适于低空无人机的预警范围实时获取方法与流程

本发明涉及无人机技术领域，具体而言涉及一种适于低空无人机的预警范围实时获取方法。

背景技术：

无人驾驶航空器简称无人机，作为新兴的科技产品，最近几年得到了快速发展，无人机不仅在消防、巡检、农业、物流等领域得到大范围应用，同样也逐渐被老百姓接受，像大疆、零度、昊翔、3dr等公司逐渐推出了众多消费级产品。

但是随着越来越多的无人机在低空飞行，低空中的无人机越来越密集、无人机碰撞风险变得越来越大。将飞行中的无人机统一管理，让无人机有序飞行，将是解决该问题的一个有效途经。其中，解决如何避免无人机发生碰撞，或者降低碰撞发生的风险，是首要需要解决的问题。

解决无人机碰撞避免问题，按照决策和感知的主体，主要分为两大类：

第一类，无人机自主感知决策：无人机配备感知设备，如毫米波雷达、摄像头，用于探测周围的障碍物或者其他飞行器；无人机配备决策器，包含分析决策算法，用于快速决策并且执行避障动作。这种方式需要在无人机成本和能力之间权衡，高性能的感知、决策设备具有较强的避障能力，必然大幅增加无人机成本。

第二类，远端服务器协助感知决策：无人机配备必须的定位设备，如gps，并且周期性上报自己位置，远端服务器获取区域所有无人机位置并且给无人机下发调度指令，由无人机执行调度命令。这种方式可以提前判断碰撞风险，通过调度方式避免碰撞，对无人机感知决策设备要求低，但需要设计一个有效、且低复杂度的预警机制判断碰撞风险。

当采用远端服务器协助感知决策方法时，无人机会将自身位置信息实时发送至基站，再通过基站发送至控制服务器，控制服务器接收无人机发送的信息，根据无人机发送的信息判断其预警区域内是否存在障碍物，如果存在障碍物，则生成预警信号，将预警信号再通过基站发送至无人机，使无人机及时完成避障。

但在实际应用中，首先，无人机发送信号受时钟信号控制，其次，发送出去的信号需要经过基站到达控制服务器，控制服务器对接收信号进行处理，再经基站将控制服务器的处理结果发送至无人机，信号的传输和运算均需要时间，最后，信号的传输受无线信号质量影响较大。

当预警范围过大时，影响无人机运行效率，当预警范围过小时，碰撞风险增加。

技术实现要素：

本发明目的在于提供一种适于低空无人机的预警范围实时获取方法，通过通信环回时延、无人机所处位置风速向量、无人机实时飞行速度向量、以及无人机机动性能参数，计算得到当前通信环回时延内，无人机区域模型在空间直角坐标系各个方向上的最大移动距离，结合无人机区域模型，生成实时预警范围，在确保碰撞风险满足风险等级要求的前提下，尽可能地提升无人机的运行效率；另外，根据其他环境因素计算得到实时安全等级，采用实时安全等级对前述过程中获取的实时预警范围进行优化调整；所述预警信号中包括障碍物位置信息，以协助无人机及时、准确避开障碍物；当障碍物为动态物体时，如其他无人机，由于障碍物一直处于运动状态，在预警信号发送至无人机时，该障碍物可能已经不在原位置，此时可以获取动态物体的移动轨迹，对障碍物的未来位置进行预估，生成避障策略，将避障策略和预警信号一起发送至无人机。

为达成上述目的，结合图1，本发明提出一种适于低空无人机的预警范围实时获取方法，所述方法包括：

s1：根据无人机尺寸参数生成无人机外接球，确定球直径luav。

s2：构建无人机区域模型，任意选取三维空间中的一个点作为坐标原点，建立空间直角坐标系，所述空间直角坐标系包括水平方向上的x轴和y轴、以及竖直方向上的z轴。

s3：实时采集无人机与控制服务器之间的当前通信环回时延t、无人机所处位置风速向量vw＝{vwx,vwy,vwz}、无人机实时飞行速度向量vu＝{vux,vuy,vuz}、无人机机动性能参数，计算当前通信环回时延t内，无人机区域模型在空间直角坐标系各个方向上的最大移动距离。

其中，所述vwx,vwy,vwz分别为无人机所处位置风速在空间直角坐标系的三个轴向上的投影向量值，所述vux,vuy,vuz分别为无人机实时分析速度在空间直角坐标系的三个轴向上的投影向量值。

s4：结合无人机区域模型、无人机区域模型的位置信息和其在各个方向上的最大移动距离获取无人机的实时预警范围。

无人机在飞行过程中，在一个通信环回时延内能够执行一次信号往返，以无人机接收到控制服务器的控制指令为时间节点，一个通信环回时延指连续两次无人机接收到控制服务器的控制指令的时长，包括无人机发送信号至控制服务器的时长δt1、控制服务器的数据处理时长δt2、控制服务器发送信号至无人机的时长δt3，控制服务器在进行数据处理时，需要确保无人机在本轮控制服务器的数据处理时长δt2、控制服务器发送信号至无人机的时长δt3、下一轮无人机发送信号至控制服务器的时长δt1^*的总时长范围内，无人机的最大飞行范围内不存在障碍物。由于无人机发送信号的频率较高，可以假设δt1≈δt1^*，即无人机在一个通信环回时延的最大飞行范围内不存在障碍物，如此，才能确保无人机飞行安全，将这一最大飞行范围作为无人机的实时预警范围。

无人机的实时预警范围受以下几个因素影响：

1)无线通信条件

通信环回时延是指无人机发送信号通过基站到达控制服务器，控制服务器发送控制信号通过基站再到无人机所经历的时间长度。

通信环回时延越长，无人机和控制服务器之间的通讯时长越长，在同等参数下，无人机的飞行距离越大，所需设置的预警范围越大。

2)无人机所处区域的风向风速

风速风向会造成无人机额外的位移距离，尤其是无人机体重较轻时。为了便于计算，在本发明中可以采用所处区域的风向风速的平均值。

在某些例子中，还可以结合无人机体重调整得到优化后的风向风速参数。

3)无人机尺寸

当某个方向上的最大移动距离很小时，考虑到特殊飞行情况，如无人机受外界环境导致震动等，本发明提出，根据无人机尺寸建立一个最小预警距离阈值，当计算出的无人机在某个方向上的最小移动距离小于最小预警距离阈值时，采用该最小预警距离阈值作为最小预警距离。优选的，采用无人机最大径向宽度luav，作为最小预警距离阈值。

普适性方式是使用无人机的外接球体的直径作为luav，也可以简单地认为，无人机长度和无人机宽度中的最大值，作为luav。

4)无人机的机动性能

无人机的机动性能主要考虑正常飞行中的最大爬升角度θup、最大下降角度θdown、最小转弯半径r。

以无人机在一个通信环回时延内的最大爬升距离、最大下降距离、最大拐弯距离作为考评因子，其中，拐弯包括至少两个方向上的飞行轨迹。

5)无人机的飞行速度

为了便于计算，可以取无人机在这段航路上的平均巡航速度、或者通过设置在无人机上的位移传感器/速度传感器等探测得到无人机的实时飞行速度、甚至通过获取无人机的动力参数，计算得到无人机的实时飞行速度。

在获取到所有的影响因素后，创建空间直角坐标系，不管无人机在空间中如何飞行，其移动距离均可以分解投影至空间直角坐标系的三个轴上。结合影响因素，计算出无人机在空间坐标系各个方向上的最大飞行距离，继而计算出最大飞行范围。再结合无人机区域模型、无人机区域模型的位置信息，获取实时预警范围。优选的，实时预警范围的形状和无人机区域模型一致。

以上本发明的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于：

(1)通过通信环回时延、无人机所处位置风速向量、无人机实时飞行速度向量、以及无人机机动性能参数，计算得到当前通信环回时延内，无人机区域模型在空间直角坐标系各个方向上的最大移动距离，结合无人机区域模型，生成实时预警范围，在确保碰撞风险低于预设风险阈值的前提下，尽可能地提升无人机的运行效率。

(2)考虑到了其他环境因素，根据其他环境因素计算得到实时安全等级，采用实时安全等级对前述过程中获取的实时预警范围进行优化调整。

(3)所述预警信号中包括障碍物位置信息，以协助无人机及时、准确避开障碍物。

(4)当障碍物为动态物体时，如其他无人机，由于障碍物一直处于运动状态，在预警信号发送至无人机时，该障碍物可能已经不在原位置，此时可以获取动态物体的移动轨迹，对障碍物的未来位置进行预估，生成避障策略，将避障策略和预警信号一起发送至无人机。

应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。

附图说明

附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

图1是本发明的适于低空无人机的预警范围实时获取方法的流程图。

图2是本发明无人机区域模型和对应的预警范围的其中一种结构示意图。

图3是本发明的其中一种无人机在空间直角坐标系各个方向上的最大飞行距离的示意图。

图4是本发明的速度分量和转弯半径对最大飞行距离的影响关系示意图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

结合图1，本发明提及一种适于低空无人机的预警范围实时获取方法，所述方法包括：

s1：根据无人机尺寸参数生成无人机外接球，确定球直径luav。

s2：构建无人机区域模型，任意选取三维空间中的一个点作为坐标原点，建立空间直角坐标系，所述空间直角坐标系包括水平方向上的x轴和y轴、以及竖直方向上的z轴。

s3：实时采集无人机与控制服务器之间的当前通信环回时延t、无人机所处位置风速向量vw＝{vwx,vwy,vwz}、无人机实时飞行速度向量vu＝{vux,vuy,vuz}、无人机机动性能参数，计算当前通信环回时延t内，无人机区域模型在空间直角坐标系各个方向上的最大移动距离。

其中，所述vwx,vwy,vwz分别为无人机所处位置风速在空间直角坐标系的三个轴向上的投影向量值，所述vux,vuy,vuz分别为无人机实时分析速度在空间直角坐标系的三个轴向上的投影向量值。

优选的，所述无人机机动性能参数包括无人机最大爬升角度θup、无人机最大下降角度θdown、最小转弯半径r。

s4：结合无人机区域模型和其在各个方向上的最大移动距离获取无人机的实时预警范围。

在前述步骤中，步骤s1-s3无必然的先后顺序关系，在实际应用中，部分步骤可以同时进行或者颠倒次序进行。

一、无人机区域模型

结合图2，步骤s2中的无人机区域模型可以采用自身模型，也可以根据无人机尺寸参数生成无人机外接长方体，将无人机外接长方体作为无人机区域模型。

无人机区域模型越接近自身真实状态，生成的预警范围越精确。

二、空间直角坐标系

由前述可知，由于最终计算得到的最大飞行范围是根据无人机在空间坐标系各个方向上的最大飞行距离综合得到，不受空间直角坐标系的具体形状影响，因此本发明所公开的预警范围实时获取方法对于空间直角坐标系的指向并无限定。

为了便于描述和理解，结合图3，在本具体实施例中，所述空间直角坐标系包括水平方向上的x轴和y轴、以及竖直方向上的z轴，x轴沿无人机飞行前进方向，y轴与x轴垂直。

无人机的预警范围基于以下几个最大飞行距离计算得到：

ua：指无人机在z轴正方向(竖直向上)上的最大移动距离，将之设定成无人机区域模型到上方预警面的最大距离。

ub：指无人机在z轴反方向(竖直向下)上的最大移动距离，将之设定成无人机区域模型到下方预警面的最大距离。

ue：指无人机在x轴正方向(前进方向)上的最大移动距离，将之设定成无人机区域模型到前方预警面的最大距离。

uf：指无人机在x轴反方向(后退方向)上的最大移动距离，将之设定成无人机区域模型到前方预警面的最大距离。

uc：指无人机在y轴正方向(左拐方向)上的最大移动距离，将之设定成无人机区域模型到左方预警面的最大距离。

ud：指无人机在y轴反方向(右拐方向)上的最大移动距离，将之设定成无人机区域模型到右方预警面的最大距离。

这里左、右、前、后并不是绝对的方向，只是一个代称，可以依据飞行参照坐标调整。

三、计算方式

(1)影响因子

①通信环回时延

通信环回时延是指无人机发送信号通过基站到达控制服务器，控制服务器发送控制信号通过基站再到无人机所经历的时间长度。在一些例子中，无线通信条件主要是由于通信信号质量影响无人机通信环回时延。如果用信干噪比sinr来表示无线通信质量，w来表示通信带宽，则可以定义通信环回时延为：

t＝f(sinr,w)

其中，f(·)为无人机与控制服务器之间的通信环回时延与无线通讯装置的信干燥比的关系函数，sinr是无人机搭载的无线通讯装置的信干燥比，w是通信带宽。

在某些例子中，通信环回时延还受其他因素影响，如控制服务器的运算资源占用率过大导致的额外运算时长等，针对这类情况，可以适应性地调整通信环回时延，如增加额外通信环回时延、或对计算出的通信环回时延做翻倍处理等。

②风向风速

风向和风速可以取该区域平均值作为计算值，可以将其分解投影到空间坐标的单位方向：

vw＝{vwx,vwy,vxz}。

③无人机尺寸

如前所述，根据无人机尺寸建立一个最小预警距离阈值，例如采用无人机最大径向宽度luav等。

④无人机的机动性能

在本申请中，无人机的机动性能主要考虑正常飞行中的最大爬升角度θup、最大下降角度θdown、最小转弯半径r。

⑤无人机的飞行速度

可以采用无人机在该段航路上的平均巡航速度、以及在单位方向上的分量来表达无人机的飞行速度：

vu＝{vux,vuy,vuz}。

(2)计算原理

①确定距离ua：主要考虑无人机在垂直向上的方向上经过t时间最大能够飞行的距离、风速向上垂直能够上升的距离、以及无人机尺寸。

ua≥max{t·[|vu|·sin(θup)+vwz]+luav,luav}。

②确定距离ub：主要考虑无人机在垂直向下的方向上经过t时间最大能够飞行的距离、风速向上垂直能够下升的距离、以及无人机尺寸。

ub≥max{t·[|vu|·sin(θdown)+vwz]+luav,luav}。

③确定距离uc和ud：如图4，主要考虑在x方向上的速度分量在x方向经过时间t最大能够移动的距离、转弯的速度分量在x方向上经过时间t最大能够移动的距离、风速在x方向上经过时间t能够最大移动的距离、以及无人机尺寸。

④确定确定ue和uf：如图4，主要考虑在y方向上的速度分量在y方向经过时间t最大能够移动的距离、转弯的速度分量在y方向上经过时间t最大能够移动的距离、风速在y方向上经过时间t能够最大移动的距离、以及无人机尺寸。

以上计算过程是只考虑到无人机自身因素和部分环境因素对预警范围的影响，在一些例子中，在计算预警范围时，还考虑到了其他环境因素，根据其他环境因素计算得到实时安全等级，采用实时安全等级对前述过程中获取的实时预警范围进行优化调整。例如，当要求的实时安全等级越高时，优化后的实时预警范围越大。

在另一些例子中，所述方法还包括：

结合无人机定位误差精度范围，优化实时预警范围。具体的，采用下述公式，结合无人机定位误差精度范围，优化实时预警范围：

uxm＝ux+ε

其中，ux＝{ua,ub,uc,ud,ue,uf},uxm＝{uam,ubm,ucm,udm,uem,ufm}，ε为定位误差。

例如，例如gps误差精度是5m@50％，10m@66％，20m@90％，这时候可以根据需要加上10m、20m、或者5m。

优选的，所述实时安全等级的影响因子包括所处区域的地形特征、所处区域的飞行物数量和分布方式、无线通信变化趋势等。

例如，当所处区域的地形特征复杂，如山区、建筑物密集区等非空阔区域，由于障碍物较多，可以将实时安全等级设置的相对高一些。同样的，当所处区域的飞行物数量较多和/或分布较密集时，也可以根据飞行物数量和分布方式调整实时安全等级。

如前所述，为了简化计算模型，本申请假设δt1≈δt1^*，但在一些例子中，δt1和δt1^*有可能相差较大，我们可以根据无线通信质量的变化趋势，对δt1^*做一些预估。例如，在一段时间内，无线通信质量的变化趋势呈波动状、且波动幅度较大，此时，δt1和δt1^*有可能相差较大，可以根据波动幅度和波动频率推算出实时安全等级、或者在之后的一段时间内，均按照最低无线通信质量代入计算。

在另一些例子中，所述方法还包括：

实时获取无人机当前位置信息和实时预警范围，判断无人机实时预警范围内是否存在障碍物：

如果存在障碍物，发送预警信号至无人机。

优选的，所述预警信号中包括障碍物位置信息，以协助无人机及时、准确避开障碍物。

当障碍物为动态物体时，如其他无人机，由于障碍物一直处于运动状态，在预警信号发送至无人机时，该障碍物可能已经不在原位置，此时可以获取动态物体的移动轨迹，对障碍物的未来位置进行预估，生成避障策略，将避障策略和预警信号一起发送至无人机或无人机管控系统。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。