CN114348264A - 一种基于海洋环境的无人机搜救方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于海洋环境的无人机搜救方法及系统，该方法包括：获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；根据实时GPS定位信号，确定事故无人机的事故发生位置和事故类型；根据实时GPS定位信号、事故发生位置和事故类型，确定救援位置；控制救援无人机以固定翼状态前往救援位置；通过救援无人机上设置的双光相机检测事故无人机的当前位置和当前环境信息；根据当前环境信息和当前位置确定营救模式；调整固定翼状态为多旋翼状态，并根据营救模式对事故无人机进行营救。可见，实施这种实施方式，能够对海洋环境中的发生故障的观测无人机进行搜救，从而能够保障在各类海洋环境下回收观测数据的效果，避免观测损失的情况发生。

Description

一种基于海洋环境的无人机搜救方法及系统

技术领域

本申请涉及海洋观测场无人机搜救领域，具体而言，涉及一种基于海洋环境的无人机搜救方法及系统。

背景技术

无人机搜救通常指代无人机对人的搜救。具体的，现有方式中通常是由无人机主对人进行搜索与发现，再由救援人员进行施救。在该过程中搜救无人机对目标并无实质性搜救，可见，目前并没有对无人机进行搜救的技术，或者说对无人机进行搜救的基础仍停留在初级阶段。因此，在面对海洋环境时，一旦海洋环境中应用的观测无人机出现故障时，尚无对其进行有效搜救的方法；同时，因为大洋的搜救具有时效性问题，过晚救援易导致观测无人机丢失或沉入海底，进而导致海洋观测数据丢失，造成严重的观测损失。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于海洋环境的无人机搜救方法及系统，能够对海洋环境中的发生故障的观测无人机进行搜救，从而能够保障在各类海洋环境下回收观测数据的效果，避免观测损失的情况发生。

本申请实施例第一方面提供了一种基于海洋环境的无人机搜救方法，包括：

获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；所述事故无人机用于指代在海洋环境中发生事故的观测无人机；

根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机的事故发生位置；并根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机发生的事故类型；

根据所述实时GPS定位信号、所述事故发生位置和所述事故类型，确定救援位置；

控制救援无人机以固定翼状态前往所述救援位置；所述救援无人机为复合翼无人机，所述复合翼无人机具有所述多旋翼状态和固定翼状态；

通过所述救援无人机上设置的双光相机检测所述事故无人机的当前位置和当前环境信息；

根据所述当前环境信息和所述当前位置确定营救模式；

调整所述固定翼状态为所述多旋翼状态，并根据所述营救模式对所述事故无人机进行营救。

本申请实施例第二方面提供了一种基于海洋环境的无人机搜救系统，所述基于海洋环境的无人机搜救系统包括：

获取单元，用于获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；所述事故无人机用于指代在海洋环境中发生事故的观测无人机；

第一确定单元，用于根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机的事故发生位置；并根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机发生的事故类型；

第二确定单元，用于根据所述实时GPS定位信号、所述事故发生位置和所述事故类型，确定救援位置；

控制单元，用于控制救援无人机以固定翼状态前往所述救援位置；所述救援无人机为复合翼无人机，所述复合翼无人机具有所述多旋翼状态和固定翼状态；

检测单元，用于通过所述救援无人机上设置的双光相机检测所述事故无人机的当前位置和当前环境信息；

第三确定单元，用于根据所述当前环境信息和所述当前位置确定营救模式；

营救单元，用于调整所述固定翼状态为所述多旋翼状态，并根据所述营救模式对所述事故无人机进行营救。

本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本申请实施例第一方面中任一项所述的基于海洋环境的无人机搜救方法。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本申请实施例第一方面中任一项所述的基于海洋环境的无人机搜救方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请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申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于海洋环境的无人机搜救方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种基于海洋环境的无人机搜救系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1

请参看图1，图1为本实施例提供了一种基于海洋环境的无人机搜救方法的流程示意图。其中，该基于海洋环境的无人机搜救方法包括：

S101、获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；事故无人机用于指代在海洋环境中发生事故的观测无人机。

本实施例中，观测无人机起飞时，其内部的搜救系统便保持工作状态，以实时保持实时数据回传无人机坐标。

本实施例中，事故无人机中设置有存活模块，该存活模块用于保护事故无人机中存储观测数据的存储模块(或称中枢系统模块)。其中，存活模块中具备多个独立自充气式漂浮器(不低于2个)，每个独立自充气式漂浮器均可实现将整个无人机观测系统漂浮至水面，漂浮器颜色为鲜艳色，优选的橙色，同时每个独立的自充气式漂浮器具备相应的救生灯，以便在海洋中加快被搜索发现的进程。

在本实施例中，事故无人机具有如此的结构能够使得事故无人机具备一定地自我存活能力，从而保障事故无人机的可存活性，进而保障救援的成功率。否则，即使搜救无人机能力再强，也无法完成搜救任务。搜救与被搜救是相辅相成的，应理解，本方法所描述的事故无人机是该种特定的无人机，并非普通的大众无人机。

在本实施例中，目前的无人机搜救方法通常只是对事故无人机进行搜救，并没有考虑事故无人机的可存活性。因此，本方法的目的是在提高事故无人机自我存活能力的同时完成对事故无人机的搜救，这是现有方法中并没有考虑的。

在本实施例中，上述自充气式漂浮器具备双激发装置，其一为水敏激发装置，第二是压力检测激发装置。该压力检测激发装置在大于常规大气压1.5倍时触发启动，以保障自充气式漂浮器在水中能够正常打开。

本实施例中，该方法中涉及到了事故无人机的机械结构和搜救无人机的机械结构，在该两种结构中是具有很多的细节结构的。而该些细节结构又通常具有较高的稳定性和可靠性。在上述无人机的机械结构当中，高稳定性和高可靠性又由实用结构和备用结构来进行体现。

举例来说，本申请中所描述的事故无人机中设置有复数个自充气式漂浮器，每个自充气式漂浮器中又具备双激发装置。其目的就是为了复数个保障自充气式漂浮器中至少有一个能够正常工作，从而实现高稳定性和高可靠性的效果。而双激发装置是为了使得每个自充气式漂浮器能够在落水时切实进行触发启动，从而避免单方式检测失效而导致自充气式漂浮器未正常工作的情况。可见，该种结构上的设置能够确保事故无人机在落水时漂浮到海面上，从而增加搜救的成功率。

S102、根据实时GPS定位信号，确定事故无人机的事故发生位置；并根据实时GPS定位信号，确定事故无人机发生的事故类型。

作为一种可选的实施方式，根据实时GPS定位信号，确定事故无人机发生的事故类型的步骤包括：

根据实时GPS定位信号，确定事故无人机的实时速度和实时高度；

判断实时速度是否大于预设的速度阈值；

当实时速度不大于速度阈值时，确定事故无人机发生的事故类型为静态事故；

当航行速度大于预设速度阈值时，判断实时高度是否小于预设的高度阈值；

当实时高度小于高度阈值时，确定事故无人机发生的事故类型为坠落动态事故；

当实时高度不小于高度阈值时，确定事故无人机发生的事故类型为航行动态事故。

本实施例中，在观测无人机出现意外，从而导致无法返航的情况中，通常包括但不限于因故障停止工作、因其它问题导致坠机等情况。对其进行分类，可以得到静态问题和动态问题两类。

在本实施例中，静态问题，如作为观测无人机的多旋翼无人机停泊观测或在返航时发现故障，该方法可以锁定该观测无人机的的位置，并通过搜救无人机对其进行搜救。

在本实施例中，动态问题，如作为观测无人机的多旋翼无人机或复合翼无人机在飞行过程中坠毁，该方法可以发出GPS高度异常警报，并继续实时回传事故无人机(即上述发生事故的观测无人机)的实时坐标。与此同时，该方法还可以通过漂流模型实时模拟事故无人机随风浪流产生的漂流位置，并间隔性通过实时坐标进行初始场修正，以达到模拟与实际最接近的状态，从而防止事故无人机坐标回报模块意外故障而影响搜救的情况出现。

S103、根据实时GPS定位信号、事故发生位置和事故类型，确定救援位置。

作为一种可选的实施方式，事故类型为静态事故时，根据实时GPS定位信号、事故发生位置和事故类型，确定救援位置的步骤包括：

将事故发生位置确定为救援位置。

作为一种可选的实施方式，事故类型为坠落动态事故时，根据实时GPS定位信号、事故发生位置和事故类型，确定救援位置的步骤包括：

获取事故无人机的坠落水域风浪信息；

根据坠落水域风浪信息和事故发生位置进行模拟计算，得到漂流位置；

根据实时GPS定位信号对漂流位置进行修正，得到修正位置；

将修正位置确定为救援位置。

本实施例中，静态事故用于指代观测无人机突然故障导致无法返航，或者观测完毕，想返航的时候飞不回来了的情况；动态事故多是复合翼无人机飞行过程中出现问题，其中就包括坠海事故。

本实施例中，营救模式通常可以分为两种，其一为常规营救模式(其中，打捞营救模式用于表示具有打捞动作的常规营救模式，实际上打捞营救模式突出了打捞这一动作，而突出这一动作的目的是为了表现出该方法能够对水中事故和空中事故进行多情形救援的效果)，其二为紧急营救模式。其中，紧急营救模式是在天气或者海况很差的时候迫不得已为了保全观测数据而采用的方案，是否急救的根本在于是否情况紧急，需要以最短的时间完成营救。具体的，因为恶劣天气通常也会导致搜救无人机出现问题，所以在这种情况下搜救无人机并不容易在常规营救模式下完成营救工作；因此，与其反反复复地做营救测试，不如用紧急营救模式来早点保全事故无人机的数据，从而保障救援的安全性。

S104、控制救援无人机以固定翼状态前往救援位置；救援无人机为复合翼无人机，复合翼无人机具有多旋翼状态和固定翼状态。

S105、通过救援无人机上设置的双光相机检测事故无人机的当前位置和当前环境信息。

本实施例中，该方法可以实时调整双光相机的拍摄角度以达到最优视场角，从而实现最好的拍摄效果。当搜救无人机直达救援位置处展开营救工作时，该方法可以双光相机通过可见、红外、融合三种拍摄图像识别事故无人机的当前位置和当前环境信息。

作为一种可选的实施方式，通过救援无人机上设置的双光相机检测事故无人机的当前位置和当前环境信息的步骤包括：

通过救援无人机上设置的双光相机拍摄可见光图像和红外光图像；

对可见光图像和红外光图像进行融合，得到双光融合图像；

在可见光图像、红外光图像和双光融合图像中识别当前环境信息、事故无人机的轮廓信息和事故无人机发出的求救灯光信号；

根据当前环境信息、轮廓信息和求救灯光信号，锁定事故无人机的当前位置。

作为一种进一步可选的实施方式，在可见光图像、红外光图像和双光融合图像中识别当前环境信息、事故无人机的轮廓信息和事故无人机发出的求救灯光信号的步骤包括：

在可见光图像、红外光图像和双光融合图像中识别当前环境信息；

根据当前环境信息确定环境能见度；

判断环境能见度是否小于预设的能见度阈值；

当环境能见度小于能见度阈值时，控制救援无人机开启搜救探照灯；

通过双光相机在搜救探照灯照射范围内拍摄可见光探照图像、红外光探照图像和融合探照图像；

根据可见光探照图像、红外光探照图像和融合探照图像中识别事故无人机的轮廓信息和事故无人机发出的求救灯光信号。

S106、根据当前环境信息和当前位置确定营救模式。

作为一种可选的实施方式，根据当前环境信息和当前位置确定营救模式的步骤包括：

根据当前环境信息，判断当前天气或当前海况是否为预设的恶劣天气或恶劣海况；

当当前天气或当前海况为恶劣天气或恶劣海况时，将营救模式确定为紧急营救模式；

当当前天气或当前海况不为恶劣天气或恶劣海况时，根据当前位置判断事故无人机是否坠落水中；

当事故无人机坠落水中时，将营救模式确定为打捞营救模式；

当事故无人机未坠落水中时，将营救模式确定为常规营救模式。

S107、调整固定翼状态为多旋翼状态，并根据营救模式对事故无人机进行营救。

作为一种可选的实施方式，当营救模式为紧急营救模式时，根据营救模式对事故无人机进行营救的步骤包括：

控制救援无人机悬停于事故无人机上方；

控制救援无人机对事故无人机进行瞄准，并发射击穿抓取器；

通过击穿抓取器抓取事故无人机，并自主规划返航。

作为一种可选的实施方式，当营救模式为打捞营救模式或常规营救模式时，根据营救模式对事故无人机进行营救的步骤包括：

控制救援无人机悬停于事故无人机上方；

控制救援无人机上设置的机械臂对事故无人机进行抓取；

当机械臂抓取到事故无人机时，自主规划返航。

本实施例中，该方法可以对搜救无人机(复合翼无人机)进行控制，使之切换为多旋翼状态，悬停至事故无人机上方。同时，根据可见、红外、融合三种拍摄图像，宏观观察事故无人机。

在本实施例中，该方法可以通过搜救无人机上设置的缆车将机械臂系统向下释放，并降落至海面上方，然后通过调整双光相机(可见光与红外)的可视角度，根据可见、红外、融合三种拍摄图像锁定搜救无人机。

在本实施例中，如光线较差则开启高亮灯予以辅助。

在本实施例中，在机械臂系统接触到事故无人机时，机械臂系统自动展开，通过类人化操作对事故无人机进行抓取，从而尽量保全事故无人机。

在本实施例中，当事故无人机极其难抓取，或天气或海况较差时，确定营救模式为紧急营救模式时。此时，控制搜救无人机瞄准事故无人机并发射击穿抓取器，从而实现对事故无人机的击穿抓取。当对事故无人机抓取牢固时，调整双光相机(可见光与红外)以及高亮灯恢复初始状态，然后再通过机械臂系统对事故无人机进行回收。此时搜救无人机可以将事故无人机固定于搜救无人机上的固定架上。

在本实施例中，当事故无人机抓取完成时，调整双光相机(可见光与红外)恢复飞行时所需最优视场角，调整多旋翼状态为为固定翼状态，根据系统规划自主返航。其中，因搜救无人机具备自主规划返航功能，所以起航至返航状态期间，在复合翼无人机保守续航里程范围内，科考船仍可继续按计划航行，从而减少能够船时的损耗，提高海洋科考效率。

在本实施例中，在搜救无人机降落前，可以在降落区上方，将固定翼状态调整为多旋翼状态，并通过缆车将机械臂系统防止事故无人机至甲板上，等待工作人员清空降落区。

在本实施例中，最后搜救无人机通过缆车将机械臂系统恢复至初始状态，并自动降落。

本实施例中，该方法的执行主体可以为计算机、服务器等计算系统，对此本实施例中不作任何限定。

本实施例中，该方法中所描述的及远海、深海等相似描述的含义皆为大洋的含义，对此本实施例中不进行赘述。

可见，实施本实施例所描述的基于海洋环境的无人机搜救方法，能够快速、有效地对海洋环境下的观测无人机进行搜寻与救援，避免工作人员的参与，从而实现搜救一体化、自主化，进而保障观测无人机的观测数据能够被保留下来，以填补我国海洋科考的无人机搜救空白，并提高海洋观测数据的全面性。

实施例2

请参看图2，图2为本实施例提供的一种基于海洋环境的无人机搜救系统的结构示意图。如图2所示，该基于海洋环境的无人机搜救系统包括：

获取单元210，用于获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；事故无人机用于指代在海洋环境中发生事故的观测无人机；

第一确定单元220，用于根据实时GPS定位信号，确定事故无人机的事故发生位置；并根据实时GPS定位信号，确定事故无人机发生的事故类型；

第二确定单元230，用于根据实时GPS定位信号、事故发生位置和事故类型，确定救援位置；

控制单元240，用于控制救援无人机以固定翼状态前往救援位置；救援无人机为复合翼无人机，复合翼无人机具有多旋翼状态和固定翼状态；

检测单元250，用于通过救援无人机上设置的双光相机检测事故无人机的当前位置和当前环境信息；

第三确定单元260，用于根据当前环境信息和当前位置确定营救模式；

营救单元270，用于调整固定翼状态为多旋翼状态，并根据营救模式对事故无人机进行营救。

作为一种可选的实施方式，第一确定单元220包括：

第一确定子单元221，用于根据实时GPS定位信号，确定事故无人机的实时速度和实时高度；

第一判断子单元222，用于判断实时速度是否大于预设的速度阈值；

第一确定子单元221，还用于当实时速度不大于速度阈值时，确定事故无人机发生的事故类型为静态事故；

第一判断子单元222，还用于当航行速度大于预设速度阈值时，判断实时高度是否小于预设的高度阈值；

第一确定子单元221，还用于当实时高度小于高度阈值时，确定事故无人机发生的事故类型为坠落动态事故；

第一确定子单元221，还用于当实时高度不小于高度阈值时，确定事故无人机发生的事故类型为航行动态事故。

作为一种可选的实施方式，第二确定单元230具体用于在事故类型为静态事故时，将事故发生位置确定为救援位置。

作为一种可选的实施方式，第二确定单元230包括：

获取子单元231，用于在事故类型为坠落动态事故时，获取事故无人机的坠落水域风浪信息；

计算子单元232，用于根据坠落水域风浪信息和事故发生位置进行模拟计算，得到漂流位置；

修正子单元233，用于根据实时GPS定位信号对漂流位置进行修正，得到修正位置；

第二确定子单元234，用于将修正位置确定为救援位置。

作为一种可选的实施方式，检测单元250包括：

控制子单元251，用于通过救援无人机上设置的双光相机拍摄可见光图像和红外光图像；

融合子单元252，用于对可见光图像和红外光图像进行融合，得到双光融合图像；

识别子单元253，用于在可见光图像、红外光图像和双光融合图像中识别当前环境信息、事故无人机的轮廓信息和事故无人机发出的求救灯光信号；

锁定子单元254，用于根据当前环境信息、轮廓信息和求救灯光信号，锁定事故无人机的当前位置。

作为一种可选的实施方式，识别子单元253具体用于

在可见光图像、红外光图像和双光融合图像中识别当前环境信息；

根据当前环境信息确定环境能见度；

判断环境能见度是否小于预设的能见度阈值；

当环境能见度小于能见度阈值时，控制救援无人机开启搜救探照灯；

通过双光相机在搜救探照灯照射范围内拍摄可见光探照图像、红外光探照图像和融合探照图像；

根据可见光探照图像、红外光探照图像和融合探照图像中识别事故无人机的轮廓信息和事故无人机发出的求救灯光信号。

作为一种可选的实施方式，第三确定单元260包括：

第三判断子单元261，用于根据当前环境信息，判断当前天气或当前海况是否为预设的恶劣天气或恶劣海况；

第三确定子单元262，用于当当前天气或当前海况为恶劣天气或恶劣海况时，将营救模式确定为紧急营救模式；

第三判断子单元261，用于当当前天气或当前海况不为恶劣天气或恶劣海况时，根据当前位置判断事故无人机是否坠落水中；

第三确定子单元262，还用于当事故无人机坠落水中时，将营救模式确定为打捞营救模式；

第三确定子单元262，还用于当事故无人机未坠落水中时，将营救模式确定为常规营救模式。

作为一种可选的实施方式，营救单元270包括：

营救子单元271，用于当营救模式为紧急营救模式时，控制救援无人机悬停于事故无人机上方；

急救子单元272，应用于控制救援无人机对事故无人机进行瞄准，并发射击穿抓取器；

返航子单元273，用于通过击穿抓取器抓取事故无人机，并自主规划返航。

作为一种可选的实施方式，营救单元270包括：

营救子单元271，用于当营救模式为打捞营救模式或常规营救模式时，控制救援无人机悬停于事故无人机上方；

营救子单元271，用于控制救援无人机上设置的机械臂对事故无人机进行抓取；

返航子单元273，用于当机械臂抓取到事故无人机时，自主规划返航。

本申请实施例中，对于基于海洋环境的无人机搜救系统的解释说明可以参照实施例1中的描述，对此本实施例中不再多加赘述。

可见，实施本实施例所描述的基于海洋环境的无人机搜救系统，能够快速、有效地对海洋环境下的观测无人机进行搜寻与救援，避免工作人员的参与，从而实现搜救一体化、自主化，进而保障观测无人机的观测数据能够被保留下来，以填补我国海洋科考的无人机搜救空白，并提高海洋观测数据的全面性。

本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本申请实施例1中的基于海洋环境的无人机搜救方法。

本申请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指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本申请实施例1中的基于海洋环境的无人机搜救方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统、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，在有些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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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，在本申请各个实施例中的各功能模块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，也可以两个或两个以上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存储介质中。基于这样的理解，本申请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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请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。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，包括：

获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；所述事故无人机用于指代在海洋环境中发生事故的观测无人机；

根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机的事故发生位置；并根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机发生的事故类型；

根据所述实时GPS定位信号、所述事故发生位置和所述事故类型，确定救援位置；

控制救援无人机以固定翼状态前往所述救援位置；所述救援无人机为复合翼无人机，所述复合翼无人机具有所述多旋翼状态和固定翼状态；

通过所述救援无人机上设置的双光相机检测所述事故无人机的当前位置和当前环境信息；

根据所述当前环境信息和所述当前位置确定营救模式；

调整所述固定翼状态为所述多旋翼状态，并根据所述营救模式对所述事故无人机进行营救。

2.根据权利要求1所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，所述根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机发生的事故类型的步骤包括：

根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机的实时速度和实时高度；

判断所述实时速度是否大于预设的速度阈值；

当所述实时速度不大于所述速度阈值时，确定所述事故无人机发生的事故类型为静态事故；

当所述航行速度大于所述预设速度阈值时，判断所述实时高度是否小于预设的高度阈值；

当所述实时高度小于所述高度阈值时，确定所述事故无人机发生的事故类型为坠落动态事故；

当所述实时高度不小于所述高度阈值时，确定所述事故无人机发生的事故类型为航行动态事故。

3.根据权利要求2所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，所述事故类型为所述静态事故时，所述根据所述实时GPS定位信号、所述事故发生位置和所述事故类型，确定救援位置的步骤包括：

将所述事故发生位置确定为救援位置。

4.根据权利要求2所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，所述事故类型为所述坠落动态事故时，所述根据所述实时GPS定位信号、所述事故发生位置和所述事故类型，确定救援位置的步骤包括：

获取所述事故无人机的坠落水域风浪信息；

根据所述坠落水域风浪信息和所述事故发生位置进行模拟计算，得到漂流位置；

根据所述实时GPS定位信号对所述漂流位置进行修正，得到修正位置；

将所述修正位置确定为救援位置。

5.根据权利要求1所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，所述通过所述救援无人机上设置的双光相机检测所述事故无人机的当前位置和当前环境信息的步骤包括：

通过所述救援无人机上设置的双光相机拍摄可见光图像和红外光图像；

对所述可见光图像和所述红外光图像进行融合，得到双光融合图像；

在所述可见光图像、所述红外光图像和所述双光融合图像中识别当前环境信息、所述事故无人机的轮廓信息和所述事故无人机发出的求救灯光信号；

根据所述当前环境信息、所述轮廓信息和所述求救灯光信号，锁定所述事故无人机的当前位置。

6.根据权利要求5所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，所述在所述可见光图像、所述红外光图像和所述双光融合图像中识别当前环境信息、所述事故无人机的轮廓信息和所述事故无人机发出的求救灯光信号的步骤包括：

在所述可见光图像、所述红外光图像和所述双光融合图像中识别当前环境信息；

根据所述当前环境信息确定环境能见度；

判断所述环境能见度是否小于预设的能见度阈值；

当所述环境能见度小于所述能见度阈值时，控制所述救援无人机开启搜救探照灯；

通过所述双光相机在所述搜救探照灯照射范围内拍摄可见光探照图像、红外光探照图像和融合探照图像；

根据所述可见光探照图像、所述红外光探照图像和所述融合探照图像中识别所述事故无人机的轮廓信息和所述事故无人机发出的求救灯光信号。

7.根据权利要求1所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，所述根据所述当前环境信息和所述当前位置确定营救模式的步骤包括：

根据所述当前环境信息，判断当前天气或当前海况是否为预设的恶劣天气或恶劣海况；

当所述当前天气或所述当前海况为所述恶劣天气或所述恶劣海况时，将营救模式确定为紧急营救模式；

当所述当前天气或所述当前海况不为所述恶劣天气或所述恶劣海况时，根据所述当前位置判断所述事故无人机是否坠落水中；

当所述事故无人机坠落水中时，将营救模式确定为打捞营救模式；

当所述事故无人机未坠落水中时，将营救模式确定为常规营救模式。

8.根据权利要求7所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，当所述营救模式为所述紧急营救模式时，所述根据所述营救模式对所述事故无人机进行营救的步骤包括：

控制所述救援无人机悬停于所述事故无人机上方；

控制所述救援无人机对所述事故无人机进行瞄准，并发射击穿抓取器；

通过所述击穿抓取器抓取所述事故无人机，并自主规划返航。

9.根据权利要求7所述的基于海洋环境的无人机搜救方法，其特征在于，当所述营救模式为所述打捞营救模式或所述常规营救模式时，所述根据所述营救模式对所述事故无人机进行营救的步骤包括：

控制所述救援无人机悬停于所述事故无人机上方；

控制所述救援无人机上设置的机械臂对所述事故无人机进行抓取；

当所述机械臂抓取到所述事故无人机时，自主规划返航。

10.一种基于海洋环境的无人机搜救系统，其特征在于，所述基于海洋环境的无人机搜救系统包括：

获取单元，用于获取事故无人机实时回传的实时GPS定位信号；所述事故无人机用于指代在海洋环境中发生事故的观测无人机；

第一确定单元，用于根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机的事故发生位置；并根据所述实时GPS定位信号，确定所述事故无人机发生的事故类型；

第二确定单元，用于根据所述实时GPS定位信号、所述事故发生位置和所述事故类型，确定救援位置；

控制单元，用于控制救援无人机以固定翼状态前往所述救援位置；所述救援无人机为复合翼无人机，所述复合翼无人机具有所述多旋翼状态和固定翼状态；

检测单元，用于通过所述救援无人机上设置的双光相机检测所述事故无人机的当前位置和当前环境信息；

第三确定单元，用于根据所述当前环境信息和所述当前位置确定营救模式；

营救单元，用于调整所述固定翼状态为所述多旋翼状态，并根据所述营救模式对所述事故无人机进行营救。

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