[go: up one dir, main page]

CN112578816B - 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法 - Google Patents

一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112578816B
CN112578816B CN202110210328.6A CN202110210328A CN112578816B CN 112578816 B CN112578816 B CN 112578816B CN 202110210328 A CN202110210328 A CN 202110210328A CN 112578816 B CN112578816 B CN 112578816B
Authority
CN
China
Prior art keywords
unmanned aerial
arrival time
aerial vehicle
calculating
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110210328.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112578816A (zh
Inventor
王逸涛
余白玲
王征
李嘉坤
张果
周永飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan Tengdun Technology Co Ltd
Original Assignee
Sichuan Tengdun Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan Tengdun Technology Co Ltd filed Critical Sichuan Tengdun Technology Co Ltd
Priority to CN202110210328.6A priority Critical patent/CN112578816B/zh
Publication of CN112578816A publication Critical patent/CN112578816A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112578816B publication Critical patent/CN112578816B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法。本发明通过实时考虑风速、风向、飞机高度等诸多因素进行地速的计算，预计达到时间会根据无人机当前状态和环境因素动态变化，求得的结果较为准确；通过无人机实时下传参数并计算，最终得到的时间是可变的，可以很好地反映出飞机的飞行状态变化；自动切换和显示逻辑，可以很好地满足用户要求，增强使用者的体验感；将无人机任务进行航段分解，可以实时查看飞机当前点到达每一个航点的时间，对于任务规划和时间把控能起到很好的辅助决策作用。

Description

一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法。
背景技术
大型无人机产业的发展是我国增强国际竞争力，维护国家安全，实现产业结构重大转型的关键技术。此技术的提升，离不开精确的导航信息的计算和提示，长航时大展翼的大型无人机，由于航路较长，受风速影响较大，在执行任务的时间节点较多，飞机在整个飞行任务过程中情况多变，在执行任务时间的把控格外重要。
目前，国内针对大型飞机的计算方法，大多是通过机型和历史飞行数据，进行飞行时间统计预估，加上大展翼无人机受风的影响，其预计时间的误差往往很大，很少有相关的方法对大型无人的预计到达时间进行计算。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法解决了对大型无人的预计到达时间计算不准确的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，包括以下步骤：
S1、通过任务规划软件进行机场信息的建立和航路的规划设计，将机场信息和规划航路导出保存到共享目录中，并发送消息指令通知指令软件获取任务规划数据；
S2、通过指令软件获取该任务规划数据，并复制拷贝到本地，通过无线电链路，将任务规划数据上传到机载软件；
S3、对无人机通过机载软件接收到的任务规划路线，执行飞行任务；
S4、在无人机离地爬升至着陆期间，通过数字转换器，将传感器的信号转换为数字信号，并由大气计算机存储并处理，得到指示空速、当前空气温度、大气压、风速和风向；
S5、通过大气计算机将指示空速、当前空气温度、大气压、风速和风向传输到机载软件，并通过惯性导航或卫星通信，获取无人机当前位置信息；
S6、通过机载软件每隔固定时间将位置信息通过无线电链路，使用组播的方式，下传到导航软件，由导航软件进行数据接收、存储和计算；
S7、通过导航软件接收当前下传的指示空速及当前飞行高度下的大气压和绝对温度，计算得到真空速，并将30s内收到的风速风向进行矢量合成，得到30s内的平均风速风向，计算真空速和风速的矢量和，得到地速；
S8、根据下传无人机位置和下一航点，计算当前位置到下一航点的距离S，并由距离S和地速，得到到达下一航点的预计到达时间，通过获取本地时间，计算得到绝对到达时间，并进行可视化显示；
S9、当人工切换目标航点时，根据此时飞机位置和目标航点位置计算得到至该目标航点的预计到达时间，当导航软件接收到下传的下一航点发生改变时，自动切换至该下一航点的预计到达时间。
进一步地：所述步骤S1中航路的规划设计包括起飞、着陆机场、航点的ID、航点的位置信息。
进一步地：所述步骤S4中指示空速的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
上式中，
Figure 931895DEST_PATH_IMAGE002
为指示空速，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为总压，
Figure 253155DEST_PATH_IMAGE004
为静压，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为当前高度大气密度。
进一步地：所述步骤S7中真空速的计算公式为：
Figure 7484DEST_PATH_IMAGE006
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为真空速，
Figure 806813DEST_PATH_IMAGE008
为指示空速，T为当前飞行高度下的温度，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为海平面的标准温度，
Figure 330198DEST_PATH_IMAGE010
为标准大气压，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为绝对温度，P为当前飞行高度下的大气压。
进一步地：所述步骤S7中地速的计算公式为：
Figure 822359DEST_PATH_IMAGE012
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为矢量符号，
Figure 798406DEST_PATH_IMAGE014
为矢量地速，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为矢量风速，
Figure 401425DEST_PATH_IMAGE016
为矢量真空速。
进一步地：所述步骤S8中绝对到达时间的计算公式为：
绝对到达时间= T ETA +本地时间
上式中，T ETA 为预计到达时间；
预计到达时间的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
上式中，
Figure 44896DEST_PATH_IMAGE018
为到达第i航点的预计时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为第i个航段的预计到达时间，
Figure 380063DEST_PATH_IMAGE020
为第0个航段的预计到达时间，i的取值为不小于0的整数。
本发明的有益效果为：本发明通过实时考虑风速、风向、飞机高度等诸多因素进行地速的计算，预计达到时间会根据无人机当前状态和环境因素动态变化，求得的结果较为准确；通过无人机实时下传参数并计算，最终得到的时间是可变的，可以很好地反映出飞机的飞行状态变化；自动切换和显示逻辑，可以很好地满足用户要求，增强使用者的体验感；将无人机任务进行航段分解，可以实时查看飞机当前点到达每一个航点的时间，对于任务规划和时间把控能起到很好的辅助决策作用。
附图说明
图1为本发明工作流程原理图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
由于在飞行过程中，环境因素的多变，无人机在整个过程的飞行状态并不是一成不变的，本发明将从无人机的速度出发，实时计算无人机的地速，根据地速和规划航线计算得到时间，并时时更新。大致思路如下：本发明由无人机传感器，数据计算机，机载软件，导航软件组成，由机载传感器进行实时数据监测、收集，由数据计算机进行数据存储和处理，再传输到机载软件，通过无线电链路将数据（飞机经、纬度、风速、风向、表速、飞机航向角、大气压、温度等）进行下传，在导航软件中进行预测地速和ETA计算，并进行可视化显示，其工作流程原理如图1所示。
一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，包括以下步骤：
S1、通过任务规划软件进行机场信息的建立和航路的规划设计，航路的设计包括起飞、着陆机场、航点的ID、航点的位置（经、纬、高）等信息，将机场信息和规划航路导出保存到共享目录中，并发送消息指令通知指令软件获取任务规划数据；
S2、通过指令软件获取该任务规划数据，并复制拷贝到本地，通过无线电链路，将任务规划数据上传到机载软件；
S3、对无人机通过机载软件接收到的任务规划路线，执行飞行任务；
S4、在无人机离地爬升至着陆期间，通过数字转换器，将传感器的信号转换为数字信号，并由大气计算机存储并处理，得到指示空速（表速）、当前空气温度、大气压、风速和风向；
表速是指通过空速管测得的飞机和空气相对的速度，使用较多的便是通过差压发进行计算，在飞机上，传感器测得总压P 0 和静压P s ，通过大气计算机，计算得到表速：
Figure 171301DEST_PATH_IMAGE001
上式中，
Figure 250116DEST_PATH_IMAGE021
为指示空速（表速），
Figure 748093DEST_PATH_IMAGE022
为总压，
Figure 254161DEST_PATH_IMAGE023
为静压，
Figure 532695DEST_PATH_IMAGE024
为当前高度大气密度。
S5、通过大气计算机将指示空速、当前空气温度、大气压、风速和风向传输到机载软件，并通过惯性导航或卫星通信，获取无人机当前位置信息；
S6、通过机载软件每隔固定时间（几百毫秒）将位置信息通过无线电链路，使用组播的方式，下传到导航软件，由导航软件进行数据接收、存储和计算；
S7、通过导航软件接收当前下传的指示空速及当前飞行高度下的大气压和绝对温度，计算得到真空速，并将30s内收到的风速风向进行矢量合成，得到30s内的平均风速风向，计算真空速和风速的矢量和，得到地速；
由于随着高度的增加，空气越来稀薄，测得的指示空速（即表速）就越小，所以需要进行换算成海平面高度的指示空速，即真空速，计算方法如下：
Figure 415201DEST_PATH_IMAGE006
上式中，
Figure 767685DEST_PATH_IMAGE025
为真空速，
Figure 710233DEST_PATH_IMAGE026
为指示空速，T为当前飞行高度下的温度，
Figure 210484DEST_PATH_IMAGE027
为海平面的标准温度（288.15k），
Figure 631101DEST_PATH_IMAGE028
为标准大气压（101.325kPa），
Figure 103671DEST_PATH_IMAGE029
为绝对温度（273.15k），P为当前飞行高度下的大气压。
在实际过程中，由于风速是动态变化的，所以在计算时，取30s平均风速风向（平均风速风向：将每次取得风速风向换算成东向风速、北向风速，再将东向风速、北向风速进行平均）
在每过固定时间△t取一次风速风向，并在正北和正东方向进行分解，则有：
Figure 951541DEST_PATH_IMAGE030
Figure 876772DEST_PATH_IMAGE031
为过第一个固定时间△t的矢量风速，
Figure 163397DEST_PATH_IMAGE032
为
Figure 490473DEST_PATH_IMAGE031
在正北方向的矢量风速，
Figure 774824DEST_PATH_IMAGE033
为
Figure 187351DEST_PATH_IMAGE034
在正东方向的矢量风速，
Figure 12087DEST_PATH_IMAGE035
为过第二个固定时间△t的矢量风速，
Figure 193670DEST_PATH_IMAGE036
为
Figure 648922DEST_PATH_IMAGE035
在正北方向的矢量风速，
Figure 548745DEST_PATH_IMAGE037
为
Figure 177172DEST_PATH_IMAGE035
在正东方向的矢量风速，
Figure 213261DEST_PATH_IMAGE038
为过第l个固定时间△t的矢量风速，
Figure 839415DEST_PATH_IMAGE039
为
Figure 226534DEST_PATH_IMAGE038
在正北方向的矢量风速，
Figure 393073DEST_PATH_IMAGE040
为
Figure 549248DEST_PATH_IMAGE041
在正东方向的矢量风速。
分别计算正北方向和正东方向风速大小，并求平均：
Figure 346302DEST_PATH_IMAGE042
Figure 955138DEST_PATH_IMAGE043
为正北风向风速大小，
Figure 128631DEST_PATH_IMAGE044
为正东方向风速大小。
得到平均风速大小
Figure 201629DEST_PATH_IMAGE045
，平均风速与正北的夹角
Figure 169585DEST_PATH_IMAGE046
。
地速，即无人机相对于地球表面飞行的速度，在飞行过程中，由于受风速的影响，V GS ≠V TAS ，V GS 为地速，地速为真空速与风速
Figure 265717DEST_PATH_IMAGE047
的矢量和：
Figure 711742DEST_PATH_IMAGE048
上式中，
Figure 904826DEST_PATH_IMAGE013
为矢量符号，
Figure 43683DEST_PATH_IMAGE014
为矢量地速，
Figure 627111DEST_PATH_IMAGE015
为矢量风速，
Figure 876827DEST_PATH_IMAGE016
为矢量真空速。
S8、根据下传无人机位置和下一航点，计算当前位置到下一航点的距离S，并由距离S和地速，得到到达下一航点的预计到达时间，通过获取本地时间，计算得到绝对到达时间，并进行可视化显示；
在无人机执行任务的过程中，通过设定航段和航点，进行飞机的任务细化，飞行过程中，机载软件持续向导航软件发送飞机位置和其他参数信息，接收到经纬度信息后，通过计算得到当前飞机位置到下一个航点的距离S，从而计算ETA，ETA=S/V GS ，得到时间T 0 =ETA；下一个航点以后的其他航段，通过任务规划中各航段的位置信息计算得到各航段的相对距离，将当前地速作为预测地速进行，从而计算得到每个航段的时间T i ，到达第i航点的预计时间：
预计到达时间的计算公式为：
Figure 924417DEST_PATH_IMAGE049
上式中，
Figure 234176DEST_PATH_IMAGE050
为到达第i航点的预计时间，
Figure 304900DEST_PATH_IMAGE051
为第i个航段的预计到达时间，
Figure 358307DEST_PATH_IMAGE052
为第0个航段的预计到达时间，第0个航段指的是从起始位置开始到下一个航点的飞机航程，i的取值为不小于0的整数。其中T ETA 是相对时间，通过获取当地当前时间，得到绝对到达时间，若绝对时间超过24h，则添加“+1”标识：
绝对到达时间= T ETA +本地时间
S9、当人工切换目标航点时，根据此时飞机位置和目标航点位置计算得到至该目标航点的预计到达时间，当导航软件接收到下传的下一航点发生改变时，自动切换至该下一航点的预计到达时间。
目前，针对大型无人机的ETA计算很少，很多计算方式都是对终点进行预估，在精确性和灵活性上不能很好的满足使用要求，在航行过程中，大展翼飞机受风的影响很大，会影响预计到达时间的准确性，相对于现有预计到达时间预估方法，本发明的优势有：本发明通过实时考虑风速、风向、飞机高度等诸多因素进行地速的计算，预计达到时间会根据无人机当前状态和环境因素动态变化，求得的结果较为准确；通过无人机实时下传参数并计算，最终得到的时间是可变的，可以很好地反映出飞机的飞行状态变化；自动切换和显示逻辑，可以很好地满足用户要求，增强使用者的体验感；将无人机任务进行航段分解，可以实时查看飞机当前点到达每一个航点的时间，对于任务规划和时间把控能起到很好的辅助决策作用。

Claims (6)

1.一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过任务规划软件进行机场信息的建立和航路的规划设计，将机场信息和规划航路导出保存到共享目录中，并发送消息指令通知指令软件获取任务规划数据；
S2、通过指令软件获取该任务规划数据，并复制拷贝到本地，通过无线电链路，将任务规划数据上传到机载软件；
S3、对无人机通过机载软件接收到的任务规划路线，执行飞行任务；
S4、在无人机离地爬升至着陆期间，通过数字转换器，将传感器的信号转换为数字信号，并由大气计算机存储并处理，得到指示空速、当前空气温度、大气压、风速和风向；
S5、通过大气计算机将指示空速、当前空气温度、大气压、风速和风向传输到机载软件，并通过惯性导航或卫星通信，获取无人机当前位置信息；
S6、通过机载软件每隔固定时间将位置信息通过无线电链路，使用组播的方式，下传到导航软件，由导航软件进行数据接收、存储和计算；
S7、通过导航软件接收当前下传的指示空速及当前飞行高度下的大气压和绝对温度，计算得到真空速，并将30s内收到的风速风向进行矢量合成，得到30s内的平均风速风向，计算真空速和风速的矢量和，得到地速；
S8、根据下传无人机位置和下一航点，计算当前位置到下一航点的距离S，并由距离S和地速，得到到达下一航点的预计到达时间，通过获取本地时间，计算得到绝对到达时间，并进行可视化显示；
S9、当人工切换目标航点时，根据此时飞机位置和目标航点位置计算得到至该目标航点的预计到达时间，当导航软件接收到下传的下一航点发生改变时，自动切换至该下一航点的预计到达时间。
2.根据权利要求1所述的大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，其特征在于，所述步骤S1中航路的规划设计包括起飞、着陆机场、航点的ID、航点的位置信息。
3.根据权利要求1所述的大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，其特征在于，所述步骤S4中指示空速的计算公式为：
Figure 619620DEST_PATH_IMAGE001
上式中，
Figure 758477DEST_PATH_IMAGE002
为指示空速，
Figure 341905DEST_PATH_IMAGE003
为总压，
Figure 653938DEST_PATH_IMAGE004
为静压，
Figure 639211DEST_PATH_IMAGE005
为当前高度大气密度。
4.根据权利要求1所述的大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，其特征在于，所述步骤S7中真空速的计算公式为：
Figure 948970DEST_PATH_IMAGE006
上式中，
Figure 19694DEST_PATH_IMAGE007
为真空速，
Figure 73101DEST_PATH_IMAGE008
为指示空速，T为当前飞行高度下的温度，
Figure 975198DEST_PATH_IMAGE009
为海平面的标准温度，
Figure 455858DEST_PATH_IMAGE010
为标准大气压，
Figure 748299DEST_PATH_IMAGE011
为绝对温度，P为当前飞行高度下的大气压。
5.根据权利要求4所述的大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，其特征在于，所述步骤S7中地速的计算公式为：
Figure 605396DEST_PATH_IMAGE012
上式中，
Figure 362000DEST_PATH_IMAGE013
为矢量符号，
Figure 13561DEST_PATH_IMAGE014
为矢量地速，
Figure 58877DEST_PATH_IMAGE015
为矢量风速，
Figure 454087DEST_PATH_IMAGE016
为矢量真空速。
6.根据权利要求4所述的大展翼大型无人机预计到达时间计算方法，其特征在于，所述步骤S8中绝对到达时间的计算公式为：
绝对到达时间= T ETA +本地时间
上式中，T ETA 为预计到达时间；
预计到达时间的计算公式为：
Figure 2880DEST_PATH_IMAGE017
上式中，
Figure 153238DEST_PATH_IMAGE018
为到达第i航点的预计时间，
Figure 420271DEST_PATH_IMAGE019
为第i个航段的预计到达时间，
Figure 619172DEST_PATH_IMAGE020
为第0个航段的预计到达时间，i的取值为不小于0的整数。
CN202110210328.6A 2021-02-25 2021-02-25 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法 Active CN112578816B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110210328.6A CN112578816B (zh) 2021-02-25 2021-02-25 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110210328.6A CN112578816B (zh) 2021-02-25 2021-02-25 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112578816A CN112578816A (zh) 2021-03-30
CN112578816B true CN112578816B (zh) 2021-05-14

Family

ID=75113980

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110210328.6A Active CN112578816B (zh) 2021-02-25 2021-02-25 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112578816B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113295882B (zh) * 2021-04-13 2022-09-16 四川腾盾科技有限公司 一种直升机空速确定方法
CN114625171A (zh) * 2022-03-24 2022-06-14 广州极飞科技股份有限公司 一种航时计算方法、装置、终端设备以及存储介质
CN116126028B (zh) * 2023-04-13 2023-07-28 四川腾盾科技有限公司 一种大型无人直升机任务推演方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109445449A (zh) * 2018-11-29 2019-03-08 浙江大学 一种高亚音速无人机超低空飞行控制系统及方法
WO2019083441A1 (en) * 2017-10-24 2019-05-02 Hope Technik Pte Ltd SYSTEM AND METHOD FOR DELIVERY OF AT LEAST ONE FOOD PACKAGING
WO2020121530A1 (ja) * 2018-12-14 2020-06-18 楽天株式会社 無人航空機の制御方法、管理方法、制御装置、管理装置、及び無人航空機システム
CN111707267A (zh) * 2020-06-18 2020-09-25 哈尔滨工程大学 一种多无人机协同航迹规划方法
CN111766892A (zh) * 2019-12-31 2020-10-13 广州极飞科技有限公司 无人机路线规划方法、无人机、系统及存储介质
CN112124570A (zh) * 2020-09-25 2020-12-25 成都纵横自动化技术股份有限公司 一种飞行器起飞控制方法、装置、飞行器和存储介质
CN112382134A (zh) * 2020-04-26 2021-02-19 北京三快在线科技有限公司 生成飞行路径的方法、装置、存储介质和电子设备

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10019012B2 (en) * 2013-10-29 2018-07-10 Volvo Construction Equipment Ab System for calculating desired estimated time of arrival
CN104240541B (zh) * 2014-09-09 2016-01-27 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种4d航迹生成方法
US9997080B1 (en) * 2015-10-06 2018-06-12 Zipline International Inc. Decentralized air traffic management system for unmanned aerial vehicles
JP6673667B2 (ja) * 2015-10-28 2020-03-25 オムロン株式会社 対気速度計測システム
US10320923B2 (en) * 2016-09-01 2019-06-11 Cisco Technology, Inc. Predictive resource preparation and handoff for vehicle-to-infrastructure systems
US10733880B2 (en) * 2016-12-21 2020-08-04 Intel Corporation Unmanned aerial vehicle traffic signals and related methods
FR3066755B1 (fr) * 2017-05-23 2019-06-07 Airbus Operations Procede et dispositif de surveillance et d'estimation de parametres relatifs au vol d'un aeronef.
US20190073624A1 (en) * 2017-09-05 2019-03-07 Lee Thomas Schaeffer Rapid Roadside Rescue System and Payment Fulfilment Platform
CN108931990A (zh) * 2018-07-19 2018-12-04 四川腾盾科技有限公司 一种大展弦比无人机无动力空滑着陆控制方法
CN109117584B (zh) * 2018-09-05 2023-01-13 四川腾盾科技有限公司 一种低速飞机突风载荷系数计算方法及设备
US10861341B2 (en) * 2018-12-11 2020-12-08 Honeywell International Inc. Method and system for prompting aircraft task reminders
CN109557572A (zh) * 2018-12-14 2019-04-02 西安索格亚航空科技有限公司 一种基于北斗的飞行导航系统和方法
CN112015197B (zh) * 2019-05-28 2022-09-06 北京京东尚科信息技术有限公司 无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN110589018B (zh) * 2019-08-05 2021-02-26 中国民航科学技术研究院 一种无人机系统安全能力等级检验及围栏管理系统及方法
CN111583724A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种面向四维航迹运行的预战术阶段间隔管理方法
CN112052431A (zh) * 2020-09-25 2020-12-08 中国直升机设计研究所 一种基于地速修正算法的直升机终点时计算方法
CN112346482B (zh) * 2020-11-25 2023-03-03 中国工程物理研究院总体工程研究所 飞行航线管理方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019083441A1 (en) * 2017-10-24 2019-05-02 Hope Technik Pte Ltd SYSTEM AND METHOD FOR DELIVERY OF AT LEAST ONE FOOD PACKAGING
CN109445449A (zh) * 2018-11-29 2019-03-08 浙江大学 一种高亚音速无人机超低空飞行控制系统及方法
WO2020121530A1 (ja) * 2018-12-14 2020-06-18 楽天株式会社 無人航空機の制御方法、管理方法、制御装置、管理装置、及び無人航空機システム
CN111766892A (zh) * 2019-12-31 2020-10-13 广州极飞科技有限公司 无人机路线规划方法、无人机、系统及存储介质
CN112382134A (zh) * 2020-04-26 2021-02-19 北京三快在线科技有限公司 生成飞行路径的方法、装置、存储介质和电子设备
CN111707267A (zh) * 2020-06-18 2020-09-25 哈尔滨工程大学 一种多无人机协同航迹规划方法
CN112124570A (zh) * 2020-09-25 2020-12-25 成都纵横自动化技术股份有限公司 一种飞行器起飞控制方法、装置、飞行器和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112578816A (zh) 2021-03-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112578816B (zh) 一种大展翼大型无人机预计到达时间计算方法
US11046430B1 (en) Intelligent trajectory adviser system for unmanned aerial vehicles in complex environments
Neumann et al. Real-time wind estimation on a micro unmanned aerial vehicle using its inertial measurement unit
CN105094138A (zh) 一种用于旋翼无人机的低空自主导航系统
EP3407332B1 (en) System and method for determining uncertainty in a predicted flight path for an aerial vehicle
US11763687B2 (en) Survey-augmented navigation system for an aircraft
US11808578B2 (en) Global positioning denied navigation
US20090204277A1 (en) Method of Estimating Atmospheric Data at Any Point of a Path of an Aircraft
CN113295162B (zh) 基于无人机状态信息的广义因子图融合导航方法
CN105718727B (zh) 一种估计平流层飞艇飞行性能参数的方法和系统
CN107544532B (zh) 一种低空飞艇的长航程高海拔飞行任务规划方法
WO2022193106A1 (zh) 一种通过惯性测量参数将gps与激光雷达融合定位的方法
EP4015993B1 (en) Aircraft sensor system synchronization
EP3959705B1 (en) System and method for automated take-off and landing of a high altitude long endurance aircraft based on the local environment
Hui et al. AirTrafficSim: An open-source web-based air traffic simulation platform.
Lee et al. Flight test results of UAV automatic control using a single-antenna GPS receiver
CN116380053A (zh) 一种用于油气巡检的无人机导航定位系统及方法
Huang et al. UAV low altitude marine monitoring system
US11046451B1 (en) Angle of attack estimation system and method
Liu et al. UAV routine optimization and obstacle avoidance based on ACO for transmission line inspection
CN112197762B (zh) 一种基于点钟方向的野外机动目标位置估计方法
Lochow et al. 2.5 D Route Planning for Unmanned Aircraft in a Windy Urban Environments using Sustainability and Safety Metrics
Ostroumov Visualization of Airplane Trajectory Based on ADS-B Data in Flight Simulators
Laban et al. On-line identification of aircraft aerodynamic model parameters
Bhandari et al. Near-Terrain Flight Operations and Performance of UAVs

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant