CN115379390A - 无人机定位方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
无人机定位方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115379390A CN115379390A CN202210784039.1A CN202210784039A CN115379390A CN 115379390 A CN115379390 A CN 115379390A CN 202210784039 A CN202210784039 A CN 202210784039A CN 115379390 A CN115379390 A CN 115379390A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned aerial
- aerial vehicle
- relay
- weight
- position information
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 16
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 4
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 101710163391 ADP-ribosyl cyclase/cyclic ADP-ribose hydrolase Proteins 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229920000049 Carbon (fiber) Polymers 0.000 description 1
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000037237 body shape Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000004917 carbon fiber Substances 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/024—Guidance services
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
- G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/42—Determining position
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/14—Relay systems
- H04B7/15—Active relay systems
- H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
- H04B7/18502—Airborne stations
- H04B7/18506—Communications with or from aircraft, i.e. aeronautical mobile service
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
- H04W4/48—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for in-vehicle communication
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
Abstract
本申请涉及一种无人机定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；通过UWB定位系统，获取目标无人机的第二位置信息；利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取目标无人机的第三位置信息；根据目标无人机的无人机状态信息，分别获取与第一位置信息对应的第一权重、与第二位置信息对应的第二权重，以及与第三位置信息对应的第三权重；利用第一权重、第二权重以及第三权重，对第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到目标无人机的定位信息。采用本方法能提高用于桥梁巡检的无人机的定位精度。
Description
技术领域
本申请涉及无人机技术领域，特别是涉及一种无人机定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着无人机技术的发展，出现了一种利用无人机进行桥梁巡检的技术，该技术可以通过无人机实现桥梁巡检，在巡检无人机检测到桥梁出现问题时，可以通过得到巡检无人机的位置，来确定出现问题的桥梁位置。
传统技术中，巡检无人机的定位方式通常是采用GPS定位方式，或者UWB定位的方式实现。然而，由于桥梁的钢制结构及桥下水面反射卫星信号会产生多路径效应，会导致大桥桥体下方区域GPS信号较弱，同时在执行巡检任务时如果受到大风天气干扰，则导致UWB进行无人机悬停定位时无法收敛，因此现有的应用于桥梁巡检的巡检无人机的定位精度较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高巡检无人机定位精度的无人机定位方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种无人机定位方法，所述方法包括：
通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
在其中一个实施例中，所述中继无人机设置在所述目标桥梁的桥梁侧面的预设位置上；所述中继无人机包括：第一中继无人机、第二中继无人机，以及第三中继无人机；所述利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息，包括：获取所述第一中继无人机的第一中继位置信息、所述第二中继无人机的第二中继位置信息，以及所述第三中继无人机的第三中继位置信息；获取所述目标无人机与所述第一中继无人机的第一距离、所述目标无人机与所述第二中继无人机的第二距离，以及所述目标无人机与所述第三中继无人机的第三距离；基于所述第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，与所述第一距离、第二距离以及第三距离，得到所述第三位置信息。
在其中一个实施例中，所述中继无人机与所述目标无人机处于相同高度；所述基于所述第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，与所述第一距离、第二距离以及第三距离，得到所述第三位置信息，包括：将所述第一中继位置信息设置为中继坐标系的坐标原点，并获取所述第二中继位置信息在所述中继坐标系的第一坐标信息，以及所述第三中继位置信息在所述中继坐标系的第二坐标信息；利用所述第一坐标信息以及第二坐标信息，与所述第一距离、第二距离以及第三距离，得到所述目标无人机在所述中继坐标系的第三坐标信息；基于所述第三坐标信息，得到所述第三位置信息。
在其中一个实施例中，所述无人机状态信息，包括所述目标无人机的GPS信号强度；所述根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重，包括：若所述GPS信号强度大于或者等于预设的GPS信号强度阈值，则将所述第一权重设置为1，并且将所述第二权重以及所述第三权重设置为0；和/或若所述GPS信号强度小于所述GPS信号强度阈值，则将所述第一权重设置为0，并且将所述第二权重以及所述第三权重的和设置为1。
在其中一个实施例中，所述无人机状态信息，还包括：所述目标无人机对应的UWB均方差值；所述将所述第二权重以及所述第三权重的和设置为1之后，还可以包括：随着所述UWB均方差值的增加，减少所述第二权重，并增加所述第三权重。
在其中一个实施例中，所述随着所述UWB均方差值的增加，减少所述第二权重，包括：若所述UWB均方差值小于预设的第一均方差值，则将所述第二权重设置为第一值，并且将所述第三权重设置为1-所述第一值；若所述UWB均方差值大于或者等于所述第一均方差值，并且小于预设的第二均方差值，则将所述第二权重设置为第二值，并且将所述第三权重设置为1-所述第二值；其中，所述第一均方差值小于所述第二均方差值；所述第二值小于所述第一值；和/或若所述UWB均方差值大于或者等于所述第二均方差值，则将所述第二权重设置为第三值，并且将所述第三权重设置为1-所述第三值；所述第三值小于所述第二值。
第二方面，本申请还提供了一种无人机定位装置，所述装置包括：
第一位置获取模块，用于通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
第二位置获取模块，用于通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
第三位置获取模块，用于利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
位置权重获取模块，用于根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
定位信息获取模块，用于利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
上述无人机定位方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；通过UWB定位系统，获取目标无人机的第二位置信息；利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取目标无人机的第三位置信息；根据目标无人机的无人机状态信息，分别获取与第一位置信息对应的第一权重、与第二位置信息对应的第二权重，以及与第三位置信息对应的第三权重；利用第一权重、第二权重以及第三权重，对第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到目标无人机的定位信息。本申请可以通过GPS定位技术，来得到目标无人机的第一位置信息，通过UWB定位系统，来得到目标无人机的第二位置信息，以及利用中继无人机，来得到目标无人机的第三位置信息，并且通过目标无人机的状态信息，来得到上述各个位置信息的权重，从而最终确定目标无人机的定位信息，相比于只利用无人机的GPS坐标或者只利用无人机的UWB坐标作为无人机定位，本申请实现了多种定位方式得到的无人机位置信息的融合，从而进一步提高用于桥梁巡检的无人机的定位精度。
附图说明
图1为一个实施例中无人机定位方法的流程示意图；
图2为一个实施例中获取目标无人机的第三位置信息的流程示意图；
图3为另一个实施例中获取目标无人机的第三位置信息的流程示意图；
图4为一个实施例中桥底巡检无人机群系统的结构示意图；
图5为一个实施例中任务无人机和中继无人机的通讯系统及控制软件框图；
图6为一个实施例中激光雷达辅助定位原理图；
图7为一个实施例中无人机定位装置的结构框图；
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种无人机定位方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤S101，通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检。
其中，目标无人机指的是需要进行无人机定位的无人机，该无人机可以是用于对目标桥梁进行巡检的巡检无人机，而目标桥梁则指的是进行无人机巡检的桥梁。第一位置信息则指的是，通过GPS定位技术，所得到的巡检无人机的位置信息。具体来说，终端可以获取通过GPS定位技术，所得到的目标无人机的位置信息，并且可以将该位置信息，作为第一位置信息。
步骤S102，通过UWB定位系统，获取目标无人机的第二位置信息。
而第二位置信息，则指的是通过UWB定位系统，即利用超宽带技术所得到的，针对于目标无人机的位置信息。本实施例中，终端还可以获取通过UWB定位系统，来得到的巡检无人机的位置信息，并将其作为目标无人机的第二位置信息。
步骤S103，利用预先针对于目标桥梁设定的中继无人机，获取目标无人机的第三位置信息。
中继无人机，则是用于为目标无人机提供激光雷达定位坐标的无人机，该中继无人机的数量可以是多个，第三位置信息则指的是终端基于设定的中继无人机得到的，针对于目标无人机的位置信息，例如可以是针对于目标无人机的激光雷达定位坐标。具体来说，用户还可以预先针对目标桥梁设置相应的，用于提供激光雷达辅助定位坐标的中继无人机，从而可以利用中继无人机的相关信息，从而得到目标无人机的激光雷达定位坐标，作为第三位置信息。
步骤S104，根据目标无人机的无人机状态信息，分别获取与第一位置信息对应的第一权重、与第二位置信息对应的第二权重，以及与第三位置信息对应的第三权重；
步骤S105，利用第一权重、第二权重以及第三权重，对第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到目标无人机的定位信息。
第一权重指的是目标无人机的第一位置信息占目标无人机的定位信息的权重，第二权重指的是目标无人机的第二位置信息占目标无人机的定位信息的权重，而第三权重则指的是目标无人机的第三位置信息占目标无人机的定位信息的权重。上述第一权重，第二权重以及第三权重的确定，与目标无人机的无人机状态信息相关，也就是说，在目标无人机处于不同状态的情况下，第一权重、第二权重以及第三权重也可以相适应的进行改变，例如，对于目标无人机处于不同位置的情况下，其对应的GPS信号强度也可能不同，那么在某些GPS信号强度比较高的位置，对于利用GPS定位技术得到的第一位置信息所对应的第一权重则可以适应性的增加，而对于GPS信号强度弱的地方，则可以相适应的减少第一权重。通过上述方式，终端可以通过确定目标无人机的无人机状态，来确定不同方式得到的各个位置信息，所对应的权重，从而可以利用上述权重，对上述位置信息进行加权处理，来得到最终的目标无人机的定位信息。
上述无人机定位方法中，通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；通过UWB定位系统，获取目标无人机的第二位置信息；利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取目标无人机的第三位置信息；根据目标无人机的无人机状态信息，分别获取与第一位置信息对应的第一权重、与第二位置信息对应的第二权重，以及与第三位置信息对应的第三权重；利用第一权重、第二权重以及第三权重，对第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到目标无人机的定位信息。本申请可以通过GPS定位技术，来得到目标无人机的第一位置信息，通过UWB定位系统，来得到目标无人机的第二位置信息，以及利用中继无人机，来得到目标无人机的第三位置信息，并且通过目标无人机的状态信息，来得到上述各个位置信息的权重，从而最终确定目标无人机的定位信息，相比于只利用无人机的GPS坐标或者只利用无人机的UWB坐标作为无人机定位，本申请实现了多种定位方式得到的无人机位置信息的融合，从而进一步提高用于桥梁巡检的无人机的定位精度。
在一个实施例中，中继无人机设置在目标桥梁的桥梁侧面的预设位置上；中继无人机包括：第一中继无人机、第二中继无人机，以及第三中继无人机；如图2所示，步骤S103可以进一步包括：
步骤S201，获取第一中继无人机的第一中继位置信息、第二中继无人机的第二中继位置信息，以及第三中继无人机的第三中继位置信息。
本实施例中，中继无人机可以充当基站，由于实现目标无人机的定位需要同时架构三个基站来实现，因此本实施例提供的中继无人机，也可以是三个，分别为第一中继无人机、第二中继无人机，以及第三中继无人机。并且上述中继无人机可以设置于目标桥梁的桥梁侧面的预设位置上，来确保中继无人机接收到的信号的准确性，同时保证各个中继无人机位置的相对固定。而第一中继位置信息则指的是第一中继无人机所处的位置信息，该位置信息可以通过GPS信息与激光雷达信息测量得到，第二中继位置信息则指的是第二中继无人机所处的位置信息，第三中继位置信息指的是第三中继无人机所处的位置信息，与第一中继位置信息类似，上述第二中继位置信息以及第三中继位置信息都可以通过GPS信息与激光雷达信息测量得到。
步骤S202，获取目标无人机与第一中继无人机的第一距离、目标无人机与第二中继无人机的第二距离，以及目标无人机与第三中继无人机的第三距离。
其中，第一距离为目标无人机与第一中继无人机的距离，第二距离则是目标无人机与第二中继无人机的距离，而第三距离则指的是目标无人机与第三中继无人机之间的。终端在确定出第一中继无人机、第二中继无人机以及第三中继无人机后，还可以实时获取目标无人机与上述第一中继无人机、第二中继无人机以及第三中继无人机之间的距离，分别作为第一距离、第二距离以及第三距离。
步骤S203，基于第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，与第一距离、第二距离以及第三距离，得到第三位置信息。
最后，终端在步骤S201中得到第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，并且在步骤S202中得到第一距离、第二距离以及第三距离后，则可以利用上述信息，计算得到目标无人机的第三位置信息。
上述实施例中，终端还可以利用第一中继无人机的第一中继位置信息、第二中继无人机的第二中继位置信息，以及第三中继无人机的第三中继位置信息，和目标无人机与第一中继无人机的第一距离、目标无人机与所第二中继无人机的第二距离，以及目标无人机与第三中继无人机的第三距离，来得到第三位置信息，从而进一步提高第三位置信息的获取精度。
进一步地，中继无人机与目标无人机处于相同高度；如图3所示，步骤S203可以进一步包括：
步骤S301，将第一中继位置信息设置为中继坐标系的坐标原点，并获取第二中继位置信息在中继坐标系的第一坐标信息，以及第三中继位置信息在中继坐标系的第二坐标信息。
本实施例中，所有的中继无人机与目标无人机的高度处于同一高度，此时在确定第三位置信息时，则只需要确定目标无人机的x坐标以及y坐标，同时，为了减少计算量，本申请在得到第一中继位置信息后，则可以构建一个中继坐标系，并且将该中继坐标系的坐标原点设定为第一中继位置信息，从而得到相应的坐标转换关系。之后，终端则可以利用上述坐标转换关系，对第二中继位置信息以及第三中继位置信息进行坐标转换，从而得到第二中继位置信息在中继坐标系中对应的第一坐标信息，以及第三中继位置信息在中继坐标系的第二坐标信息。
步骤S302，利用第一坐标信息以及第二坐标信息，与第一距离、第二距离以及第三距离，得到目标无人机在中继坐标系的第三坐标信息。
第三坐标信息则指的是目标无人机在中继坐标系中的坐标信息。具体来说，终端在得到第一坐标信息以及第二坐标信息，与第一距离、第二距离以及第三距离后，则可以将上述信息代入预先构建的坐标计算公式，从而得到目标无人机在中继坐标系中的x轴坐标与y轴坐标，进而得到第三坐标信息。
例如，坐标计算公式可以如下式所示：
其中，(xt，yt)表示第三坐标信息，(x2，y2)为第一坐标信息，(x3，y3)为第二坐标信息，s1、s2、s3分别为第一距离、第二距离以及第三距离。
步骤S303，基于第三坐标信息，得到第三位置信息。
最后，终端得到目标无人机在中继坐标系的第三坐标信息后，则可以进一步利用中继坐标系相应的坐标转换关系，将第三坐标信息转换为对应的第三位置信息。
本实施例中，还可以通过将第一中继位置信息设置为中继坐标系的坐标原点，并得到目标无人机在中继坐标系的第三坐标信息，进而确定出第三位置信息，相比于直接计算第三位置信息，本实施例可以减少第三位置信息的运算量，从而提高第三位置信息的获取效率。
在一个实施例中，无人机状态信息，可以包括目标无人机的GPS信号强度；步骤S104可以进一步包括：若GPS信号强度大于或者等于预设的GPS信号强度阈值，则将第一权重设置为1，并且将第二权重以及所述第三权重设置为0；和/或若GPS信号强度小于GPS信号强度阈值，则将第一权重设置为0，并且将第二权重以及第三权重的和设置为1。
GPS信号强度阈值则是预先设定的用于表征GPS信号强度的强度阈值，本实施例中，如果目标无人机的GPS信号强度，要大于或者等于上述设定的GPS信号强度阈值，则表明在当前位置下，目标无人机的GPS信号较强，此时通过GPS定位方式得到的目标无人机的位置信息较为精确，因此终端则可以将通过GPS定位技术得到的目标无人机的位置信息，即第一位置信息所对应的第一权重设置为1，并且将通过UWB定位系统，以及通过中继无人机提供的激光雷达定位坐标得到的目标无人机的位置信息，即第二位置信息所对应的第二权重，与第三位置信息对应的第三权重设置为0，即可将第一位置信息直接作为目标无人机的定位信息。
而如果目标无人机的GPS信号强度，要小于上述设定的GPS信号强度阈值，则表明在当前位置下，目标无人机的GPS信号较弱，此时通过GPS定位方式得到的目标无人机的位置信息的准确度较低，因此终端则可以将第一权重设置为0，并且将第二权重与第三权重的和设置为1，即可丢弃目标无人机的第一位置信息，并直接利用目标无人机的第二位置信息与第三位置信息，来确定得到目标无人机的定位信息。
本实施例中，还可以通过目标无人机的GPS信号强度，来调整第一权重，并且在GPS信号强度大于或者等于预设的GPS信号强度阈值时，可以将通过GPS定位技术得到的第一位置信息直接作为目标无人机的定位信息，从而在GPS信号较强时，可以提高目标无人机的定位效率。而GPS信号强度小于该GPS信号强度阈值时，则可丢弃目标无人机的第一位置信息，并利用目标无人机的第二位置信息与第三位置信息，来确定得到目标无人机的定位信息，从而在GPS信号较弱时，也可以保证目标无人机的定位精度。
另外，无人机状态信息，还可以包括：目标无人机对应的UWB均方差值；将第二权重以及第三权重的和设置为1之后，还可以包括：随着UWB均方差值的增加，减少第二权重，并增加第三权重。
UWB均方差值可以用于表征UWB定位系统的定位稳定性，UWB均方差值越小，则表征UWB定位系统得到的位置信息越稳定，其得到的位置信息的可信程度也会越高，而如果UWB均方差值越大，则表征UWB定位系统得到的位置信息越不稳定，那么其得到的位置信息的可信程度也会越低。因此，在UWB均方差值不断增加的情况下，则表明UWB定位系统得到的目标无人机的第二位置信息的可信程度会不断降低，因此则可以通过减少第二位置信息的第二权重，以及增加第三位置信息的第三权重的方式，来进一步提高得到的目标无人机的定位信息的准确性。
本实施例中，终端还可以获取目标无人机对应的UWB均方差值，并且，在UWB均方差值增加的过程中，终端可以减少第二权重，并增加第三权重，通过上述方式，则可以进一步提高得到的目标无人机的定位信息的准确性。
进一步地，随着UWB均方差值的增加，减少第二权重，并增加第三权重，可以进一步包括：若UWB均方差值小于预设的第一均方差值，则将第二权重设置为第一值，并且将第三权重设置为1-第一值；若UWB均方差值大于或者等于第一均方差值，并且小于预设的第二均方差值，则将第二权重设置为第二值，并且将第三权重设置为1-第二值；其中，第一均方差值小于第二均方差值；第二值小于第一值；和/或若UWB均方差值大于或者等于第二均方差值，则将第二权重设置为第三值，并且将第三权重设置为1-第三值；第三值小于第二值。
其中，第一均方差值以及第二均方差值为预先设定的UWB均方差阈值，并且第一均方差值要小于第二均方差值。具体来说，如果UWB均方差值小于设定的第一均方差值，则表明当前通过UWB定位系统得到的目标无人机的第二位置信息的稳定性较高，因此则可以将第二权重设置为一个较大的数值，即第一值，并且将第三权重相应设置为1-第一值。而随着UWB均方差值的增加，如果此时UWB均方差值已经大于或者等于第一均方差值，但是仍然小于第二均方差值，那么终端则可以减少设置的第二权重，即将设置的第一值，减少为设置成第二值，并且将第三权重相应设置为1-第二值。如果随着UWB均方差值的增加，使得此时UWB均方差值已经大于或者等于第二均方差值，那么则表明此时通过UWB定位系统得到的目标无人机的第二位置信息的稳定性已经很低，那么则可以进一步地减少设置的第二权重，即将第二权重设置为比第二值还要小的第三值，同时将第三权重相应设置为1-第三值。
例如，第一均方差值可以为0.3m，第二均方差值则可以设置为3m，如果UWB均方差值<0.3m，终端则可以将第二权重设置为第一值0.8，并且将第三权重设置为0.2，如果UWB均方差值≥0.3m，但<3m，终端则可以将第二权重设置为第二值0.3，并且将第三权重设置为0.7，而如果UWB均方差值≥3m，，终端则可以将第二权重设置为第三值0.05，并且将第三权重设置为0.95，即可通过如下公式表示：
其中，b表示第二权重，c表示第三权重，σu表示UWB均方差值。
本实施例中，终端可以通过设定第一均方差值以及第二均方差值的方式，并通过比对第一均方差值与第二均方差值的大小关系，来确定第二权重与第三权重，从而进一步提高了第二权重与第三权重确定的效率。
在一个实施例中，还提供了一种桥底巡检无人机群系统，如图4所示，包括任务无人机1、任务载荷2、中继无人机3和车载地面站4。其中任务无人机1，用于搭载任务载荷2根据车载地面站4的指令进行作业；任务载荷2，其搭载在任务无人机1上并与任务无人机1电性连接，用于实时采集大桥桥底各位置的图片信息以及相应的位置信息并传输给车载地面站4；中继无人机3，其搭载有UWB定位模块和5G模块，并组合形成构成平面定位系统，用于为任务无人机1提供无/弱GPS条件下的局部定位信息；车载地面站4，与任务无人机1、中继无人机3、UWB定位模块、任务载荷2分别通讯连接，用于控制任务无人机1的巡检任务、中继无人机3的定位任务、形成UWB和5G网络、接收任务载荷2的数据传输。
其中，中继无人机3设有若干台，具体的3台中继无人机3布置在桥的同一侧，组成UWB基站阵列并与车载地面站4的控制端、UWB标签形成UWB网络，独立交换数据，完成定位和通讯。中继无人机3通过其上搭载的5G模块与车载地面站4的5G服务器进行数据通讯，车载地面站与中继无人机交换数据，中继无人机之间不交换数据。车载地面站4布置有任务无人机1和中继无人机3的RTK基站，用于控制任务无人机1和中继无人机3从桥面起飞进行相应的巡检任务。任务无人机1可设有若干台，用于对桥底多方位拍摄，与车载地面站4之间采用L波段数字链路通讯，车载地面站4与任务无人机1交换数据，任务无人机1之间不交换数据。任务无人机1搭载的图像采集计算机通过机载5G模块，将数据直接传送到车载地面站5G服务器。整个系统通讯包括5G核心网、任务无人机专用链路、UWB网络三部分，参见图5所示。车载地面站4配备车载天线，包含上述三个网络的地面端天线。同时中继无人机搭载的激光雷达辅助定位模块和任务无人机的激光雷达与UWB模块共同组成辅助导航系统，完成任务无人机弱GPS信号下的定位导航。
其中任务无人机1包括低阻力抗风机体，所述低阻力抗风机体上安装有抗风动力系统、机载计算机、导航飞行控制系统、多模避障系统、动力电池，所述机载计算机分别与抗风动力系统、导航飞行控制系统、多模避障系统、动力电池电性连接，所述动力电池还分别与抗风动力系统、航飞行控制系统、多模避障系统、任务载荷电性连接。
具体的，本实施例低阻力抗风机体包括中心机体和可拆卸支臂。采用CFD网格计算技术对机体进行减阻优化，配合较大的姿态门限提高抗持续风能力，通过CFD计算迭代得出在目标风速下最优的飞行姿态和机体形状。
抗风动力系统是由六个无刷电机驱动碳纤维螺旋桨产生升力，该动力组具有较大的升力裕度，以提高机动性和抗风性。螺旋桨针对目标速度进行优化设计，适应沿海大风环境。采用高能量密度的动力电池满足续航时间要求。
多模避障系统包括用于水平避障的360度激光雷达、用于地面探测的毫米波雷达，以及用于顶部探测的上激光雷达，所述360度激光雷达、毫米波雷达、上激光雷达均与机载计算机通讯连接。机载计算机接收到的障碍物信息可通过无人机数据链在车载地面站监视，实现人在回路控制。
导航飞行控制系统包括多余度飞控系统、北斗/GPS差分定位定向系统、多余度GPS/INS组合导航系统、无人机数据链系统、UWB标签，所述多余度飞控系统、北斗/GPS差分定位定向系统、多余度GPS/INS组合导航系统、无人机数据链系统、UWB标签均与机载计算机通讯连接。具体的，采用军工级多余度飞行控制系统提供可靠的飞行控制，导航系统采用北斗/GPS差分定位系统，提高飞行定位精度。导航方面使用异构双余度惯性测量单元作为核心传感器系统，IMU使用工业级器件，工作温度范围可达-45℃～85℃，采用双余度磁罗盘、双余度GNSS定位系统全自动切换；飞控方面采用改进型L1制导律、ADRC控制器作为导航飞控核心算法，具有极高的控制精度。
动力电池为12S高容量锂聚合物电池，电压范围为44.4V～50.4V，经过BMS后向电调和飞控等供电，再经过两个UBEC模块转为12V和5V向其他设备供电。BMS模块可以与飞控数据交换，可以实现提供电量、电压、电流、功率、温度、平衡性等多维度数据的监控。
而任务载荷2包括一亿像素CMOS、定制镜头、CAMlink总线采集卡、3轴稳定云台、图像采集计算机和机载5G模块，一亿像素CMOS和定制镜头用于采集高分辨率图像数据传输给图像采集计算机，3轴稳定云台用于与任务无人机1固定连接以及调整拍摄角度，图像采集计算机用于读取图像数据形成高分辨率图片以及获取空间6自由度信息的拍照位置MARK并通过机载5G模块传输给车载地面站4的5G服务器，一亿像素CMOS、定制镜头、3轴稳定云台、机载5G模块、CAMlink总线采集卡均与图像采集计算机电性连接。空间6自由度信息的拍照位置MARK包括任务无人机1飞控的RTK/UWB坐标，以及云台相机光轴的航向姿态数据。其中，一亿像素CMOS相机、定制镜头、CAMlink总线采集卡、图像采集计算机组成图像采集系统，通过SDK开发适合机载图像采集和预处理软件，通过机载wifi，5G CPE发送到车载地面站4。机载5G模块，即机载5G CPE模块提供下行带宽，满足实时传输高分辨率图片的要求。为保证拍摄的图像清晰，3轴稳定云台给图像采集系统提供了一个稳定的平台，云台接受机载图像采集软件的指令，指向特定方向，并提供相机的光轴指向信息给机载图像采集软件。机载图像采集软件运行在图像采集计算机，设置相机的曝光参数、采集参数、控制快门、生成图片、发送图片和同步的位置、光轴指向6自由度信息。
本实施例在GPS信号受到削弱的桥下，采用中继无人机3搭载UWB系统进行定位。UWB是一种无载波通信技术，利用纳秒至微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。UWB具备时间分辨率高、穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高等优点，因此常被应用于通信与定位领域，尤其是在GNSS(如GPS、BDS、Glonass、Galileo)信号覆盖不到的场合。
UWB定位原理与GPS相似，其中：ANCHOR(基站)相当于天上的卫星，TAG(标签)相当于用户端的GNSS接收机，CONSOLE(控制台)相当于地面的监控站。ANCHOR一般作为参考位置点，一般安装于固定参考点；TAG一般作为待定位点，一般安装于待定位载体(如无人机、无人车)上；CONSOLE一般用于监控系统的运行状态并向其他节点(ANCHOR、TAG下发指令，一般接到Terminal(终端)，如计算机、平板电脑等。三架中继机设定为三个基站(A1、A2、A3)，任务机设定为标签(T)，车载UWB控制台设定为控制台(C)。
然而在大型桥梁结构物巡检工作中，无人机在执行巡检任务时会受到大风天气干扰，导致UWB进行无人机悬停定位时无法收敛，精度较差。采用激光雷达辅助定位，将结果与UWB定位数据融合，共同解算无人机在弱GPS信号下的定位坐标，提高了系统的精度和鲁棒性。
如图6所示，当任务机与中继机处于同一水平高度时，UWB与激光雷达组合导航系统工作。可以通过GPS信息与激光雷达信息获得三架中继机点A1、A2、A3的坐标信息分别为(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)，以及点T与点A1、A2、A3间的距离分别为s1、s2、s3。根据UWB中继定位原理将点A1设定为坐标原点，即(x1，y1)＝(0，0)。
将这些信息我们可以求解任务机点T的激光雷达辅助定位坐标(xt，yt)为：
将通过UWB定位系统测得的任务机坐标记为(xu，yu)，可获得GPS信号时测得的任务机GPS坐标记为(xg，yg)。通过融合GPS坐标、UWB坐标与激光雷达辅助求解的坐标，融合任务机坐标(x,y)公式为：
(x,y)＝a(xg,yg)+b(xu,yu)+c(xt,yt)，a+b+c＝1
并且车载地面站可以实时反馈GPS信号强度，当GPS信号不受桥体结构干扰时，设定a＝1、b＝c＝0。当地面站检测到GPS信号强度弱时，设定a＝0，此时融合任务机坐标公式为：
(x,y)＝b(xu,yu)+c(xt,yt)
通过记录UWB的均方差σu来分配系数b、c的数值从而确定任务机坐标(x,y)，公式如下：
并且，本实施例进行部署时，方案如下：
桥下作业：车载地面站4部署在桥面，同时在桥面上布置中继无人机3和任务无人机1的RTK基站。中继无人机3率先起飞，布置在桥的一侧并组成UWB基站阵列，准备就绪后任务无人机1起飞。
桥面作业：车载地面站4部署在桥面，同时在桥面上布置任务无人机1的RTK基站，任务无人机1直接从桥面起飞工作
本实施例提供的任务无人机1携带图像载荷、中继载荷进行作业，向车载地面站4发送巡检的HDMI视频，获取高分辨率图像。机体经过气动外形、动力配置的优化设计，满足在海面大风、高湿度、盐雾条件的环境要求。任务无人机具有一站多机能力，可全自动、一次性控制3架无人机对桥塔进行多方位拍摄，提高作业效率。
任务载荷2由一亿像素CMOS、定制镜头、定制云台、图像采集计算机和机载5G CPE构成一亿像素实时采集、传输系统，满足大桥巡检实时分析高分辨率图像的要求。采用一亿像素CMOS，图像采集计算机通过CAMlink总线读取图像数据，形成高分辨率图片，同步获取无人机飞控的RTK/UWB坐标，以及云台相机光轴的航向姿态数据，从而形成具有空间6自由度信息的拍照位置MARK，与高分辨率图片一起，通过5G实时发送给地面站。机载图像采集软件采用C++和相关SDK软件开发。
中继无人机3搭载UWB定位模块、5G模块，由3台中继无人机构成平面定位系统，为任务无人机提供无/弱GPS条件下的局部定位信息。UWB模块典型2维定位精度10cm；定位频率达200Hz。采用无人机平台作为UWB载机，具有悬停精度高，抗风能力强的特点。
车载地面站4主要控制系统是两台计算机，分别运行任务无人机1地面站软件、辅助定位与避障软件，中继无人机3地面站软件和相机控制软件。并搭载几个系统的通讯天线，包括任务无人机链路(1.4GHz左右)，UWB天线(3.5-6.5GHz)，中继无人机链路(2.4GHz，5.8GHz)。
通过上述实施例，能够结合GPS定位方式、UWB定位方式，以及激光雷达辅助定位方式，从而解决了因大桥桥体下方区域GPS信号较弱，或者大风天气干扰导致的UWB进行无人机悬停定位时无法收敛，而造成的任务无人机定位精度较低的问题。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的无人机定位方法的无人机定位装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个无人机定位装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于无人机定位方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种无人机定位装置，包括：第一位置获取模块701、第二位置获取模块702、第三位置获取模块703、位置权重获取模块704和定位信息获取模块705，其中：
第一位置获取模块701，用于通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
第二位置获取模块702，用于通过UWB定位系统，获取目标无人机的第二位置信息；
第三位置获取模块703，用于利用预先针对于目标桥梁设定的中继无人机，获取目标无人机的第三位置信息；
位置权重获取模块704，用于根据目标无人机的无人机状态信息，分别获取与第一位置信息对应的第一权重、与第二位置信息对应的第二权重，以及与第三位置信息对应的第三权重；
定位信息获取模块705，用于利用第一权重、第二权重以及第三权重，对第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到目标无人机的定位信息。
在一个实施例中，中继无人机设置在目标桥梁的桥梁侧面的预设位置上；中继无人机包括：第一中继无人机、第二中继无人机，以及第三中继无人机；第三位置获取模块703，进一步用于获取第一中继无人机的第一中继位置信息、第二中继无人机的第二中继位置信息，以及第三中继无人机的第三中继位置信息；获取目标无人机与第一中继无人机的第一距离、目标无人机与第二中继无人机的第二距离，以及目标无人机与第三中继无人机的第三距离；基于第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，与第一距离、第二距离以及第三距离，得到第三位置信息。
在一个实施例中，中继无人机与目标无人机处于相同高度；第三位置获取模块703，进一步用于将第一中继位置信息设置为中继坐标系的坐标原点，并获取第二中继位置信息在中继坐标系的第一坐标信息，以及第三中继位置信息在中继坐标系的第二坐标信息；利用第一坐标信息以及第二坐标信息，与第一距离、第二距离以及第三距离，得到目标无人机在中继坐标系的第三坐标信息；基于第三坐标信息，得到第三位置信息。
在一个实施例中，无人机状态信息，包括目标无人机的GPS信号强度；位置权重获取模块704，进一步用于若GPS信号强度大于或者等于预设的GPS信号强度阈值，则将第一权重设置为1，并且将第二权重以及第三权重设置为0；以及用于若GPS信号强度小于GPS信号强度阈值，则将第一权重设置为0，并且将第二权重以及第三权重的和设置为1。
在一个实施例中，无人机状态信息，还包括：目标无人机对应的UWB均方差值；位置权重获取模块704，还用于随着UWB均方差值的增加，减少第二权重，并增加所述第三权重。
在一个实施例中，位置权重获取模块704，还用于若UWB均方差值小于预设的第一均方差值，则将第二权重设置为第一值，并且将第三权重设置为1-所述第一值；若UWB均方差值大于或者等于第一均方差值，并且小于预设的第二均方差值，则将第二权重设置为第二值，并且将第三权重设置为1-第二值；其中，第一均方差值小于第二均方差值；第二值小于第一值；以及用于若UWB均方差值大于或者等于第二均方差值，则将第二权重设置为第三值，并且将第三权重设置为1-第三值；第三值小于第二值。
上述无人机定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种无人机定位方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种无人机定位方法，其特征在于，所述方法包括：
通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中继无人机设置在所述目标桥梁的桥梁侧面的预设位置上；所述中继无人机包括：第一中继无人机、第二中继无人机，以及第三中继无人机；
所述利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息，包括：
获取所述第一中继无人机的第一中继位置信息、所述第二中继无人机的第二中继位置信息，以及所述第三中继无人机的第三中继位置信息；
获取所述目标无人机与所述第一中继无人机的第一距离、所述目标无人机与所述第二中继无人机的第二距离，以及所述目标无人机与所述第三中继无人机的第三距离；
基于所述第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，与所述第一距离、第二距离以及第三距离，得到所述第三位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述中继无人机与所述目标无人机处于相同高度；
所述基于所述第一中继位置信息、第二中继位置信息，以及第三中继位置信息，与所述第一距离、第二距离以及第三距离，得到所述第三位置信息，包括：
将所述第一中继位置信息设置为中继坐标系的坐标原点，并获取所述第二中继位置信息在所述中继坐标系的第一坐标信息，以及所述第三中继位置信息在所述中继坐标系的第二坐标信息；
利用所述第一坐标信息以及第二坐标信息，与所述第一距离、第二距离以及第三距离，得到所述目标无人机在所述中继坐标系的第三坐标信息；
基于所述第三坐标信息，得到所述第三位置信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机状态信息，包括所述目标无人机的GPS信号强度；
所述根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重，包括：
若所述GPS信号强度大于或者等于预设的GPS信号强度阈值，则将所述第一权重设置为1，并且将所述第二权重以及所述第三权重设置为0；
和/或
若所述GPS信号强度小于所述GPS信号强度阈值，则将所述第一权重设置为0，并且将所述第二权重以及所述第三权重的和设置为1。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述无人机状态信息，还包括：所述目标无人机对应的UWB均方差值；
所述将所述第二权重以及所述第三权重的和设置为1之后，还可以包括：
随着所述UWB均方差值的增加，减少所述第二权重，并增加所述第三权重。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述随着所述UWB均方差值的增加，减少所述第二权重，包括：
若所述UWB均方差值小于预设的第一均方差值，则将所述第二权重设置为第一值，并且将所述第三权重设置为1-所述第一值；
若所述UWB均方差值大于或者等于所述第一均方差值，并且小于预设的第二均方差值，则将所述第二权重设置为第二值，并且将所述第三权重设置为1-所述第二值；其中，所述第一均方差值小于所述第二均方差值；所述第二值小于所述第一值；
和/或
若所述UWB均方差值大于或者等于所述第二均方差值，则将所述第二权重设置为第三值，并且将所述第三权重设置为1-所述第三值；所述第三值小于所述第二值。
7.一种无人机定位装置，其特征在于，所述装置包括：
第一位置获取模块，用于通过GPS定位技术，获取待定位的目标无人机的第一位置信息；所述目标无人机用于对目标桥梁进行巡检；
第二位置获取模块，用于通过UWB定位系统，获取所述目标无人机的第二位置信息；
第三位置获取模块，用于利用预先针对于所述目标桥梁设定的中继无人机，获取所述目标无人机的第三位置信息；
位置权重获取模块，用于根据所述目标无人机的无人机状态信息，分别获取与所述第一位置信息对应的第一权重、与所述第二位置信息对应的第二权重，以及与所述第三位置信息对应的第三权重；
定位信息获取模块，用于利用所述第一权重、第二权重以及第三权重，对所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息进行加权处理，得到所述目标无人机的定位信息。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210784039.1A CN115379390A (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 无人机定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210784039.1A CN115379390A (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 无人机定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115379390A true CN115379390A (zh) | 2022-11-22 |
Family
ID=84061711
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210784039.1A Pending CN115379390A (zh) | 2022-07-05 | 2022-07-05 | 无人机定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115379390A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116047399A (zh) * | 2023-04-03 | 2023-05-02 | 深圳市成为信息股份有限公司 | Uhf手持终端精确定位标签的方法及相关装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108181636A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-19 | 中国矿业大学 | 石化工厂巡检机器人环境建模与地图构建装置和方法 |
| US20190049962A1 (en) * | 2017-08-10 | 2019-02-14 | RavenOPS, Inc. | Autonomous robotic technologies for industrial inspection |
| CN111221018A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-02 | 南京航空航天大学 | 一种用于抑制海上多路径的gnss多源信息融合导航方法 |
| CN111239788A (zh) * | 2019-04-01 | 2020-06-05 | 武汉珈鹰智能科技有限公司 | 一种用于桥梁检测的无人机自主定位系统及其方法 |
| US20210061465A1 (en) * | 2018-01-15 | 2021-03-04 | Hongo Aerospace Inc. | Information processing system |
-
2022
- 2022-07-05 CN CN202210784039.1A patent/CN115379390A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190049962A1 (en) * | 2017-08-10 | 2019-02-14 | RavenOPS, Inc. | Autonomous robotic technologies for industrial inspection |
| CN108181636A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-19 | 中国矿业大学 | 石化工厂巡检机器人环境建模与地图构建装置和方法 |
| US20210061465A1 (en) * | 2018-01-15 | 2021-03-04 | Hongo Aerospace Inc. | Information processing system |
| CN111239788A (zh) * | 2019-04-01 | 2020-06-05 | 武汉珈鹰智能科技有限公司 | 一种用于桥梁检测的无人机自主定位系统及其方法 |
| CN111221018A (zh) * | 2020-03-12 | 2020-06-02 | 南京航空航天大学 | 一种用于抑制海上多路径的gnss多源信息融合导航方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116047399A (zh) * | 2023-04-03 | 2023-05-02 | 深圳市成为信息股份有限公司 | Uhf手持终端精确定位标签的方法及相关装置 |
| CN116047399B (zh) * | 2023-04-03 | 2023-06-27 | 深圳市成为信息股份有限公司 | Uhf手持终端精确定位标签的方法及相关装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11057087B2 (en) | Mobile object and antenna automatic alignment method and system thereof | |
| US20220077820A1 (en) | Method and system for soar photovoltaic power station monitoring | |
| CN111448476B (zh) | 在无人飞行器与地面载具之间共享绘图数据的技术 | |
| CN109596118B (zh) | 一种用于获取目标对象的空间位置信息的方法与设备 | |
| US10175042B2 (en) | Adaptive compass calibration based on local field conditions | |
| WO2017177542A1 (zh) | 目标跟踪方法、装置和系统 | |
| US20190243376A1 (en) | Actively Complementing Exposure Settings for Autonomous Navigation | |
| EP3913328B1 (en) | Vehicle positioning system and method, and vehicle | |
| CN107632613A (zh) | 控制全向无人机中的天线方位角定向的系统和设备 | |
| CN111966133A (zh) | 一种云台视觉伺服控制系统 | |
| CN105892492A (zh) | 一种无人机通信控制方法和装置 | |
| CN111867932A (zh) | 包含全向深度感测和避障空中系统的无人飞行器及其操作方法 | |
| US20210018938A1 (en) | Computation load distribution | |
| CN108885451A (zh) | 用于控制可移动物体的方法和系统 | |
| CN110716579B (zh) | 目标跟踪方法及无人飞行器 | |
| CN112789672B (zh) | 控制和导航系统、姿态优化、映射和定位技术 | |
| CN108886392B (zh) | 天线选择方法和电子设备 | |
| US20210208608A1 (en) | Control method, control apparatus, control terminal for unmanned aerial vehicle | |
| CN115379390A (zh) | 无人机定位方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN105243364B (zh) | 光电吊舱搜索方法、装置以及系统 | |
| CN117641107A (zh) | 拍摄控制方法和装置 | |
| CN112598756B (zh) | 路边传感器标定方法、装置和电子设备 | |
| US20220394213A1 (en) | Crowdsourced surveillance platform | |
| JP6396250B2 (ja) | 移動通信装置 | |
| JP2022027772A (ja) | 基地装置、基地装置の制御方法、及び基地装置の制御プログラム |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: No. 8 Huanshan Village, Wenquan Town, Haidian District, Beijing, 100089 Applicant after: AECC BEIJING INSTITUTE OF AERONAUTICAL MATERIALS Applicant after: HONG KONG-ZHUHAI-MACAO BRIDGE AUTHORITY Address before: 519000 No. 368, Henglong Road, Nanping Town, Xiangzhou District, Zhuhai City, Guangdong Province Applicant before: HONG KONG-ZHUHAI-MACAO BRIDGE AUTHORITY Applicant before: AECC BEIJING INSTITUTE OF AERONAUTICAL MATERIALS |