一种无人机飞行控制方法及装置与流程

本发明涉及无人机技术领域，特别是涉及一种无人机飞行控制方法及装置。

背景技术：

无人机在执行任务时，经常需要对地面上的某一目标进行跟踪。无人机跟踪目标的过程中，需要根据目标的位置调整无人机的飞行方向。

现有方案中，无人机实时对地面进行拍摄，采集包含目标的图像，根据所采集的图像，对目标进行实时定位，根据定位结果调整无人机的飞行方向。

但是，利用上述方案调整无人机的飞行方向，需要无人机实时对地面进行拍摄、并且实时对目标进行定位，计算量较大。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种无人机飞行控制方法及装置，以减少计算量。具体技术方案如下：

本发明实施例提供了一种无人机飞行控制方法，所述方法包括：

确定跟踪目标的第一当前地理位置；

根据所述第一当前地理位置，获取所述跟踪目标所处道路的道路信息；

基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向。

可选的，所述基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向，包括：

基于所述道路信息，控制所述无人机沿所述跟踪目标所处道路的方向飞行。

可选的，所述基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向，包括：

基于所述道路信息，确定所述跟踪目标前方的岔路口；

判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口；

在到达后，根据所述跟踪目标的运动方向，调整所述无人机的飞行方向。

可选的，在所述基于所述道路信息，确定所述跟踪目标前方的岔路口之后，所述方法还包括：

在第一时长后，执行所述判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口的步骤。

可选的，在所述基于所述道路信息，确定所述跟踪目标前方的岔路口之后，所述方法还包括：

根据所确定的岔路口的各路口方向，生成所述无人机的候选飞行轨迹；

所述根据所述跟踪目标的运动方向，调整所述无人机的飞行方向，包括：

根据所述跟踪目标的运动方向，从所述候选飞行轨迹中选择所述无人机的目标飞行轨迹；

根据所述目标飞行轨迹，调整所述无人机的飞行方向。

可选的，在所述根据所述跟踪目标的运动方向，调整所述无人机的飞行方向之前，所述方法还包括：

获取所述跟踪目标的第二当前地理位置，根据所述第二当前地理位置，确定所述跟踪目标的运动方向；

或者，获取包含所述跟踪目标的第一图像，对所获取的第一图像进行识别，确定所述跟踪目标的运动方向。

可选的，所述判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口，包括：

通过所述无人机采集地面图像；

判断所述地面图像中是否存在所述跟踪目标；

若存在，则利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置；其中，所述采集参数包括：无人机的地理位置、采集高度及角度；

获取所确定的岔路口对应的地理区域；

判断所述第三当前地理位置是否在所述地理区域内，若在，则判定所述跟踪目标到达所确定的岔路口。

可选的，所述判断所述地面图像中是否存在所述跟踪目标，包括：

识别所述地面图像中的道路，作为待检测区域；

判断所述待检测区域中是否存在所述跟踪目标。

可选的，在所述利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的当前地理位置之前，所述方法还包括：

通过所述无人机采集所述跟踪目标的第一图像；

将所述第一图像发送至地面站；

若接收到所述地面站发送的确认指令，则执行所述利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置的步骤；

若未接收到所述地面站发送的确认指令，则返回执行所述通过所述无人机采集地面图像的步骤。

可选的，所述方法还包括：

每个预设的周期，根据所述跟踪目标在该周期内的位移，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度；

根据所确定的运动速度，调整所述无人机的飞行速度。

可选的，所述根据所述跟踪目标在该周期内的位移，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度，包括：

通过所述无人机对所述跟踪目标进行n次图像采集，每次采集得到两张连续的第二图像；其中，所述n为大于0的正整数；

针对所述无人机每次采集的两张第二图像，确定所述跟踪目标在该次采集两张第二图像的采集间隔内的位移；根据所述位移及所述采集间隔，确定所述跟踪目标的第一运动速度；

根据所确定的n个第一运动速度，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度。

本发明实施例还提供了一种无人机飞行控制装置，所述装置包括：

位置确定模块，用于确定跟踪目标的第一当前地理位置；

道路信息获取模块，用于根据所述第一当前地理位置，获取所述跟踪目标所处道路的道路信息；

飞行方向确定模块，用于基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向。

可选的，所述飞行方向确定模块，包括：

飞行方向控制子模块，用于基于所述道路信息，控制所述无人机沿所述跟踪目标所处道路的方向飞行。

可选的，所述飞行方向确定模块，包括：

岔路口确定子模块，用于基于所述道路信息，确定所述跟踪目标前方的岔路口；

位置判断子模块，用于判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口；在到达后，触发飞行方向调整子模块；

所述飞行方向调整子模块，用于根据所述跟踪目标的运动方向，调整所述无人机的飞行方向。

可选的，所述位置判断子模块，具体用于：

在第一时长后，执行所述判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口的步骤。

可选的，所述飞行方向确定模块，还包括：

轨迹生成子模块，用于根据所确定的岔路口的各路口方向，生成所述无人机的候选飞行轨迹；

所述飞行方向调整子模块，还用于根据所述跟踪目标的当前地理位置，从所述候选飞行轨迹中选择所述无人机的目标飞行轨迹；根据所述目标飞行轨迹，调整所述无人机的飞行方向。

可选的，所述飞行方向调整子模块，具体用于：

获取所述跟踪目标的第二当前地理位置，根据所述第二当前地理位置，确定所述跟踪目标的运动方向；

或者，获取包含所述跟踪目标的第一图像，对所获取的第一图像进行识别，确定所述跟踪目标的运动方向。

可选的，所述位置判断子模块，具体用于：

通过所述无人机采集地面图像；

判断所述地面图像中是否存在所述跟踪目标；

若存在，则利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置；其中，所述采集参数包括：无人机的地理位置、采集高度及角度；

获取所确定的岔路口对应的地理区域；

判断所述第三当前地理位置是否在所述地理区域内，若在，则判定所述跟踪目标到达所确定的岔路口。

可选的，所述位置判断子模块，具体用于：

识别所述地面图像中的道路，作为待检测区域；

判断所述待检测区域中是否存在所述跟踪目标。

可选的，所述位置判断子模块，还用于：

通过所述无人机采集所述跟踪目标的第一图像；

将所述第一图像发送至地面站；

若接收到所述地面站发送的确认指令，则执行所述利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置的步骤；

若未接收到所述地面站发送的确认指令，则返回执行所述通过所述无人机采集地面图像的步骤。

可选的，所述装置还包括：

飞行速度调整模块，用于在每个预设的周期，根据所述跟踪目标在该周期内的位移，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度；根据所确定的运动速度，调整所述无人机的飞行速度。

可选的，所述飞行速度调整模块，具体用于：

通过所述无人机对所述跟踪目标进行n次图像采集，每次采集得到两张连续的第二图像；其中，所述n为大于0的正整数；

针对所述无人机每次采集的两张第二图像，确定所述跟踪目标在该次采集两张第二图像的采集间隔内的位移；根据所述位移及所述采集间隔，确定所述跟踪目标的第一运动速度；

根据所确定的n个第一运动速度，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度。

本发明实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的无人机飞行控制方法。

本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的视频合成方法，或者，实现上述任一所述的无人机飞行控制方法。

应用本发明实施例对无人机的飞行进行控制时，通过确定跟踪目标的第一当前地理位置，根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息，进而基于道路信息，确定无人机的飞行方向，并不需要实时采集跟踪目标的图像、实时对跟踪目标进行定位，减少了计算量。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

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为本发明实施例提供的一种无人机飞行控制方法的流程示意图；

图2为一种实现方式中，根据采集参数，确定跟踪目标的当前地理位置的示意图；

图3为一种实现方式中，根据跟踪目标的当前地理位置，确定跟踪目标的运动方向的示意图；

图4为一种实现方式中，生成无人机的候选飞行轨迹的示意图；

图5为本发明实施例提供的另一种无人机飞行控制方法的流程示意图；

图6为一种实现方式中，确定跟踪目标的第一运动速度的示意图；

图7为本发明实施例提供的一种无人机飞行控制装置的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

通常，无人机对目标进行跟踪时，需要实时对地面进行拍摄，采集包含目标的图像，根据所采集的图像，对目标进行实时定位，根据定位结果调整无人机的飞行方向。

举例而言，当无人机要跟踪的目标是在城市道路中行驶的车辆时，首先，无人机会实时对地面进行拍摄，然后，对拍摄到的图像进行检测，根据图像的颜色特征或者字符标识等信息，识别出图像中的目标车辆，进而对目标车辆进行定位。根据对实时拍摄的连续图像的检测，就可以实时对目标车辆进行定位，从而计算出目标车辆的位移，对无人机的飞行方向进行调整。

但是，上述无人机飞行控制方法中，需要无人机实时对地面进行拍摄、并且实时对目标进行定位，计算量较大。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种无人机飞行控制方法，该方法可以应用于无人机，也可以应用于可以控制无人机的控制设备中，例如地面站、遥控器等等，本发明实施例对此不做限定。

下面从总体上对本发明实施例提供的无人机飞行控制方法进行说明。

一种实现方式中，上述无人机飞行控制方法包括：

确定跟踪目标的第一当前地理位置；

根据所述第一当前地理位置，获取所述跟踪目标所处道路的道路信息；

基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向。

由以上可见，应用本发明实施例对无人机的飞行进行控制时，并不需要实时采集跟踪目标的图像、实时对跟踪目标进行定位，减少了计算量。

下面通过具体实施例，对本发明实施例提供的无人机飞行控制方法进行详细说明。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种无人机飞行控制方法的流程示意图，包括如下步骤：

s101：确定跟踪目标的第一当前地理位置。

举例而言，跟踪目标可以是车辆，也可以是行人，等等。

一种实现方式中，可以通过无人机采集跟踪目标的图像，然后将所采集的图像展示给用户，由用户对图像进行分析判断，再根据用户的输入确定第一当前地理位置；

也可以直接对所采集的图像进行分析，根据所采集的图像的坐标与地理位置之间的对应关系，确定跟踪目标的第一当前地理位置；

或者，还可以对所采集的图像进行识别，如果在无人机采集到的图像中检测出了跟踪目标，则表明无人机与跟踪目标的距离很近，也就是说可以认为无人机与跟踪目标的地理位置相同，因此，可以直接将无人机当前的地理位置当做跟踪目标的第一当前地理位置；

另外，还可以通过其他的方式确定跟踪目标的第一当前地理位置，具体不做限定。

s102：根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息。

举例而言，可以从地图数据库中获取道路信息，其中，道路信息中包括道路的方向、长度、道路之间的交汇情况等信息。

一种实现方式中，道路信息可以是通过查询或下载得到的。举例而言，可以根据跟踪目标的第一当前地理位置，通过网络下载跟踪目标所处道路的道路信息，或者，可以预先在所携带的存储设备中存储大量的地图数据，在确定跟踪目标的第一当前地理位置之后，直接从预先存储的地图数据中查询跟踪目标所处道路的道路信息；

另一种实现方式中，可以将所确定的第一当前地理位置提供给用户，根据用户的输入确定相应的道路信息。比如，可以在确定跟踪目标的第一当前地理位置之后，通过地面站将该信息展示给用户，用户可以根据第一当前地理位置信息，确定跟踪目标当前所处的道路，进而输入对应的道路信息；

或者，还可以通过其他的方式获取跟踪目标所处道路的道路信息，，具体不做限定。

s103：基于道路信息，确定无人机的飞行方向。

通常，跟踪目标的运动轨迹是与道路信息一致的，比如，跟踪目标可以为车辆，而车辆是在道路上行驶的，如果道路的方向是南北向，那么，车辆在该道路上行驶时，其方向只能为向南或向北，或者，如果车辆的前方存在岔路口，那么，车辆在到达该岔路口之后，一定会沿着某一路口的方向行驶。因此，在获取到道路信息之后，可以进一步基于道路信息，确定无人机的飞行方向。

具体的，一种实现方式中，如果无人机所处道路前方没有岔路口，那么，可以根据道路信息，控制无人机沿跟踪目标所处道路的方向飞行。举例来说，假设跟踪目标为车辆，根据道路信息，可以确定出车辆所处的道路的方向是南北向，同时，可以对采集到的跟踪目标的图像进行分析，确定跟踪目标的朝向，这样，可以沿着跟踪目标所处的道路以及跟踪目标的朝向，确定无人机的飞行方向；或者，也可以接收用户的指令，根据用户的指令，确定无人机的初始方向，然后直接沿着跟踪目标所处的道路，确定无人机的飞行方向，具体不做限定。

这样，由于道路前方没有岔路口，因此，跟踪目标一定会沿着其所处道路的方向行驶，即使道路前方存在拐角或歪斜，也不会导致对跟踪目标的跟踪失败，而由于道路信息是已知的，因此在根据所获取的道路信息，控制无人机沿跟踪目标所处道路的方向飞行的过程中，不必实时对地面进行拍摄，也不必实时对跟踪目标进行定位，从而减少了计算量。

另一种实现方式中，如果无人机所处道路前方有岔路口，那么，可以先基于道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口，再判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口，在到达后，根据跟踪目标的运动方向，调整无人机的飞行方向。

其中，跟踪目标前方岔路口的数量可以是一个或多个，一种实现方式中，可以只确定跟踪目标前方的、距离跟踪目标最近的一个岔路口，当跟踪目标到达该岔路口后，再确定新的跟踪目标前方的、距离跟踪目标最近的一个岔路口，由于每条岔路口都对应不同的道路，而每条道路上又存在新的岔路口，而跟踪目标的运动方向是不可预知的，如果每次确定多个岔路口，则在所确定的岔路口中，大量的岔路口都是跟踪目标不会到达的，因此，只确定跟踪目标前方的、距离跟踪目标最近的一个岔路口，可以进一步减少计算量。

具体的，首先，可以基于道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口：

一种实现方式中，可以由用户确定跟踪目标前方的岔路口，将所确定的岔路口输入至无人机或控制设备中。举例而言，假设控制设备为地面站，地面站可以展示无人机返回的图像，地面站的用户根据返回的图像中跟踪目标的朝向或位移等信息，确定跟踪目标的运动方向，然后结合道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口，并输入跟踪目标前方的岔路口的位置、名称、距离等信息，这样，可以通过用户输入的信息确定跟踪目标前方的岔路口。

或者，在另一种实现方式中，可以基于所获取的道路信息，由无人机或控制设备自动确定跟踪目标前方的岔路口，比如，以无人机为例，无人机可以先采集包含跟踪目标的图像，从图像中识别出跟踪目标，并进行分析，确定跟踪目标的地理位置和运动方向，然后结合所获取的道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口。

然后，可以判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口：

一种实现方式中，可以采用如下方式判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口：

步骤1，通过无人机采集地面图像，判断地面图像中是否存在跟踪目标。

其中，可以直接由无人机对镜头拍摄到的地面图像进行分析检测，不对地面图像进行存储，通常，地面图像的视野范围较大，具有较大的分辨率，因此，不对地面图像进行存储，可以减少对无人机内存的占用。

进一步的，通过无人机采集到地面图像之后，可以在地面图像中识别出道路所对应的图像，将识别出的道路图像作为待检测区域，由于跟踪目标通常是在道路上运动的，因此，可以直接在待检测区域中判断是否存在跟踪目标。这样，可以缩小图像检测的范围，进一步减少计算量，同时，还可以提高对跟踪目标进行检测的准确度。

步骤2，若存在，则利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置。

其中，采集参数包括：无人机的地理位置、采集高度及角度等信息，而角度可以包括无人机的拍照角度、无人机在地面投影与地面车辆的连线和南北纬度线的夹角等等。

如图2所示，为一种实现方式中，根据采集参数，确定跟踪目标的第三当前地理位置的示意图。图2中，跟踪目标的第三当前地理位置即为跟踪目标当前所处的经纬度，采集参数包括：无人机的经纬度、无人机的飞行高度、拍照角度以及无人机在地面的投影与跟踪目标的连线和南北纬度线之间的夹角。

那么，采用如下方式，可以计算出跟踪目标的第三当前地理位置：

1，计算无人机的拍照角度a的正切函数与飞行高度h的乘积，得到无人机与跟踪目标之间的水平距离hd：

hd＝h×tana

2，将无人机在地面的投影与跟踪目标的连线和南北纬度线之间的夹角b转换为弧度角，计算该弧度角的余弦函数与无人机与跟踪目标之间的水平距离hd的乘积，得到无人机的经度与跟踪目标的经度之间的距离，进而，根据每条经线之间的距离mpl计算出无人机与跟踪目标之间的经度差，其中，每条经线之间的距离取值可以为111319，然后，将经度差与无人机的经度lat1相加，得到跟踪目标的经度lat2：

3，计算求得的弧度角的正弦函数与无人机与跟踪目标之间的水平距离hd的乘积，得到无人机的纬度与跟踪目标的纬度之间的距离，进而，根据每条纬线之间的距离计算出无人机与跟踪目标之间的纬度差，然后，将纬度差与无人机的纬度lon1相加，得到跟踪目标的纬度lon2；其中，每条纬线之间的距离可以根据无人机的经度lat1对应的弧度角与每条经线之间的距离的乘积求得：

在另一实现方式中，在地面图像中识别出跟踪目标后，可以生成飞行轨迹，使得无人机沿着生成的飞行轨迹飞行至跟踪目标的正上方，这样，无人机与跟踪目标的水平距离很接近，可以直接将无人机采集第一图像时的地理位置作为跟踪目标的第三当前地理位置。

还可以通过其他的方式确定跟踪目标的第三当前地理位置，从而判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口，本发明实施例对此不做限定。

一种实现方式中，在确定地面图像中存在跟踪目标后，可以采集包括跟踪目标的第一图像，而跟踪目标的第一图像的视野范围较小，可以仅仅包括跟踪目标的图像，而不包括其他的内容，可以采集到跟踪目标的细节，可以有选择的进行存储，便于后续的纠错和分析。

如果执行主体为无人机，那么，无人机在采集到跟踪目标的第一图像之后，可以进一步将采集到的第一图像发送至地面站。地面站可以对第一图像进行进一步的人工检测，判断无人机采集到的第一图像中的跟踪目标是否为预设的跟踪目标，如果是，则发送确认指令。

无人机接收到地面站发送的确认指令之后，再获取采集第一图像时的采集参数，如果未接收到地面站发送的确认指令，则返回执行判断地面图像中是否存在跟踪目标的步骤，重新在地面图像中对跟踪目标进行检测。

通过对无人机采集到的第一图像再次进行确认，可以及时对检测过程中的误差进行修正，进一步提高对无人机进行调整时的准确度。

步骤3，获取所确定的岔路口对应的地理区域，判断第三当前地理位置是否在地理区域内，若在，则判定跟踪目标到达所确定的岔路口。

基于道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口，也就是得到了岔路口的地理位置信息，进而，可以根据岔路口的地理位置信息，确定岔路口对应的地理区域，比如，可以是以岔路口的地理位置为中心、预设长度为半径的圆形区域，或者，也可以是以岔路口的地理位置为中心，预设长度为边长的矩形区域，等等。

进而，就可以判断跟踪目标的第三当前地理位置是否在所确定的岔路口对应的地理区域内，若在，则判定跟踪目标到达所确定的岔路口，若不在，则判定跟踪目标未到达所确定的岔路口。

或者，也可以由无人机采集地面图像，对地面图像进行检测和识别，基于图像识别结果判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口；或者，也可以将地面图像展示给用户，由用户进行人工辨认，根据用户输入的指令，判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口，等等，具体不做限定。

另外，在另一种实现方式中，确定跟踪目标前方的岔路口之后，可以在到达第一时长后，再执行判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口的步骤。

举例来说，第一时长可以为预先设定的固定值，比如，2分钟、5分钟等等，具体不做限定。

或者，一种实现方式中，可以每隔一个周期，就对跟踪目标进行一次定位，这样，第一时长可以与每个周期的时间相同。比如，每个周期可以预先设定为1分钟，那么，无人机每隔1分钟，就对跟踪目标进行一次定位，同时，判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口。

或者，另一种实现方式中，第一时长也可以是结合跟踪目标的平均运动速度、所确定的岔路口的距离等信息确定的。举例而言，假设跟踪目标为车辆，而车辆的平均运动速度为每小时20千米，距离所确定的岔路口的距离为5千米，那么，可以估算出该车辆到达所确定的岔路口的时间大约为15分钟，则可以将第一时长设置为15分钟。

另外，在上述实现方式中，还可以同时考虑跟踪目标所处道路的路况和限速等信息，对第一时长进行调整，本发明实施例对此不做限定。

进而，在判定跟踪目标到达所确定的岔路口之后，可以根据跟踪目标的运动方向，调整无人机的飞行方向。

具体的，在一种实现方式中，可以根据跟踪目标的第二当前地理位置，确定跟踪目标的运动方向，然后按照跟踪目标的运动方向，调整无人机的飞行方向。

举例而言，先确定岔路口的某一点作为参考点，比如，如图3所示，可以将岔路口道路的中心点作为参考点，根据所获取的道路信息可以确定参考点的地理位置a，然后，再结合无人机的地理位置b以及跟踪目标的第二当前地理位置c，计算跟踪目标到达该岔路口后的运动方向与无人机的当前飞行方向之间的夹角∠bac的度数，如果该度数超过了预设阈值，则按照该度数调整无人机的飞行方向，如果该度数未超过预设阈值，则不改变无人机的飞行方向。

或者，还可以直接根据跟踪目标的第二当前地理位置，生成无人机的飞行轨迹，该轨迹的起点为无人机目前所处的地理位置，终点为跟踪目标的第二当前地理位置，然后，可以按照生成的飞行轨迹，调整无人机的飞行方向。

在另一种实现方式中，也可以根据包含跟踪目标的第一图像，对所获取的第一图像进行识别，确定跟踪目标的运动方向，然后按照跟踪目标的运动方向，调整无人机的飞行方向。

举例而言，如果跟踪目标为车辆，那么，可以对第一图像进行目标检测，根据车辆的车头朝向或车辆所在车道，确定跟踪目标的运动方向。或者，可以根据车辆在多张第一图像中的位置偏移，确定跟踪目标的运动方向，比如，如果车辆在多张第一图像中的位置由画面的中心逐渐向右偏移，则可以确定车辆的运动方向为向右。

进一步的，在一种实现方式中，在跟踪目标到达所确定的岔路口之前，还可以根据所确定的岔路口的各路口方向，生成多个无人机的候选飞行轨迹，当判定无人机到达岔路口后，根据跟踪目标的运动方向，从候选飞行轨迹中选择无人机的目标飞行轨迹，然后，按照目标飞行轨迹，调整无人机的飞行方向。

其中，在上述实现方式中，如图4所示，生成的无人机的候选飞行轨迹的数量可以是根据岔路口的各个路口的数量，也就是说，针对岔路口的每个路口，都会生成一个对应的候选飞行轨迹，这样，就得到了1、2、3、4四个候选飞行轨迹。或者，也可以同时参考路况信息、道路限行情况以及跟踪目标的当前地理位置，在岔路口的各个路口中，确定跟踪目标选择概率较大的几个路口，生成所选择出的几个路口对应的候选飞行轨迹。

一种实现方式中，如果判定跟踪目标没有到达所确定的岔路口，则可以不对无人机的飞行方向进行调整，仍然根据所获取的道路信息，控制无人机的飞行方向，使得无人机依然沿着道路飞行。这样，无人机在判定跟踪目标没有到达所确定的岔路口的情况下，可以不必对跟踪目标的运动方向进行计算，从而可以进一步减少计算量。

在其他的实现方式中，如果判定跟踪目标没有到达所确定的岔路口，也可以仍然对跟踪目标进行定位，获取跟踪目标的当前地理位置，然后按照跟踪目标的当前地理位置，对无人机的飞行方向进行调整，从而提高对无人机的飞行方向进行调整的精度。

另外，在对无人机的飞行方向进行调整的同时，还可以按照跟踪目标的运动速度，对无人机的飞行速度进行调整。

一种实现方式中，可以预先获取跟踪目标所处道路上，不同类型的跟踪目标的平均速度，然后根据跟踪目标的种类，确定无人机的飞行速度。比如，在道路a中，车辆的平均速度为每小时20千米，人的平均速度为每小时3千米，那么，可以先确定跟踪目标的种类，如果跟踪目标是车辆，则将无人机的飞行速度调整为每小时20千米，如果跟踪目标是人，则将无人机的飞行速度调整为每小时3千米。

或者，也可以根据道路信息及所确定的岔路口，先控制无人机沿着道路以较快的速度飞行至所确定的岔路口，然后在岔路口处每隔一段时间间隔采集一次地面图像，判断地面图像中是否存在跟踪目标，直到在无人机采集的地面图像中存在跟踪目标，再进一步对无人机的飞行方向进行调整。

另外，在另一种实现方式中，也可以按照预设的周期，根据跟踪目标在该周期内的位移，确定跟踪目标在每个周期内的运动速度，对无人机的飞行速度进行调整。

其中，可以通过如下步骤，确定跟踪目标在每个周期内的运动速度：

首先，在一个周期中，通过无人机对跟踪目标进行n次图像采集，每次采集得到两张连续的第二图像；其中，n为大于0的正整数。然后，针对无人机每次采集的两张第二图像，确定跟踪目标在该次采集两张第二图像的采集间隔内的位移，根据位移及采集间隔，确定跟踪目标的第一运动速度。进而，根据所确定的n个第一运动速度，确定跟踪目标在该一个周期内的运动速度。

由以上可见，应用本发明实施例对无人机的飞行进行控制时，通过确定跟踪目标的第一当前地理位置，根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息，进而基于道路信息，确定无人机的飞行方向，并不需要实时采集跟踪目标的图像、实时对跟踪目标进行定位，减少了计算量。

如图5所示，为本发明实施例提供的另一种无人机飞行控制方法的流程示意图，包括如下步骤：

s501：确定跟踪目标的第一当前地理位置。

举例而言，跟踪目标可以是车辆，也可以是行人，等等。

一种实现方式中，可以通过无人机采集跟踪目标的图像，然后将所采集的图像展示给用户，由用户对图像进行分析判断，再根据用户的输入确定第一当前地理位置；

也可以直接对所采集的图像进行分析，根据所采集的图像的坐标与地理位置之间的对应关系，确定跟踪目标的第一当前地理位置；

或者，还可以对所采集的图像进行识别，如果在无人机采集到的图像中检测出了跟踪目标，则表明无人机与跟踪目标的距离很近，也就是说可以认为无人机与跟踪目标的地理位置相同，因此，可以直接将无人机当前的地理位置当做跟踪目标的第一当前地理位置；

另外，还可以通过其他的方式确定跟踪目标的第一当前地理位置，具体不做限定。

s502：根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息。

举例而言，可以从地图中的道路图像中获取道路信息，其中，道路信息中包括道路的方向、长度、道路之间的交汇情况等信息。

一种实现方式中，道路信息可以是通过查询或下载得到的。举例而言，可以根据跟踪目标的第一当前地理位置，通过网络下载跟踪目标所处道路的道路信息，或者，可以预先在所携带的存储设备中存储大量的地图数据，在确定跟踪目标的第一当前地理位置之后，直接从预先存储的地图数据中查询跟踪目标所处道路的道路信息；

另一种实现方式中，可以将所确定的第一当前地理位置提供给用户，根据用户的输入确定相应的道路信息。比如，可以在确定跟踪目标的第一当前地理位置之后，通过地面站将该信息展示给用户，用户可以根据第一当前地理位置信息，确定跟踪目标当前所处的道路，进而输入对应的道路信息；

或者，还可以通过其他的方式获取跟踪目标所处道路的道路信息，，具体不做限定。

s503：基于道路信息，控制无人机沿跟踪目标所处道路的方向飞行。

通常，跟踪目标的运动轨迹是与道路信息一致的，比如，跟踪目标可以为车辆，而车辆是在道路上行驶的，如果道路的方向是南北向，那么，车辆在该道路上行驶时，其方向只能为向南或向北。

具体的，一种实现方式中，如果无人机所处道路前方没有岔路口，那么，可以根据道路信息，控制无人机沿跟踪目标所处道路的方向飞行。举例来说，假设跟踪目标为车辆，根据道路信息，可以确定出车辆所处的道路的方向是南北向，同时，可以对采集到的跟踪目标的图像进行分析，确定跟踪目标的朝向，这样，可以沿着跟踪目标所处的道路以及跟踪目标的朝向，确定无人机的飞行方向；或者，也可以接收用户的指令，根据用户的指令，确定无人机的初始方向，然后直接沿着跟踪目标所处的道路，确定无人机的飞行方向，具体不做限定。

这样，由于道路前方没有岔路口，因此，跟踪目标一定会沿着其所处道路的方向行驶，即使道路前方存在拐角或歪斜，也不会导致对跟踪目标的跟踪失败，而由于道路信息是已知的，因此在根据所获取的道路信息，控制无人机沿跟踪目标所处道路的方向飞行的过程中，不必实时对地面进行拍摄，也不必实时对跟踪目标进行定位，从而减少了计算量。

s504：基于道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口。

其中，跟踪目标前方岔路口的数量可以是一个或多个，一种实现方式中，可以只确定跟踪目标前方的、距离跟踪目标最近的一个岔路口，当跟踪目标到达该岔路口后，再确定新的跟踪目标前方的、距离跟踪目标最近的一个岔路口，由于每条岔路口都对应不同的道路，而每条道路上又存在新的岔路口，而跟踪目标的运动方向是不可预知的，如果每次确定多个岔路口，则在所确定的岔路口中，大量的岔路口都是跟踪目标不会到达的，因此，只确定跟踪目标前方的、距离跟踪目标最近的一个岔路口，可以进一步减少计算量。

一种实现方式中，可以由用户确定跟踪目标前方的岔路口，将所确定的岔路口输入至无人机或控制设备中。举例而言，假设控制设备为地面站，地面站可以展示无人机返回的图像，地面站的用户根据返回的图像中跟踪目标的朝向或位移等信息，确定跟踪目标的运动方向，然后结合道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口，并输入跟踪目标前方的岔路口的位置、名称、距离等信息，这样，可以通过用户输入的信息确定跟踪目标前方的岔路口。

或者，在另一种实现方式中，可以基于所获取的道路信息，由无人机或控制设备自动确定跟踪目标前方的岔路口，比如，以无人机为例，无人机可以先采集包含跟踪目标的图像，从图像中识别出跟踪目标，并进行分析，确定跟踪目标的地理位置和运动方向，然后结合所获取的道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口。

s505：根据所确定的岔路口的各路口方向，生成无人机的候选飞行轨迹。

其中，生成的无人机的候选飞行轨迹的数量可以是根据岔路口的各个路口的数量，也就是说，针对岔路口的每个路口，都会生成一个对应的候选飞行轨迹。

或者，也可以同时参考路况信息、道路限行情况以及跟踪目标的当前地理位置，在岔路口的各个路口中，确定跟踪目标选择概率较大的几个路口，生成所选择出的几个路口对应的候选飞行轨迹。

s506：判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口。

一种实现方式中，可以采用如下方式判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口：

步骤1，通过无人机采集地面图像，判断地面图像中是否存在跟踪目标。

其中，可以直接由无人机对镜头拍摄到的地面图像进行分析检测，不对地面图像进行存储，通常，地面图像的视野范围较大，具有较大的分辨率，因此，不对地面图像进行存储，可以减少对无人机内存的占用。

进一步的，通过无人机采集到地面图像之后，可以在地面图像中识别出道路所对应的图像，将识别出的道路图像作为待检测区域，由于跟踪目标通常是在道路上运动的，因此，可以直接在待检测区域中判断是否存在跟踪目标。这样，可以缩小图像检测的范围，进一步减少计算量，同时，还可以提高对跟踪目标进行检测的准确度。

步骤2，若存在，则利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置。

其中，采集参数包括：无人机的地理位置、采集高度及角度等信息，而角度可以包括无人机的拍照角度、无人机在地面投影与地面车辆的连线和南北纬度线的夹角等等。

一种实现方式中，在确定地面图像中存在跟踪目标后，可以采集包括跟踪目标的第一图像，而跟踪目标的第一图像的视野范围较小，可以仅仅包括跟踪目标的图像，而不包括其他的内容，可以采集到跟踪目标的细节，可以有选择的进行存储，便于后续的纠错和分析。

如果执行主体为无人机，那么，无人机在采集到跟踪目标的第一图像之后，可以进一步将采集到的第一图像发送至地面站。地面站可以对第一图像进行进一步的人工检测，判断无人机采集到的第一图像中的跟踪目标是否为预设的跟踪目标，如果是，则发送确认指令。

无人机接收到地面站发送的确认指令之后，再获取无人机采集第一图像时的采集参数，如果未接收到地面站发送的确认指令，则返回执行判断地面图像中是否存在跟踪目标的步骤，重新在地面图像中对跟踪目标进行检测。

通过对无人机采集到的第一图像再次进行确认，可以及时对检测过程中的误差进行修正，进一步提高对无人机进行调整时的准确度。

步骤3，获取所确定的岔路口对应的地理区域，判断第三当前地理位置是否在地理区域内，若在，则判定跟踪目标到达所确定的岔路口。

基于道路信息，确定跟踪目标前方的岔路口，也就是得到了岔路口的地理位置信息，进而，可以根据岔路口的地理位置信息，确定岔路口对应的地理区域，比如，可以是以岔路口的地理位置为中心、预设长度为半径的圆形区域，或者，也可以是以岔路口的地理位置为中心，预设长度为边长的矩形区域，等等。

进而，就可以判断跟踪目标的第三当前地理位置是否在所确定的岔路口对应的地理区域内，若在，则判定跟踪目标到达所确定的岔路口，若不在，则判定跟踪目标未到达所确定的岔路口。

或者，也可以由无人机采集地面图像，对地面图像进行检测和识别，基于图像识别结果判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口；或者，也可以将地面图像展示给用户，由用户进行人工辨认，根据用户输入的指令，判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口，等等，具体不做限定。

另外，在另一种实现方式中，确定跟踪目标前方的岔路口之后，可以在到达第一时长后，再执行判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口的步骤。

举例来说，一种实现方式中，可以每隔一个周期，就对跟踪目标进行一次定位，这样，第一时长可以与每个周期的时间相同。比如，每个周期可以预先设定为1分钟，那么，无人机每隔1分钟，就对跟踪目标进行一次定位，同时，判断跟踪目标是否到达所确定的岔路口。

s507：若到达，则根据跟踪目标的运动方向，从候选飞行轨迹中选择无人机的目标飞行轨迹，根据目标飞行轨迹，调整无人机的飞行方向。

其中，步骤s504～s507与步骤s503的执行顺序不分先后。

具体的，在一种实现方式中，可以根据跟踪目标的第二当前地理位置，确定跟踪目标的运动方向。

举例而言，先确定岔路口的某一点作为参考点，比如，如图3所示，可以将岔路口道路的中心点作为参考点，根据所获取的道路信息可以确定参考点的地理位置a，然后，再结合无人机的地理位置b以及跟踪目标的第二当前地理位置c，计算跟踪目标到达该岔路口后的运动方向与无人机的当前飞行方向之间的夹角∠bac的度数，如果该度数超过了预设阈值，则按照该度数调整无人机的飞行方向，如果该度数未超过预设阈值，则不改变无人机的飞行方向。

或者，还可以直接根据跟踪目标的第二当前地理位置，生成无人机的飞行轨迹，该轨迹的起点为无人机目前所处的地理位置，终点为跟踪目标的第二当前地理位置，然后，可以按照生成的飞行轨迹，调整无人机的飞行方向。

在另一种实现方式中，也可以根据包含跟踪目标的第一图像，对所获取的第一图像进行识别，确定跟踪目标的运动方向，然后按照跟踪目标的运动方向，调整无人机的飞行方向。

举例而言，如果跟踪目标为车辆，那么，可以对第一图像进行目标检测，根据车辆的车头朝向或车辆所在车道，确定跟踪目标的运动方向。或者，可以根据车辆在多张第一图像中的位置偏移，确定跟踪目标的运动方向，比如，如果车辆在多张第一图像中的位置由画面的中心逐渐向右偏移，则可以确定车辆的运动方向为向右。

一种实现方式中，如果判定跟踪目标没有到达所确定的岔路口，则可以不对无人机的飞行方向进行调整，仍然根据所获取的道路信息，控制无人机的飞行方向，使得无人机依然沿着道路飞行。这样，无人机在判定跟踪目标没有到达所确定的岔路口的情况下，可以不必对跟踪目标的运动方向进行计算，从而可以进一步减少计算量。

在其他的实现方式中，如果判定跟踪目标没有到达所确定的岔路口，也可以仍然对跟踪目标进行定位，获取跟踪目标的当前地理位置，然后按照跟踪目标的当前地理位置，对无人机的飞行方向进行调整，从而提高对无人机的飞行方向进行调整的精度。

s508：每个预设的周期，根据跟踪目标在该周期内的位移，确定跟踪目标在该周期内的运动速度，根据所确定的运动速度，调整无人机的飞行速度。

举例而言，一种实现方式中，可以通过如下步骤，确定跟踪目标在每个周期内的运动速度：

首先，在一个周期中，通过无人机对跟踪目标进行n次图像采集，每次采集得到两张连续的第二图像；其中，n为大于0的正整数。

其中，每次采集得到的两张连续的第二图像的采集间隔都小于预设的较小的阈值，而每个周期的长度则可以设置为较长的时间段，这样，可以减少对无人机的飞行速度进行调整时的计算量。

然后，针对每次采集的两张第二图像，确定跟踪目标在该次采集两张第二图像的采集间隔内的位移，根据位移及采集间隔，确定跟踪目标的第一运动速度。

具体的，如图6所示，为一种实现方式中，确定跟踪目标的第一运动速度的示意图。图6中，跟踪目标的位移即为跟踪目标在该次采集两张第二图像的采集时刻的地理位置之差，其中，地理位置即为经纬度。跟踪目标的地理位置的获取方法可以是根据采集参数计算得到，采集参数包括：无人机的经纬度、无人机的飞行高度、拍照角度以及无人机在地面的投影与跟踪目标的连线和南北纬度线之间的夹角。

那么，采用如下方式，可以计算出跟踪目标的第一运动速度：

1，采集第一张第二图像时，计算无人机的拍照角度a1的正切函数与飞行高度h1的乘积，得到无人机与跟踪目标之间的水平距离hd1：

hd1＝h1×tana1

2，将无人机在地面的投影与跟踪目标的连线和南北纬度线之间的夹角b1转换为弧度角，计算该弧度角的余弦函数与无人机与跟踪目标之间的水平距离hd1的乘积，得到无人机的经度与跟踪目标的经度之间的距离，进而，根据每条经线之间的距离mpl计算出无人机与跟踪目标之间的经度差，其中，每条经线之间的距离取值可以为111319，然后，将经度差与无人机的经度lat1相加，得到采集第一张第二图像时跟踪目标的经度lat3：

3，计算求得的弧度角的正弦函数与无人机与跟踪目标之间的水平距离hd1的乘积，得到无人机的纬度与跟踪目标的纬度之间的距离，进而，根据每条纬线之间的距离计算出无人机与跟踪目标之间的纬度差，然后，将纬度差与无人机的纬度lon1相加，得到采集第一张第二图像时跟踪目标的纬度lon3；其中，每条纬线之间的距离可以根据采集第一张第二图像时无人机的经度lat1对应的弧度角与每条经线之间的距离的乘积求得：

4，采集第二张第二图像时，根据无人机的拍照角度a2的正切函数与无人机的飞行高度h2的乘积，求得采集第二张第二图像时无人机与跟踪目标之间的水平距离hd2：

hd2＝h2×tana2

5，采用与上述步骤2、3相同的方式，可以根据采集第二张第二图像时无人机与跟踪目标之间的水平距离hd2、无人机在地面的投影与跟踪目标的连线和南北纬度线之间的夹角b2、无人机的经度lat2和纬度lon2，计算出采集第二张第二图像时跟踪目标的经度lat4和纬度lon4：

6，根据两次计算得到的跟踪目标的经纬度(lat3，lon3)和(lat4，lon4)，就可以计算得到跟踪目标的位移在采集两张第二图像的时刻之间的位移s；

7，根据跟踪目标的位移s以及地球半径r，可以计算出跟踪目标在采集两张第二图像的时刻之间的路程l：

l＝s×r×1000

8，根据所获取的采集两张第二图像的时刻之间的采集间隔t以及跟踪目标在采集两张第二图像的时刻之间的路程l，就可以计算出跟踪目标的第一运动速度v：

v＝l/t

进而，根据所确定的n个第一运动速度，确定跟踪目标在该一个周期内的运动速度。比如，可以取n个第一运动速度的平均值，或者按照采集时间的先后，为n个第一运动速度分配不同的权重，等等。

或者，还可以采用其他的方式确定跟踪目标在每个周期内的运动速度，比如，在每个周期的起始时间和结束时间，分别对跟踪目标进行一次定位，然后求得该周期内跟踪目标的平均运动速度，据此调整无人机的飞行速度，等等，本发明实施例对此不做限定。

由以上可见，应用本发明实施例对无人机的飞行进行控制时，通过确定跟踪目标的第一当前地理位置，根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息，进而基于道路信息，确定无人机的飞行方向，并不需要实时采集跟踪目标的图像、实时对跟踪目标进行定位，减少了计算量。

与上述无人机飞行控制方法相对应的，本发明实施例还提供了一种无人机飞行控制装置，如图7所示，为上述无人机飞行控制装置的结构示意图，该装置包括：

位置确定模块710，用于确定跟踪目标的第一当前地理位置；

道路信息获取模块720，用于根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息；

飞行方向确定模块730，用于基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向。

一种实现方式中，飞行方向确定模块730，包括：

飞行方向控制子模块731，用于基于所述道路信息，控制所述无人机沿所述跟踪目标所处道路的方向飞行。

一种实现方式中，飞行方向确定模块730，包括：

岔路口确定子模块732，用于基于所述道路信息，确定所述跟踪目标前方的岔路口；

位置判断子模块733，用于判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口；在到达后，触发飞行方向调整子模块734；

所述飞行方向调整子模块734，用于根据所述跟踪目标的运动方向，调整所述无人机的飞行方向。

一种实现方式中，所述位置判断子模块733，具体用于在第一时长后，执行所述判断所述跟踪目标是否到达所确定的岔路口的步骤。

一种实现方式中，所述飞行方向确定模块730，还包括：

轨迹生成子模块735，用于根据所确定的岔路口的各路口方向，生成所述无人机的候选飞行轨迹；

所述飞行方向调整子模块734，还用于根据所述跟踪目标的当前地理位置，从所述候选飞行轨迹中选择所述无人机的目标飞行轨迹；根据所述目标飞行轨迹，调整所述无人机的飞行方向。

一种实现方式中，所述飞行方向调整子模块734，具体用于：

获取所述跟踪目标的第二当前地理位置，根据所述第二当前地理位置，确定所述跟踪目标的运动方向；

或者，获取包含所述跟踪目标的第一图像，对所获取的第一图像进行识别，确定所述跟踪目标的运动方向。

一种实现方式中，所述位置判断子模块733，具体用于：

通过所述无人机采集地面图像；

判断所述地面图像中是否存在所述跟踪目标；

若存在，则利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置；所述采集参数包括：无人机的地理位置、采集高度及角度；

获取所确定的岔路口对应的地理区域；

判断所述第三当前地理位置是否在所述地理区域内，若在，则判定所述跟踪目标到达所确定的岔路口。

一种实现方式中，所述位置判断子模块733，还用于：

识别所述地面图像中的道路，作为待检测区域；

判断所述待检测区域中是否存在所述跟踪目标。

一种实现方式中，所述位置判断子模块733，还用于：

通过所述无人机采集所述跟踪目标的第一图像；

将所述第一图像发送至地面站；

若接收到所述地面站发送的确认指令，则执行所述利用所述无人机的采集参数，确定所述跟踪目标的第三当前地理位置的步骤；

若未接收到所述地面站发送的确认指令，则返回执行所述通过所述无人机采集地面图像的步骤。

一种实现方式中，所述装置还包括：

飞行速度调整模块(图中未示出)，用于在每个预设的周期，根据所述跟踪目标在该周期内的位移，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度；根据所确定的运动速度，调整所述无人机的飞行速度。

一种实现方式中，所述飞行速度调整模块，具体用于：

通过所述无人机对所述跟踪目标进行n次图像采集，每次采集得到两张连续的第二图像；其中，所述n为大于0的正整数；

针对所述无人机每次采集的两张第二图像，确定所述跟踪目标在该次采集两张第二图像的采集间隔内的位移；根据所述位移及所述采集间隔，确定所述跟踪目标的第一运动速度；

根据所确定的n个第一运动速度，确定所述跟踪目标在该周期内的运动速度。

由以上可见，应用本发明实施例对无人机的飞行进行控制时，通过确定跟踪目标的第一当前地理位置，根据第一当前地理位置，获取跟踪目标所处道路的道路信息，进而基于道路信息，确定无人机的飞行方向，并不需要实时采集跟踪目标的图像、实时对跟踪目标进行定位，减少了计算量。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图8所示，包括处理器801、通信接口802、存储器803和通信总线804，其中，处理器801，通信接口802，存储器803通过通信总线804完成相互间的通信，

存储器803，用于存放计算机程序；

处理器801，用于执行存储器803上所存放的程序时，实现如下步骤：

确定跟踪目标的第一当前地理位置；

根据所述第一当前地理位置，获取所述跟踪目标所处道路的道路信息；

基于所述道路信息，确定无人机的飞行方向。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)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。

由以上可见，应用本发明实施例对无人机的飞行进行控制时，可以根据道路信息，控制无人机的飞行方向，并不需要实时采集跟踪目标的图像、实时对跟踪目标进行定位，减少了计算量。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的无人机飞行控制方法。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的无人机飞行控制方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例、电子设备实施例和存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。