CN116185077B - 一种黑飞无人机窄带精准打击方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种黑飞无人机窄带精准打击方法，属于黑飞无人机检测技术领域，通过设计在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块，在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统，辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站，通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹，主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群，通过主无人机上的计算平台。
Description
技术领域
本发明涉及一种黑飞无人机打击方法，特别是涉及一种黑飞无人机窄带精准打击方法，属于黑飞无人机打击方法技术领域。
背景技术
黑飞无人机通常指未经过法律监管、没有合法飞行许可、或者用于非法活动的无人机。
这些无人机通常不符合航空器安全标准，可能存在安全隐患，并且容易对社会造成不良影响。
在现有技术中关于对未经过法律监管、没有合法飞行许可、或者用于非法活动的无人机进行打击的时候存在比较多的缺陷这些包括法律和技术方面的缺陷：
现有的无人机防御系统中，大多数技术还不够成熟和完善，干扰器的效果受到环境影响较大，高功率激光器的使用场景有限等，难以应对复杂多变的打击情况；
目前针对无人机的管理尚未健全，打击行动存在一定的风险和监管问题；
为此设计一种黑飞无人机窄带精准打击方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的主要目的是为了提供一种黑飞无人机窄带精准打击方法，通过设计在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块，在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统，辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站，通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹，主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群，通过主无人机上的计算平台，采用AI技术和高精度地图将黑飞无人机周围区域的建筑物、道路信息进行三维重建，一主多辅无人机群对黑飞无人机进行跟踪，通过主无人机上的计算平台深度学习模型计算打击黑飞无人机位置和打击角度进行黑飞无人机打击，从而实现了对周围环境进行很好的分析，而且无需传递至地面基站，自行则可以进行对黑飞无人机的打击，减少了干扰器的效果受到环境影响较大，其次在进行打击的时候通过去中心化的无人机网络，可以实现快速的信息传递和决策，可以对打击的决策信息进行快速的传递。
本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：
一种黑飞无人机窄带精准打击方法，包括如下步骤：
步骤一：在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块；
步骤二：在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统；
步骤三：辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站；
步骤四：通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹；
步骤五：主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群；
步骤六：通过主无人机上的计算平台，采用AI技术和高精度地图将黑飞无人机周围区域的建筑物、道路信息进行三维重建；
步骤七：一主多辅无人机群对黑飞无人机进行跟踪；
步骤八：通过主无人机上的计算平台深度学习模型计算打击黑飞无人机位置和打击角度进行黑飞无人机打击。
优选的，在步骤一激光雷达利用激光束对目标表面进行扫描，并测量出激光束与目标表面之间的距离和反射强度信息；
红外线摄像头利用红外线辐射来捕捉物体表面的温度分布情况，从而得到热像图；
热成像摄像头是基于目标物体发出的红外线辐射来进行成像。
优选的，步骤二还包括如下步骤：
S11：对于激光雷达获取的数据采用点云数据作为网络输入；
S12：通过卷积和池化操作逐渐提取出目标物体的几何形状和位置信息；
S13：对于红外线摄像头和热成像摄像头，采用图像数据作为网络的输入；
S14：通过卷积神经网络操作提取出目标物体的纹理、色彩和形状特征。
优选的，在步骤五中还包括如下步骤：
S21：选择主无人机作为一主多辅无人机群的中心控制器；
S22：在主\辅无人机上配置通信模块；
S23：在主\辅无人机上安装飞行控制系统；
S24：构建黑飞无人机打击任务分配策略以及设置网络安全设备和加密通信协议，对黑飞无人机的通信进行干扰和拦截。
优选的，在步骤六中还包括如下步骤：
S31：将已被深度学习模型分析处理后的激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头采集数据采用三维重建算法生成三维模型；
S32：对三维模型提取出其中的特征点、曲线或者面，用于后续的匹配和校准；
S33：通过将两个或多个三维模型中的特征点进行比较和匹配，找到两个或多个三维模型之间的空间变换关系；
S34：通过计算匹配结果中的误差，确定三维模型之间的偏移和旋转关系，并进行校准；
S35：将所有的三维模型按照匹配和校准的结果进行合并，生成一个完整的三维模型；
S36：将三维建筑物、道路等模型与现有的高精度地图进行融合，生成更为精确的地图信息。
优选的，在步骤七中还包括如下步骤：
S41：主无人机通过机器学习算法对无人机进行识别和分类，实现对无人机的跟踪；
S42：将对识别的无人机信息反馈至陆地平台获取是否进行打击的决策；
S43：获取打击决策则进行步骤八操作；
S44：未获取打击决策则进行持续进行跟踪。
优选的，步骤八还包括如下步骤：
S51：收集无人机的位置、速度、方向信息，以及相应的打击位置和打击角度信息；
S52：据所需预测的打击位置和打击角度，选择合适的神经网络结构；
S53：针对模型表现不佳的问题进行改进，比如调整超参数、增加数据样本；
S54：对周围环境进行识别判断；
S55：行预测无人机的位置和运动轨迹，并计算出最佳打击位置和打击角度，将其传输给对应的武器系统进行打击。
优选的，在S54中对周围环境进行识别判断具体包括在选择打击目标和打击位置时，选择少建筑物和人群区域，在打击前进行环境评估和监测。
优选的，构建一主多辅无人机还包括多组主无人机不同组主无人机携带多组辅无人机构建多组一主多辅去中心化无人机群。
优选的，其中构建多组一主多辅无人机群具体包括如下步骤：
S61：根据无人机网络群的需求设计通信协议；
S62：根据无人机网络群的规模和应用场景选择合适的节点设备；
S63：对节点设备进行配置和调试，确保其能够符合通信协议要求，并能够实现节点之间的通信；
S64：实现节点发现和路由功能，确保节点之间能够互相发现和交换信息，并能够通过最优路径进行数据传输；
S65：建立网络群管理机制，对已经构建好的网络群进行测试，并部署到实际应用场景中进行验证和优化。
本发明的有益技术效果：
本发明提供的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，通过设计在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块，在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统，辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站，通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹，主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群，通过主无人机上的计算平台，采用AI技术和高精度地图将黑飞无人机周围区域的建筑物、道路信息进行三维重建，一主多辅无人机群对黑飞无人机进行跟踪，通过主无人机上的计算平台深度学习模型计算打击黑飞无人机位置和打击角度进行黑飞无人机打击，从而实现了对周围环境进行很好的分析，而且无需传递至地面基站，自行则可以进行对黑飞无人机的打击，减少了干扰器的效果受到环境影响较大，其次在进行打击的时候通过去中心化的无人机网络，可以实现快速的信息传递和决策，可以对打击的决策信息进行快速的传递。
附图说明
图1为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的总流程图。
图2为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的数据处理流程图。
图3为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的通信控制流程图。
图4为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的建模流程图。
图5为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的无人机跟踪流程图。
图6为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的无人机轨迹识别流程图。
图7为按照本发明的一种黑飞无人机窄带精准打击方法的一优选实施例的通信协议流程图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1-图7所示，本实施例提供的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，包括如下步骤：
步骤一：在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块；
步骤二：在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统；
步骤三：辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站；
步骤四：通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹；
步骤五：主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群；
步骤六：通过主无人机上的计算平台，采用AI技术和高精度地图将黑飞无人机周围区域的建筑物、道路信息进行三维重建；
步骤七：一主多辅无人机群对黑飞无人机进行跟踪；
步骤八：通过主无人机上的计算平台深度学习模型计算打击黑飞无人机位置和打击角度进行黑飞无人机打击。
通过设计在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块，在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统，辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站，通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹，主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群，通过主无人机上的计算平台，采用AI技术和高精度地图将黑飞无人机周围区域的建筑物、道路信息进行三维重建，一主多辅无人机群对黑飞无人机进行跟踪，通过主无人机上的计算平台深度学习模型计算打击黑飞无人机位置和打击角度进行黑飞无人机打击，从而实现了对周围环境进行很好的分析，而且无需传递至地面基站，自行则可以进行对黑飞无人机的打击，减少了干扰器的效果受到环境影响较大，其次在进行打击的时候通过去中心化的无人机网络，可以实现快速的信息传递和决策，可以对打击的决策信息进行快速的传递。
在本实施例中，在步骤一激光雷达利用激光束对目标表面进行扫描，并测量出激光束与目标表面之间的距离和反射强度信息；
红外线摄像头利用红外线辐射来捕捉物体表面的温度分布情况，从而得到热像图；
热成像摄像头是基于目标物体发出的红外线辐射来进行成像。
在本实施例中，步骤二还包括如下步骤：
S11：对于激光雷达获取的数据采用点云数据作为网络输入；
S12：通过卷积和池化操作逐渐提取出目标物体的几何形状和位置信息；
S13：对于红外线摄像头和热成像摄像头，采用图像数据作为网络的输入；
S14：通过卷积神经网络操作提取出目标物体的纹理、色彩和形状特征。
在本实施例中，在步骤五中还包括如下步骤：
S21：选择主无人机作为一主多辅无人机群的中心控制器；
S22：在主\辅无人机上配置通信模块；
S23：在主\辅无人机上安装飞行控制系统；
S24：构建黑飞无人机打击任务分配策略以及设置网络安全设备和加密通信协议，对黑飞无人机的通信进行干扰和拦截。
在本实施例中，在步骤六中还包括如下步骤：
S31：将已被深度学习模型分析处理后的激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头采集数据采用三维重建算法生成三维模型；
S32：对三维模型提取出其中的特征点、曲线或者面，用于后续的匹配和校准；
S33：通过将两个或多个三维模型中的特征点进行比较和匹配，找到两个或多个三维模型之间的空间变换关系；
S34：通过计算匹配结果中的误差，确定三维模型之间的偏移和旋转关系，并进行校准；
S35：将所有的三维模型按照匹配和校准的结果进行合并，生成一个完整的三维模型；
S36：将三维建筑物、道路等模型与现有的高精度地图进行融合，生成更为精确的地图信息。
在本实施例中，在步骤七中还包括如下步骤：
S41：主无人机通过机器学习算法对无人机进行识别和分类，实现对无人机的跟踪；
S42：将对识别的无人机信息反馈至陆地平台获取是否进行打击的决策；
S43：获取打击决策则进行步骤八操作；
S44：未获取打击决策则进行持续进行跟踪。
在本实施例中，步骤八还包括如下步骤：
S51：收集无人机的位置、速度、方向信息，以及相应的打击位置和打击角度信息；
S52：据所需预测的打击位置和打击角度，选择合适的神经网络结构；
S53：针对模型表现不佳的问题进行改进，比如调整超参数、增加数据样本；
S54：对周围环境进行识别判断；
S55：行预测无人机的位置和运动轨迹，并计算出最佳打击位置和打击角度，将其传输给对应的武器系统进行打击。
在本实施例中，在S54中对周围环境进行识别判断具体包括在选择打击目标和打击位置时，选择少建筑物和人群区域，在打击前进行环境评估和监测。
在本实施例中，构建一主多辅无人机还包括多组主无人机不同组主无人机携带多组辅无人机构建多组一主多辅去中心化无人机群。
在本实施例中，其中构建多组一主多辅无人机群具体包括如下步骤：
S61：根据无人机网络群的需求设计通信协议；
S62：根据无人机网络群的规模和应用场景选择合适的节点设备；
S63：对节点设备进行配置和调试，确保其能够符合通信协议要求，并能够实现节点之间的通信；
S64：实现节点发现和路由功能，确保节点之间能够互相发现和交换信息，并能够通过最优路径进行数据传输；
S65：建立网络群管理机制，对已经构建好的网络群进行测试，并部署到实际应用场景中进行验证和优化。
以上，仅为本发明进一步的实施例，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所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：在辅无人机上安装激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头对目标区域实时获取信息并配备声音检测模块；
步骤二：在主无人机上安装移动基站、将深度学习模型部署在无人机上的计算平台以及在无人机上安装卫星导航系统；
步骤三：辅无人机通过无线传输模块将获取的信息通过窄带通信技术传输至主无人机上的移动基站；
步骤四：通过激光雷达、红外线和热成像摄像头获取黑飞无人机的位置和移动轨迹；
步骤五：主无人机发送控制信号至辅无人机构建一主多辅无人机群；
步骤六：通过主无人机上的计算平台，采用AI技术和高精度地图将黑飞无人机周围区域的建筑物、道路信息进行三维重建；
步骤七：一主多辅无人机群对黑飞无人机进行跟踪；
步骤八：通过主无人机上的计算平台深度学习模型计算打击黑飞无人机位置和打击角度进行黑飞无人机打击；
在步骤一激光雷达利用激光束对目标表面进行扫描，并测量出激光束与目标表面之间的距离和反射强度信息；
红外线摄像头利用红外线辐射来捕捉物体表面的温度分布情况，从而得到热像图；
热成像摄像头是基于目标物体发出的红外线辐射来进行成像；
步骤二还包括如下步骤：
S11：对于激光雷达获取的数据采用点云数据作为网络输入；
S12：通过卷积和池化操作逐渐提取出目标物体的几何形状和位置信息；
S13：对于红外线摄像头和热成像摄像头，采用图像数据作为网络的输入；
S14：通过卷积神经网络操作提取出目标物体的纹理、色彩和形状特征；
在步骤五中还包括如下步骤：
S21：选择主无人机作为一主多辅无人机群的中心控制器；
S22：在主\辅无人机上配置通信模块；
S23：在主\辅无人机上安装飞行控制系统；
S24：构建黑飞无人机打击任务分配策略以及设置网络安全设备和加密通信协议，对黑飞无人机的通信进行干扰和拦截。
2.根据权利要求1所述的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：在步骤六中还包括如下步骤：
S31：将已被深度学习模型分析处理后的激光雷达、红外线摄像头和热成像摄像头采集数据采用三维重建算法生成三维模型；
S32：对三维模型提取出其中的特征点、曲线或者面，用于后续的匹配和校准；
S33：通过将两个或多个三维模型中的特征点进行比较和匹配，找到两个或多个三维模型之间的空间变换关系；
S34：通过计算匹配结果中的误差，确定三维模型之间的偏移和旋转关系，并进行校准；
S35：将所有的三维模型按照匹配和校准的结果进行合并，生成一个完整的三维模型；
S36：将三维建筑物、道路模型与现有的高精度地图进行融合，生成更为精确的地图信息。
3.根据权利要求2所述的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：在步骤七中还包括如下步骤：
S41：主无人机通过机器学习算法对无人机进行识别和分类，实现对无人机的跟踪；
S42：将对识别的无人机信息反馈至陆地平台获取是否进行打击的决策；
S43：获取打击决策则进行步骤八操作；
S44：未获取打击决策则进行持续进行跟踪。
4.根据权利要求3所述的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：步骤八还包括如下步骤：
S51：收集无人机的位置、速度、方向信息，以及相应的打击位置和打击角度信息；
S52：据所需预测的打击位置和打击角度，选择合适的神经网络结构；
S53：针对模型表现不佳的问题进行改进，比如调整超参数、增加数据样本；
S54：对周围环境进行识别判断；
S55：行预测无人机的位置和运动轨迹，并计算出最佳打击位置和打击角度，将其传输给对应的武器系统进行打击。
5.根据权利要求4所述的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：在S54中对周围环境进行识别判断具体包括在选择打击目标和打击位置时，选择少建筑物和人群区域，在打击前进行环境评估和监测。
6.根据权利要求5所述的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：构建一主多辅无人机还包括多组主无人机不同组主无人机携带多组辅无人机构建多组一主多辅去中心化无人机群。
7.根据权利要求6所述的一种黑飞无人机窄带精准打击方法，其特征在于：其中构建多组一主多辅无人机群具体包括如下步骤：
S61：根据无人机网络群的需求设计通信协议；
S62：根据无人机网络群的规模和应用场景选择合适的节点设备；
S63：对节点设备进行配置和调试，确保其能够符合通信协议要求，并能够实现节点之间的通信；
S64：实现节点发现和路由功能，确保节点之间能够互相发现和交换信息，并能够通过最优路径进行数据传输；
S65：建立网络群管理机制，对已经构建好的网络群进行测试，并部署到实际应用场景中进行验证和优化。
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