CN115438063A - 机群系统的数据处理方法、数据处理装置及其电子设备 - Google Patents

机群系统的数据处理方法、数据处理装置及其电子设备 Download PDF

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CN115438063A CN202211387033.7A CN202211387033A CN115438063A CN 115438063 A CN115438063 A CN 115438063A CN 202211387033 A CN202211387033 A CN 202211387033A CN 115438063 A CN115438063 A CN 115438063A
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李伟恒
刘明森
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Abstract

本申请公开了一种机群系统的数据处理方法、数据处理装置及其电子设备。该方法包括:存储若干个不同类别的数据信息,所述数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机的航线信息以及机群系统的设备信息;接收至少一个目标任务;响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息,所述数据信息用于自动生成与所述目标任务对应的执行方案;根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述存储的数据信息。通过上述方式,本申请实施例能够为自动生成的执行方案提供所需要的数据信息,并且进一步地基于生成后的执行方案对在先记录的数据信息进行更新,确保协同控制系统所依赖的数据信息的准确性,便于进行后续的处理和操作。

Description

机群系统的数据处理方法、数据处理装置及其电子设备
技术领域
本申请实施方式涉及无人机调度控制技术领域,尤其涉及一种机群系统的数据处理方法、数据处理装置及其电子设备。
背景技术
随着电子技术的不断发展,无人机的性能得到了长足的提升。因其智能化、移动能力强等特点而在许多不同的领域(例如摄影测量、生态监测等)中具有很高的应用价值的广泛的应用前景,可用于执行和实现许多不同的工作任务。
由于单台无人机在续航时间、负载重量等的限制下,无法很好的满足一些覆盖范围较广,工作强度较大的工作任务的需要。因此,通常会通过多台无人机等相关设备(通常也可以被称为“机群系统”)之间的相互配合来协同完成这些难以由单台无人机完成的工作任务。
但是,现有的多台无人机协同或者配合控制方法之中存在着诸如需要较多的手动调试步骤,自动化程度较低,仅能针对特定场景通用性不佳等的一系列缺陷,难以满足实际使用的需要。
发明内容
本申请实施例提供一种机群系统的数据处理方法、数据处理装置及其电子设备,旨在解决现有无人机协同控制过程中自动化程度较低的缺陷。
第一方面,本申请实施例提供了一种机群系统的数据处理方法。其中,所述机群系统包括若干台无人机和若干个供所述无人机起飞和降落的机场。该数据处理方法包括:存储若干个不同类别的数据信息,所述数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机的航线信息以及机群系统的设备信息;接收至少一个目标任务;响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息,所述数据信息用于自动生成与所述目标任务对应的执行方案;根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述存储的数据信息。
在一些实施例中,所述任务信息包括:若干个目标任务;其中,每个目标任务具有如下数据项目:任务名称、任务类型、任务执行时间、任务执行周期以及任务内容。
在一些实施例中,所述存储若干个不同类别的数据信息,具体包括:以所述任务类型为基础,分类存储所述任务信息,以使具有相同任务类型的目标任务被记录在同一个项目之中。
在一些实施例中,所述通信链路信息包括:若干条通信链路;其中,每条通信链路具有如下数据项目中的至少一项:信号覆盖范围、信号强度、通信链路所属基站的数量、通信链路所属基站的种类、通信链路所属基站的位置以及通信链路所属基站的信号覆盖范围。
在一些实施例中,所述通信链路信息还包括:不同通信链路之间的连接状态。
在一些实施例中,所述无人机航线信息包括:若干条任务航线和临时航线;其中,所述任务航线和临时航线具有如下数据项目中的至少一项:飞行高度信息、飞行经过的采样点经纬度信息以及到达目标位置的预计时间信息。
在一些实施例中,所述存储若干个不同类别的数据信息,具体包括:以所述机群系统中的无人机为存储单位,存储每台执行无人机对应的任务航线和临时航线;其中,所述执行无人机为用于执行所述执行方案的无人机。
在一些实施例中,所述机群系统的设备信息包括:若干台无人机、若干个无人机场以及若干个备降点;其中,所述无人机具有如下数据项目中的至少一项:无人机编号、无人机类型以及无人机状态;所述无人机场具有如下数据项目中的至少一项:机场编号、机场类型以及机场状态;所述备降点具有如下数据项目中的至少一项:备降点编号、备降点位置以及备降点可用性。
在一些实施例中,所述目标任务包含若干个目标位置;所述执行方案包括:至少一个飞行任务;其中,所述飞行任务根据所述目标位置和所述数据信息生成,用于控制选定的执行无人机从起飞机场沿设定的飞行航线移动至降落机场。
在一些实施例中,所述根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述存储的数据信息,具体包括:在所述任务信息中存储所述目标任务,并且在所述无人机航线信息中存储所述飞行航线。
在一些实施例中,所述数据信息使用关系型数据库存储;所述位置信息通过标记语言文件表示。
第二方面,本申请实施例提供了一种机群系统的数据处理装置。该数据处理装置包括:存储模块,用于存储若干个不同类别的数据信息,所述数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机的航线信息以及机群系统的设备信息;信息接收模块,用于接收至少一个目标任务;信息反馈模块,用于响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息,所述数据信息用于自动生成与所述目标任务对应的执行方案;信息更新模块,用于根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述存储的数据信息。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备。该电子设备包括处理器以及与所述处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被所述处理器调用时,以使所述处理器执行如上所述的数据处理方法。
本申请实施例的有益效果是:该数据处理方法可以为自动生成的执行方案提供所需要的数据信息,使执行方案的自动生成成为可能,并且进一步地基于生成后的执行方案对在先记录的数据信息进行更新,确保协同控制系统所依赖的数据信息的准确性,便于进行后续的处理和操作。
附图说明
图1是本申请实施例的机群系统的示意图;
图2是本申请实施例的协同控制系统的示意图;
图3是本申请实施例的协同控制系统的功能框图,示出了不同模块之间的信息流向;
图4是本申请实施例的数据处理方法的方法流程图;
图5是本申请实施例的任务信息的信息存储示意图;
图6是本申请实施例的通信链路信息的信息存储示意图;
图7是本申请实施例的无人机航线信息的信息存储示意图;
图8是本申请实施例的机群系统的设备信息的信息存储示意图
图9是本申请实施例的生成的执行方案的方法流程图;
图10是本申请实施例的生成执行方案的方法流程图,示出了对执行方案的可行性验证过程;
图11是本申请实施例的执行方案的加权叠加计算综合成本的方法流程图;
图12是本申请实施例的数据处理装置的功能框图;
图13是本申请实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了便于理解本申请,下面结合附图和具体实施例,对本申请进行更详细的说明。需要说明的是,当元件被表述“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“上”、“下”、“内”、“外”、“底部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。此外,术语“第一”、“第二”“第三”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有定义,本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是用于限制本申请。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
此外,下面所描述的本申请不同实施例中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
“机群系统”是指由多台无人机及其一系列相关配套设备(例如用于实现无人机通信的通信基站、供无人机起飞降落的无人机场以及控制中心)共同组成的系统。系统内的无人机和相关设备之间可以在控制终端或者其他类似的电子计算平台的统一控制下,相互配合以协同完成一项或多项工作任务。
“机群系统”是包含了多台无人机、多个供无人机起飞/降落的机场及其一系列相关配套设备(例如用于实现无人机通信的通信基站以及用以下达控制指令的控制中心)共同组成的系统。系统内的各个设备之间可以在控制中心或者其他类似的电子计算平台的统一控制下,相互配合以协同完成一项或多项工作任务。
图1为本申请实施例提供的机群系统的应用场景的示意图。如图1所示,该机群系统可以包括多台无人机11、多个机场12以及备降点13。
其中,无人机11可以是以任何类型的动力驱动的无人飞行载具,包括但不限于四轴无人机、具有其他数量旋翼和/或旋翼配置的飞行器、固定翼飞行器、航模或者无人飞艇等。其可以具有通信、飞行控制等的功能模块,用以接收并执行特定的控制指令。
在一些实施例中,上述每台无人机11均可以具有自己独立的编号或者其他类型的标识。由此,机群系统中的全部无人机可以通过无人机序列:
Figure 230437DEST_PATH_IMAGE001
来表示。其中,D的下标数字表示无人机的编号。
机场12是供无人机降落/起飞以及停放的自动化设备。其可以是与无人机11相适配的机巢或者其他类似的设备,能够在不依赖人工操作的情况下,自动为无人机11提供充电和遮盖保护等的功能。每个机场12可以根据实际情况的需要而具有合适的无人机容纳数量,在此不作具体限定。
在一些实施例中,上述每个机场12均可以具有自己独立的编号或者其他类型的标识。由此,机群系统中的全部机场可以通过机场序列:
Figure 65538DEST_PATH_IMAGE002
来表示。其中,P的下标数字表示机场的编号。
备降点13是用于供无人机降落的冗余设备。其可以根据实际情况的需要而布置在机场13附近或者飞行航线的中间位置,用以在特殊情况下,为无人机11提供备用的降落和停放场地。相类似地,备降点和/或通信基站也可以通过相应的备降点序列和通信基站序列来表示。
在实际运行过程中,控制中心或者其他合适类型的电子计算平台可以向无人机11发送指令,以使其在上述不同的机场12之间移动,或者在特殊情况(例如发生故障)时紧急降落至备降点13。
应当说明的是,图1所示的应用场景仅用于示例性说明。本领域技术人员可以根据实际情况的需要,改变其中的无人机、机场以及备降点的数量,而不限于图1所示。
图2为本申请实施例提供的协同控制系统的功能框图。该协同控制系统可以对图1所示的机群系统中的无人机等设备进行协调控制,以使其能够顺利的完成操作人员期待实现的目标任务。如图2所示,该协同控制系统20可以包括:设备管理中心21、资源管理中心22以及协调调度中心23。
其中,设备管理中心21是用于管理及无人机序列、机场序列、备降点序列以及通信基站序列等机群系统中的全部设备以及监控这些设备的状态信息的部分。
资源管理中心22是用于存储和提供数据信息的部分。其可以接收并存储来自设备管理中心21监控获得的关键信息,也可以为协调调度中心23提供生成执行方案所需要的基础数据信息。
协调调度中心23是用于根据目标任务和数据信息,自动生成对应的执行方案的部分。其在接收到目标任务以后,通过对资源管理中心22的查询来获得所需要的数据信息,并在这些数据信息的基础上,通过一系列预设的条件或者设置准则来自动生成执行方案。
在实际使用过程中,操作人员只需要通过交互设备(例如,键盘或者触控屏幕)向协同控制系统下发期望执行的目标任务(例如,特定地区的测绘任务或者沿特定路线的巡检任务),基于上述设备管理中心21、资源管理中心22以及协调调度中心23之间的相互配合,就能自动进行调配,生成一个或者多个包含有飞行任务和/或调度任务的执行方案,并发送控制指令控制无人机和机场完成选定的目标执行方案。较佳的是,协同控制系统还可以基于综合成本比较等的方式,在多个可供选择的执行方案中给定优先级,提示最优执行方案和备选执行方案。
图3为本申请实施例提供的协同控制系统的功能框图,示出了协同控制系统中各个部分之间的相互配合关系。具体的,如图3所示,设备管理中心21具有日志记录和信息提示功能。资源管理中心22中包含了用于记录目标任务的目标任务库221、用于记录通信链路信息的通信链路资料库222、用于记录设备信息的设备资料库223以及用于记录无人机飞行航线的航线资料库224,而协调调度中心23内则包含了用于检测目标任务可行性的可行性检验单元231,用于生成对应执行方案的任务调配单元232以及用于生成控制指令的指令生成单元233。
在实际使用过程中,由操作人员编辑的新增的目标任务可以被记录在目标任务库221之中。在一些实施例中,目标任务可以被设定在未来的特定时间执行,并在到达执行时间时,从目标任务库221中输出1提供到可行性校验单元231中进行可行性校验。在另一些实施例中,操作人员编辑的新增目标任务也可以直接提供到可行性校验单元231进行可行性校验,从而使目标任务能够立即被执行。
可行性校验单元231能够根据预设的可行性检测标准,对接收到的目标任务进行检测。通过可行性校验的可行目标任务会被进一步的提供至任务调配单元232。任务调配单元232能够查询通信链路资料库222、设备资料库223以及航线资料库224中的数据信息,并以这些数据信息为基础,筛选目标任务的可用无人机和备选机场,并据此通过航线规划等方式,自动生成可用的执行方案。
由任务调配单元232生成的执行方案会被进一步提供至指令生成单元233中,生成多个具体的控制指令,以控制机群系统中的无人机运行从而实现该执行方案。
在一些实施例中,基于目标执行方案而形成的一系列具体控制指令可以分别被发送至机场和无人机,以控制其完成该目标执行方案。换言之,一个完整的目标执行方案可以被分成一系列按时间次序执行的控制指令来完成。
基于控制指令的分发和完成情况,已经完成的航线或者正在进行的航线等航线信息可以被进一步的反馈至资源管理中心的航线资料库224,以完成航线信息的更新(例如,在航线信息中删除已经执行完毕的航线)。在另一些实施例中,航线资料库224的航线信息更新状态也可以进一步的被上报到设备管理中心21,作为系统的状态日志记录与提示功能的其中一部分。
较佳的是,除了航线信息的更新状态以外,可行性校验单元231对目标任务的可行性校验结果、任务调配单元232自动生成执行方案的结果以及控制指令的执行情况中的一者或者多者均可以被上报到设备管理中心21,以实现系统的日志记录与提示。
图4为本申请实施例提供的数据处理方法。该数据处理方法可以被应用至上述协同控制系统之中,以帮助实现数据信息的自动更新,确保数据信息的准确性。如图4所示,该数据处理方法包括:
S110、存储若干个不同类别的数据信息。
其中,该数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机航线信息以及机群系统的设备信息。这些不同类别的数据信息可以分别被存储到不同的数据库或者存储部分,例如如图3所示的,各个类别的数据信息可以分别被存储到目标任务库221、通信链路资料库222、设备资料库223以及航线资料库224之中。
S120、接收至少一个新增的目标任务。
其中,目标任务是由操作人员编辑的,需要由机群系统完成的特定任务内容。例如,针对特定区域的巡检,巡查或者测绘任务。换言之,其是使用者或者操作者期待完成的任务目标内容。操作人员可以通过任何合适类型的输入设备,在协同控制系统中新增需要完成的目标任务。
S130、响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息。
其中,该数据信息是用于自动生成与目标任务对应的执行方案的信息,例如筛选目标任务的可用无人机和备用机场时,所需要的数据信息。
数据请求指令是指请求获取特定数据信息的指令信息,例如如图3所示的,任务调配单元232对相关数据信息的查询操作。在本实施例中,不对具体的请求指令形式进行限定,其可以根据实际情况的需要而确定。
执行方案是指机群系统具体需要完成任务事项,例如具体至某台特定无人机所需要执飞的航线等。换言之,机群系统通过执行该特定的执行方案,能够完成对应目标任务的内容。
S140、根据执行方案和目标任务,更新存储的数据信息。
其中,新增的目标任务、所形成的对应的执行方案以及执行方案的执行情况,均可能使机群系统中的相关数据信息可能会随之发生相应的变动,例如新增了部分航线或者无人机的停放位置变动,无人机场空闲状态的变化等。相应地可以将这些数据信息更新到已有的数据库中,以提升数据信息的实时性。例如,如图3所示的,执行方案中新增的航线信息可以被提供到航线资料库中,以实现对航线信息的更新。
本申请实施例提供的数据更新方法的其中一个有利方面是:可以为自动生成与新增目标任务相对应的执行方案提供所需要的数据信息,使执行方案的自动生成成为可能,并且进一步地基于生成后的执行方案对在先记录的数据信息进行更新,确保协同控制系统所依赖的数据信息的准确性,便于进行后续的处理和操作。
为充分说明本申请,以下以新增巡检作业任务为例,对上述数据处理方法的具体实现过程进行描述:
首先,操作人员可以确定巡检作业任务中涉及的巡检目标的位置信息,并将这些位置信息处理为标记语言(Keyhole Markup Language, KML)文件。
然后,操作人员可以通过终端设备,在网页端将该标记语言文件导入到协同控制系统之中。协同控制系统可以在查询到相关数据信息(例如无人机的巡航里程、通信链路的信号覆盖范围、基站的位置信息等)以后,结合预设的条件自动生成一条或者多条能够完成巡检任务的巡检航线。
最后,该巡检作业任务及其相关的巡检航线的数据信息被一并存储到数据库之中,实现对数据信息的更新。其中,在资源管理中心中存储的数据信息全部使用关系型数据库进行存储,而巡检航线等相关指令信息则被转换为二进制文件后,下发至无人机执行。较佳的是,在巡检任务被执行完毕以后,还可以向资料管理中心请求更新航线资料库,将已经完成的巡检航线从航线资料库中删除,并且将已经完成的巡检任务从目标任务库中删除。
以下结合多个具体实例,对上述四个不同类别的数据信息的存储方式进行详细描述,以充分说明本申请的数据处理方法在机群系统的协同控制过程中的具体实现。
图5为本申请实施例提供的任务信息的示意图。如图5所示,该任务信息可以是包含有若干个目标任务的数据集合(例如,图3所示的目标任务库421)。即每个目标任务是任务信息这一数据类别中的一个元素。
在实际使用过程中,操作人员可以编辑目标任务或者输入新的目标任务,而执行结束或者不再需要执行的目标任务也可以从目标任务库中删除。
具体的,每个目标任务至少具有如下数据项目:任务名称、任务类型、任务执行时间、任务执行周期以及任务内容。在一些实施例中,在任务信息的存储方式中,还可以将任务类型作为分类的基础,分类存储不同类型的目标任务。即具有相同任务类型的目标任务被记录存储在同一个数据类型或者检索目录下。例如,请继续参阅图5,目标任务库中可以包含有巡检任务、测绘任务以及侦察任务等多种不同的任务类型。每个目标任务根据其所属的任务类型,被分配到相同的任务类型的项目之下。
图6为本申请实施例提供的通信链路信息的示意图。如图6所示,该通信链路信息可以是包含有若干个条通信链路的数据集合。每条通信链路都是该数据集合中的一个元素。“通信链路”是指机群系统中无人机与外部设备之间进行数据传递所依赖的通信连接通道。
具体的,每条通信链路可以通过信号覆盖范围、信号强度、通信链路所属基站的数量、通信链路所属基站的种类、通信链路所属基站的位置以及通信链路所属基站的信号覆盖范围等的一项或者多项数据项目进行表征,用以说明和描述该通信链路。较佳的是,不同通信链路之间的连接情况也可以被记录在通信链路信息之中,以满足某些特定目标任务的需求。
在一些实施例中,请继续参阅图6,通信链路信息可以以通信链路作为数据信息存储的基础单元,并进一步在每条通信链路的项目下,记录其包含的基站。每个基站则与其基站种类、位置以及信号覆盖范围等数据信息相关联,以实现对多条通信链路的数据信息的有序存储。
图7为本申请实施例提供的无人机航线信息的示意图。如图7所示,航线信息中主要包含了任务航线和临时航线两种,是指无人机当前正在执行的航线信息。
其中,任务航线和临时航线都具有飞行高度信息、飞行经过的采样点经纬度信息以及到达目标位置的预计时间信息等的数据项目来描述和表征,用以帮助后续的执行方案的自动生成。
在一些实施例中,请继续参阅图7,无人机航线信息之中以无人机为存储单位,分别存储有每一台执行无人机对应的任务航线和临时航线。该执行无人机是指当前正在进行中的执行方案所指派的无人机。
图8为本申请实施例提供的机群系统的设备信息的示意图。如图8所示,该设备信息主要包含无人机、机场以及备降点这三种设备的相关信息。在设备信息这一数据集合中,每台无人机、每个机场以及备降点均作为其中的一个元素。
具体的,每台无人机至少具有如下数据项目:无人机编号、无人机类型以及无人机状态。其中,无人机状态是说明和表示无人机当前运行情况的一系列数据,例如无人机的姿态,位置,高度,实时状态,飞行任务信息以及告警信息等。
每个机场至少具有如下数据项目:机场编号、机场类型以及机场状态。其中,机场状态具体是指描述无人机场当前使用或者运行情况的一系列数据,例如无人机场当前位置,无人机场是否空闲,无人机场的充电设备使用情况等。
每个备降点至少具有如下数据项目:备降点编号、备降点位置以及备降点可用性。其中,备降点的可用性描述可以包含备降点可以提供的服务或者功能,或者是否能够被特定类型的无人机降落使用等相关信息。
在一些实施例中,上述四个类别的数据信息均可以通过关系型数据库进行存储和记录,以便于对数据信息进行查询、删除、修改、增加或者其他操作。
为充分说明本申请实施例的协调控制系统,以下以图9和图10所示的执行方案生成过程为例,对生成包含飞行任务和/或调度任务的执行方案及其数据信息处理过程进行详细描述。
如图9所示,首先,接收到需要执行的目标任务(S201)。该目标任务可以是操作人员编辑输入的,需要立即执行的目标任务或者由目标任务库在特定的任务执行时刻推送的目标任务。
然后,根据资源管理中心提供的数据信息,筛选出合适的可用无人机和备用机场(S202;S203)。具体的,确定可用无人机和备选机场的过程可以包括如下步骤:首先,通过遍历机群系统包含的全部无人机,确定若干台可用于执行目标任务的可用无人机。然后,对于每一台所述可用无人机,通过遍历机群系统包含的所有机场,确定所有可供所述可用无人机使用的备选机场。由此,确定了一台或者多台可用无人机以及与可用无人机对应的备选机场。换言之,在生成的筛选结果之中,还记录有可用无人机和备选机场之间的关联信息。
最后,基于可用无人机和备选机场,进行航线规划并据此生成若干个不同的,用于执行上述目标任务的执行方案(S204)。
如图10所示,还可以进一步对每个执行方案进行一系列的校验处理,以确定其是否可行或者是否需要添加额外的调度任务。
首先,根据资源管理中心提供的数据信息,确定当前校验的执行方案的飞行航线(S301),并依次序对飞行航线进行航时/航程校验、空域状态校验以及通信覆盖率校验(S302)。在任意一个校验不通过时,可以将校验失败的结果和/或校验失败的原因提供至设备管理中心,记录到相关日志中(S303)。在另一些实施例中,在目标任务的任务类型对于无人机在飞行过程中的通信实时性要求较低时,也可以省略不进行通信覆盖率校验。
其次,在飞行航线通过所有的校验以后,检测飞行航线的降落机场是否为空闲状态的空闲机场(S304)。在降落机场为空闲机场的情形下,可以确认该飞行航线已经完成所有校验,可以作为目标执行方案的候选,进入到方案侯选库中供操作人员选择(S305)。而在降落机场不是空闲机场的情形下,可以生成调度事项,并将其进行组合以形成多个不同的调度任务(S306)。
其中,对于每个调度任务,均执行如下步骤(即遍历全部调度任务):确定与调度任务对应的调度航线和地面调度路线(S307)。一方面,在空中调度任务中,可以依次对其调度航线进行航时/航线校验(S308)、空域状态校验(S309)。其与飞行任务的校验相类似地,在任意一个校验不通过时,可以将校验失败的结果和/或校验失败的原因提供至设备管理中心,记录到相关日志中。而在所有校验均通过以后,作为目标调度任务的候选。另一方面,在地面调度任务之中,则对其进行相应的地面转运可行性校验(S310)。在校验不通过时,可以将校验失败的结果和/或校验失败的原因提供至设备管理中心,记录到相关日志中,并且在校验通过时,作为目标调度任务的候选。
在候选调度任务之中选择其中一个目标调度任务,与相应的飞行任务结合,生成包含调度任务和飞行任务的执行方案(S311),并进而可以作为目标执行方案的候选,进入到相应的方案侯选库中供操作人员选择。
在一些实施例中,还可以计算每个方案侯选库中的每个候选执行方案的综合成本,并给基于综合成本大小进行排序,从而为操作人员的选择提供合适的参考标准。
以下一个特定的执行方案的综合成本计算过程为例,对其成本的具体计算方法进行详细描述。在本实施例中,该执行方案的综合成本计算过程中,包含了飞行成本、无人机维护成本、机场维护成本、通信成本以及调度成本这几个不同的成本指标,需要分别计算这些不同成本指标的成本数值并通过加权叠加的方式获得其综合成本(在一些实施例中,也可以被称为“执行成本”)。
1)关于飞行成本的计算:
从耗能或者耗时这两个不同的角度来进行衡量,飞行成本可以包括:无人机的飞行时长总和以及无人机因飞行而消耗能量总和。
一方面,对于能量消耗,可以使用无人机的最大电池容量进行归一化处理,将无人机在当前执行方案中的能量消耗除以机群系统中全部无人机中最大的电池容量,从而将其转换至0-1的数值区间。
另一方面,对于飞行时长的消耗,可以使用无人机的最大飞行时间进行归一化处理,将无人机在当前执行方案中的飞行时长总和除以机群系统中全部无人机中的最大飞行时间,从而将其转换至0-1的数值区间。
总结而言,可以使用如下算式(1)来表示对飞行成本的归一化处理过程:
C1=D1/(S1*K1) (1);
其中,所述目标数值范围为0至1之间,C1为归一化处理后的飞行成本,K1为第一转换系数。D1为所述飞行时长总和,S1为机群系统中所有无人机的最大飞行时间,或者D1为所述消耗能量总和,S1为机群系统中所有无人机的最大能量存储空间。
上述第一转换系数与执行方案中的飞行任务和调度任务数量相关。在本实施例中,较佳的方式是只设置一次调度任务。因此,可以选择将第一转换系数设置为2。
另外,在执行方案包含空中调度任务的情形时,上述能量消耗和飞行时长的消耗均需要将无人机在空中调度任务中的飞行过程叠加在内。换言之,消耗能量总和或者飞行时长总和是飞行任务与空中调度任务两者的叠加。
2)关于无人机维护成本的计算:
无人机维护成本是指执行方案完成以后,对无人机使用寿命的消耗程度。与上述飞行成本相类似地,飞行任务的执行无人机的维护成本和空中调度任务之中的被调度无人机的维护成本均需要被包含在无人机维护成本之内。无人机维护成本是这两者的叠加。
具体的,无人机维护成本可以根据无人机上的部件更换成本来进行计算。这些部件是指在无人机飞行后进行维护时,所需要更换的易损部件或者消耗部件。
首先,可以确定若干个无人机部件的部件更换成本以及对应的部件更换时间。然后,通过所述部件更换成本与对应的部件更换时间相除,计算每个无人机部件的单位时间使用成本,并且叠加全部所述无人机部件的单位时间使用成本,获得所述无人机的单位时间成本。最后,将所述无人机的单位时间使用成本与所述无人机的飞行时长总和相乘,获得所述无人机维护成本。
例如,假设无人机的舵机的使用时间为200小时,而更换舵机的成本为400元。因此,假设飞行任务需要消耗2小时的航时,则舵机这一部件在这个飞行任务中的维护成本为4元。
设定无人机的易损部件有N个,每个部件的更换成本为
Figure 809503DEST_PATH_IMAGE003
,每个部件的平均更换时间为
Figure 547914DEST_PATH_IMAGE004
。因此,可以计算得出每个部件在单位使用时间的维护成本为
Figure 351922DEST_PATH_IMAGE005
在一个飞行任务或者某个执行方案中所需要的总飞行时间为h小时,相应地可以计算得出在该飞行任务或者执行方案的无人机维护成本为
Figure 815264DEST_PATH_IMAGE006
在进行归一化处理的过程中,可以使用机群系统中单次飞行维护成本最高的无人机维护成本作为标准,将从而将某个飞行任务的无人机维护成本转换到转换至0-1的数值区间。
总结而言,可以使用如下算式(2)来表示对无人机维护成本的归一化处理过程:
C2=D2/(S2*K2) (2);
其中,C2为归一化处理后的无人机维护成本,K2为第二转换系数,D2为执行所述执行方案的无人机维护成本,S2为所述机群系统中,执行单个执行方案所需的最高无人机维护成本。
上述第二转换系数与执行方案中的飞行任务和调度任务数量相关。在本实施例中,较佳的方式是只设置一次调度任务。因此,可以选择将第二转换系数设置为2。
3)关于机场维护成本的计算:
机场维护成本的计算和上述无人机维护成本的计算方法相似,也可以通过叠加各个机场部件在某个飞行任务或者执行方案过程中发生的部件损耗来进行计算
相比于无人机维护成本中对于部件损耗的计算而言,机场部件更多的考虑部件在执行方案的执行过程中所需要的运行次数而非运行时间。例如,机场在无调度任务的执行方案中,需要开合舱盖来实现无人机的起飞和降落。由此,需要考虑对于开合舱盖这一动作造成的损耗。
以一次飞行任务为例,起飞机场需要开合一次舱门,降落机场也需要开合一次舱门。因此,在计算机场维护成本时将两个机场的开合成本相加得到舱门开合这一项部件的机场维护成本。
具体而言,在计算机场维护成本的过程中,首先确定机场在每次运行消耗的机场部件成本总和。然后,统计机场在所述执行方案中的运行次数总和。最后,将所述机场部件成本总和与运行次数总和相乘,获得所述机场维护成本。
另外,在进行归一化处理的过程中,可以使用机群系统中单个执行方案最高的机场维护成本作为标准,将某个执行方案的机场维护成本转换到转换至0-1的数值区间。
具体而言,可以使用如下算式(3)来表示对机场维护成本的归一化处理过程:
C3=D3/(S3*K3) (3);
其中,C3为归一化处理后的机场维护成本,K2为第三转换系数,D3为执行所述执行方案的机场维护成本,S3为所述机群系统中,执行单个执行方案所需的最高机场维护成本。
可以理解的是,在目标任务中需要涉及到的机场数量越多,机场的维护成本就越高。例如,在一个飞行任务中会包括两个机场的维护成本。
相应地,上述第三转换系数会与执行方案中的飞行任务和调度任务数量相关。在本实施例中,较佳的方式是只设置一次调度任务。这样的情形下,通常仅涉及到3个不同的机场。因此,可以选择将第三转换系数设置为3。
4)关于通信成本的计算:
通信成本可以根据该执行方案的飞行航线计算得出,通常包含有通信覆盖率而产生的通信覆盖成本和通信时延产生的通信延迟成本。
一方面,通信延迟成本可以通过如下步骤计算:
首先,获取所述飞行航线覆盖的任务区域中的最大通信时延。然后,判断所述最大通信时延是否大于预设的通信时延阈值。该通信实验阈值是一个经验性数值,可以由技术人员根据实际情况的需要而设置。最后,根据两者的比较结果,在大于的情况下,可以将所述通信延迟成本设置为1。在小于等于的情况下,则计算所述最大通信时延占所述通信时延阈值的比例,作为所述通信延迟成本。
另一方面,通信覆盖成本可以通过如下步骤计算:
首先,确定飞行航线途经的全部航点;然后,获取每个所述航点周围基站的信号覆盖范围;最后,计算所述飞行航线处于信号覆盖范围内的航程占所述飞行航线的总航程的比例,作为通信覆盖成本。
在上述通信成本的计算方法之中,通信延迟成本和通信覆盖成本的计算结果均在数值0-1的范围内。由此,其计算得出的数值可以直接用于后续的加权叠加而不需要进行额外的归一化处理。
5)关于调度成本的计算:
在执行方案中涉及到调度任务时,表明此执行方案相对于不需要进行调度的其他执行方案而言,具有其他额外的成本开销。具体的,可以将该调度成本作为惩罚项使用而不再考虑其他额外的中转开销成本以达到简化处理的效果。
例如,在执行方案包含调度任务时,可以将调度成本设置为1,而在执行方案不包含调度任务时,将调度成本设置为0。由此,在最终的执行方案推荐筛选过程中,包含了调度任务的执行方案成本会上升,使执行成本能够更加真实的反映执行方案的具体开销。
本申请实施例中,需要通过加权叠加的方法对执行方案各个不同的成本指标的数值进行叠加来获得执行成本。但是如何确定这些成本指标之间的具体权重系数,从而使执行成本能够真实有效的反映执行方案的资源开销是一项富有挑战性的工作。因为不同的成本指标是两种完全不同类型的数据,而涉及到的成本指标种类又较多。因此,很难在客观上比较确定每个成本指标所应当占据的权重比例。
在一些实施例中,如图11所示,上述加权叠加所有成本指标的步骤具体包括:
S101、确定任意两个成本指标之间的比较结果。
其中,执行方案中包含有多个成本指标。成本指标是执行方案之中,用以衡量其中一个方面的成本比较结果是指多个成本指标中的任意两个成本指标之间的相对重要系数。换言之,将两个成本指标进行比较并根据两者在资源开销上的重要性程度而确定其比较结果。
具体的,由于成本开销的占比是一个相对主观判断的过程。因此,可以选择使用Santy的1-9标度方法来标记任意两个成本指标之间的比较结果。例如,操作人员可以按照任务的类型,无人机的特点,个人的操作偏好等多种因素,按照如下表格1所示的标度及其含义,确定选中的两个成本指标之间的标度。
表格1
Figure 487554DEST_PATH_IMAGE007
较佳的是,还可以简单通过改变和调整成本指标之间的标度来适应和应对不同的任务,机群系统的实现成本变动等实际应用情况的变化,使得最终计算获得的权重系数与实际情况更相符。
在一些实施例中,首先根据所述执行方案包含的成本指标,构建对应的成对比较矩阵。在成对比较矩阵之中,行和列可以按照顺序列出各个不同的成本指标,而在成对比较矩阵中的元素则表示两个成本指标之间的比较结果。
然后,根据预设的标度方法和成本指标的重要程度,给定所述比较结果的标度(即以上表格1所示的数值1-9)以表示两个成本指标之间的比较结果。
S102、根据比较结果,统计每一个成本指标对应的几何平均数。
其中,在确定了全部成本指标的任意两个之间的比较结果以后,可以据此计算获得每个成本指标在该比较结果下的几何平均数。该几何平均数可以以矩阵的形式呈现。
S103、对几何平均数进行归一化处理,获得每个成本指标的权重系数。
S104、根据每个成本指标的权重系数,加权叠加成本指标的成本值,以获得执行方案的执行成本。
其中,在确定了权重系数以后,就可以通过相应的加权叠加方法实现对执行成本的计算。
在本申请实施例计算和确定权重系数的过程中,不将所有的成本指标放在一起比较,而是选择其中的任意两个进行相互比较。此时可以采用相对的尺度,尽可能减少性质不同的多个成本指标纸件相互比较的困难。
为充分说明本申请实施例的确定不同成本指标的权重系数的方法,以下以包含飞行成本、无人机维护成本、机场维护成本、调度成本以及通信成本一共五个成本指标的执行成本计算过程为例,对其具体计算方法进行详细描述。
首先,可以按照表格1所示的标度方法,确定上述五个成本指标之间的相互比较结果,形成如下表格2所示的成对比较矩阵之中:
表格2
Figure 454373DEST_PATH_IMAGE008
其中,对于第i个因素相对于第j个因素的比较结果后,第j个因素相对于第i个因素的比较结果则通过倒数的方法得到。
然后,通过如下算式(4)计算上述成对比较矩阵之中,各个成本指标的几何平均数:
Figure 819495DEST_PATH_IMAGE009
(4)
其中,W i 是编号为i的成本指标的几何平均数;N为成本指标的总数量;j是编号为j的成本指标;a ij 是编号为i的成本指标和编号为j的成本指标之间的比较结果。
上述表格2计算获得的5个成本指标对应的几何平均数如以下算式(5)的矩阵所示:
Figure 504554DEST_PATH_IMAGE010
(5)
随后,通过如下算式(6)对几何平均数进行归一化处理:
Figure 980535DEST_PATH_IMAGE011
(6)
其中,
Figure 801861DEST_PATH_IMAGE012
是编号为i的成本指标的权重系数,N为成本指标的总数量;W i 是编号为i的成本指标的几何平均数。
上述算式(5)所示的几何平均数进行归一化处理后,获得的成本指标的权重系数如以下算式(7)的矩阵所示:
Figure 839349DEST_PATH_IMAGE013
(7)
在涉及到的成本指标数量过多时,在矩阵内的权重可能出现相互矛盾的情况,对于阶数较高的矩阵,难以直接判断其一致性,此时可能需要进行一致性检验。但是在本申请实施例中,所涉及的成本指标数量较少,且任务倾向性较强,因此可省略一致性校验的过程,直接计算获得权重系数。
本申请实施例还提供了一种机群系统的数据处理装置。图12为该数据处理装置的功能框图。如图12所示,该数据处理装置包括:存储模块410,信息接收模块420,信息反馈模块430以及信息更新模块440。
其中,存储模块410用于存储若干个不同类别的数据信息,所述数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机的航线信息以及机群系统的设备信息。信息接收模块420用于接收至少一个目标任务;信息反馈模块430用于响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息,所述数据信息用于自动生成与所述目标任务对应的执行方案;信息更新模块440用于根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述存储的数据信息。
本申请实施例提供的数据更新装置的其中一个有利方面是:可以为自动生成与目标任务相对应的执行方案提供所需要的数据信息,使执行方案的自动生成成为可能,并且进一步地基于生成后的执行方案对在先记录的数据信息进行更新,确保协同控制系统所依赖的数据信息的准确性,便于进行后续的处理和操作。
在一些实施例中,信息更新模块440具体用于:在所述任务信息中存储所述目标任务,并且在所述无人机航线信息中存储所述飞行航线。
具体的,所述目标任务包含若干个目标位置;所述执行方案包括:至少一个飞行任务。其中,所述飞行任务根据所述目标位置和所述数据信息生成,用于控制选定的执行无人机从起飞机场沿设定的飞行航线移动至降落机场。
具体的,所述数据信息使用关系型数据库存储;所述位置信息通过标记语言文件表示。
应当说明的是,本申请实施例中以功能性命名的功能模块为例,详细的描述了本申请实施例提供的装置所要实现的方法步骤。本领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的装置和模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。所述的计算机软件可存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
图13示出了本申请实施例的电子设备的结构示意图,本申请实施例并不对电子设备的具体实现做限定。如图13所示,该电子设备可以包括:处理器510、通信接口520、存储器530以及通信总线540。
其中:处理器510、通信接口520以及存储器630通过通信总线540完成相互间的通信。通信接口520用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器510用于执行程序550,具体可以执行上述数据更新方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序550可以包括程序代码,该程序代码包括计算机操作指令。其具体可以用于使得处理器510执行上述任意方法实施例中的数据更新方法。
在本申请实施例中,根据所使用的硬件的类型,处理器510可以是中央处理单元,该处理器510还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列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。
存储器530用于存放程序550。存储器530可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器、闪存器件或者其他非易失性固态存储器件。
其具有程序存储区和数据存储区,分别用于存储程序650及对应的数据信息。例如存储在程序存储区的非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块,或者是存储在数据存储区的机群系统的数据信息等。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序。
其中,计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的高度信息修正方法中的一个或者多个步骤。完整的计算机程序产品体现在含有本申请实施例公开的计算机程序的一个或多个计算机可读存储介质上(包括但不限于,磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (13)

1.一种机群系统的数据处理方法,所述机群系统包括若干台无人机和若干个供所述无人机起飞和降落的机场,其特征在于,所述数据处理方法包括:
存储若干个不同类别的数据信息,所述数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机的航线信息以及机群系统的设备信息;
接收至少一个目标任务;
响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息,所述数据信息用于自动生成与所述目标任务对应的执行方案;
根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述数据信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述任务信息包括:若干个目标任务;
其中,每个目标任务具有如下数据项目:
任务名称、任务类型、任务执行时间、任务执行周期以及任务内容。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述存储若干个不同类别的数据信息,具体包括:
以所述任务类型为基础,分类存储所述任务信息,以使具有相同任务类型的目标任务被记录在同一个项目之中。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通信链路信息包括:若干条通信链路;
其中,每条通信链路具有如下数据项目:信号覆盖范围、信号强度、通信链路所属基站的数量、通信链路所属基站的种类、通信链路所属基站的位置以及通信链路所属基站的信号覆盖范围。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通信链路信息还包括:不同通信链路之间的连接状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述无人机航线信息包括:若干条任务航线和临时航线;
其中,所述任务航线和临时航线具有如下数据项目:飞行高度信息、飞经过的采样点经纬度信息以及到达目标位置的预计时间信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述存储若干个不同类别的数据信息,具体包括:
以所述机群系统中的无人机为存储单位,存储每台执行无人机对应的任务航线和临时航线;
其中,所述执行无人机为用于执行所述执行方案的无人机。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机群系统的设备信息包括:若干台无人机、若干个无人机场以及若干个备降点;
其中,所述无人机具有如下数据项目:无人机编号、无人机类型以及无人机状态;
所述无人机场具有如下数据项目:机场编号、机场类型以及机场状态;
所述备降点具有如下数据项目:备降点编号、备降点位置以及备降点可用性。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法,其特征在于,所述目标任务包含若干个目标位置;所述执行方案包括:至少一个飞行任务;
其中,所述飞行任务根据所述目标位置和所述数据信息生成,用于控制选定的执行无人机从起飞机场沿设定的飞行航线移动至降落机场。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述存储的数据信息,具体包括:
在所述任务信息中存储所述目标任务,并且在所述无人机航线信息中存储所述飞行航线。
11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述数据信息使用关系型数据库存储;所述目标位置通过标记语言文件表示。
12.一种机群系统的数据处理装置,其特征在于,包括:
存储模块,用于存储若干个不同类别的数据信息,所述数据信息的类别包括:任务信息,通信链路信息,无人机的航线信息以及机群系统的设备信息;
信息接收模块,用于接收至少一个目标任务;
信息反馈模块,用于响应于数据请求指令,反馈对应的数据信息,所述数据信息用于自动生成与所述目标任务对应的执行方案;
信息更新模块,用于根据所述执行方案和所述目标任务,更新所述数据信息。
13.一种电子设备,其特征在于,包括处理器以及与所述处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被所述处理器调用时,以使所述处理器执行如权利要求1-11任一项所述的数据处理方法。
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