CN106933245B - 一种无人机远程避险方法、装置、云平台及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种无人机远程避险方法，包括：获取无人机的位置信息以及高度信息；发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；接收到所述云平台反馈的危险参数，基于所述危险参数的提示执行避险处理。本发明还提供了另外一种无人机远程避险方法、两种无人机远程避险装置以及一种无人机远程避险系统。

Description

一种无人机远程避险方法、装置、云平台及系统

技术领域

本发明涉及无人机管控技术，尤其涉及一种无人机远程避险方法、装置、云平台及系统。

背景技术

目前，由于无人机本身特性，导致无人机在执行任务时具有一定的危险性，除自身因素外，外界的多种因素也会造成无人机的失控或坠落，因此对于无人机的远程避险管理极为重要。

现有的无人机控制方法中，大部分涉及的是小型无人机远程控制问题，并没有涉及如何避险，当无人机处于人群、建筑群密度较集中地区，一旦发生失控、坠落等问题会造成严重后果，造成地面人员伤亡、建筑物受损、财产损失等，因此，本发明提出了一种基于无线通信的无人机远程避险方法及系统，解决目前无人机在远程避险管理方面的空白问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种无人机远程避险方法、装置、云平台及系统，能够实现无人机的远程避险。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种无人机远程避险方法，所述方法包括：

获取无人机的位置信息以及高度信息；

发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；

接收到所述云平台反馈的危险参数，基于所述危险参数的提示执行避险处理。

本发明实施例还提供了一种无人机远程避险方法，所述方法包括：

接收无人机发来的位置信息以及高度信息；

基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；

将所述危险参数发送到无人机。

本发明实施例还提供了一种无人机远程避险装置，所述装置包括：信息获取模块、信息发送模块、危险参数接收模块、避险模块，其中，

所述信息获取模块，用于获取无人机的位置信息以及高度信息；

所述信息发送模块，用于发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；

所述危险参数接收模块，用于接收到所述云平台反馈的危险参数；

所述避险模块，用于基于所述危险参数的提示执行避险处理。

本发明实施例还提供了一种云平台，所述云平台包括：信息接收模块、危险参数计算模块、危险参数发送模块，其中，

所述信息接收模块，用于接收无人机发来的位置信息以及高度信息；

所述危险参数计算模块，用于基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；

所述危险参数发送模块，用于将所述危险参数发送到无人机。

本发明实施例还提供了一种无人机远程避险系统，所述系统包括：无人机、云平台，其中，

所述无人机，用于获取无人机的位置信息以及高度信息；发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；接收到所述云平台反馈的危险参数，基于所述危险参数的提示执行避险处理；

所述云平台，用于接收无人机发来的位置信息以及高度信息；基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；将所述危险参数发送到无人机。

本发明实施例所提供的无人机远程避险方法、装置、云平台及系统中，无人机获取当前自身的位置信息，并将所述位置信息发送到云平台；云平台根据接收到的位置信息，确定无人机当前所处位置的危险参数，并将所述危险参数发送到无人机；无人机根据接收到的所述危险参数进行避险。如此，能够使得无人机能够实时获得自身所处位置的危险参数，进而采取有效的措施进行避险，避免无人机坠落时造成生命财产损失。

附图说明

图1为本发明实施例一无人机远程避险方法流程示意图；

图2为本发明实施例二无人机远程避险方法流程示意图；

图3为本发明实施例三无人机远程避险方法流程示意图；

图4为本发明实施例一无人机远程避险装置结构示意图；

图5为本发明实施例二无人机远程避险装置结构示意图；

图6为本发明实施例无人机远程避险系统结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例中，无人机获取当前自身的位置信息，并将所述位置信息发送到云平台；云平台根据接收到的位置信息，确定无人机当前所处位置的危险参数，并将所述危险参数发送到无人机；无人机根据接收到的所述危险参数进行避险。

下面结合附图及具体实施例，对本发明技术方案的实施作进一步的详细描述。图1为本发明实施例一无人机远程避险方法流程示意图，所述方法应用于无人机侧，如图1所示，本实施例无人机远程避险方法包括以下步骤：

步骤101：获取无人机的位置信息以及高度信息；

步骤102：发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；

步骤103：接收到所述云平台反馈的危险参数，基于所述危险参数的提示执行避险处理。

本发明实施例中，所述位置信息包括：当前无人机的地理位置信息、和/或所处通信小区信息；无人机中存在多张SIM卡，对应不同的网络运营商，因此，无人机所处的通信小区也可能为多个，分别对应不同的运营商；

本发明实施例中，无人机可以从自身的GPS模块获取自身的地理位置信息，从飞行控制模块获取自身高度信息，从SIM卡中获取所处通信小区的Cell ID。

本发明实施例中，所述危险参数包括但不限于：无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息等。

具体的，将当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息传输至无人机地面遥控端，使得无人机控制人员可根据该综合危险等级、相应告警信息进行避险防范措施。

图2为本发明实施例二无人机远程避险方法流程示意图，所述方法应用于云平台侧，如图2所示，本实施例无人机远程避险方法包括以下步骤：

步骤201：接收无人机发来的位置信息以及高度信息；

步骤202：基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；

步骤203：将所述危险参数发送到无人机。

本发明实施例中，所述位置信息包括：当前无人机的地理位置信息、和/或所处通信小区信息；所述危险参数包括但不限于：无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息；

相应地，所述根据接收到的位置信息，确定无人机当前所处位置的危险参数包括：根据无人机所在的通信小区的小区ID(Cell ID)，确定无人机当前所处位置的人口密度；根据无人机当前所处的地理位置信息，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度；根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息；

具体的，所述根据无人机所在的通信小区的小区ID(Cell ID)，确定无人机当前所处位置的人口密度包括：根据无人机所在的通信小区的Cell ID，确定所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

本发明实施例中，对于无人机中存在多个SIM卡时，所述接收到的无人机所在的通信小区的Cell ID为不同运营商的多个通信小区的Cell ID，因此，可结合多家运营商的入网数量信息，精确地计算所在位置的人口密度信息。

所述根据无人机当前所处的地理位置信息，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度包括：根据无人机当前所处的地理位置信息以及所述地理位置的卫星电子地图，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度。

本发明实施例中，还可以接收无人机发送的高度信息等其他参数信息，用于辅助进行更为精确的计算。例如，在进行建筑物密度计算时，可以结合当前无人机所处的位置信息和高度信息进行计算，以获得更为精确的计算结果。具体的，通过无人机位置信息、飞行高度信息，对应三维立体全景卫星电子地图测算无人机所在位置高度的建筑物密度信息。通过无人机实时地理位置(如经纬度)、飞行高度得到无人机空间坐标三维信息，在三维立体地图上标注无人机所在的坐标，在坐标相应高度平面上结合地图已有信息，计算该平面上坐标一定范围内的建筑物密度信息。

所述根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级可按照如下方法进行：

首先，对参数进行设置：

D：危险等级，其中D∈[0,T]，其中T为自定义极限危险值；

P：人口密度，P∈[0,T]

B：建筑物密度，B∈[0,T]

X：可扩展的未知因素参数,X∈[0,T]

α:人口密度加权系数，α∈[0,1]

β：建筑物密度加权系数，β∈[0,1]

γ：可扩展的未知因素加权系数，γ∈[0,1]

D＝α*P+β*B+γ*X

其中，α+β+γ＝1，α、β、γ系数根据实际各因素所占比重情况进行时核对；

从上述过程可以看出，危险等级是人口密度因素、建筑物密度因素及其他可扩展未知因素融合而成的，其中，可扩展的未知因素可以为其他可影响无人机飞行的危险因素，比如，无人机所处位置的风速等,可扩展的未知因素可为多个。

规定人口密度P、建筑物密度B及其他可扩展的未知因素参数X在0至T数值区间内，使得危险等级D在一定规划区间内，方便相关飞行遥控人员参考。

所述根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息包括：当人口密度、建筑物密度、综合危险等级大于对应的预设阈值时，触发相应告警消息。例如，当人口密度大于预设阈值时，产生人口密度告警消息；当建筑物密度大于预设阈值时，产生建筑物密度告警消息，当综合危险等级大于预设阈值时，产生综合危险等级告警消息。

图3为本发明实施例三无人机远程避险方法流程示意图，所述方法应用于云平台侧，如图3所示，本实施例无人机远程避险方法包括以下步骤：

步骤301：无人机获取当前自身的位置信息，并将所述位置信息发送到云平台；

本发明实施例中，所述位置信息包括：当前无人机的地理位置信息、和/或所处通信小区信息；无人机中存在多张SIM卡，对应不同的网络运营商，因此，无人机所处的通信小区也可能为多个，分别对应不同的运营商；

本发明实施例中，无人机可以从自身的GPS模块获取自身的地理位置信息，从飞行控制模块获取自身高度信息，从SIM卡中获取所处通信小区的Cell ID。

步骤302：云平台根据接收到的位置信息，确定无人机当前所处位置的危险参数，并将所述危险参数发送到无人机；

本发明实施例中，所述危险参数包括但不限于：无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息；

相应地，所述云平台根据接收到的当位置信息，确定无人机当前所处位置的危险参数包括：云平台根据无人机所在的通信小区的小区ID(Cell ID)，确定无人机当前所处位置的人口密度；根据无人机当前所处的地理位置信息，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度；根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的综合危险等级，确定告警信息类型。

具体的，所述根据无人机所在的通信小区的小区ID(Cell ID)，确定无人机当前所处位置的人口密度包括：所述云平台根据无人机所在的通信小区的Cell ID，确定所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

本发明实施例中，对于无人机中存在多个SIM卡时，所述接收到的无人机所在的通信小区的Cell ID为不同运营商的多个通信小区的Cell ID，因此，可结合多家运营商的入网数量信息，精确地计算所在位置的人口密度信息。

所述根据无人机当前所处的地理位置信息，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度包括：所述云平台根据无人机当前所处的地理位置信息以及所述地理位置的卫星电子地图，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度。

本发明实施例中，还可以接收无人机发送的高度信息等其他参数信息，用于辅助进行更为精确的计算。例如，在进行建筑物密度计算时，可以结合当前无人机所处的位置信息和高度信息进行计算，以获得更为精确的计算结果。具体的，通过无人机位置信息、飞行高度信息，对应三维立体全景卫星电子地图测算无人机所在位置高度的建筑物密度信息。通过无人机实时地理位置(如经纬度)、飞行高度得到无人机空间坐标三维信息，在三维立体地图上标注无人机所在的坐标，在坐标相应高度平面上结合地图已有信息，计算该平面上坐标一定范围内的建筑物密度信息。

所述根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级可按照如下方法进行：

首先，对参数进行设置：

D：危险等级，其中D∈[0,T]，其中T为自定义极限危险值；

P：人口密度，P∈[0,T]

B：建筑物密度，B∈[0,T]

X：可扩展的未知因素参数,X∈[0,T]

α:人口密度加权系数，α∈[0,1]

β：建筑物密度加权系数，β∈[0,1]

γ：可扩展的未知因素加权系数，γ∈[0,1]

D＝α*P+β*B+γ*X

其中，α+β+γ＝1，α、β、γ系数根据实际各因素所占比重情况进行时核对；

从上述过程可以看出，危险等级是人口密度因素、建筑物密度因素及其他可扩展未知因素融合而成的，其中，可扩展的未知因素可以为其他可影响无人机飞行的危险因素，比如，无人机所处位置的风速等,可扩展的未知因素可为多个。

规定人口密度P、建筑物密度B及其他可扩展的未知因素参数X在0至T数值区间内，使得危险等级D在一定规划区间内，方便相关飞行遥控人员参考。

所述根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息包括：当人口密度、建筑物密度、综合危险等级大于对应的预设阈值时，触发相应告警消息。例如，当人口密度大于预设阈值时，产生人口密度告警消息；当建筑物密度大于预设阈值时，产生建筑物密度告警消息，当综合危险等级大于预设阈值时，产生综合危险等级告警消息。

步骤303：无人机根据接收到的所述危险参数进行避险。

具体的，将当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息传输至无人机地面遥控端，使得无人机控制人员可根据该综合危险等级、相应告警信息进行避险防范措施。

本发明实施例还提供了一种无人机远程避险装置，所述装置位于无人机端，图4为本发明实施例一无人机远程避险装置结构示意图，如图4所示，所述装置包括：信息获取模块41、信息发送模块42、危险参数接收模块43、避险模块44，其中，

所述信息获取模块41，用于获取无人机的位置信息以及高度信息；

本发明实施例中，本发明实施例中，所述位置信息包括：当前无人机的地理位置信息、和/或所处通信小区信息；无人机中存在多张SIM卡，对应不同的网络运营商，因此，无人机所处的通信小区也可能为多个，分别对应不同的运营商；

本发明实施例中，所述信息获取模块41可以从自身的GPS模块45获取自身的地理位置信息，从飞行控制模块46获取自身高度信息，从SIM卡中获取的所处通信小区的CellID。

所述信息发送模块42，用于发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；

所述危险参数接收模块43，用于接收到所述云平台反馈的危险参数；

本发明实施例中，所述危险参数包括但不限于：无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息等。

所述避险模块44，用于基于所述危险参数的提示执行避险处理。

具体的，所述避险模块44将当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息传输至无人机地面遥控端，使得无人机控制人员可根据该综合危险等级、相应告警信息进行避险防范措施。

综上，本发明实施例所述无人机远程避险装置输入的信息包括：从自身的GPS模块45获取的当前无人机的地理位置信息，从飞行控制模块46获取的无人机飞行高度信息以及从SIM卡中获取的所处通信小区信息；以及从云平台接收到的无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息等信息；

所述无人机远程避险装置输出的信息包括：向云平台发送的当前无人机的地理位置信息、高度信息、以及所处通信小区信息、以及向无人机地面遥控端发送的将当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息。

本发明实施例还提供了一种无人机远程避险装置，所述装置位于云平台，图5为本发明实施例二无人机远程避险装置结构示意图，如图5所示，所述装置包括：信息接收模块51、危险参数计算模块52、危险参数发送模块53，其中，

所述信息接收模块51，用于接收无人机发来的位置信息以及高度信息；

所述危险参数计算模块52，用于基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；

本发明实施例中，所述位置信息包括：当前无人机的地理位置信息、和/或所处通信小区信息；所述危险参数包括但不限于：无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息；

本发明实施例中，所述危险参数计算模块包括人口密度计算子模块521、建筑物密度计算子模块522、危险等级计算子模块523、告警子模块524，其中，

所述人口密度计算子模块521，用于根据无人机所在的通信小区的小区ID(CellID)，确定无人机当前所处位置的人口密度；所述建筑物密度计算子模块522，用于根据无人机当前所处的地理位置信息，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度；所述危险等级计算子模块523，用于根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；所述告警子模块524，用于根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息。

具体的，所述人口密度计算子模块521具体用于：根据无人机所在的通信小区的Cell ID，确定所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

本发明实施例中，对于无人机中存在多个SIM卡时，所述接收到的无人机所在的通信小区的Cell ID为不同运营商的多个通信小区的Cell ID，因此，可结合多家运营商的入网数量信息，精确地计算所在位置的人口密度信息。

所述建筑物密度计算子模块522具体用于：根据无人机当前所处的地理位置信息以及所述地理位置的卫星电子地图，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度。

本发明实施例中，还可以接收无人机发送的高度信息等其他参数信息，用于辅助进行更为精确的计算。例如，在进行建筑物密度计算时，可以结合当前无人机所处的位置信息和高度信息进行计算，以获得更为精确的计算结果。具体的，通过无人机位置信息、飞行高度信息，对应三维立体全景卫星电子地图测算无人机所在位置高度的建筑物密度信息。通过无人机实时地理位置(如经纬度)、飞行高度得到无人机空间坐标三维信息，在三维立体地图上标注无人机所在的坐标，在坐标相应高度平面上结合地图已有信息，计算该平面上坐标一定范围内的建筑物密度信息。

所述危险等级计算子模块523根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级可按照如下方法进行：

首先，对参数进行设置：

D：危险等级，其中D∈[0,T]，其中T为自定义极限危险值；

P：人口密度，P∈[0,T]

B：建筑物密度，B∈[0,T]

X：可扩展的未知因素参数,X∈[0,T]

α:人口密度加权系数，α∈[0,1]

β：建筑物密度加权系数，β∈[0,1]

γ：可扩展的未知因素加权系数，γ∈[0,1]

D＝α*P+β*B+γ*X

其中，α+β+γ＝1，α、β、γ系数根据实际各因素所占比重情况进行时核对；

从上述过程可以看出，危险等级是人口密度因素、建筑物密度因素及其他可扩展未知因素融合而成的，其中，可扩展的未知因素可以为其他可影响无人机飞行的危险因素，比如，无人机所处位置的风速等,可扩展的未知因素可为多个。

规定人口密度P、建筑物密度B及其他可扩展的未知因素参数X在0至T数值区间内，使得危险等级D在一定规划区间内，方便相关飞行遥控人员参考。

所述告警子模块524具体用于当人口密度、建筑物密度、综合危险等级大于对应的预设阈值时，触发相应告警消息。

如当人口密度大于预设阈值时，产生人口密度告警消息；当建筑物密度大于预设阈值时，产生建筑物密度告警消息，当综合危险等级大于预设阈值时，产生综合危险等级告警消息。

本发明实施例中，所述装置还包括其他因素扩展子模块525，用于计算其他因素对于无人机避险的影响。

所述危险参数发送模块53，用于将所述危险参数发送到无人机。

综上，本发明实施例所述信息接收模块51输入的信息包括：接收到的无人机发送的当前地理位置信息、高度信息以及所处通信小区信息；输出的信息包括：发送到危险参数计算模块52的当前地理位置信息、高度信息以及所处通信小区信息；

所述危险参数发送模块53输入的信息包括：危险参数计算模块52发送的当前所处位置的人口密度、建筑物密度、综合危险等级、以及告警消息；输出的信息包括：发送到无人机的当前所处位置的人口密度、建筑物密度、综合危险等级、以及告警消息；

所述人口密度计算子模块521输入的信息包括：从信息接收模块51接收到的无人机所处通信小区的小区信息(Cell ID)；输出的信息包括：发送到危险等级计算子模块523的根据小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量信息、结合多家网络运营商的SIM卡入网数量信息、计算出的人口密度；

所述建筑物密度计算子模块522输入的信息包括：从信息接收模块51接收到的无人机所目前所处高度信息和地理位置信息；输出的信息包括：发送到危险等级计算子模块523的、根据无人机的地理位置信息、高度信息，可对应三维立体全景卫星电子地图计算出来的无人机所在位置高度的建筑物密度；

所述危险等级计算子模块523输入的信息包括：人口密度计算子模块521输出的当前位置的人口密度、建筑物密度计算子模块522输出的当前位置的建筑物密度；输出的信息包括：发送到告警子模块524的、计算出的综合危险等级，以及接收到的人口密度、建筑物密度。

所述告警子模块524输入的信息包括：接收到的危险等级计算子模块523发送的综合危险等级、人口密度、建筑物密度；输出的信息包括：发送到危险参数发送模块53的人口密度告警消息、建筑物密度告警消息、综合危险等级告警。

本发明实施例还提供了一种无人机远程避险系统，图6为本发明实施例无人机远程避险系统结构示意图，如图6所示，所述系统包括：无人机61、云平台62，其中，

所述无人机61，用于获取当前自身的位置信息，并将所述位置信息发送到云平台；

本发明实施例中，所述位置信息包括：当前无人机的地理位置信息、和/或所处通信小区信息；无人机61中存在多张SIM卡，对应不同的网络运营商，因此，无人机61所处的通信小区也可能为多个，分别对应不同的运营商；

本发明实施例中，无人机61可以从自身的GPS模块获取自身的地理位置信息，从飞行控制模块获取自身高度信息，从SIM卡中获取所处通信小区的Cell ID。

本发明实施例中，所述无人机61还用于：根据接收到的所述危险参数进行避险；

具体的，将当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息传输至无人机地面遥控端，使得无人机控制人员可根据该综合危险等级、相应告警信息进行避险防范措施。

所述云平台62，用于根据接收到的位置信息，确定无人机当前所处位置的危险参数，并将所述危险参数发送到无人机。

本发明实施例中，所述危险参数包括但不限于：无人机当前所处位置的人口密度、和/或建筑物密度、和/或综合危险等级、和/或告警消息；

相应地，所述云平台62具体用于：根据无人机所在的通信小区的小区ID(CellID)，确定无人机当前所处位置的人口密度；根据无人机当前所处的地理位置信息，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度；根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的综合危险等级，确定告警信息类型。

具体的，所述云平台62具体用于：根据无人机所在的通信小区的Cell ID，确定所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

本发明实施例中，对于无人机中存在多个SIM卡时，所述接收到的无人机所在的通信小区的Cell ID为不同运营商的多个通信小区的Cell ID，因此，可结合多家运营商的入网数量信息，精确地计算所在位置的人口密度信息。

所述云平台62具体用于：根据无人机当前所处的地理位置信息以及所述地理位置的卫星电子地图，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度。

本发明实施例中，还可以接收无人机发送的高度信息等其他参数信息，用于辅助进行更为精确的计算。例如，在进行建筑物密度计算时，可以结合当前无人机所处的位置信息和高度信息进行计算，以获得更为精确的计算结果。具体的，通过无人机位置信息、飞行高度信息，对应三维立体全景卫星电子地图测算无人机所在位置高度的建筑物密度信息。通过无人机实时地理位置(如经纬度)、飞行高度得到无人机空间坐标三维信息，在三维立体地图上标注无人机所在的坐标，在坐标相应高度平面上结合地图已有信息，计算该平面上坐标一定范围内的建筑物密度信息。

所述云平台62根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级可按照如下方法进行：

首先，对参数进行设置：

D：危险等级，其中D∈[0,T]，其中T为自定义极限危险值；

P：人口密度，P∈[0,T]

B：建筑物密度，B∈[0,T]

X：可扩展的未知因素参数,X∈[0,T]

α:人口密度加权系数，α∈[0,1]

β：建筑物密度加权系数，β∈[0,1]

γ：可扩展的未知因素加权系数，γ∈[0,1]

D＝α*P+β*B+γ*X

其中，α+β+γ＝1，α、β、γ系数根据实际各因素所占比重情况进行时核对；

从上述过程可以看出，危险等级是人口密度因素、建筑物密度因素及其他可扩展未知因素融合而成的，其中，可扩展的未知因素可以为其他可影响无人机飞行的危险因素，比如，无人机所处位置的风速等,可扩展的未知因素可为多个。

规定人口密度P、建筑物密度B及其他可扩展的未知因素参数X在0至T数值区间内，使得危险等级D在一定规划区间内，方便相关飞行遥控人员参考。

本发明实施例中所述云平台62具体用于：当人口密度、建筑物密度、综合危险等级大于对应的预设阈值时，触发相应告警消息。例如，当人口密度大于预设阈值时，产生人口密度告警消息；当建筑物密度大于预设阈值时，产生建筑物密度告警消息，当综合危险等级大于预设阈值时，产生综合危险等级告警消息。

本发明实施例所述无人机远程避险系统的具体工作过程如下：

A：无人机的信息获取模块41从GPS模块45获取无人机实时地理位置信息，从飞行控制模块46获取无人机实时高度信息。

B：信息获取模块41将无人机实时地理位置信息、高度信息、目前所处通信小区Cell ID信息等发送到云平台的信息接收模块51；

C：信息接收模块51将无人机所处小区的Cell ID信息发送至人口密度计算子模块521；将无人机实时高度及地理位置信息发送至建筑物密度计算子模块522；其他影响无人机飞行的因素信息传输至其他因素扩展子模块525；人口密度计算子模块521进行人口密度的计算；建筑物密度计算子模块522进行建筑物密度的计算；其他因素计算扩展子模块525进行其他可扩展的未知因素参数的计算。

D：人口密度计算子模块521将人口密度、建筑物密度计算子模块522将建筑物密度、其他因素计算扩展子模块525将其他可扩展的未知因素参数传输至危险等级计算子模块523进行危险等级的计算。

E：危险等级计算子模块523将计算出的实时飞行综合危险等级、人口密度、建筑物密度等传递至告警子模块524，当人口密度、建筑物密度、综合危险等级大于一定阈值时，触发相应告警消息。

F：危险等级计算子模块523将计算出的实时飞行综合危险等级、人口密度、建筑物密度传输至危险参数发送模块53；告警子模块524将人口密度告警消息、建筑物密度告警消息、综合危险等级告警消息传输至危险参数发送模块53。

G：危险参数发送模块53将人口密度、建筑物密度、综合危险等级、多种告警消息等传输至危险参数接收模块43。

H：危险参数接收模块43将人口密度、建筑物密度、综合危险等级、多种告警消息等传输避险模块44。

I：避险模块44将人口密度、建筑物密度、综合危险等级、多种告警消息等等传输至无人机地面遥控端；使得无人机控制人员可根据该综合危险等级、相应告警信息进行避险防范措施。

图4和图5中所示的无人机远程避险装置中的各处理模块的实现功能，可参照前述无人机远程避险方法的相关描述而理解。本领域技术人员应当理解，图4和图5所示的无人机远程避险装置中各处理模块的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现，比如：可由中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)实现。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法及装置，可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，如：多个模块或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其他形式的。

上述作为分离部件说明的模块可以是、或也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是、或也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络模块上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能模块可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各模块分别单独作为一个模块，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中；上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明实施例上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例中记载的无人机远程避险方法、装置只以上述实施例为例，但不仅限于此，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

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。

Claims (7)

1.一种无人机远程避险方法，其特征在于，应用于包含多张SIM卡的无人机，所述方法包括：

获取无人机的位置信息以及高度信息；

发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；

接收到所述云平台反馈的危险参数，基于所述危险参数的提示执行避险处理；其中，所述危险参数包括：无人机当前所处位置的人口密度，以及以下至少之一：建筑物密度、综合危险等级、告警消息；

所述方法还包括：向所述云平台侧发送所处通信小区信息；

所述人口密度是根据所述无人机发来的所处通信小区信息所确定：其中，所述所处通信小区信息中至少包括小区标识Cell ID，所述Cell ID从SIM卡中获取得到；

所述人口密度的确定包括：云平台侧根据无人机当前所处的位置信息以及高度信息，确定无人机当前所处位置的建筑物密度；接收到所述无人机发来的所处通信小区信息；确定所述通信小区基站覆盖区域的客户识别模块SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

所述危险参数的确定包括：云平台侧根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息；利用人口密度，以及所述建筑物密度、综合危险等级以及所述告警信息中的至少一种信息，组成所述危险参数。

2.一种无人机远程避险方法，其特征在于，应用于云平台侧，所述方法包括：

接收包含多张SIM卡的无人机发来的位置信息以及高度信息；

根据无人机当前所处的位置信息以及高度信息，确定无人机当前所处位置的建筑物密度；接收到所述无人机发来的所处通信小区信息；确定所述通信小区基站覆盖区域的客户识别模块SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息；利用所述人口密度，以及建筑物密度、综合危险等级以及所述告警信息中的至少一种信息，组成危险参数；

将所述危险参数发送到无人机；其中，所述危险参数包括：无人机当前所处位置的人口密度，以及以下至少之一：建筑物密度、综合危险等级、告警消息；

所述人口密度是根据所述无人机发来的所处通信小区信息所确定：其中，所述所处通信小区信息中至少包括小区标识Cell ID，所述Cell ID从SIM卡中获取得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据无人机当前所处的位置信息以及高度信息，确定无人机当前所处位置的建筑物密度，包括：

根据无人机当前所处的地理位置信息以及所述地理位置的卫星电子地图，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度。

4.一种无人机远程避险装置，其特征在于，所述装置包括：信息获取模块、信息发送模块、危险参数接收模块、避险模块，其中，

所述信息获取模块，用于获取无人机的位置信息以及高度信息；

所述信息发送模块，用于发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；

所述危险参数接收模块，用于接收到所述云平台反馈的危险参数；其中，所述危险参数包括：无人机当前所处位置的人口密度，以及以下至少之一：建筑物密度、综合危险等级、告警消息；所述人口密度是根据所述无人机发来的所处通信小区信息所确定：其中，所述所处通信小区信息中至少包括小区标识Cell ID，所述Cell ID从SIM卡中获取得到；

所述避险模块，用于基于所述危险参数的提示执行避险处理；

所述人口密度的确定包括：云平台侧根据无人机当前所处的位置信息以及高度信息，确定无人机当前所处位置的建筑物密度；接收到所述无人机发来的所处通信小区信息；确定所述通信小区基站覆盖区域的客户识别模块SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

所述危险参数的确定包括：云平台侧根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息；利用人口密度，以及所述建筑物密度、综合危险等级以及所述告警信息中的至少一种信息，组成所述危险参数。

5.一种云平台，其特征在于，所述云平台包括：信息接收模块、危险参数计算模块、危险参数发送模块，其中，

所述信息接收模块，用于接收无人机发来的位置信息以及高度信息；

所述危险参数计算模块，用于基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；所述危险参数计算模块包括人口密度计算子模块、建筑物密度计算子模块、危险等级计算子模块、告警子模块，其中，

所述人口密度计算子模块，具体用于接收到所述无人机发来的所处通信小区信息，其中，所述所处通信小区信息中至少包括小区标识Cell ID；确定所述通信小区基站覆盖区域的客户识别模块SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

所述建筑物密度计算子模块，用于根据无人机当前所处的位置信息以及高度信息，确定无人机当前所处位置的建筑物密度；

所述危险等级计算子模块，用于根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；

所述告警子模块，用于根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息；利用所述人口密度，以及建筑物密度、综合危险等级以及所述告警信息中的至少一种信息，组成所述危险参数；

所述危险参数发送模块，用于将所述危险参数发送到无人机；其中，所述危险参数包括：无人机当前所处位置的人口密度，以及以下至少之一：建筑物密度、综合危险等级、告警消息；所述人口密度是根据所述无人机发来的所处通信小区信息所确定：其中，所述所处通信小区信息中至少包括小区标识Cell ID，所述Cell ID从SIM卡中获取得到。

6.根据权利要求5所述云平台，其特征在于，

所述建筑物密度计算子模块，具体用于根据无人机当前所处的地理位置信息以及所述地理位置的卫星电子地图，确定无人机当前所处的地理位置的建筑物密度。

7.一种无人机远程避险系统，其特征在于，所述系统包括：无人机、云平台，其中，

所述无人机，用于获取无人机的位置信息以及高度信息；发送所述位置信息以及所述高度信息至云平台侧；接收到所述云平台反馈的危险参数，基于所述危险参数的提示执行避险处理；

所述云平台，用于接收无人机发来的位置信息以及高度信息；基于接收到的所述位置信息以及高度信息，确定所述无人机对应的危险参数；将所述危险参数发送到无人机；其中，所述危险参数包括：无人机当前所处位置的人口密度，以下至少之一：建筑物密度、综合危险等级、告警消息；所述人口密度是根据所述无人机发来的所处通信小区信息所确定：其中，所述所处通信小区信息中至少包括小区标识Cell ID，所述Cell ID从SIM卡中获取得到；所述人口密度的确定包括：云平台侧根据无人机当前所处的位置信息以及高度信息，确定无人机当前所处位置的建筑物密度；接收到所述无人机发来的所处通信小区信息；确定所述通信小区基站覆盖区域的客户识别模块SIM卡入网数量；根据所述通信小区基站覆盖区域的SIM卡入网数量，确定无人机当前所处位置的人口密度；

所述危险参数的确定包括：云平台侧根据无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度，确定无人机当前所处位置的综合危险等级；根据所述无人机当前所处位置的人口密度、建筑物密度、以及综合危险等级，确定告警信息；利用所述人口密度，以及建筑物密度、综合危险等级以及所述告警信息中的至少一种信息，组成所述危险参数。

Images