CN116434616A - 一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统 - Google Patents
一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116434616A CN116434616A CN202310390322.0A CN202310390322A CN116434616A CN 116434616 A CN116434616 A CN 116434616A CN 202310390322 A CN202310390322 A CN 202310390322A CN 116434616 A CN116434616 A CN 116434616A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- abnormal
- monitoring
- navigation
- aerial vehicle
- 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.)
- Withdrawn
Links
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 147
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 143
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
- G08G5/0073—Surveillance aids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明属于航线监管领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的无人机航线实时监管系统无法在无人机航行异常时对异常原因进行自动排查的问题，具体是一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，包括实时监管平台，所述实时监管平台通信连接有航行监测模块、偏离分析模块、机械监测模块以及存储模块；所述航行监测模块用于对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，通过存储模块获取到监测对象的规划路径，将规划路径分割为若干个子路径；本发明可以对无人机的航行路径进行监测分析，将规划航线进行分割得到若干个子路径，通过航差系数的数值对监测对象在子路径中的航行状态进行反馈。
Description
技术领域
本发明属于航线监管领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统。
背景技术
无人驾驶飞机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作，无人机在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途。
现有的无人机航线实时监管系统无法在无人机航行异常时对异常原因以及故障类型进行自动监测与排查，导致无人机在出现航行异常时的异常处理效率低下。
针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，用于解决现有的无人机航线实时监管系统无法在无人机航行异常时对异常原因进行自动排查的问题；
本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以在无人机航行异常时对异常原因进行自动排查的基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，包括实时监管平台，所述实时监管平台通信连接有航行监测模块、偏离分析模块、机械监测模块以及存储模块；
所述航行监测模块用于对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，通过存储模块获取到监测对象的规划路径，将规划路径分割为若干个子路径，在子路径中设置若干个监测点，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC；通过对时差数据SC以及位差数据WC进行数值计算得到监测对象在子路径内航行的航差系数HC；通过航差系数HC的数值对监测对象在子路径中的航行状态是否满足要求进行判定；
所述偏离分析模块用于对异常路径进行路径偏离分析：获取异常路径中所有监测点的位差值，通过存储模块获取到异常路径的位差阈值，将位差值与位差阈值进行比较：若位差值小于位差阈值，则将对应的监测点标记为正常点；若位差值大于等于位差阈值，则将对应的监测点标记为异常点；将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过位偏系数的数值对监测对象在异常路径中航行异常的原因进行判定；
所述机械监测模块用于对无人机进行机械监测。
作为本发明的一种优选实施方式，监测对象经过子路径的时差数据SC的获取过程包括：获取监测对象经过子路径的时长并标记为子时长，通过存储模块获取到子路径的时长标准值，将子时长与时长标准值差值的绝对值标记为时差数据SC；监测对象经过子路径的位差数据WC的获取过程包括：获取监测对象经过子路径的航行轨迹中与监测点的最短距离并标记为监测点的位差值，对所有监测点的位差值进行求和取平均值得到位差数据WC。
作为本发明的一种优选实施方式，对监测对象在子路径中的航行状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到航差阈值HCmax，将子路径的航差系数HC与航差阈值HCmax进行比较：若航差系数HC小于航差阈值HCmax，则判定监测对象在子路径中的航行状态满足要求，将对应的子路径标记为正常路径；若航差系数HC大于等于航差阈值HCmax，则判定监测对象在子路径中的航行状态不满足要求，将对应的子路径标记为异常路径；将异常路径发送至实时监管平台，实时监管平台接收到异常路径后将异常路径发送至异常分析模块。
作为本发明的一种优选实施方式，对监测对象在异常路径中航行异常的原因进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到位偏阈值，将位偏系数与位偏阈值进行比较：若位偏系数大于等于位偏阈值，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为导航异常，偏离分析模块向实时监管平台发送导航异常信号，实时监管平台接收到导航异常信号后将导航异常信号发送至管理人员的手机终端；若位偏系数小于位偏阈值，则生成机械监测信号并将机械监测信号发送至实时监管平台，实时监管平台接收到机械监测信号后将机械监测信号发送至机械监测模块。
作为本发明的一种优选实施方式，机械监测模块对无人机进行机械监测的具体过程包括：获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD，通过对震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD进行数值计算得到监测对象在异常路径中的机械系数JX；通过存储模块获取到机械阈值JXmax，将监测对象在异常路径中的机械系数JX与机械阈值JXmax进行比较并通过比较结果将监测对象在异常路径中的异常特征标记为机械异常或动力异常。
作为本发明的一种优选实施方式，震动数据ZD为监测对象在异常路径内航行过程中的相机震动频率最大值，噪声数据ZS为监测对象在异常路径内航行过程中产生的噪声分贝最大值，温度数据WD为监测对象在异常路径内航行过程中的电机外壳表面温度最大值。
作为本发明的一种优选实施方式，将监测对象在异常路径中的机械系数JX与机械阈值JXmax进行比较的具体过程包括：若机械系数JX小于机械阈值JXmax，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为动力异常，机械监测模块向实时监管平台发送动力异常信号，实时监管平台接收到动力异常信号后将动力异常信号发送至管理人员的手机终端；若机械系数JX大于等于机械阈值JXmax，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常，机械监测模块向实时监管平台发送机械异常信号，实时监管平台接收到机械异常信号后将机械异常信号发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式，该基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，将规划路径分割为若干个子路径，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC并进行数值计算得到子路径的航差系数HC，通过航差系数HC将子路径标记为正常路径或异常路径；
步骤二：对异常路径进行路径偏离分析：获取异常路径中所有监测点的位差值，通过位差值将监测点标记为正常点或异常点，将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过位偏系数的数值对监测对象在异常路径内的航行偏离程度是否满足要求进行判定；
步骤三：对无人机进行机械监测：获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD并进行数值计算得到机械系数JX，通过机械系数JX将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常或动力异常。
本发明具备下述有益效果：
1、通过航行监测模块可以对无人机的航行路径进行监测分析，将规划航线进行分割得到若干个子路径，从而通过对监测对象在子路径中航行的多项参数进行综合分析与计算得到航差系数，通过航差系数的数值对监测对象在子路径中的航行状态进行反馈，在航行状态出现异常时及时进行预警；
2、通过偏离分析模块可以对异常路径进行路径偏离分析通过对监测点在各个监测点的偏离状态进行综合计算得到位偏系数，从而根据位偏系数对监测对象在子路径中的航行偏离程度进行反馈，通过对航行偏离程度的监测结果对异常特征进行标记，为异常处理提供数据支撑；
3、通过机械监测模块可以对无人机进行机械监测，通过对监测对象在子路径航行过程的各项参数进行综合分析与计算得到机械系数，从而根据机械系数对航行异常与无人机机械异常的关联程度进行反馈，然后将异常特征标记为机械异常或动力异常，检修人员可以通过异常特征的标记情况直接采取针对性的措施对无人机进行检修，提高异常处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明实施例一的系统框图；
图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，包括实时监管平台，实时监管平台通信连接有航行监测模块、偏离分析模块、机械监测模块以及存储模块。
航行监测模块用于对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，通过存储模块获取到监测对象的规划路径，将规划路径分割为若干个子路径，在子路径中设置若干个监测点，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC，监测对象经过子路径的时差数据SC的获取过程包括：获取监测对象经过子路径的时长并标记为子时长，通过存储模块获取到子路径的时长标准值，将子时长与时长标准值差值的绝对值标记为时差数据SC；监测对象经过子路径的位差数据WC的获取过程包括：获取监测对象经过子路径的航行轨迹中与监测点的最短距离并标记为监测点的位差值，对所有监测点的位差值进行求和取平均值得到位差数据WC；通过公式HC＝α1*SC+α2*WC得到监测对象在子路径内航行的航差系数HC，航差系数是一个反映监测对象在子路径内航行状态好坏程度的数值，航差系数的数值越大，则表示监测对象在子路径内航行状态越差；其中α1与α2均为比例系数，且α1＞α2＞1；通过存储模块获取到航差阈值HCmax，将子路径的航差系数HC与航差阈值HCmax进行比较：若航差系数HC小于航差阈值HCmax，则判定监测对象在子路径中的航行状态满足要求，将对应的子路径标记为正常路径；若航差系数HC大于等于航差阈值HCmax，则判定监测对象在子路径中的航行状态不满足要求，将对应的子路径标记为异常路径；将异常路径发送至实时监管平台，实时监管平台接收到异常路径后将异常路径发送至异常分析模块；对无人机的航行路径进行监测分析，将规划航线进行分割得到若干个子路径，从而通过对监测对象在子路径中航行的多项参数进行综合分析与计算得到航差系数，通过航差系数的数值对监测对象在子路径中的航行状态进行反馈，在航行状态出现异常时及时进行预警。
偏离分析模块用于对异常路径进行路径偏离分析：获取异常路径中所有监测点的位差值，通过存储模块获取到异常路径的位差阈值，将位差值与位差阈值进行比较：若位差值小于位差阈值，则将对应的监测点标记为正常点；若位差值大于等于位差阈值，则将对应的监测点标记为异常点；将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过存储模块获取到位偏阈值，将位偏系数与位偏阈值进行比较：若位偏系数大于等于位偏阈值，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为导航异常，偏离分析模块向实时监管平台发送导航异常信号，实时监管平台接收到导航异常信号后将导航异常信号发送至管理人员的手机终端；若位偏系数小于位偏阈值，则生成机械监测信号并将机械监测信号发送至实时监管平台，实时监管平台接收到机械监测信号后将机械监测信号发送至机械监测模块；对异常路径进行路径偏离分析通过对监测点在各个监测点的偏离状态进行综合计算得到位偏系数，从而根据位偏系数对监测对象在子路径中的航行偏离程度进行反馈，通过对航行偏离程度的监测结果对异常特征进行标记，为异常处理提供数据支撑。
机械监测模块用于在接收到机械监测信号后对无人机进行机械监测：获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD，震动数据ZD为监测对象在异常路径内航行过程中的相机震动频率最大值，噪声数据ZS为监测对象在异常路径内航行过程中产生的噪声分贝最大值，温度数据WD为监测对象在异常路径内航行过程中的电机外壳表面温度最大值，通过公式JX＝β1*ZD+β2*ZS+β3*WD得到监测对象在异常路径中的机械系数JX，机械系数是一个反映监测对象在异常路径内航行过程中的机械异常程度的数值，机械系数的数值越大，则表示监测对象在异常路径内航行过程中的机械异常程度越高；其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1；通过存储模块获取到机械阈值JXmax，将监测对象在异常路径中的机械系数JX与机械阈值JXmax进行比较：若机械系数JX小于机械阈值JXmax，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为动力异常，机械监测模块向实时监管平台发送动力异常信号，实时监管平台接收到动力异常信号后将动力异常信号发送至管理人员的手机终端；若机械系数JX大于等于机械阈值JXmax，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常，机械监测模块向实时监管平台发送机械异常信号，实时监管平台接收到机械异常信号后将机械异常信号发送至管理人员的手机终端；对无人机进行机械监测，通过对监测对象在子路径航行过程的各项参数进行综合分析与计算得到机械系数，从而根据机械系数对航行异常与无人机机械异常的关联程度进行反馈，然后将异常特征标记为机械异常或动力异常，检修人员可以通过异常特征的标记情况直接采取针对性的措施对无人机进行检修，提高异常处理效率。
实施例二
如图2所示，一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管方法，包括以下步骤：
步骤一：对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，将规划路径分割为若干个子路径，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC并进行数值计算得到子路径的航差系数HC，通过航差系数HC将子路径标记为正常路径或异常路径；
步骤二：对异常路径进行路径偏离分析：获取异常路径中所有监测点的位差值，通过位差值将监测点标记为正常点或异常点，将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过位偏系数的数值对监测对象在异常路径内的航行偏离程度是否满足要求进行判定；
步骤三：对无人机进行机械监测：获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD并进行数值计算得到机械系数JX，通过机械系数JX将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常或动力异常。
一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，工作时，将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，将规划路径分割为若干个子路径，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC并进行数值计算得到子路径的航差系数HC，通过航差系数HC将子路径标记为正常路径或异常路径；获取异常路径中所有监测点的位差值，通过位差值将监测点标记为正常点或异常点，将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过位偏系数的数值对监测对象在异常路径内的航行偏离程度是否满足要求进行判定；获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD并进行数值计算得到机械系数JX，通过机械系数JX将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常或动力异常。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式JX＝β1*ZD+β2*ZS+β3*WD；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的机械系数；将设定的机械系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到β1、β2以及β3的取值分别为4.69、3.25和2.72；
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的机械系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如机械系数与震动数据的数值成正比。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，包括实时监管平台，所述实时监管平台通信连接有航行监测模块、偏离分析模块、机械监测模块以及存储模块；
所述航行监测模块用于对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，通过存储模块获取到监测对象的规划路径，将规划路径分割为若干个子路径，在子路径中设置若干个监测点，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC；通过对时差数据SC以及位差数据WC进行数值计算得到监测对象在子路径内航行的航差系数HC；通过航差系数HC的数值对监测对象在子路径中的航行状态是否满足要求进行判定；
所述偏离分析模块用于对异常路径进行路径偏离分析：获取异常路径中所有监测点的位差值，通过存储模块获取到异常路径的位差阈值，将位差值与位差阈值进行比较：若位差值小于位差阈值，则将对应的监测点标记为正常点；若位差值大于等于位差阈值，则将对应的监测点标记为异常点；将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过位偏系数的数值对监测对象在异常路径中航行异常的原因进行判定；
所述机械监测模块用于对无人机进行机械监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，监测对象经过子路径的时差数据SC的获取过程包括：获取监测对象经过子路径的时长并标记为子时长，通过存储模块获取到子路径的时长标准值，将子时长与时长标准值差值的绝对值标记为时差数据SC；监测对象经过子路径的位差数据WC的获取过程包括：获取监测对象经过子路径的航行轨迹中与监测点的最短距离并标记为监测点的位差值，对所有监测点的位差值进行求和取平均值得到位差数据WC。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，对监测对象在子路径中的航行状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到航差阈值HCmax，将子路径的航差系数HC与航差阈值HCmax进行比较：若航差系数HC小于航差阈值HCmax，则判定监测对象在子路径中的航行状态满足要求，将对应的子路径标记为正常路径；若航差系数HC大于等于航差阈值HCmax，则判定监测对象在子路径中的航行状态不满足要求，将对应的子路径标记为异常路径；将异常路径发送至实时监管平台，实时监管平台接收到异常路径后将异常路径发送至异常分析模块。
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，对监测对象在异常路径中航行异常的原因进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到位偏阈值，将位偏系数与位偏阈值进行比较：若位偏系数大于等于位偏阈值，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为导航异常，偏离分析模块向实时监管平台发送导航异常信号，实时监管平台接收到导航异常信号后将导航异常信号发送至管理人员的手机终端；若位偏系数小于位偏阈值，则生成机械监测信号并将机械监测信号发送至实时监管平台，实时监管平台接收到机械监测信号后将机械监测信号发送至机械监测模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，机械监测模块对无人机进行机械监测的具体过程包括：获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD，通过对震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD进行数值计算得到监测对象在异常路径中的机械系数JX；通过存储模块获取到机械阈值JXmax，将监测对象在异常路径中的机械系数JX与机械阈值JXmax进行比较并通过比较结果将监测对象在异常路径中的异常特征标记为机械异常或动力异常。
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，震动数据ZD为监测对象在异常路径内航行过程中的相机震动频率最大值，噪声数据ZS为监测对象在异常路径内航行过程中产生的噪声分贝最大值，温度数据WD为监测对象在异常路径内航行过程中的电机外壳表面温度最大值。
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，将监测对象在异常路径中的机械系数JX与机械阈值JXmax进行比较的具体过程包括：若机械系数JX小于机械阈值JXmax，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为动力异常，机械监测模块向实时监管平台发送动力异常信号，实时监管平台接收到动力异常信号后将动力异常信号发送至管理人员的手机终端；若机械系数JX大于等于机械阈值JXmax，则将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常，机械监测模块向实时监管平台发送机械异常信号，实时监管平台接收到机械异常信号后将机械异常信号发送至管理人员的手机终端。
8.根据权利要求1-7任一项所述的一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统，其特征在于，该基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对无人机的航行路径进行监测分析：将待进行路径监测分析的无人机标记为监测对象，将规划路径分割为若干个子路径，获取监测对象经过子路径的时差数据SC以及位差数据WC并进行数值计算得到子路径的航差系数HC，通过航差系数HC将子路径标记为正常路径或异常路径；
步骤二：对异常路径进行路径偏离分析：获取异常路径中所有监测点的位差值，通过位差值将监测点标记为正常点或异常点，将异常点与监测点的数量比值标记为异常路径的位偏系数，通过位偏系数的数值对监测对象在异常路径内的航行偏离程度是否满足要求进行判定；
步骤三：对无人机进行机械监测：获取监测对象在异常路径中航行的震动数据ZD、噪声数据ZS以及温度数据WD并进行数值计算得到机械系数JX，通过机械系数JX将监测对象在异常路径中航行异常的异常特征标记为机械异常或动力异常。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310390322.0A CN116434616A (zh) | 2023-04-13 | 2023-04-13 | 一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310390322.0A CN116434616A (zh) | 2023-04-13 | 2023-04-13 | 一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116434616A true CN116434616A (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=87088643
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310390322.0A Withdrawn CN116434616A (zh) | 2023-04-13 | 2023-04-13 | 一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116434616A (zh) |
-
2023
- 2023-04-13 CN CN202310390322.0A patent/CN116434616A/zh not_active Withdrawn
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114665611B (zh) | 一种基于数据分析的配电柜运行智能监测管理系统 | |
| CN115781697B (zh) | 工业机器人控制系统 | |
| CN110887462A (zh) | 一种无人机巡检方法及系统、输电线路巡检方法及系统 | |
| CN114630352A (zh) | 一种接入设备的故障监测方法和装置 | |
| CN116184950B (zh) | 一种汽车生产线用多源数据提取分析系统 | |
| CN116777433B (zh) | 一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 | |
| CN117074839B (zh) | 一种电磁阀故障诊断方法及系统 | |
| CN116980284B (zh) | 一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统 | |
| CN115933508B (zh) | 一种配电网智能电力运维系统 | |
| CN116628774A (zh) | 一种基于云计算的数据存储完整性监管系统 | |
| CN115909203A (zh) | 建筑施工安全全景监控系统及方法 | |
| CN117930795B (zh) | 一种基于人工智能的工控机自检控制系统 | |
| CN116700092A (zh) | 一种适用于工控机的运行控制智能预警系统 | |
| CN116866512A (zh) | 一种光伏电站巡检系统及其运行方法 | |
| CN116844315A (zh) | 人工智能预警方法、系统及存储介质 | |
| CN117498560B (zh) | 一种适用于电厂建设的供电电缆铺设智能监控系统 | |
| CN117849556B (zh) | 一种驱动电机位置传感器的局放智能预警系统 | |
| CN117596282B (zh) | 一种基于物联网控制的调音台运行控制系统 | |
| CN116434616A (zh) | 一种基于无人机测绘的无人机航线实时监管系统 | |
| CN115766376A (zh) | 基于物联网设备数据解析的数据分析处理方法 | |
| CN113172764B (zh) | 搅拌站监控方法及系统 | |
| CN114511115A (zh) | 一种机房空调性能评估方法及装置 | |
| CN115187880A (zh) | 基于图像识别的通信光缆缺陷检测方法、系统及存储介质 | |
| CN114627569A (zh) | 电力线路巡检无人机的异常处理方法、装置和计算机设备 | |
| CN117031164B (zh) | 基于数据分析的干式空心电抗器运行温度智能监管系统 |
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 | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20230714 |