置及系统 |
| CN112368660A (zh) * | 2019-05-24 | 2021-02-12 | 空中客车A^3有限责任公司 | 无人驾驶飞行器风险评估 |
| CN110347769A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-18 | 东方网力科技股份有限公司 | 多层级地图瓦片的处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110852389A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-28 | 北京三快在线科技有限公司 | 地图中地理特征的确定方法及装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113900444A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-07 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 一种飞行器的控制方法和装置 |
| WO2023056698A1 (zh) * | 2021-10-09 | 2023-04-13 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 飞行器的定位导航方法、系统及计算设备 |
| CN113900444B (zh) * | 2021-10-09 | 2024-02-23 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 一种飞行器的控制方法和装置 |
| CN114116951A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-03-01 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 一种空中地图图层显示方法和装置 |
| CN114116951B (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-10 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | 一种空中地图图层显示方法和装置 |
| CN115496930A (zh) * | 2022-11-08 | 2022-12-20 | 之江实验室 | 一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN115496930B (zh) * | 2022-11-08 | 2023-03-21 | 之江实验室 | 一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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