JP7297332B2 - 無人機異常墜落の検出方法、装置、設備及び記憶媒体 - Google Patents

無人機異常墜落の検出方法、装置、設備及び記憶媒体 Download PDF

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Description

本開示は、２０１９年０４月２６日に中国専利局に出願された出願番号が２０１９１０３４４０３９．８の中国特許出願の優先権を主張し、上記出願の全部内容は引用により本開示に組み込まれている。
本願の実施例は、無人機技術の分野に関し、例えば無人機異常墜落の検出方法、装置、設備及び記憶媒体に関する。
無人機技術が日増しに成熟していくにつれ、無人機は徐々に農業、林業、空撮、測絵及び巡検等の分野で用いられる。一般ユーザが無人機を使用する時、操作不適切は無人機自体の故障のため、爆機という現象が発生する。爆機とは、操作不適切又は機器故障等の要素による無人機の異常墜落である。
異常に墜落した無人機は完全に廃却されて、再使用しにくくて、ユーザに大きな損失をもたらす。メーカはユーザの負担を減らすために、通常に補償措置を出して、ユーザが無人機を使用するように激励する。例えば、無人機が異常墜落で使用できなくなると判断されると、ユーザは異常に墜落した後の無人機をメーカに返すように選択可能である。メーカは無人機を回収して、市場価格より低い価格で同じタイプの無人機をユーザに売ってユーザの損失を減らし、又は、ユーザにいくらかの補修基金を返金する。補修基金は、補修又は新機購入のために用いられる。
関連技術の中で、無人機が異常に墜落したことに属するか否かを人為的な目測によって判断することができしかなく、関連技術の欠陥は、人為的な目測という方式を採用して無人機が異常墜落に属するか否かを判断すると、大きな誤差が生じやすくて、参考価値に限りがあり、統一された無人機異常墜落の判断基準がなくて、精確的な判断を提示することができないことにある。さらに、人工で無人機が異常墜落に属するか否かを判断するには、大量の人工が投入される必要があり、掛かる時間が長くて、判断効率が低すぎる。
本願の実施例は、関連技術における無人機異常墜落の検出方法を最適化させて、無人機に爆機が発生するか否かを正確に評判して、人為的な誤判定を避け、判断効率を向上させるための無人機異常墜落の検出方法、装置、設備及び記憶媒体を提供する。
第１態様で、本願の実施例は、
検出対象である無人機の遠隔測定データを取得することと、
遠隔測定データにおいて、有効な離陸遠隔測定データを抽出することと、
予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件、及び離陸遠隔測定データで決定された姿勢関連パラメータのパラメータ値と部品関連パラメータのパラメータ値によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出することとを含む、
無人機異常墜落の検出方法を提供する。
第２態様で、本願の実施例は、
検出対象である無人機の遠隔測定データを取得するように配置されたデータ取得モジュールと、
遠隔測定データにおいて効な離陸遠隔測定データを抽出するように配置されたデータ抽出モジュールと、
予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件、及び離陸遠隔測定データで決定された姿勢関連パラメータのパラメータ値と部品関連パラメータのパラメータ値によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出するように配置された無人機検出モジュールとを含む、
無人機異常墜落の検出装置をさらに提供する。
第３態様で、本願の実施例は、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶され且つプロセッサで運行可能なコンピュータプログラムを含み、プロセッサがコンピュータプログラムを実行すると、本願の実施例のいずれかに係る無人機異常墜落の検出方法を実現する、
コンピュータ設備をさらに提供する。
第４態様で、本願の実施例は、プロセッサに実行されると本願の実施例のいずれかに係る無人機異常墜落の検出方法を実現するコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。
本願の実施例１に係る無人機異常墜落の検出方法のフローチャートである。 本願の実施例２に係る無人機異常墜落の検出方法のフローチャートである。 本願の実施例３に係る無人機異常墜落の検出方法のフローチャートである。 本願の実施例４に係る無人機異常墜落の検出装置の構造ブロック図である。 本願の実施例５に係るコンピュータ設備の構造示意図である。
以下、図面及び実施例を参照しながら、本願についてさらに詳細に説明する。本明細書に説明する具体的な実施例は、本願を解釈するためのものに過ぎず、本願を限定するものではないことを理解すべきである。なお、説明を容易にするために、本願に関連する部分のみが図面に示されており、構造全体は示されていない。
実施例１
図１は、本願の実施例１に係る無人機異常墜落の検出方法のフローチャートであり、本実施例が適用可能な場合は、当該方法が無人機異常墜落の検出装置によって実行されることができ、前記装置がソフトウェア及び／又はハードウェアによって実行されて、且つ一般的にコンピュータ設備、例えば、サーバ又は端末設備に集積可能である。図１に示すように、当該方法は下記のステップを含んでもよい。
ステップ１０１において、検出対象である無人機の遠隔測定データを取得する。
いくつかの実施例において、遠隔測定データは、無人機のセンサモジュールによって採集され、サーバに受信された飛行データであり、無人機からのものであって、無人機の数値特徴又は状態を反映することができる。
無人機はセンサモジュール、データ記録装置及び飛行制御モジュールを含んでもよい。
無人機のセンサモジュールは無人機の飛行データを採集するために用いられる。センサモジュールは、三軸加速度計、三軸ジャイロスコープ、磁気コンパス、気圧計、全地球測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＧＰＳ）、電圧検出ユニット及び電流検出ユニットを含んでもよい。飛行データは、三軸姿勢角、角スピード、加速度、位置、無人機が飛行する時の衛星状態データ、及び部品の電圧と電流等を含んでもよい。
センサモジュールは、採集した飛行データをローカルバスによって飛行制御モジュールに配信し、飛行制御モジュールは、センサモジュールが採集した飛行データ及びユーザからの制御指令を受信して、処理と融合を行った後に飛行指令を生成して実行機構に送信して無人機が飛行することを制御するとともに、受信した飛行データ及び制御指令をデータ記録装置に送信する。
データ記録装置は、ユーザ制御指令及びセンサモジュールの飛行データを記憶して、ユーザ制御指令及びセンサモジュールの飛行データをサーバに送信するために用いられる。データ記録装置は、マザーボード及びマザーボードに集積されたプロセッサ、記憶モジュール、無線通信モジュールを含んでもよく、プロセッサは飛行制御モジュールに接続され、記憶モジュールと無線通信モジュールはそれぞれ、プロセッサに接続され、無線通信モジュールはサーバと通信する。
これにより、サーバによって無人機の遠隔測定データを保存して、後続の無人機の飛行状態に対する分析のために根拠を提供することが実現されることができる。
検出対象である無人機は、異常墜落に属するか否かが判断される必要がある無人機であってもよい。検出対象である無人機の、設定検出時間区間における各時刻の遠隔測定データを取得し、即ち、検出対象である無人機の、各時刻の三軸姿勢角、角スピード、加速度、位置、無人機が飛行する時の衛星状態データ、及び部品の電圧と電流等を取得する。
各無人機のデータはいずれも、対応する複数のファイルとして記録されてもよい。各ファイルの内容は記録方式によって異なってもよい。好ましくは、記録方式は給電に応じて記録するものである。例えば、無人機の一回の通電過程におけるデータを１つのファイルとして記録する。当該ファイルには、無人機の一回の通電過程における遠隔測定データが含まれてもよい。好ましくは、記録方式は離着陸の機数に応じて記録するものである。当該ファイルには、無人機の１つの機数における遠隔測定データが含まれてもよい。例えば、無人機の１つの機数におけるデータを１つのファイルとして記録する。無人機のアンロック及びロックの過程は１つの機数となる。無人機の飛行状態パラメータにおけるロック／アンロック状態標識は、無人機がロックされているか又はアンロックされているかを表す。ロック／アンロック状態標識の数値によって、無人機がロックされているか又はアンロックされているかを検出して、無人機がロックされていることが検出されると、取得した無人機のデータを１つのファイルとして記録し、後続に取得するデータを新たなファイルに記録することができる。
サーバは、検出対象である無人機に対応するファイルを取得した後に、ファイルにおいて検出対象である無人機の遠隔測定データを取得して、無人機の遠隔測定データによって無人機が異常に墜落したか否かを比較的精確に評判することができる。
ステップ１０２において、遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出する。
いくつかの実施例において、検出対象である無人機の設定検出時間区間における遠隔測定データを取得した後に、先に遠隔測定データのデータ完全性を検出してもよい。遠隔測定データが完全であることが決定されると、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得する。もし遠隔測定データが不完全であれば、遠隔測定データによって検出対象である無人機が異常墜落に属するか否かを判断しなくなり、検出対象である無人機が異常墜落に属さないと直接に決定することができる。
好ましくは、遠隔測定データのデータ完全性を検出するステップは、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ及びモータ回転数パラメータが含まれるか否かを判断することを含む。
衛星数量パラメータは無人機が飛行する時の衛星数量である。検出対象である無人機が異常に墜落した無人機に属するか否かを判断する過程において、検出対象である無人機が飛行する時の衛星状態をチェックすることができる。例えば、検出対象である無人機が飛行する時の衛星状態をチェックするステップは、衛星数量パラメータによって検出対象である無人機が飛行する時の衛星数量を決定して、衛星数量によって検出対象である無人機が室内で飛行するか又は室外で飛行するかを決定することを含んでもよい。ロール角パラメータは無人機のロール角である。ピッチ角パラメータは無人機のピッチ角である。モータ回転数パラメータは無人機の各モータのモータ回転数である。もし遠隔測定データには衛星数量パラメータと、ロール角パラメータと、ピッチ角パラメータとモータ回転数パラメータとのうちのいずれかのパラメータが欠ければ、当該遠隔測定データが不完全であると決定する。
いくつかの実施例において、離陸遠隔測定データとは、検出対象である無人機が飛び立って離陸した遠隔測定データである。離陸データの取得方法は、遠隔測定データに対応する飛行状態パラメータにおける離陸標識によって、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを切り取るものであってもよい。もし遠隔測定データに離陸遠隔測定データが存在しなければ、検出対象である無人機が異常墜落に属さないと直接に決定することができる。もし遠隔測定データに離陸遠隔測定データが存在すれば、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを切り取って、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断する。離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定する。もし離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たさなければ、離陸遠隔測定データによって検出対象である無人機が異常墜落に属するか否かを判断しなくなり、検出対象である無人機が異常墜落に属さないと直接に決定することができる。
好ましくは、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断するステップは、離陸遠隔測定データに対応する衛星数量パラメータによって、離陸遠隔測定データにおける衛星数量が予め設定された衛星数量より多い第５離陸遠隔測定データの数量と、離陸遠隔測定データのデータ総量との比は予め設定された割合閾値より大きいか否かを判断することと、比が予め設定された割合閾値より大きいことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータによって、無人機がシミュレータであるか否かを判断することと、無人機がシミュレータではないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータによって、無人機はブレードが取り外されたか（即ち、プロペラが取り外された）否かを判断することと、無人機はブレードが取り外されていないことが決定されると、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすと決定することとを含んでもよい。
ステップ１０３において、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出する。
好ましくは、姿勢関連パラメータは、ロール角パラメータとピッチ角パラメータを含んでもよい。ロール角パラメータとピッチ角パラメータは無人機のロール角とピッチ角である。部品関連パラメータはモータ回転数パラメータであってもよい。モータ回転数パラメータは無人機の各モータのモータ回転数である。
好ましくは、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと、少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出するステップは、離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するピッチ角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応する機数パラメータによって、各機数に対して、機数における離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、及びモータ回転数パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすか否かを判断することとを含む。これにより、順次にロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、モータ回転数パラメータによって、無人機が異常墜落に属するか否かを判断する。
本実施例に係る無人機異常墜落の検出方法は、検出対象である無人機の遠隔測定データを取得して、遠隔測定データにおいて、有効な離陸遠隔測定データを抽出して、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと、少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって無人機が異常墜落に属するか否かを検出することで、無人機異常墜落の判断基準が統一されていなくて、精確的な判断を提示することができなく、且つ判断効率が低すぎるという問題が解決され、無人機の遠隔測定データによって無人機が異常に墜落したか否かを比較的精確に評判し、１つの比較的統一された判断基準を提示して、人為的な誤判定を避け、判断効率を向上させることができる。
実施例２
図２は、本願の実施例２に係る無人機異常墜落の検出方法のフローチャートである。本実施例は上記の１つ又は複数の実施例における各選択可能な態様と組み合わせてもよく、本実施例において、姿勢関連パラメータはロール角パラメータとピッチ角パラメータを含み、部品関連パラメータはモータ回転数パラメータである。
遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出するステップは、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれるか否かを判断することと、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれることが決定されると、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得することと、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断することと、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定することとを含んでもよい。
図２に示すように、当該方法は下記のステップを含んでもよい。
ステップ２０１において、検出対象である無人機の遠隔測定データを取得する。
ステップ２０２において、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれるか否かを判断する。
いくつかの実施例において、もし遠隔測定データには衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータのうちのいずれかのパラメータが欠ければ、遠隔測定データが不完全であると決定して、遠隔測定データによって検出対象である無人機が異常に墜落した無人機に属するか否かを判断しなくなり、検出対象である無人機が異常に墜落した無人機に属さないと直接に決定することができる。
ステップ２０３において、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれることが決定されると、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得する。
いくつかの実施例において、もし遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれれば、遠隔測定データに対応する飛行状態パラメータにおける離陸標識によって、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを切り取ることができる。いくつかの実施例において、もし遠隔測定データに対応する飛行状態パラメータにおける離陸標識が０であれば、当該無人機が飛び立って離陸していなく、当該遠隔測定データが離陸遠隔測定データではないことを示し、もし遠隔測定データに対応する飛行状態パラメータにおける離陸標識が０でなければ、当該無人機が飛び立って離陸しており、当該遠隔測定データが離陸遠隔測定データであることを示す。もし遠隔測定データに飛行状態パラメータにおける離陸標識が０ではない遠隔測定データが存在すれば、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データとして、飛行状態パラメータにおける離陸標識が０ではない遠隔測定データを切り取る。もし遠隔測定データに離陸遠隔測定データが存在しなければ、検出対象である無人機が異常に墜落した無人機に属さないと直接に決定することができる。
ステップ２０４において、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断する。
いくつかの実施例において、先に離陸遠隔測定データに対応する衛星数量パラメータによって、離陸遠隔測定データにおける衛星数量が予め設定された衛星数量より多い第５離陸遠隔測定データの数量と、離陸遠隔測定データのデータ総量との比は予め設定された割合閾値より大きいか否かを判断する。
予め設定された衛星数量と予め設定された割合閾値は、業務需要によって設定可能である。もし比は予め設定された割合閾値より大きいことが決定されれば、離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータによってデータ有効性の判断を引き続き行い、もし比は予め設定された割合閾値以下となることが決定されれば、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たさないと決定する。
１つの具体例において、予め設定された衛星数量は４であり、予め設定された割合閾値は０．７である。各離陸遠隔測定データに対応する衛星数量パラメータによって、衛星数量が４より多い離陸遠隔測定データのデータ数量を決定する。衛星数量が４より多い離陸遠隔測定データのデータ数量と離陸遠隔測定データのデータ総量との比を算出する。もし比は０．７より大きいことが決定されれば、離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータによってデータ有効性の判断を引き続き行い、もし比は０．７以下となることが決定されれば、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たさないと決定する。比が０．７より大きいことは、無人機が室内にあることを表し、比が０．７以下となることは、無人機が室外にあることを表す。
比が予め設定された割合閾値より大きいことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータによって、無人機がシミュレータであるか否かを判断することができる。電池電圧パラメータは無人機の電池電圧であり、単位がＶである。もし各離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータがいずれも０で、又は、各離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータが同じ数値で、即ち無人機の電池電圧が常に不変のままであれば、無人機がシミュレータであると決定し、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たさないと決定する。もし他の場合であれば、無人機がシミュレータではないと決定して、離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータによってデータ有効性の判断を引き続き行うことができる。
無人機がシミュレータではないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータによって、無人機はブレードが取り外されたか否かを判断することができる。モータ回転数パラメータは無人機のモータのモータ回転数である。無人機は最大で８つのモータを有することができる。無人機は４つのモータ、６つのモータ又は８つのモータを有してもよい。例えば、無人機は８つのモータを有する。離陸遠隔測定データには、各モータに対応するモータ回転数パラメータがあり、即ち各時刻の離陸遠隔測定データには８つのモータ回転数パラメータがある。
いくつかの実施例において、最小値組合せとして、各離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータの最小値を取得する。モータ回転数パラメータの最小値は、離陸遠隔測定データに含まれる複数のモータ回転数パラメータのうちの最小のモータ回転数パラメータである。最小値組合せにおいて、数値が０より大きいモータ回転数パラメータをフィルタリングし、数値が０より大きいモータ回転数パラメータのデータ個数をｓｕｍと記す。数値が０より大きいモータ回転数パラメータにおいて、数値が１２以下となるデータをフィルタリングし、数値が１２以下となるデータ個数をｎｕｍと記す。もしｎｕｍ／ｓｕｍが０．１２より大きければ、無人機はブレードが取り外されたと決定して、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たさないと決定し、もしｎｕｍ／ｓｕｍが０．１２以下であれば、無人機はブレードが取り外されていないと決定して、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすと決定する。１２と０．１２はいずれも調節可能なパラメータであり、業務需要によって調節することができる。
ステップ２０５において、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定する。
ステップ２０６において、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出する。
本実施例に係る無人機異常墜落の検出方法は、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれることが決定されると、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得して、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断し、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定することで、遠隔測定データに対応するパラメータによって遠隔測定データから有効な離陸遠隔測定データを抽出することができる。
実施例３
図３は、本願の実施例３に係る無人機異常墜落の検出方法のフローチャートである。本実施例は上記の１つ又は複数の実施例における各選択可能な態様と組み合わせてもよく、本実施例において、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出するステップは、離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するピッチ角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないことが決定されると、各機数に対して、機数における離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、及びモータ回転数パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすか否かを判断することとを含んでもよい。
図３に示すように、当該方法は下記のステップを含んでもよい。
ステップ３０１において、検出対象である無人機の遠隔測定データを取得する。
ステップ３０２において、遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出する。
ステップ３０３において、離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たすか否かを判断する。
いくつかの実施例において、離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第１ロール角閾値より大きい第１離陸遠隔測定データを取得する。即ち、第１離陸遠隔測定データは、ロール角パラメータが第１ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データである。離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第２ロール角閾値より小さい第２離陸遠隔測定データを取得する。即ち、第２離陸遠隔測定データは、ロール角パラメータが第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データである。第１離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は、第２離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないと決定する。
好ましくは、第１ロール角閾値は９０°（９０°が調節可能なパラメータである）である。第２ロール角閾値は５０°（５０°が調節可能なパラメータである）である。離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが９０°より大きい第１離陸遠隔測定データを取得する。離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが５０°より小さい第２離陸遠隔測定データを取得する。第１離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は、第２離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないと決定する。
第１離陸遠隔測定データのデータ個数が０より大きく、且つ、第２離陸遠隔測定データのデータ個数が０より大きいことが決定されると、第１離陸遠隔測定データのうちの各離陸遠隔測定データのロール角パラメータ、及び当該離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データの中で置かれた順序位置を順次に検査する。すべての遠隔測定データは、時系列順に並び替えられる。第１離陸遠隔測定データのうちの各離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属するか否かを判断する。
もし第１離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属すれば、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。３は調節可能なパラメータである。第１離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属することは、無人機異常墜落した後に、データ伝送が途切れることに起因して後ろのデータが欠けることを示す。即ち、すべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに、ロール角パラメータが９０°より大きい遠隔測定データは現れて、横転しようとする可能性が極めて高く、後続にデータが途切れることを参照して、無人機が実際に横転したと判定する。
もし第１離陸遠隔測定データのうちの離陸遠隔測定データがいずれもすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属さなければ、すべての遠隔測定データの中で、当該離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データ（６が調節可能なパラメータである）を引き続き検査する。離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データには、ロール角パラメータが第３ロール角閾値より大きい遠隔測定データが存在するか否かを判断する。好ましくは、第３ロール角閾値は４０°（４０°が調節可能なパラメータである）である。
もし第１離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データには、ロール角パラメータが第３ロール角閾値より大きい遠隔測定データが存在すれば、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。
もし第１離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データには、いずれもロール角パラメータが第３ロール角閾値より大きい遠隔測定データが存在しなければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないと決定する。
ステップ３０４において、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するピッチ角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすか否かを判断する。
いくつかの実施例において、離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第１ピッチ角閾値より大きい第３離陸遠隔測定データを取得し、即ち、第３離陸遠隔測定データはピッチ角パラメータが第１ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データである。離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より小さい第４離陸遠隔測定データを取得し、即ち、第４離陸遠隔測定データはピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データである。第３離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は、第４離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないと決定する。
好ましくは、第１ピッチ角閾値は９０°（９０°が調節可能なパラメータである）である。第２ピッチ角閾値は５０°（５０°が調節可能なパラメータである）である。離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが９０°より大きい第３離陸遠隔測定データを取得する。離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが５０°より小さい第４離陸遠隔測定データを取得する。第３離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は、第４離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすことに属しないと決定する。
第３離陸遠隔測定データのデータ個数が０より大きく、且つ、第４離陸遠隔測定データのデータ個数が０より大きいことが決定されると、第３離陸遠隔測定データのうちの各離陸遠隔測定データのピッチ角パラメータ、及び当該離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データの中で置かれた順序位置を順次に検査する。すべての遠隔測定データは、時系列順に並び替えられる。第３離陸遠隔測定データのうちの各離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属するか否かを判断する。
もし第３離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属すれば、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。３は調節可能なパラメータである。第３離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データがすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属することは、無人機異常墜落した後に、データ伝送が途切れることに起因して後ろのデータが欠けることを示す。
もし第３離陸遠隔測定データのうちの離陸遠隔測定データがいずれもすべての遠隔測定データのうちの最後の３つの遠隔測定データに属さなければ、すべての遠隔測定データの中で、当該離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データ（６が調節可能なパラメータである）を引き続き検査する。離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データには、ピッチ角パラメータが第３ピッチ角閾値より大きい遠隔測定データが存在するか否かを判断する。好ましくは、第３ピッチ角閾値は４０°（４０°が調節可能なパラメータである）である。
もし第３離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データには、ピッチ角パラメータが第３ピッチ角閾値より大きい遠隔測定データが存在すれば、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。
もし第３離陸遠隔測定データのうちのいずれかの離陸遠隔測定データが置かれた順序位置に位置する６つ前の遠隔測定データと６つ後の遠隔測定データには、いずれもピッチ角パラメータが第３ピッチ角閾値より大きい遠隔測定データが存在しなければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないと決定する。
ステップ３０５において、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないことが決定されると、各機数に対して、機数における離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、及びモータ回転数パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすか否かを判断する。
いくつかの実施例において、無人機がアンロックされて飛び立ってから着陸してロックされるまでの１つの過程は、１つの機数と呼ばれる。無人機の飛行状態パラメータにおけるロック／アンロック状態標識は、無人機がロックされているか又はアンロックされているかを表す。ロック／アンロック状態標識の数値によって、無人機がロックされているか又はアンロックされているかを検出することができる。ロック／アンロック状態標識の数値によって、全部のデータにおいて各機数のデータを抽出し、直接に各機数の離陸遠隔測定データに対して更なる分析を行い、機数における離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、及びモータ回転数パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすか否かを判断することができる。
各機数の離陸遠隔測定データは時系列順に並び替えられたものであり、各機数の最初の１５つの離陸遠隔測定データを除去し、残りの離陸遠隔測定データを各機数の機数データとする。１５は調節可能なパラメータである。各機数の最初の１５つの離陸遠隔測定データを除去するのは、飛び立つ最初のモータ回転数が不安定となる離陸遠隔測定データを除去するためである。
もし現在の機数の機数データのデータ個数が２より小さければ、機数データのデータ量が小さ過ぎると考えられ、判断を行うことなく、次の機数を引き続き判断する。もし現在の機数の機数データのデータ個数が２より大きければ、以下の判断を続ける。
現在の機数の離陸遠隔測定データのうちの、ロール角パラメータが第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データを取得して、ｒと記す。現在の機数の離陸遠隔測定データのうちの、ピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データを取得して、ｐｉｔｃｈと記す。ｒとｐｉｔｃｈは、横転する可能性があることを疑似する離陸遠隔測定データである。
もしｒのデータ個数が０より大きく、又はｐｉｔｃｈのデータ個数が０より大きく、且つ、現在の機数の離陸遠隔測定データには、ロール角パラメータが第２ロール角閾値より小さい離陸遠隔測定データ、及びピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より小さい離陸遠隔測定データが存在すれば、後続の判断を行う。
最大値組合せとして、現在の機数の各離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータの最大値を取得する。最大値組合せのうちのモータ回転数パラメータは、時系列順に並び替えられる。最大値組合せに対してクラスタリングアルゴリズムを行い、最大値組合せのうちのモータ回転数パラメータを２つの大きい種類に分けて（最大値組合せのうちのモータ回転数パラメータを大小に応じて２つの分類に区分けて、各分類の数値が比較的近い値である）、第１分類と第２分類を得て、第１分類の中心点Ｖ１、及び第２分類の中心点Ｖ２を求めて得る。中心点は、即ち対応する分類におけるデータの平均値である。
もしＶ１とＶ２がいずれも９０より大きければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。Ｖ１とＶ２がいずれも９０より大きいのは、モータ回転数が常に高いことを表し、これは正常に飛行する場合に存在していなく、無人機が飛び立った直後に異常に墜落したという場合である。
もしＶ１とＶ２のうちの１つの値が２０より小さく、且つもう１つの値が９０より大きければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。Ｖ１とＶ２のうちの１つの値が２０より小さく、且つもう１つの値が９０より大きいのは、無人機が飛び立った直後に異常に墜落したという場合を表す。最初に無人機の最大モータ回転数の平均値は２０より小さく、その後に異常に墜落して、最大モータ回転数の平均値は９０より大きくなる。
もしＶ１とＶ２がいずれも２５より大きく、且つ両者の差の値が２０（２５と２０が調節可能なパラメータである）より大きければ、数値が大きい分類におけるモータ回転数パラメータ（即ち、異常データ）が最大値組合せの中で置かれた順序位置を順次に検査する。もし異常データが最大値組合せの前半に位置すれば、スキップし、もし異常データの順序位置と１つ前の異常データの順序位置との差は１５位であれば、スキップし、もし１つの異常データが最大値組合せの後半に位置し、且つ当該異常データの順序位置と１つ前の異常データの順序位置との差は１５位以内であれば、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。１５は調節可能なパラメータである。差が１５位であることを判断するのは主に、急変した干渉データをスクリーニングするためであり、干渉データは往々にして１つとなるが、異常墜落の異常データは往々にして集まっている。正常に飛行中に、一般的にモータ回転数パラメータの差の値はそれほど大きくならなく、こんなに大きい差の値が存在するのは、異常ありの可能性があることを表す。数値が大きいモータ回転数パラメータは異常データである可能性があり、異常墜落の時に異常のデータは正常データより少なく、即ち数値が大きい分類におけるモータ回転数パラメータのデータ個数が比較的少ない可能性がある。
Ｖ１とＶ２が上記すべての条件に適合しないと、現在の機数の末尾データを取得する。末尾データは現在の機数の最後の３０つの離陸遠隔測定データである。３０は調節可能なパラメータである。現在の機数の末尾データに対応するモータ回転数パラメータの最大値を取得して、ｍａｘと記す。もしｍａｘが９０以上で、且つｍａｘとＶ１との差の値、ｍａｘとＶ２との差の値がいずれも１０より大きく、且つ末尾データのうちの各離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータの最大値の中で、数値がｍａｘ－５より大きいモータ回転数パラメータの最大値のデータ個数が２つより多ければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。モータ回転数が小さく、又はモータ回転数の差の値が大きくなくて均等であると、現在の機数の末尾データを考察する。もし末尾データにモータ回転数が９０以上である離陸遠隔測定データが存在し、且つこの数値は一回しか現れない急変値ではなければ、無人機が異常墜落に属すると考えられる。
もし現在の機数が最後の１つの機数であれば、上記検査を実行する以外に、更なる検査を行ってもよい。
最後の１つの機数の離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第３ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データを取得する。最後の１つの機数の離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第３ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データを取得する。取得した各離陸遠隔測定データに対応する複数のモータ回転数パラメータを検査する。モータ順に応じて、もし前半のモータ回転数パラメータがいずれも後半のモータ回転数パラメータより大きく、又は前半のモータ回転数パラメータがいずれも後半のモータ回転数パラメータより小さい離陸遠隔測定データは存在し（モータ回転数と動力とが比例し、このような場合の意味は無人機の左側ブレードの動力が右側ブレードの動力より大きく、又は小さいと、受ける力がアンバランスになって横転することである）、且つデータが比較的大きい一方のモータ回転数パラメータの最大値と、データが比較的小さい一方のモータ回転数パラメータの最小値との差が３０より大きい離陸遠隔測定データのデータ個数は２０以上であれば、無人機が異常墜落に属すると決定する。
最後の１つの機数の末尾データを取得する。末尾データにおける各離陸遠隔測定データに対応する複数のモータ回転数パラメータを検査する。モータ順に応じて、もし前半のモータ回転数パラメータがいずれも後半のモータ回転数パラメータより大きく、又は前半のモータ回転数パラメータがいずれも後半のモータ回転数パラメータより小さい離陸遠隔測定データは存在し、且つデータが比較的大きい一方のモータ回転数パラメータの最大値と、データが比較的小さい一方のモータ回転数パラメータの最小値との差が３０より大きい離陸遠隔測定データは存在すれば、無人機が異常墜落に属すると決定する。
最後の１つの機数の、最後の１つのモータ回転数パラメータが０ではない離陸遠隔測定データを取得し、もし当該離陸遠隔測定データに対応する複数のモータ回転数パラメータに２５より大きいものがあり、且つ現在の機数の末尾データにロール角パラメータが第２ロール角閾値より大きく、又はピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データが存在すれば、無人機が異常墜落に属すると決定する。もし当該離陸遠隔測定データに対応する複数のモータ回転数パラメータに９０より大きいものがあれば、無人機が異常墜落に属すると決定する。
各機数に対して、もし当該機数の離陸遠隔測定データはｒのデータ個数が０より大きく、又はｐｉｔｃｈのデータ個数が０より大きく、且つ現在の機数の離陸遠隔測定データにロール角パラメータが第２ロール角閾値より小さい離陸遠隔測定データ、及びピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より小さい離陸遠隔測定データが存在するという条件を満たさなければ、ピッチ角パラメータの絶対値が第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データを取得する。もし機数にピッチ角パラメータの絶対値が第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データは存在し、且つすべてはピッチ角パラメータの絶対値が第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データではなければ、本ステップの後続の判断を引き続き実行し、そうでなければ、他の判断条件によって判断を引き続き行う。機数におけるロール角パラメータの絶対値が第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データによって判断を引き続き行う。１番目のピッチ角パラメータの絶対値が第２ピッチ角閾値より大きい離陸遠隔測定データが置かれた順序位置をｌｉｎｅと記す。最後の１つの機数の開始順序位置から順序位置であるｌｉｎｅ－３までの離陸遠隔測定データを取得して、ｄａｔａＡと記す。例えば、ｌｉｎｅは第５５位である。最後の１つの機数の第１位から第５２位までの離陸遠隔測定データを取得して、ｄａｔａＡと記す。順序位置であるｌｉｎｅから本機数の終了順序位置までの離陸遠隔測定データを取得して、ｄａｔａＢと記す。
もしｄａｔａＡのピッチ角パラメータの平均値が２０°以内で、且つ対応する各ピッチ角パラメータの絶対値が第３ピッチ角閾値より小さければ、ｄａｔａＢに対応するピッチ角パラメータの最小値が第３ピッチ角閾値より大きいか否かを判断する。もしｄａｔａＢに対応するピッチ角パラメータの最小値が第３ピッチ角閾値より大きければ、無人機が異常墜落に属すると決定する。そうでなければ、他の判断条件によって判断を引き続き行う。
もしｄａｔａＢのデータ個数が１０より小さければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。そうでなければ、他の判断条件によって判断を引き続き行う。
機数の離陸遠隔測定データにおいて、ロール角パラメータの絶対値が第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データを取得する。もし機数にロール角パラメータの絶対値が第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データは存在し、且つすべてはロール角パラメータの絶対値が第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データではなければ、本ステップの後続の判断を引き続き実行し、そうでなければ、他の判断条件によって判断を引き続き行う。機数におけるロール角パラメータの絶対値が第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データによって判断を引き続き行う。１番目のロール角パラメータの絶対値が第２ロール角閾値より大きい離陸遠隔測定データが置かれた順序位置をｌｉｎｅと記す。最後の１つの機数の開始順序位置から順序位置であるｌｉｎｅ－３までの離陸遠隔測定データを取得して、ｄａｔａＣと記す。例えば、ｌｉｎｅは第５５位である。最後の１つの機数の第１位から第５２位までの離陸遠隔測定データを取得して、ｄａｔａＣと記す。順序位置であるｌｉｎｅから本機数の終了順序位置までの離陸遠隔測定データを取得して、ｄａｔａＤと記す。
もしｄａｔａＣのロール角パラメータの平均値が２０°以内で、且つ対応する各ロール角パラメータの絶対値が第３ロール角閾値より小さければ、ｄａｔａＤに対応するロール角パラメータの最小値が第３ロール角閾値より大きいか否かを判断する。もしｄａｔａＤに対応するロール角パラメータの最小値が第３ロール角閾値より大きければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。そうでなければ、他の判断条件によって判断を引き続き行う。
もしｄａｔａＤのデータ個数が１０より小さければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たし、無人機が異常墜落に属すると決定する。そうでなければ、他の判断条件によって判断を引き続き行う。
もし上記すべての判断条件によって判断を行った後に、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすことが未だ決定されなければ、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たさなく、無人機が異常墜落に属さないと決定する。
本実施例に係る無人機異常墜落の検出方法は、順次に離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ及びモータ回転数パラメータによって、無人機が異常墜落に属するか否かを判断し、これは無人機の遠隔測定データによって無人機が異常に墜落したか否かを比較的精確に評判し、１つの比較的統一された判断基準を提示して、人為的な誤判定を避け、判断効率を向上させることができる。
実施例４
図４は、本願の実施例４に係る無人機異常墜落の検出装置の構造ブロック図である。図４に示すように、前記装置は、データ取得モジュール４０１、データ抽出モジュール４０２及び無人機検出モジュール４０３を含む。
いくつかの実施例において、データ取得モジュール４０１は検出対象である無人機の遠隔測定データを取得するために用いられ、データ抽出モジュール４０２は遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出するために用いられ、無人機検出モジュール４０３は離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出するために用いられる。
本実施例に係る無人機異常墜落の検出装置は、検出対象である無人機の遠隔測定データを取得して、遠隔測定データにおいて、有効な離陸遠隔測定データを抽出して、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって無人機が異常墜落に属するか否かを検出することで、無人機異常墜落の判断基準が統一されていなくて、精確的な判断を提示することができなく、且つ判断効率が低すぎるという問題が解決され、無人機の遠隔測定データによって無人機が異常に墜落したか否かを比較的精確に評判し、１つの比較的統一された判断基準を提示して、人為的な誤判定を避け、判断効率を向上させることができる。
上記各実施例に基づいて、姿勢関連パラメータは、ロール角パラメータとピッチ角パラメータを含んでもよく、部品関連パラメータはモータ回転数パラメータであってもよく、データ抽出モジュール４０２は、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれるか否かを判断するために用いられる第１判断ユニットと、遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれることが決定されると、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得するために用いられる離陸データ取得ユニットと、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断するために用いられる第２判断ユニットと、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定するために用いられる有効データ決定ユニットとを含んでもよい。
上記各実施例に基づいて、離陸データ取得ユニットは、遠隔測定データに対応する飛行状態パラメータにおける離陸標識によって、遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを切り取るために用いられるデータ切取りサブユニットを含んでもよい。
上記各実施例に基づいて、第２判断ユニットは、離陸遠隔測定データに対応する衛星数量パラメータによって、離陸遠隔測定データにおける衛星数量が予め設定された衛星数量より多い第５離陸遠隔測定データの数量と、離陸遠隔測定データのデータ総量との比は予め設定された割合閾値より大きいか否かを判断するために用いられる第１判断サブユニットと、比が予め設定された割合閾値より大きいことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータによって、無人機がシミュレータであるか否かを判断するために用いられる第２判断サブユニットと、無人機がシミュレータではないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータによって、無人機はブレードが取り外されたか否かを判断するために用いられる第３判断サブユニットと、無人機はブレードが取り外されていないことが決定されると、離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすと決定するために用いられる第４判断サブユニットとを含んでもよい。
上記各実施例に基づいて、無人機検出モジュール４０３は、離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たすか否かを判断するために用いられる第１検出ユニットと、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないことが決定されると、離陸遠隔測定データに対応するピッチ角パラメータによって、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすか否かを判断するために用いられる第２検出ユニットと、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないことが決定されると、各機数に対して、機数における離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、及びモータ回転数パラメータによって無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすか否かを判断するために用いられる第３検出ユニットとを含んでもよい。
上記各実施例に基づいて、第１検出ユニットは、離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第１ロール角閾値より大きい第１離陸遠隔測定データを取得するために用いられる第１取得サブユニットと、離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第２ロール角閾値より小さい第２離陸遠隔測定データを取得するために用いられる第２取得サブユニットと、第１離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は第２離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないと決定するために用いられる第１決定サブユニットとを含んでもよい。
上記各実施例に基づいて、第１検出ユニットは、離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第１ピッチ角閾値より大きい第３離陸遠隔測定データを取得するために用いられる第３取得サブユニットと、離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より小さい第４離陸遠隔測定データを取得するために用いられる第４取得サブユニットと、第３離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は第４離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないと決定するために用いられる第２決定サブユニットとを含んでもよい。
本願の実施例に係る無人機異常墜落の検出装置は、本願のいずれかの実施例に係る無人機異常墜落の検出方法を実行することができ、実行方法に相応する機能モジュールと有益な効果を備える。
実施例５
図５は本願の実施例５に係るコンピュータ設備の構造示意図である。図５に示すように、当該コンピュータ設備はプロセッサ５０１、メモリ５０２、入力装置５０３、出力装置５０４を含む。コンピュータ設備におけるプロセッサ５０１の数量は１つ又は複数であってもよく、図５は１つのプロセッサ５０１を例にとっており、コンピュータ設備におけるプロセッサ５０１、メモリ５０２、入力装置５０３、出力装置５０４はバス又は他の方式によって接続されてもよく、図５はバスによって接続されたものを例にとっている。
メモリ５０２はコンピュータ可読記憶媒体として、ソフトウェアプログラム、コンピュータ実行可能なプログラム及びモジュール、例えば、本願の実施例における無人機異常墜落の検出方法に対応するプログラム指令／モジュール（例えば、無人機異常墜落の検出装置におけるデータ取得モジュール４０１、データ抽出モジュール４０２及び無人機検出モジュール４０３）を記憶するために用いられることができる。プロセッサ５０１は、メモリ５０２に記憶されたソフトウェアプログラム、指令及びモジュールを運行することで、コンピュータ設備の各種の機能応用及びデータ処理を実行し、即ち上記の無人機の飛行禁止の制御方法を実現する。
メモリ５０２は主にプログラム記憶区とデータ記憶区を含んでもよく、そのうち、プログラム記憶区はオペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要な応用プログラムを記憶可能であり、データ記憶区は端末の使用によって作成されたデータ等を記憶可能である。また、メモリ５０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでよく、不揮発性メモリ、例えば、少なくとも１つの磁気ディスクメモリデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性ソリッドステートメモリデバイスを含んでもよい。いくつかの実例において、メモリ５０２はプロセッサ５０１に対してリモート設定されたメモリを含んでもよく、これらのリモートメモリはネットワークを介してコンピュータ設備に接続可能である。上記ネットワークの実例は、インターネット、社内ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク及びこれらの組合せを含んでもよい。
入力装置５０３は、入力された数字又は文字情報を受信する並びにコンピュータ設備のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成するために用いられることができる。出力装置５０４は音声出力装置を含んでもよい。
実施例６
本願の実施例６は、コンピュータ可読記憶媒体をさらに提供しており、これにコンピュータプログラムが記憶されており、当該コンピュータプログラムがプロセッサに実行されると、本願の実施例に係る無人機異常墜落の検出方法を実現し、当該方法は、検出対象である無人機の遠隔測定データを取得することと、遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出することと、離陸遠隔測定データで決定された少なくとも１つの姿勢関連パラメータと少なくとも１つの部品関連パラメータとのパラメータ値、及び予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件によって、無人機が異常墜落に属するか否かを検出することとを含む。
本願の実施例のコンピュータ記憶媒体は、１つ又は複数のコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の組合せを採用してもよい。コンピュータ可読媒体はコンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、又は半導体のシステム、装置又はデバイス、もしくは任意の以上の組合せであってもよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（すべてが列挙されていないリスト）は、１つ又は複数の導線を有する電気的な接続、可搬型コンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ： Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、書き込み・消去可能なリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ：Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、可搬型コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、光メモリデバイス、磁気メモリデバイス、又は上記の任意の適切な組合せを含む。本明細書では、コンピュータ可読記憶媒体が任意のプログラムを含む又は記憶する有形媒体であってもよく、当該プログラムは、指令によってシステム、装置又はデバイスを使用するように実行され、又はこれらと組み合わせて使用される。
コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、ベースバンド又は搬送波の一部として伝播するデータ信号に含まれてもよく、その中にはコンピュータ読み取り可能なプログラムコードを載せている。このような伝播のデータ信号は多種の形式を採用してもよく、電磁信号、光信号又は上記の任意の適切な組合せを含んでもよい。コンピュータ読み取り可能な信号媒体はさらに、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であってもよく、当該コンピュータ可読媒体は、指令によってシステム、装置又はデバイスを使用するように実行され、又はこれらと組み合わせて使用されるために用いられるプログラムを送信、伝播又は伝送することができる。
コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは任意の適宜な媒体で伝送されてもよく、無線、ワイヤ、光ケーブル、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：無線周波数）等、又は上記の任意の適切な組合せを含んでもよい。
１つまたは複数のプログラミング言語又はこれかの組合せで本願の操作を実行するために用いられるコンピュータプログラムコードを書くことができ、前記プログラミング言語はオブジェクト指向のプログラミング言語、例えば、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋を含み、常規の手続き型プログラミング言語、例えば、「Ｃ」言語又は類似のプログラミング言語をさらに含む。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータで実行され、部分的にユーザのコンピュータで実行され、１つの独立したソフトウェアパッケージとして実行され、一部がユーザのコンピュータで実行されて一部がリモートコンピュータで実行され、又は、完全にリモートコンピュータ又はサーバで実行されることができる。リモートコンピュータに関する状況において、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、又は、外部コンピュータに接続されてもよい（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用し、インターネットを介して接続される）。

Claims (9)

  1. 検出対象である無人機の遠隔測定データを取得することと、
    前記遠隔測定データにおいて、有効な離陸遠隔測定データを抽出することと、
    予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件、及び前記離陸遠隔測定データで決定された姿勢関連パラメータのパラメータ値と部品関連パラメータのパラメータ値によって、前記無人機が異常墜落に属するか否かを検出することと、
    を含む、無人機異常墜落の検出方法であって、
    前記姿勢関連パラメータはロール角パラメータとピッチ角パラメータを含み、
    前記部品関連パラメータはモータ回転数パラメータであり、
    前記遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出するステップは、
    前記遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれるか否かを判断することと、
    前記遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれることが決定されると、前記遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得することと、
    前記離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断することと、
    前記離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、前記離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定することと、
    を含む、無人機異常墜落の検出方法。
  2. 前記遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得するステップは、
    前記遠隔測定データに対応する飛行状態パラメータにおける離陸標識によって、前記遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを切り取ること、
    を含む、請求項１に記載の無人機異常墜落の検出方法。
  3. 前記離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断するステップは、
    前記離陸遠隔測定データに対応する衛星数量パラメータによって、前記離陸遠隔測定データにおける衛星数量が予め設定された衛星数量より多い第５離陸遠隔測定データの数量と、前記離陸遠隔測定データのデータ総量との比は予め設定された割合閾値より大きいか否かを判断することと、
    前記比が前記予め設定された割合閾値より大きいことが決定されると、前記離陸遠隔測定データに対応する電池電圧パラメータによって、前記無人機がシミュレータであるか否かを判断することと、
    前記無人機がシミュレータではないことが決定されると、前記離陸遠隔測定データに対応するモータ回転数パラメータによって、前記無人機はブレードが取り外されたか否かを判断することと、
    前記無人機はブレードが取り外されていないことが決定されると、前記離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすと決定することと、
    を含む、請求項１に記載の無人機異常墜落の検出方法。
  4. 予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件、及び前記離陸遠隔測定データで決定された姿勢関連パラメータのパラメータ値と部品関連パラメータのパラメータ値によって、前記無人機が異常墜落に属するか否かを検出するステップは、
    前記離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータによって、前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、
    前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないことが決定されると、前記離陸遠隔測定データに対応するピッチ角パラメータによって、前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、
    前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないことが決定されると、各機数に対して、前記機数における離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータ、ピッチ角パラメータ、及びモータ回転数パラメータによって前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第３パラメータ条件を満たすか否かを判断することと、
    を含む、請求項１に記載の無人機異常墜落の検出方法。
  5. 前記離陸遠隔測定データに対応するロール角パラメータによって、前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たすか否かを判断するステップは、
    前記離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第１ロール角閾値より大きい第１離陸遠隔測定データを取得することと、
    前記離陸遠隔測定データにおけるロール角パラメータが第２ロール角閾値より小さい第２離陸遠隔測定データを取得することと、
    前記第１離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は前記第２離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第１パラメータ条件を満たさないと決定することと、
    を含む、請求項４に記載の無人機異常墜落の検出方法。
  6. 前記離陸遠隔測定データに対応するピッチ角パラメータによって、前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たすか否かを判断するステップは、
    前記離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第１ピッチ角閾値より大きい第３離陸遠隔測定データを取得することと、
    前記離陸遠隔測定データにおけるピッチ角パラメータが第２ピッチ角閾値より小さい第４離陸遠隔測定データを取得することと、
    前記第３離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しく、又は前記第４離陸遠隔測定データのデータ個数が０に等しいことが決定されると、前記無人機が予め設定された異常墜落にマッチングされた第２パラメータ条件を満たさないと決定することと、
    を含む、請求項４に記載の無人機異常墜落の検出方法。
  7. 検出対象である無人機の遠隔測定データを取得するように配置されたデータ取得モジュールと、
    前記遠隔測定データにおいて有効な離陸遠隔測定データを抽出するように配置されたデータ抽出モジュールと、
    予め設定された異常墜落にマッチングされたパラメータ条件、及び前記離陸遠隔測定データで決定された姿勢関連パラメータのパラメータ値と部品関連パラメータのパラメータ値によって、前記無人機が異常墜落に属するか否かを検出するように配置された無人機検出モジュールと、
    を含む、無人機異常墜落の検出装置であって、
    前記姿勢関連パラメータはロール角パラメータとピッチ角パラメータを含み、
    前記部品関連パラメータはモータ回転数パラメータであり、
    前記データ抽出モジュールは、
    前記遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれるか否かを判断し、
    前記遠隔測定データに衛星数量パラメータ、ロール角パラメータ及びピッチ角パラメータが含まれることが決定されると、前記遠隔測定データにおける離陸遠隔測定データを取得し、
    前記離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすか否かを判断し、
    前記離陸遠隔測定データがデータ有効条件を満たすことが決定されると、前記離陸遠隔測定データを有効な離陸遠隔測定データとして決定する、
    ように構成される、無人機異常墜落の検出装置。
  8. メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで運行可能なコンピュータプログラムとを含み、
    前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１から６のいずれか１項に記載の無人機異常墜落の検出方法を実現する、
    コンピュータ設備。
  9. プロセッサに実行されると請求項１から６のいずれか１項に記載の無人機異常墜落の検出方法を実現するコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読記憶媒体。
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