CN113671374A - 耗电量估算方法、装置、无人机及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种耗电量估算方法、装置、无人机及计算机可读存储介质,在需要确定飞行任务中某一目标位点的估计耗电量时,在飞行任务中各飞行阶段包含的飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量,再根据起始位点与目标位点之间的飞行阶段包含的飞行状态和飞行状态的单位距离耗电量,即可计算目标位点的估计耗电量。这样就无需提前放电测试,直接在当前的飞行任务中采样得到比较适用当前无人机的单位距离耗电量,进而得到比较真实的估计耗电量。
Description
技术领域
本发明涉及无人机技术领域,尤其涉及一种耗电量估算方法、装置、无人机及计算机可读存储介质。
背景技术
无人机应用越来越广泛,其应用场景也越来越多,续航成为用户较为关注的问题,这就需要及时检测无人机的耗电量。现有的实时评估无人机电池电量的方法,包括以下步骤:步骤S1:通过电池控制芯片,读取电池当前包括电量、电压、电流的电池测试数据;步骤S2:设计电池放电测试用例,通过电池测试数据,得到电量消耗规律及参数,参数包括剩余电流、电流、电压等数据;步骤S3:通过实飞数据,利用最小二乘法、牛顿迭代法等拟合方法得到包括飞行速度和飞行距离的飞行状态与电量消耗之间的规律及参数;步骤S4:实际飞行时,通过步骤S3获取的规律及参数,得到当前电流对应的电量消耗速度,计算得到剩余里程估计值。
可见,现有的无人机耗电量计算方案存在,实飞之前需要进行大量的电池放电测试,且针对不同类型或者不同飞行场景的适用性较差的技术问题。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种耗电量估算方法、装置、无人机及计算机可读存储介质。
第一方面,本发明实施例提供了一种耗电量估算方法,所述方法包括:
确定当前的飞行任务包含的各飞行阶段,其中,每个飞行阶段均包括至少一种飞行状态;
在各飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量;
根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量。
根据本公开的一种具体实施方式,所述在各飞行状态首次飞行时计算单位距离耗电量的步骤,包括:
确定对应所述飞行状态的采样距离,以及在所述采样距离内采样点的总数量;
获取在各采样点的电池耗电参数,并根据各采样点的电池耗电参数计算各采样点的阶段耗电量;
将各采样点的阶段耗电量相加,得到所述采样距离内的总耗电量;
根据所述采样距离内的总耗电量和所述采样距离,计算所述单位距离耗电量。
根据本公开的一种具体实施方式,所述电池耗电参数包括电池输出功率、电池输出电压和采样频率;
所述获取在各采样点的电池耗电参数,并根据各采样点的电池耗电参数计算各采样点的阶段耗电量的步骤,包括:
根据各采样点的电池输出电压计算平均输出电压;
根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率;
根据各采样点的电池输出功率、瞬时频率和所述平均输出电压,计算各采样点的所述阶段耗电量。
根据本公开的一种具体实施方式,所述飞行状态包括单一飞行状态和复合飞行状态;单一飞行状态包括平飞、上升、下降、旋转和自旋中的任一种;所述复合飞行状态包括至少两种单一飞行状态。
根据本公开的一种具体实施方式,各单一飞行状态均为直线状态和非直线状态中的任一种;
所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率的步骤之前,还包括:
判断各飞行状态中每一单一飞行状态是否为直线状态;
若单一飞行状态为直线状态,所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率包括:根据所述采样点的总数量、瞬时速率和采样距离计算所述采样频率;
若单一飞行状态为非直线状态,所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率包括:根据所述瞬时速率和转弯半径计算所述采样频率。
根据本公开的一种具体实施方式,所述根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤,包括:
计算在所述飞行任务的起始点到目标位点之间,各飞行阶段内各飞行状态的飞行距离;
根据各飞行状态的飞行距离以及对应飞行状态的单位距离耗电量,计算各飞行状态的总耗电量;
将各飞行状态的总耗电量相加,得到所述起始位点至所述目标位点的估计耗电量。
根据本公开的一种具体实施方式,所述根据各飞行状态的飞行距离以及对应飞行状态的单位距离耗电量,计算各飞行状态的总耗电量的步骤,包括:
若单一飞行状态为直线状态,将飞行距离和对应单一飞行状态的单位距离耗电量相乘,得到对应单一飞行状态的总耗电量;
若单一飞行状态为非直线状态,将飞行距离、对应单一飞行状态的单位距离耗电量和速率倍数相乘,得到对应单一飞行状态的总耗电量,其中,所述速率倍数为所述目标位点的瞬时速率与对应单一飞行状态的平均速率的比值。
根据本公开的一种具体实施方式,所述计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤之后,所述方法还包括:
根据所述目标位点的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量,计算所述目标位点的修正权重;
利用所述修正权重修正所述目标位点的估计耗电量。
根据本公开的一种具体实施方式,所述目标位点的前向关联位点包括所述目标位点之前邻接的且已经依次飞行经过的第一位点和第二位点,所述根据所述目标位点的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量计算修正权重的步骤,包括:
根据所述第一位点的实测耗电量和修正后的估计耗电量,计算调整权重;
根据所述调整权重、所述第二位点的修正后的估计耗电量和实测耗电量计算所述第二位点的参考耗电量;
将所述第二位点的实测耗电量与所述第二位点的参考耗电量的比值,作为所述修正权重。
根据本公开的一种具体实施方式,所述计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤之后,所述方法还包括:
根据电池总电量和所述目标位点的估计耗电量,计算所述目标位点的剩余电量和估计返航耗电量;
若所述剩余电量小于或者等于返航耗电量,发送低电量提示信息至用户终端;
在满足预设条件时切换执行返航任务,其中,所述预设条件包括用户预先开启低电量自动返航模式,或者接收到用户终端发送的返航指令。
第二方面,本发明实施例提供了一种耗电量估算装置,所述耗电量估算装置包括:
确定模块,用于确定当前的飞行任务包含的各飞行阶段,其中,每个飞行阶段均包括至少一种飞行状态;
第一计算模块,用于在各飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量;
第二计算模块,用于根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量。
第三方面,本发明实施例提供了一种无人机,包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序在所述处理器运行时执行第一方面中任一项所述的耗电量估算方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,所述计算机程序在处理器上运行时执行第一方面中任一项所述的耗电量估算方法。
上述本申请提供的耗电量估算方法、装置、无人机及计算机可读存储介质,在需要确定飞行任务中某一目标位点的估计耗电量时,在飞行任务中各飞行阶段包含的飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量,再根据起始位点与目标位点之间的飞行阶段包含的飞行状态和飞行状态的单位距离耗电量,即可计算目标位点的估计耗电量。这样就无需提前放电测试,直接在当前的飞行任务中采样得到比较适用当前无人机的单位距离耗电量,进而得到比较真实的估计耗电量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中,类似的构成部分采用类似的编号。
图1示出了本申请实施例提供的一种耗电量估算方法的流程示意图;
图2示出了本申请实施例提供的耗电量估算方法的另一种流程示意图;
图3示出了本申请实施例提供的耗电量估算方法的另一种流程示意图;
图4示出了本申请实施例提供的一种耗电量估算装置的模块框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在下文中,可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合,并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有限定,否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义,除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
参见图1,为本发明实施例提供的一种耗电量估算方法的流程示意图。如图1所示,所述方法主要包括以下步骤:
S101,确定当前的飞行任务包含的各飞行阶段,其中,每个飞行阶段均包括至少一种飞行状态;
本实施例提供的耗电量估算方法,应用于无人机,用于计算无人机在执行飞行任务中各位点的估计耗电量。此处的飞行任务是指单个飞行任务,无人机从起始位点起飞到终止位点结束这一过程,飞行任务可以划分为多个飞行阶段,不同飞行阶段之间的划分依据为飞行状态的切换,各飞行阶段包括至少一种至少飞行状态。常规情况下,相同飞行状态在前后阶段的耗电量是相同或者正相关的,可以通过采样各飞行状态的初始耗电量来对飞行任务的耗电量进行准确估计。
需要说明的是,在不同种类的无人机中,由影响飞行状态的因素不同,飞行状态的切换或者划分的依据也是不同的。例如,测绘类无人机不需要释放或者接收药物、瓜果等额外负载,无人机的负载在飞行任务中几乎不会发生变化,在一个飞行任务中,同类型的飞行状态在前后阶段中的耗电量可以认定为完全相同。针对这样的情况,同类型的飞行状态的耗电量只需要采集一次即可。
而针对植保类无人机需要释放或者接收药物、瓜果等额外负载,例如药箱、播撒箱等的重量是持续变化的,则在一个飞行任务中,同类型的飞行状态在前后阶段中的耗电量可能存在较大差异。针对这样的情况,需要针对不同飞行阶段的同类型飞行状态均进行采样计算。
可选的,飞行状态可以包括单一飞行状态和复合飞行状态;单一飞行状态包括平飞、上升、下降、旋转和自旋中的任一种;所述复合飞行状态包括至少两种单一飞行状态。
在具体划分飞行阶段时,可以将循环或者周期性切换的多个连续飞行状态作为一复合飞行状态。复合飞行状态可以预先配置好归类方案,例如,手飞状态通常包括上升、平飞和下降,每次手飞状态的上升、平飞和下降的持续时长和距离可以是相对固定的。为提高计算的准确率和复合飞行状态的可参考性,可以将至少包含预设数量的单一飞行状态的组合定义为复合飞行状态,复合飞行状态内各单一飞行状态的飞行距离等参数是固定的,且不同单一飞行状态的先后顺序是相对固定的。当然也可以自定义,例如将2m上升、10m平飞、2m下降、10m平飞自定义为一组复合飞行状态。
根据本公开的一种具体实施方式,各单一飞行状态均为直线状态和非直线状态中的任一种,其中,平飞、上升和下降均为直线状态,旋转和自旋为非直线状态。
直线状态包括上升、下降、平飞;非直线状态包括防地、手飞、转弯、自旋等。飞行状态包含但不局限于以上所述的直线状态和非直线状态,还可能包括无人机作业期间可能的所有状态。具体操作时,方案可以适用于任何种类的无人机,包括旋翼、固定翼、扑翼、混合翼等。
无人机的飞行控制器可以根据预先设置的飞行航线确定飞行任务包含的各飞行阶段,以及各飞行阶段包含的飞行状态名称与类型,各飞行阶段的先后顺序以及飞行阶段的持续距离或者持续时长,以及当前的各飞行状态,其中飞行状态类型包括单一飞行状态和复合飞行状态,当飞行状态的类型为复合飞行状态时,飞行状态的名称包括该复合飞行状态下每一单一飞行状态的名称,且每一单一飞行状态的名称依据先后顺序进行排列。
在设定或者划分复合飞行状态,在飞行状态的采样和归类时,仅针对飞行任务中预先标记为复合飞行状态的飞行阶段按照复合飞行状态进行采样和计算,而针对未预先标记的飞行状态,均以单一飞行状态来采样和计算。
S102,在各飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量;
飞行任务划分为包括各种飞行状态的飞行阶段,针对同一无人机的同一飞行任务来讲,同一飞行状态前后飞行时的耗电量通常一致,即可以通过前一阶段的平飞状态的耗电量估算后一阶段的平飞状态的耗电量。本实施例中,通过各飞行状态首次飞行时采样计算对应的单位距离耗电量,用于后续相同飞行状态下的耗电量。
此处涉及到各飞行状态用于计算首次的单位距离耗电量所对应的单位距离可以相同也可以不同,可以根据历史经验值来预配置固定距离,也可以根据当前的飞行任务的总距离来相对地规划单位距离。
各飞行状态的单位距离耗电量的计算方式可以有多种,例如直接单位距离的耗电量,或者在单位距离内设置多个采样点,通过连续多个采样点的相关参数来计算这一整体单位距离的耗电量。各飞行状态的单位距离耗电量可以仅和飞行状态关联,也可以和飞行状态机飞行状态下的速率等环境因素关联,不作限定。
S103,根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量。
确定当前的飞行任务中从起始位点到目标位点之间的飞行阶段所包含的飞行状态,以及各飞行状态的单位距离耗电量,即可通过各飞行状态的总耗电量累计得到从起始位点到目标位点的估计耗电量。
例如,飞行任务中预先标记:
第100m-120m包括复合飞行状态“2m上升、10m平飞、2m下降、10m”,第130m-140m包括单一飞行状态“2m上升”、“10m平飞”、“2m下降”、“10m”(即未标记复合飞行状态),第150m-160m包括复合状态“2m上升、10m平飞、2m下降、10m”。
则对应的计算过程可以包括:
针对100m-120m的这一复合飞行状态进行估计耗电量的采样计算,而第150m-160m可以直接用100m-120m的整体估计耗电量计算,针对第130m-140m的这四个单一飞行状态的估计耗电量则需要分别进行采样或者计算。
针对100m-120m的这一复合飞行状态进行估计耗电量的采样计算过程,可以包括针对2m上升、10m平飞、2m下降、10m这四个阶段的分别采样后再叠加计算。
当然,若在100m-120m之前的飞行阶段已经采样过单一飞行状态“上升”或者“平飞”,针对复合飞行状态内已经采样过的某一单一飞行状态可以直接用采样的单一飞行状态的估计耗电量,针对复合飞行状态内未采样过的某一单一飞行状态则需要采样得到对应的估计耗电量,最后再叠加得到100m-120m的这一复合飞行状态的估计耗电量。
上述本申请提供的耗电量估算方法,在需要确定飞行任务中某一目标位点的估计耗电量时,在飞行任务中各飞行阶段包含的飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量,再根据起始位点与目标位点之间的飞行阶段包含的飞行状态和飞行状态的单位距离耗电量,即可计算目标位点的估计耗电量。这样就无需提前放电测试,直接在当前的飞行任务中采样得到比较适用当前无人机的单位距离耗电量,进而得到比较真实的估计耗电量。
在上述实施例的基础上,下面将分别针对单位距离耗电量和估计耗电量的计算过程进行具体阐述。
第一方面,根据本公开的一种具体实施方式,通过单位距离内多点采样的方式计算单位距离耗电量。如图2所示,所述在各飞行状态首次飞行时计算单位距离耗电量的步骤,可以包括:
S201,确定对应所述飞行状态的采样距离,以及在所述采样距离内采样点的总数量;
无人机每执行一种飞行状态,都需要在飞行状态执行之初先采样,获取无人机在这种飞行状态时平均每单位距离消耗的单位距离耗电量。
确定采样点数n单位为个和采样路程s单位为m。在执行不同飞行状态的时候,采样路程以重复最小执行动作的路程为宜。比如,直线动作的任务,比如平飞,可以取平飞路程的前十分之一路程,具体取多少可以根据任务情况认定。防地可以看作是多个上升、平飞和下降的过程,那么采样路程以分别执行完一次上升、平飞、下降动作的路程为宜。手飞时动作可以视为平飞、上升、下降、旋转的过程,采样路程以分别执行完一次平飞、上升、下降、自旋为宜。采样点数n根据任务情况认定,理论上越大越好,但是要考虑实际硬件的算力,不可能无限大。
S202,获取在各采样点的电池耗电参数,并根据各采样点的电池耗电参数计算各采样点的阶段耗电量;
将单位距离设置多个采样点,各采样点对应一子阶段,可以先获取各采样点的电池耗电参数,例如电池输出功率、电池输出电压等,依据各采样点的电池耗电参数即可计算所对应的各子阶段的阶段耗电量。
根据本公开的一种具体实施方式,所述电池耗电参数包括电池输出功率、电池输出电压和采样频率;
所述获取在各采样点的电池耗电参数,并根据各采样点的电池耗电参数计算各采样点的阶段耗电量的步骤,包括:
根据各采样点的电池输出电压计算平均输出电压;
根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率;
根据各采样点的电池输出功率、瞬时频率和所述平均输出电压,计算各采样点的所述阶段耗电量。
具体计算时,可以通过测量获得各采样点的电池输出功率p1、P2、……Pn,其中pn表示采样到第n点时的电池输出功率,以及电池输出电压V1、V2……Vn,Vn表示第n点时的电池输出电压。通过各采样点的电池输出电压求取均值计算平均输出电压
之后,计算各采样点的采样频率fn。采样频率fn可以通过以下公式计算:
fn=kvn
其中,vn为此刻的瞬时速度,k为比例常数。
所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率的步骤之前,还包括:
判断各飞行状态中每一单一飞行状态是否为直线状态;
若单一飞行状态为直线状态,所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率包括:根据所述采样点的总数量、瞬时速率和采样距离计算所述采样频率;
若单一飞行状态为非直线状态,所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率包括:根据所述瞬时速率和转弯半径计算所述采样频率。
本实施方式针对单一飞行状态下采样点的采样频率的计算方案作进一步限定,主要是区分单一飞行状态是否为直线状态。复合飞行状态是多个单一飞行状态的组合,其估计耗电量为多个单一飞行状态的耗电量总和,其中各单一飞行状态的估计耗电量的相关参数的计算方案可以参考本实施方式的计算方案。
在判断当前的单一飞行状态是否为直线状态时,可以根据预先标记的类型来判断,即飞行任务中是否标记了当前飞行状态为直线状态。或者,也可以根据飞行参数来判断是否为直线状态,例如当无人机开启防地模式时,可以根据无人机的飞行高度信息去判断当前的每一单一飞行状态是否为直线状态;如没有开启防地模式,则采用普通的判断逻辑,例如,平飞就是直线状态。
k在执行直线状态任务时,可选的,可以通过以下公式计算:
其中n为采样点数、采样时间,s为采样路程。
k在执行非直线状态任务时,可选的,可以通过以下公式计算:
非直线状态任务可以视为是直线状态任务和转弯任务的组合,自旋可以视为半径为0的转弯。其中,r在执行转弯任务时取转弯半径,单位为m,在执行直线状态任务时取1。特殊地,自旋时r取1。
S203,将各采样点的阶段耗电量相加,得到所述采样距离内的总耗电量;
汇总可得,该飞行状态下消耗的电量SOC可以通过以下公式计算:
S204,根据所述采样距离内的总耗电量和所述采样距离,计算所述单位距离耗电量。
平均每单位距离消耗的电量SOCm可以通过以下公式计算:
第二方面,根据本公开的一种具体实施方式,如图3所示,所述根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤,包括:
S301,计算在所述飞行任务的起始点到目标位点之间,各飞行阶段内各飞行状态的飞行距离;
在同一个状态内,从状态开始到需要检测的地方的路程记为st。
S302,根据各飞行状态的飞行距离以及对应飞行状态的单位距离耗电量,计算各飞行状态的总耗电量;
可选的,所述根据各飞行状态的飞行距离以及对应飞行状态的单位距离耗电量,计算各飞行状态的总耗电量的步骤,包括:
若飞行状态为单一直线状态,将飞行距离和对应单一飞行状态的单位距离耗电量相乘,得到对应单一飞行状态的总耗电量;
若单一飞行状态为非直线状态,将飞行距离、对应单一飞行状态的单位距离耗电量和速率倍数相乘,得到对应单一飞行状态的总耗电量,其中,所述速率倍数为所述目标位点的瞬时速率与对应单一飞行状态的平均速率的比值。
在执行直线状态任务时,消耗的电量为:
SOCl=st×SOCm;
在执行非直线任务时,消耗的电量为:
其中vc为飞行到检测的地方时的瞬时速度。
S303,将各飞行状态的总耗电量相加,得到所述起始位点至所述目标位点的估计耗电量。
将飞行任务中各飞行状态在各飞行阶段的总耗电量相加,即可得到全部的估计耗电量。
第三方面,根据本公开的一种具体实施方式,所述计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤之后,所述方法还包括:
根据所述目标位点的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量,计算所述目标位点的修正权重;
利用所述修正权重修正所述目标位点的估计耗电量。
本实施方式中,增设对初始得到的估计耗电量进行修正的方案,将初始得到的估计耗电量定义为SOCfn,定义当前确定的目标位点修正后的估计耗电量为SOCfcn。需要先根据该目标位点之前的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量得到一修正权重,用于修改该目标位点的估计耗电量。需要说明的是,此处所陈述的目标位点对应的第n点,不同于前述实施方式中的采样点n,可以对应飞行任务中需要估计耗电量的位点,而目标位点的前向关联位点则可以为目标位点之前已经飞行经过的两个位点,分别定义为第一位点和第二位点,本实施方式中用(n-2)表示第一位点,用(n-1)表示第二位点。
第n点修正后的估计耗电量SOCfcn为:
SOCfcn=SOCfn×wcn,其中,wcn表示第n点的修正权重。
进一步的,所述目标位点的前向关联位点包括所述目标位点之前邻接的且已经依次飞行经过的第一位点和第二位点,所述根据所述目标位点的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量计算修正权重的步骤,包括:
根据所述第一位点的实测耗电量和修正后的估计耗电量,计算调整权重;
根据所述调整权重、所述第二位点的修正后的估计耗电量和实测耗电量计算所述第二位点的参考耗电量;
将所述第二位点的实测耗电量与所述第二位点的参考耗电量的比值,作为所述修正权重。
本实施方式中,定义第n点调整后的消耗电量为SOCan实际飞行到第n点时的消耗电量为SOCrn,第n点等比权重为wn。
其中SOCa(n-1)通过以下信息计算:
SOCa(n-1)=SOCfc(n-1)×w(n-1)+SOCr(n-1)×(1-w(n-1)),
其中w(n-1)通过以下信息计算:
第四方面,根据本公开的一种具体实施方式,对计算目标位点的估计耗电量之后的控制方案还作了进一步限定。所述计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤之后,所述方法还包括:
根据电池总电量和所述目标位点的估计耗电量,计算所述目标位点的剩余电量和估计返航耗电量;
若所述剩余电量小于或者等于返航耗电量,发送低电量提示信息至用户终端;
在满足预设条件时切换执行返航任务,其中,所述预设条件包括用户预先开启低电量自动返航模式,或者接收到用户终端发送的返航指令。
在实际飞过程中,不断计算累计各个飞行状态的耗电量。同时计算从当前位置返回返航点位置所需电量。如果返回所需电量与已经飞过的各个状态的耗电量之和大于某一阈值,那么就触发返航。也可以提前计算在该状态下,无人机飞行到某一预测位置时,从预测位置到返航点位置所需电量。如果返回所需电量与已经飞过的各个状态的耗电量之和大于某一阈值,那么可以提前触发返航。
考虑到不同任务场景的返航或者续飞的需求不同,可以针对用户预先开启低电量自动返航模式或者用户终端主动发送返航指令的情况,控制无人机自动返航。针对未预先开启低电量自动返航模式或者用户终端未主动发送返航指令的情况,则需要继续飞行直至接收到相关返航指令或者电池电量耗尽。
综上所述,本申请实施例所提供的耗电量估算方法,在不同种类的电池上面应用,使用之前无需对电池进行任何形式的放电测试。并且考虑到了无人机飞行时的多种作业状态,针对不同状态进行预测。同时在实际飞行的时候通过修正算法实时修正预测值。
参见图4,为本发明实施例提供的一种耗电量估算装置的模块框图,所述耗电量估算装置400包括:
确定模块401,用于确定当前的飞行任务包含的各飞行阶段,其中,每个飞行阶段均包括至少一种飞行状态;
第一计算模块402,用于在各飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量;
第二计算模块403,用于根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量。
此外,本发明实施例提供了一种无人机,包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序在所述处理器运行时执行上述实施例中所述的耗电量估算方法。
另外,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,所述计算机程序在处理器上运行时执行上述实施例中任一项所述的耗电量估算方法。
综上所述,本申请提供的耗电量估算装置、无人机及计算机可读存储介质,在需要确定飞行任务中某一目标位点的估计耗电量时,在飞行任务中各飞行阶段包含的飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量,再根据起始位点与目标位点之间的飞行阶段包含的飞行状态和飞行状态的单位距离耗电量,即可计算目标位点的估计耗电量。这样就无需提前放电测试,直接在当前的飞行任务中采样得到比较适用当前无人机的单位距离耗电量,进而得到比较真实的估计耗电量。所提供的耗电量估算装置、无人机及计算机可读存储介质的具体实施过程,可以参见上述方法实施例的具体实施过程,在此不再一一赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品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(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (13)
1.一种耗电量估算方法,其特征在于,所述方法包括:
确定当前的飞行任务包含的各飞行阶段,其中,每个飞行阶段均包括至少一种飞行状态;
在各飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量;
根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在各飞行状态首次飞行时计算单位距离耗电量的步骤,包括:
确定对应所述飞行状态的采样距离,以及在所述采样距离内采样点的总数量;
获取在各采样点的电池耗电参数,并根据各采样点的电池耗电参数计算各采样点的阶段耗电量;
将各采样点的阶段耗电量相加,得到所述采样距离内的总耗电量;
根据所述采样距离内的总耗电量和所述采样距离,计算所述单位距离耗电量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述电池耗电参数包括电池输出功率、电池输出电压和采样频率;
所述获取在各采样点的电池耗电参数,并根据各采样点的电池耗电参数计算各采样点的阶段耗电量的步骤,包括:
根据各采样点的电池输出电压计算平均输出电压;
根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率;
根据各采样点的电池输出功率、瞬时频率和所述平均输出电压,计算各采样点的所述阶段耗电量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述飞行状态包括单一飞行状态和复合飞行状态;单一飞行状态包括平飞、上升、下降、旋转和自旋中的任一种;所述复合飞行状态包括至少两种单一飞行状态。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,各单一飞行状态均为直线状态和非直线状态中的任一种;
所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率的步骤之前,还包括:
判断各飞行状态中每一单一飞行状态是否为直线状态;
若单一飞行状态为直线状态,所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率包括:根据所述采样点的总数量、瞬时速率和采样距离计算所述采样频率;
若单一飞行状态为非直线状态,所述根据各采样点的瞬时速率计算所述采样频率包括:根据所述瞬时速率和转弯半径计算所述采样频率。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤,包括:
计算在所述飞行任务的起始点到目标位点之间,各飞行阶段内各飞行状态的飞行距离;
根据各飞行状态的飞行距离以及对应飞行状态的单位距离耗电量,计算各飞行状态的总耗电量;
将各飞行状态的总耗电量相加,得到所述起始位点至所述目标位点的估计耗电量。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据各飞行状态的飞行距离以及对应飞行状态的单位距离耗电量,计算各飞行状态的总耗电量的步骤,包括:
若单一飞行状态为直线状态,将飞行距离和对应单一飞行状态的单位距离耗电量相乘,得到对应单一飞行状态的总耗电量;
若单一飞行状态为非直线状态,将飞行距离、对应单一飞行状态的单位距离耗电量和速率倍数相乘,得到对应单一飞行状态的总耗电量,其中,所述速率倍数为所述目标位点的瞬时速率与对应单一飞行状态的平均速率的比值。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤之后,所述方法还包括:
根据所述目标位点的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量,计算所述目标位点的修正权重;
利用所述修正权重修正所述目标位点的估计耗电量。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述目标位点的前向关联位点包括所述目标位点之前邻接的且已经依次飞行经过的第一位点和第二位点,所述根据所述目标位点的前向关联位点的估计耗电量和实测耗电量计算修正权重的步骤,包括:
根据所述第一位点的实测耗电量和修正后的估计耗电量,计算调整权重;
根据所述调整权重、所述第二位点的修正后的估计耗电量和实测耗电量计算所述第二位点的参考耗电量;
将所述第二位点的实测耗电量与所述第二位点的参考耗电量的比值,作为所述修正权重。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量的步骤之后,所述方法还包括:
根据电池总电量和所述目标位点的估计耗电量,计算所述目标位点的剩余电量和估计返航耗电量;
若所述剩余电量小于或者等于返航耗电量,发送低电量提示信息至用户终端;
在满足预设条件时切换执行返航任务,其中,所述预设条件包括用户预先开启低电量自动返航模式,或者接收到用户终端发送的返航指令。
11.一种耗电量估算装置,其特征在于,所述耗电量估算装置包括:
确定模块,用于确定当前的飞行任务包含的各飞行阶段,其中,每个飞行阶段均包括至少一种飞行状态;
第一计算模块,用于在各飞行状态首次飞行时计算各飞行状态对应的单位距离耗电量;
第二计算模块,用于根据从所述飞行任务的起始位点到目标位点之间的飞行阶段和各飞行阶段内包含的各飞行状态的单位距离耗电量,计算从所述起始位点到所述目标位点的估计耗电量。
12.一种无人机,其特征在于,包括存储器以及处理器,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序在所述处理器运行时执行权利要求1至10中任一项所述的耗电量估算方法。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储有计算机程序,所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至10中任一项所述的耗电量估算方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114137426A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 广州极飞科技股份有限公司 | 一种剩余电量估算方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110276818A1 (en) * | 2010-05-10 | 2011-11-10 | Pfu Limited | Power consumption quantity estimation system |
JP2012050293A (ja) * | 2010-08-30 | 2012-03-08 | Mitsubishi Motors Corp | 車両の航続距離演算装置 |
CN103913706A (zh) * | 2012-12-29 | 2014-07-09 | 北京谊安医疗系统股份有限公司 | 一种锂电池电量检测的方法及其装置 |
WO2016008125A1 (zh) * | 2014-07-16 | 2016-01-21 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 电动无人机及其智能电量保护方法 |
CN105759218A (zh) * | 2016-03-01 | 2016-07-13 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 一种电动无人机剩余里程估计方法 |
WO2016145621A1 (zh) * | 2015-03-18 | 2016-09-22 | 华为技术有限公司 | 一种电量估计方法及终端 |
US20160293015A1 (en) * | 2013-12-14 | 2016-10-06 | Oleksiy Bragin | Projectile launched uav reconnaissance system and method |
US20190114929A1 (en) * | 2017-10-12 | 2019-04-18 | Topcon Corporation | Data processing device, drone, and control device, method, and processing program therefor |
JP6518392B1 (ja) * | 2019-02-06 | 2019-05-22 | 中国電力株式会社 | 飛行制御システム及び飛行計画作成方法 |
CN110361667A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-10-22 | 西安爱生无人机技术有限公司 | 纯电动无人机的电池电量检测装置及方法 |
CN111026155A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-17 | 广东中东测绘科技有限公司 | 一种航测方法、装置及电子设备 |
-
2021
- 2021-08-03 CN CN202110886566.9A patent/CN113671374B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110276818A1 (en) * | 2010-05-10 | 2011-11-10 | Pfu Limited | Power consumption quantity estimation system |
JP2012050293A (ja) * | 2010-08-30 | 2012-03-08 | Mitsubishi Motors Corp | 車両の航続距離演算装置 |
CN103913706A (zh) * | 2012-12-29 | 2014-07-09 | 北京谊安医疗系统股份有限公司 | 一种锂电池电量检测的方法及其装置 |
US20160293015A1 (en) * | 2013-12-14 | 2016-10-06 | Oleksiy Bragin | Projectile launched uav reconnaissance system and method |
WO2016008125A1 (zh) * | 2014-07-16 | 2016-01-21 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 电动无人机及其智能电量保护方法 |
WO2016145621A1 (zh) * | 2015-03-18 | 2016-09-22 | 华为技术有限公司 | 一种电量估计方法及终端 |
CN105759218A (zh) * | 2016-03-01 | 2016-07-13 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 一种电动无人机剩余里程估计方法 |
US20190114929A1 (en) * | 2017-10-12 | 2019-04-18 | Topcon Corporation | Data processing device, drone, and control device, method, and processing program therefor |
JP6518392B1 (ja) * | 2019-02-06 | 2019-05-22 | 中国電力株式会社 | 飛行制御システム及び飛行計画作成方法 |
CN110361667A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-10-22 | 西安爱生无人机技术有限公司 | 纯电动无人机的电池电量检测装置及方法 |
CN111026155A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-17 | 广东中东测绘科技有限公司 | 一种航测方法、装置及电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王楠 等: "基于单片机的无人机电池电量监测系统设计", 《现代信息科技》, vol. 5, no. 5, 10 March 2021 (2021-03-10), pages 67 - 69 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114137426A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 广州极飞科技股份有限公司 | 一种剩余电量估算方法、装置、设备及存储介质 |
CN114137426B (zh) * | 2021-11-30 | 2024-04-09 | 广州极飞科技股份有限公司 | 一种剩余电量估算方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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