CN116448120B - 一种基于物联网的无人机起降导航系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于物联网的无人机起降导航系统及方法，系统包括无人机、运载所述无人机的无人船、分配任务指令的云服务器、用于建立物联网通信连接并接收和发送数据的物联网通信网关以及用于管理所述无人船和无人机的物联网服务器。通过本发明的方案，利用物联网通信的方便与迅速以及物联网服务器的数据处理能力，能高效准确地为无人机进行导航。
Description
技术领域
本发明涉及无人机控制技术领域，具体涉及一种基于物联网的无人机起降导航系统及方法。
背景技术
无人机是指利用无线电遥控设备及预设的程序控制装置进行操纵或者由机载飞控计算机完全或间歇地自主操作的不载人飞机。随着电池续航技术、定位技术、通信技术、图像识别技术和探测技术等的发展，无人机广泛应用于电力、气象、农业、视频摄像、抢险救灾等作业，其无人机的作业环境复杂多变，要求无人机高度智能化。在无人机起飞降落时，无人机都处于低空领域，地形复杂、干扰多，导致无人机在起降阶段容易出现事故，目前的无人机控制系统并不能提供无人机在起降阶段的精准导航。
发明内容
本发明正是基于上述问题，提出了一种基于物联网的无人机起降导航系统及方法，通过本发明的方案，利用物联网通信的方便与迅速以及物联网服务器的数据处理能力，能高效准确地为无人机进行导航。
有鉴于此，本发明的一方面提出了一种基于物联网的无人机起降导航系统，应用于执行桥梁巡检任务的无人机，包括：无人船、无人机、云服务器、用于建立物联网通信连接并接收和发送数据的物联网通信网关和物联网服务器；
所述云服务器被配置为：将第一任务指令发送至所述物联网服务器；
所述物联网服务器被配置为：根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；
将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；
建立所述无人船的船三维立体模型；
从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；
所述无人船被配置为：根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；
所述无人机被配置为：
根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；
根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务。
可选地，所述无人船被配置为：根据所述第二任务指令确定第二任务对象和第二任务执行路线，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；
所述无人机被配置为：
在执行所述第一任务的过程中，与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据；
根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据；
所述无人船被配置为：
在执行所述第二任务的过程中，与所述第二任务对象上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据；
根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；
所述物联网服务器被配置为：根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成所述无人机的返航路线集。
可选地，所述物联网服务器被配置为：
确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；
根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；
所述无人机被配置为：根据所述第一返航路线，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
可选地，所述无人机被配置为：
当达到所述准降空域时，获取第一环境数据；
所述无人船被配置为：获取第二环境数据；
所述无人机被配置为：对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据；
所述物联网服务器被配置为：
根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系；
根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；
根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
可选地，还包括船体模型和智能水槽；
所述船体模型是根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术而得到的所述无人船的等比例缩小的实体模型；
所述智能水槽包括控制处理组件、摄像组件、水位调节组件、水成分/密度调节组件、波浪制造组件、温度调节组件、吹风调节组件、降雨模拟组件、水流速度控制组件、信号干扰组件、传感器组件和通信组件；
所述智能水槽被配置为：当所述船体模型放入至所述智能水槽中时，加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；
测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数；
改变所述智能水槽中的所述第一成分水的成分、流速、风向，并根据所述第一构成材料数据和不同的水的成分数据在所述船体模型的船底、舷侧进行模拟腐蚀处理和添加附着物，重复以上步骤，得到不同情况下的浮力数据和稳定性数据；
根据所述浮力数据和稳定性数据得到所述无人船的浮动模型；
获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；
所述物联网服务器被配置为：获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；
所述根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势的步骤中，所述物联网服务器被配置为：根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
本发明的另一方面提供一种基于物联网的无人机起降导航方法，应用于执行桥梁巡检任务的无人机，包括：
云服务器将第一任务指令发送至所述物联网服务器；
所述物联网服务器根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；
所述物联网服务器将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；
所述物联网服务器建立所述无人船的船三维立体模型；
所述物联网服务器从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；
所述无人船根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；
所述无人机根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；
根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务。
可选地，还包括：
所述无人船根据所述第二任务指令确定第二任务对象和第二任务执行路线，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；
在所述无人机执行所述第一任务的过程中，所述无人机与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据；
所述无人机根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据；
在所述无人船执行所述第二任务的过程中，所述无人船与所述第二任务对象上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据；
所述无人船根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；
根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成所述无人机的返航路线集。
可选地，还包括：
确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；
根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；
所述无人机根据所述第一返航路线，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
可选地，还包括：
当所述无人机达到所述准降空域时，所述无人机获取第一环境数据；
所述无人船获取第二环境数据；
所述无人机对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据；
根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系；
根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；
根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
可选地，还包括：
根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术，得到所述无人船的等比例缩小的船体模型；
配置一个智能水槽，所述智能水槽包括控制处理组件、摄像组件、水位调节组件、水成分/密度调节组件、波浪制造组件、温度调节组件、吹风调节组件、降雨模拟组件、水流速度控制组件、信号干扰组件、传感器组件和通信组件；
将所述船体模型放入所述智能水槽中，并加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；
测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数；
改变所述智能水槽中的所述第一成分水的成分、流速、风向，并根据所述第一构成材料数据和不同的水的成分数据在所述船体模型的船底、舷侧进行模拟腐蚀处理和添加附着物，重复以上步骤，得到不同情况下的浮力数据和稳定性数据；
根据所述浮力数据和稳定性数据得到所述无人船的浮动模型；
获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；
获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；
所述根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势的步骤，包括：根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
采用本发明的技术方案，基于物联网的无人机起降导航方法包括：云服务器将第一任务指令发送至所述物联网服务器；所述物联网服务器根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；所述物联网服务器将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；所述物联网服务器建立所述无人船的船三维立体模型；所述物联网服务器从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；所述无人船根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；所述无人机根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务。通过本发明的方案，利用物联网通信的方便与迅速以及物联网服务器的数据处理能力，能高效准确地为无人机进行导航。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的基于物联网的无人机起降导航系统的示意框图；
图2是本发明一个实施例提供的基于物联网的无人机起降导航方法流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
下面参照图1至图2来描述根据本发明一些实施方式提供的一种基于物联网的无人机起降导航系统及方法。
如图1所示，本发明一个实施例提供一种基于物联网的无人机起降导航系统，应用于执行桥梁巡检任务的无人机，包括：无人船、无人机、云服务器、用于建立物联网通信连接并接收和发送数据的物联网通信网关和物联网服务器；
所述云服务器被配置为：将第一任务指令发送至所述物联网服务器；
所述物联网服务器被配置为：根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；
将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；
建立所述无人船的船三维立体模型；
从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；
所述无人船被配置为：根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；
所述无人机被配置为：
根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；
根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务。
可以理解的是，在本实施例中，云服务器管理有多个物联网服务器，物联网服务器可以设置于无人船、桥梁或者其他位置，物联网服务器、无人机、无人船等物联网终端间通过用于建立物联网通信连接并接收和发送数据的物联网通信网关连接通信。云服务器将第一任务指令(包括但不限于任务对象及其所在位置、任务内容等)发送至所述物联网服务器；所述物联网服务器根据所述第一任务指令选择适合执行此次任务对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性(如功能、型号、体积、续航能力等)将所述第一任务指令转化为所述无人船和所述无人机可以接收并能准确执行的第二任务指令；所述物联网服务器将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；所述物联网服务器可以根据无人船的图像数据、三维点云数据、设计图纸、产品说明等建立无人船的船三维立体模型，根据无人机的图像数据、三维点云数据、设计图纸、产品说明等建立无人机的飞机三维立体模型。所述物联网服务器从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区(可以通过事先设置的标识确定起降区，也可以对所述船三维立体模型进行结构分析确定出适合无人机起降的起降区)，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集(比如可以通过所述飞机三维立体模型得到无人机的体积大小和姿态数据，再结合坐标系统，在所述船三维立体模型的基础上规划出所述无人船上空的安全的、包括多条起飞导航路线的起飞导航路线集和包括多条降落导航路线的降落导航路线集；进一步地，可以从所述船三维立体模型中识别出对无人机的信号或电子元件有干扰的干扰部件，在规划起飞导航路线或降落导航路线时避开干扰部件或者远离干扰部件的干扰区)；所述无人船根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；所述无人机根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象(比如桥梁)和第一任务执行路线(可结合任务对象的巡检点和巡检内容确定)；根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞(比如，根据所述第一任务执行路线从所述起飞导航路线集中选择能与所述第一任务执行路线衔接且满足第一预设条件的第一起飞导航路线起飞，而第一预设条件可以是但不限于能耗最低、路线最短或者起飞爬升高度最低等条件)并按所述第一任务执行路线执行第一任务。
通过本发明的方案，利用物联网通信的方便与迅速以及物联网服务器的数据处理能力，能高效准确地为无人机进行导航。
应当知道的是，图1所示的基于物联网的无人机起降导航系统的框图仅作示意，其所示出的各模块的数量并不对本发明的保护范围进行限定。
在本发明一些可能的实施方式中，所述无人船被配置为：根据所述第二任务指令确定第二任务对象和第二任务执行路线，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；
所述无人机被配置为：
在执行所述第一任务的过程中，与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据；
根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据；
所述无人船被配置为：
在执行所述第二任务的过程中，与所述第二任务对象上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据；
根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；
所述物联网服务器被配置为：根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成所述无人机的返航路线集。
可以理解的是，在实际中，无人船需要协同处理某些任务而导致位置、姿态、能耗、运动状态等方面的变化，为了保证无人机能快速返航降落并在降落前保持最佳的状态，在本实施例中，所述无人船根据所述第二任务指令确定第二任务对象(比如桥梁)和第二任务执行路线(可结合任务对象的巡检点和巡检内容确定)，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；在所述无人机执行所述第一任务的过程中，所述无人机与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据(比如第一通信设备的三维坐标点)；所述无人机根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据，比如无人机根据第一通信设备的坐标点以及与第一通信设备间的通信数据，分析确定自身在同一坐标系中的第一实时位置数据和在空中的第一实时姿态数据(如航向、水平偏移角等)；在所述无人船执行所述第二任务的过程中，所述无人船与所述第二任务对象(比如桥梁)上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据(比如第二通信设备的三维坐标点)；所述无人船根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成包含多条实时返航路线的所述无人机的返航路线集，可以理解的是，实时返航路线包括了在第一实时位置调整第一实时姿态数据对应的第一实时姿态至向第二实时位置航行的航行姿态要经过的路线、到达第二实时位置要经过的路线和到达第二实时位置后调整至与第二实时姿态数据匹配的降落姿态所要经过的路线。
在本发明一些可能的实施方式中，所述物联网服务器被配置为：
确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；
根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；
所述无人机被配置为：根据所述第一返航路线，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
可以理解的是，为了保证无人机安全、快速、准确地返航并降落，在本发明实施例中，通过确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；所述无人机根据所述第一返航路线，按预设的切换规则，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
在本发明一些可能的实施方式中，所述无人机被配置为：
当达到所述准降空域时，获取第一环境数据；
所述无人船被配置为：获取第二环境数据；
所述无人机被配置为：对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据；
所述物联网服务器被配置为：
根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系；
根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；
根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
可以理解的是，为了使无人机能安全、准确地降落到无人船上，在本实施例中，当所述无人机达到所述准降空域时，所述无人机获取第一环境数据(包括但不限于环境图片数据、温度数据、风力数据、风向数据、空气数据等)；所述无人船获取第二环境数据(包括但不限于环境图片数据、温度数据、风力数据、风向数据、空气数据、水的成分数据、水的流速/流向数据等)；所述无人机对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据(包括但不限于空间方位、吃水深度、倾斜角度等)；根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，并利用从云服务器获取的预先通过大数据训练好的最佳降落空间位置关系模型，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系(所述物联网服务器通过无人船和/或无人机的三维立体模型、各终端的定位数据等，结合坐标系统，可以确定所述无人船与所述无人机的空间位置关系)；根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
在本发明一些可能的实施方式中，还包括船体模型和智能水槽；
所述船体模型是根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术而得到的所述无人船的等比例缩小的实体模型；
所述智能水槽包括控制处理组件、摄像组件、水位调节组件、水成分/密度调节组件、波浪制造组件、温度调节组件、吹风调节组件、降雨模拟组件、水流速度控制组件、信号干扰组件、传感器组件和通信组件；
所述智能水槽被配置为：当所述船体模型放入至所述智能水槽中时，加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；
测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数；
改变所述智能水槽中的所述第一成分水的成分、流速、风向，并根据所述第一构成材料数据和不同的水的成分数据在所述船体模型的船底、舷侧进行模拟腐蚀处理和添加附着物，重复以上步骤，得到不同情况下的浮力数据和稳定性数据；
根据所述浮力数据和稳定性数据得到所述无人船的浮动模型；
获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；
所述物联网服务器被配置为：获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；
所述根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势的步骤中，所述物联网服务器被配置为：根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
可以理解的是，为了保证无人机在降落时能够不受无人船的波动的影响，在本实施例中，首先根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术，得到所述无人船的等比例缩小的船体模型；再配置一个能模拟水上/海上环境的智能水槽，将所述船体模型放入所述智能水槽中，并加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；通过摄像组件和传感器组件测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数(比如国家标准或行业标准中对应的稳定性要求项目对应的数值)。在得到所述无人船的浮动模型后，获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；通过无人船上的传感器获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
在本发明一些可能的实施方式中，所述第一任务对象和所述第二任务对象上分别设置有第一降落辅助设备和第二降落辅助设备；
所述无人机根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系的步骤，包括：
当所述无人机根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据判断所述无人船所处的第二最终位置不能降落时，所述无人机选择所述第一任务对象或所述第二任务对象作为备降点；
所述无人机和所述无人船导航至所述备降点，所述无人机降落至所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备；
所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备将所述无人机转运至所述无人船的所述起降区。
可以理解的是，为保证无人机能在恶劣环境或者出现故障的情况下能顺利降落，本实施列中，在所述第一任务对象和所述第二任务对象上分别设置有第一降落辅助设备和第二降落辅助设备；第一降落辅助设备/第二降落辅助设备包括一个可供所述无人机降落的具有底板承载框和吊住所述承载框的升降绳，所述升降绳可缠绕连接到一个电动轴上，随着所述电动轴的正向或反向转运实现升降绳的上升或下降；所述底板可电控制平移开合；当无人机所述无人机和所述无人船导航至所述备降点，所述无人机降落至所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备；所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备将所述无人机转运至所述无人船的所述起降区，控制所述底板打开以使所述无人机到达所述无人船的起降区。
在本发明一些可能的实施方式中，所述无人船上的所述起降区设置有水平调节板；所述根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落的步骤，包括：
当所述无人机下降至与所述起降区的距离达到预设值时，根据所述水平调节板上的水平传感器的数据控制所述水平调节板保持水平状态；
所述水平调节板达到水平状态后发送下降指令至所述无人机；
所述无人机继续下降至所述水平调节板上；
所述水平调节板恢复至起始状态。
可以理解的是，为了使得无人机能直接、安全地降落到浮动的无人船上，本实施例中，所述无人船上的所述起降区设置有水平调节板，所述水平调节板集成有水平传感器以使得无人船能根据水平传感器的状态控制所述水平调节板调整成水平状态。当所述无人机下降至与所述起降区的距离达到预设值时，根据所述水平调节板上的水平传感器的数据控制所述水平调节板保持水平状态；所述水平调节板达到水平状态后发送下降指令至所述无人机；所述无人机继续下降至所述水平调节板上；所述水平调节板恢复至起始状态。
请参见图2，本发明的另一实施例提供一种基于物联网的无人机起降导航方法，应用于执行桥梁巡检任务的无人机，包括：
云服务器将第一任务指令发送至所述物联网服务器；
所述物联网服务器根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；
所述物联网服务器将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；
所述物联网服务器建立所述无人船的船三维立体模型；
所述物联网服务器从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；
所述无人船根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；
所述无人机根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；
根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务。
可以理解的是，在本实施例中，云服务器管理有多个物联网服务器，物联网服务器可以设置于无人船、桥梁或者其他位置，物联网服务器、无人机、无人船等物联网终端间通过用于建立物联网通信连接并接收和发送数据的物联网通信网关连接通信。云服务器将第一任务指令(包括但不限于任务对象及其所在位置、任务内容等)发送至所述物联网服务器；所述物联网服务器根据所述第一任务指令选择适合执行此次任务对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性(如功能、型号、体积、续航能力等)将所述第一任务指令转化为所述无人船和所述无人机可以接收并能准确执行的第二任务指令；所述物联网服务器将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；所述物联网服务器可以根据无人船的图像数据、三维点云数据、设计图纸、产品说明等建立无人船的船三维立体模型，根据无人机的图像数据、三维点云数据、设计图纸、产品说明等建立无人机的飞机三维立体模型。所述物联网服务器从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区(可以通过事先设置的标识确定起降区，也可以对所述船三维立体模型进行结构分析确定出适合无人机起降的起降区)，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集(比如可以通过所述飞机三维立体模型得到无人机的体积大小和姿态数据，再结合坐标系统，在所述船三维立体模型的基础上规划出所述无人船上空的安全的、包括多条起飞导航路线的起飞导航路线集和包括多条降落导航路线的降落导航路线集；进一步地，可以从所述船三维立体模型中识别出对无人机的信号或电子元件有干扰的干扰部件，在规划起飞导航路线或降落导航路线时避开干扰部件或者远离干扰部件的干扰区)；所述无人船根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；所述无人机根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象(比如桥梁)和第一任务执行路线(可结合任务对象的巡检点和巡检内容确定)；根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞(比如，根据所述第一任务执行路线从所述起飞导航路线集中选择能与所述第一任务执行路线衔接且满足第一预设条件的第一起飞导航路线起飞，而第一预设条件可以是但不限于能耗最低、路线最短或者起飞爬升高度最低等条件)并按所述第一任务执行路线执行第一任务。
通过本发明的方案，利用物联网通信的方便与迅速以及物联网服务器的数据处理能力，能高效准确地为无人机进行导航。
在本发明一些可能的实施方式中，还包括：
所述无人船根据所述第二任务指令确定第二任务对象和第二任务执行路线，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；
在所述无人机执行所述第一任务的过程中，所述无人机与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据；
所述无人机根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据；
在所述无人船执行所述第二任务的过程中，所述无人船与所述第二任务对象上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据；
所述无人船根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；
根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成所述无人机的返航路线集。
可以理解的是，在实际中，无人船需要协同处理某些任务而导致位置、姿态、能耗、运动状态等方面的变化，为了保证无人机能快速返航降落并在降落前保持最佳的状态，在本实施例中，所述无人船根据所述第二任务指令确定第二任务对象(比如桥梁)和第二任务执行路线(可结合任务对象的巡检点和巡检内容确定)，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；在所述无人机执行所述第一任务的过程中，所述无人机与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据(比如第一通信设备的三维坐标点)；所述无人机根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据，比如无人机根据第一通信设备的坐标点以及与第一通信设备间的通信数据，分析确定自身在同一坐标系中的第一实时位置数据和在空中的第一实时姿态数据(如航向、水平偏移角等)；在所述无人船执行所述第二任务的过程中，所述无人船与所述第二任务对象(比如桥梁)上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据(比如第二通信设备的三维坐标点)；所述无人船根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成包含多条实时返航路线的所述无人机的返航路线集，可以理解的是，实时返航路线包括了在第一实时位置调整第一实时姿态数据对应的第一实时姿态至向第二实时位置航行的航行姿态要经过的路线、到达第二实时位置要经过的路线和到达第二实时位置后调整至与第二实时姿态数据匹配的降落姿态所要经过的路线。
在本发明一些可能的实施方式中，还包括：
确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；
根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；
所述无人机根据所述第一返航路线，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
可以理解的是，为了保证无人机安全、快速、准确地返航并降落，在本发明实施例中，通过确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；所述无人机根据所述第一返航路线，按预设的切换规则，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
在本发明一些可能的实施方式中，还包括：
当所述无人机达到所述准降空域时，所述无人机获取第一环境数据；
所述无人船获取第二环境数据；
所述无人机对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据；
根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系；
根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；
根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
可以理解的是，为了使无人机能安全、准确地降落到无人船上，在本实施例中，当所述无人机达到所述准降空域时，所述无人机获取第一环境数据(包括但不限于环境图片数据、温度数据、风力数据、风向数据、空气数据等)；所述无人船获取第二环境数据(包括但不限于环境图片数据、温度数据、风力数据、风向数据、空气数据、水的成分数据、水的流速/流向数据等)；所述无人机对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据(包括但不限于空间方位、吃水深度、倾斜角度等)；根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，并利用从云服务器获取的预先通过大数据训练好的最佳降落空间位置关系模型，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系(所述物联网服务器通过无人船和/或无人机的三维立体模型、各终端的定位数据等，结合坐标系统，可以确定所述无人船与所述无人机的空间位置关系)；根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
在本发明一些可能的实施方式中，还包括：
根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术，得到所述无人船的等比例缩小的船体模型；
配置一个智能水槽，所述智能水槽包括控制处理组件、摄像组件、水位调节组件、水成分/密度调节组件、波浪制造组件、温度调节组件、吹风调节组件、降雨模拟组件、水流速度控制组件、信号干扰组件、传感器组件和通信组件；
将所述船体模型放入所述智能水槽中，并加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；
测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数；
改变所述智能水槽中的所述第一成分水的成分、流速、风向，并根据所述第一构成材料数据和不同的水的成分数据在所述船体模型的船底、舷侧进行模拟腐蚀处理和添加附着物，重复以上步骤，得到不同情况下的浮力数据和稳定性数据；
根据所述浮力数据和稳定性数据得到所述无人船的浮动模型；
获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；
获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；
所述根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势的步骤，包括：根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
可以理解的是，为了保证无人机在降落时能够不受无人船的波动的影响，在本实施例中，首先根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术，得到所述无人船的等比例缩小的船体模型；再配置一个能模拟水上/海上环境的智能水槽，将所述船体模型放入所述智能水槽中，并加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；通过摄像组件和传感器组件测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数(比如国家标准或行业标准中对应的稳定性要求项目对应的数值)。在得到所述无人船的浮动模型后，获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；通过无人船上的传感器获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
在本发明一些可能的实施方式中，所述第一任务对象和所述第二任务对象上分别设置有第一降落辅助设备和第二降落辅助设备；
所述无人机根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系的步骤，包括：
当所述无人机根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据判断所述无人船所处的第二最终位置不能降落时，所述无人机选择所述第一任务对象或所述第二任务对象作为备降点；
所述无人机和所述无人船导航至所述备降点，所述无人机降落至所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备；
所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备将所述无人机转运至所述无人船的所述起降区。
可以理解的是，为保证无人机能在恶劣环境或者出现故障的情况下能顺利降落，本实施列中，在所述第一任务对象和所述第二任务对象上分别设置有第一降落辅助设备和第二降落辅助设备；第一降落辅助设备/第二降落辅助设备包括一个可供所述无人机降落的具有底板承载框和吊住所述承载框的升降绳，所述升降绳可缠绕连接到一个电动轴上，随着所述电动轴的正向或反向转运实现升降绳的上升或下降；所述底板可电控制平移开合；当无人机所述无人机和所述无人船导航至所述备降点，所述无人机降落至所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备；所述第一降落辅助设备或所述第二降落辅助设备将所述无人机转运至所述无人船的所述起降区，控制所述底板打开以使所述无人机到达所述无人船的起降区。
在本发明一些可能的实施方式中，所述无人船上的所述起降区设置有水平调节板；所述根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落的步骤，包括：
当所述无人机下降至与所述起降区的距离达到预设值时，根据所述水平调节板上的水平传感器的数据控制所述水平调节板保持水平状态；
所述水平调节板达到水平状态后发送下降指令至所述无人机；
所述无人机继续下降至所述水平调节板上；
所述水平调节板恢复至起始状态。
可以理解的是，为了使得无人机能直接、安全地降落到浮动的无人船上，本实施例中，所述无人船上的所述起降区设置有水平调节板，所述水平调节板集成有水平传感器以使得无人船能根据水平传感器的状态控制所述水平调节板调整成水平状态。当所述无人机下降至与所述起降区的距离达到预设值时，根据所述水平调节板上的水平传感器的数据控制所述水平调节板保持水平状态；所述水平调节板达到水平状态后发送下降指令至所述无人机；所述无人机继续下降至所述水平调节板上；所述水平调节板恢复至起始状态。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元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取存储器中。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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可轻易想到变化或替换，均可作各种更动与修改，包含上述不同功能、实施步骤的组合，包含软件和硬件的实施方式，均在本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于物联网的无人机起降导航系统，应用于执行桥梁巡检任务的无人机，其特征在于，包括：无人船、无人机、云服务器、用于建立物联网通信连接并接收和发送数据的物联网通信网关和物联网服务器；
所述云服务器被配置为：将第一任务指令发送至所述物联网服务器；
所述物联网服务器被配置为：根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；
将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；
建立所述无人船的船三维立体模型；
从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；
所述无人船被配置为：根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；
所述无人机被配置为：
根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；
根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务；
所述无人船被配置为：根据所述第二任务指令确定第二任务对象和第二任务执行路线，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；
所述无人机被配置为：
在执行所述第一任务的过程中，与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据；
根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据；
所述无人船被配置为：
在执行所述第二任务的过程中，与所述第二任务对象上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据；
根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；
所述物联网服务器被配置为：根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成所述无人机的返航路线集。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的无人机起降导航系统，其特征在于，所述物联网服务器被配置为：
确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；
根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；
所述无人机被配置为：根据所述第一返航路线，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的无人机起降导航系统，其特征在于，所述无人机被配置为：
当达到所述准降空域时，获取第一环境数据；
所述无人船被配置为：获取第二环境数据；
所述无人机被配置为：对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据；
所述物联网服务器被配置为：
根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系；
根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；
根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的无人机起降导航系统，其特征在于，还包括船体模型和智能水槽；
所述船体模型是根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术而得到的所述无人船的等比例缩小的实体模型；
所述智能水槽包括控制处理组件、摄像组件、水位调节组件、水成分/密度调节组件、波浪制造组件、温度调节组件、吹风调节组件、降雨模拟组件、水流速度控制组件、信号干扰组件、传感器组件和通信组件；
所述智能水槽被配置为：当所述船体模型放入至所述智能水槽中时，加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；
测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数；
改变所述智能水槽中的所述第一成分水的成分、流速、风向，并根据所述第一构成材料数据和不同的水的成分数据在所述船体模型的船底、舷侧进行模拟腐蚀处理和添加附着物，重复以上步骤，得到不同情况下的浮力数据和稳定性数据；
根据所述浮力数据和稳定性数据得到所述无人船的浮动模型；
获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；
所述物联网服务器被配置为：获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；
所述根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势的步骤中，所述物联网服务器被配置为：根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
5.一种基于物联网的无人机起降导航方法，其特征在于，应用于执行桥梁巡检任务的无人机，包括：
云服务器将第一任务指令发送至物联网服务器；
所述物联网服务器根据所述第一任务指令选择对应的无人船和所述无人机，并根据所述无人船和所述无人机的属性将所述第一任务指令转化为第二任务指令；
所述物联网服务器将所述第二任务指令发送至所述无人船和所述无人机；
所述物联网服务器建立所述无人船的船三维立体模型；
所述物联网服务器从所述船三维立体模型中确定所述无人机的起降区，并根据所述船三维立体模型和所述无人机的飞机三维立体模型构建出所述无人机在所述无人船的起飞导航路线集和降落导航路线集；
所述无人船根据所述第二任务指令确定出任务地点，并运载所述无人机至所述任务地点；
所述无人机根据所述任务地点和所述第二任务指令确定第一任务对象和第一任务执行路线；
根据所述第一任务执行路线和所述起飞导航路线集起飞并按所述第一任务执行路线执行第一任务；
还包括：
所述无人船根据所述第二任务指令确定第二任务对象和第二任务执行路线，并按所述第二任务执行路线执行第二任务；
在所述无人机执行所述第一任务的过程中，所述无人机与所述第一任务对象上的第一通信设备进行通信，并获取所述第一通信设备的第一参考位置数据；
所述无人机根据所述第一参考位置数据确定自身的第一实时位置数据和第一实时姿态数据；
在所述无人船执行所述第二任务的过程中，所述无人船与所述第二任务对象上的第二通信设备进行通信，并获取所述第二通信设备的第二参考位置数据；
所述无人船根据所述第二参考位置数据确定自身的第二实时位置数据和第二实时姿态数据；
根据所述第一实时位置数据、所述第二实时位置数据、所述第一实时姿态数据和所述第二实时姿态数据生成所述无人机的返航路线集。
6.根据权利要求5所述的基于物联网的无人机起降导航方法，其特征在于，还包括：
确定所述无人机执行完所述第一任务时的第一最终位置数据，并确定所述无人船执行完所述第二任务时的第二最终位置数据；
根据所述第一最终位置数据和所述第二最终数据从所述返航路线集中选择合适的第一返航路线；
所述无人机根据所述第一返航路线，利用卫星导航系统、物联网导航系统和所述无人船之间的通信系统，导航至所述无人船的准降空域。
7.根据权利要求6所述的基于物联网的无人机起降导航方法，其特征在于，还包括：
当所述无人机达到所述准降空域时，所述无人机获取第一环境数据；
所述无人船获取第二环境数据；
所述无人机对所述无人船进行拍摄，得到所述无人船的第二最终姿态数据；
根据所述第一环境数据、所述第二环境数据和所述第二最终姿态数据，确定所述无人机与所述无人船的最佳降落空间位置关系；
根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势；
根据所述空间位置和所述空间姿势从所述降落导航路线集选择第一降落路线，并根据所述第一降落路线进行导航降落。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的无人机起降导航方法，其特征在于，还包括：
根据所述船三维立体模型、所述无人船的第一重量数据和第一构成材料数据，使用计算机辅助设计技术和3D打印技术，得到所述无人船的等比例缩小的船体模型；
配置一个智能水槽，所述智能水槽包括控制处理组件、摄像组件、水位调节组件、水成分/密度调节组件、波浪制造组件、温度调节组件、吹风调节组件、降雨模拟组件、水流速度控制组件、信号干扰组件、传感器组件和通信组件；
将所述船体模型放入所述智能水槽中，并加入第一成分水，调整水位，使所述船体模型浮在水面上；
测量所述船体模型浮在所述第一成分水的水面上时的第一位移和第一倾斜角度，以及所述船体模型下沉的第一深度，计算所述船体模型的第一浮力和第一稳定性参数；
改变所述智能水槽中的所述第一成分水的成分、流速、风向，并根据所述第一构成材料数据和不同的水的成分数据在所述船体模型的船底、舷侧进行模拟腐蚀处理和添加附着物，重复以上步骤，得到不同情况下的浮力数据和稳定性数据；
根据所述浮力数据和稳定性数据得到所述无人船的浮动模型；
获取所述无人船的重量、构成材料、航速、航向以及所处水域的水的成分构成、水的流速、流向，并结合所述浮动模型得到所述无人船的第一浮动数据；
获取所述无人船的振动数据，并结合所述第一浮动数据，得到所述无人船的运动数据；
所述根据所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势的步骤，包括：根据所述运动数据和所述最佳降落空间位置关系调整所述无人机和所述无人船的空间位置和空间姿势。
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