CN118816855B - 一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备，当检测到第一目标区域时，无人机组合导航系统中的主控单元通过惯性测量单元和视觉传感器，确定无人机所处的第一位置，确定从第一位置到第一目标区域的第一导航路径，控制无人机按照第一导航路径飞行。在控制无人机按照第一导航路径飞行时，监控无人机的飞行高度，当飞行高度为预设高度时，确定无人机所处的第二位置。通过视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据，通过嗅觉传感器采集无人机所处环境的嗅觉感知数据。根据嗅觉感知数据，确定第二目标区域。基于环境感知数据，确定从第二位置到第二目标区域的第二导航路径，控制无人机按照第二导航路径飞行。

Description

一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本申请涉及无人机导航领域，尤其涉及一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着科技的发展，无人机导航技术飞速发展，广泛应用于各种领域，如航拍摄影、物流配送、搜索救援等等。其中，组合导航技术指的是将两种或两种以上导航定位手段组合以进行导航的方法。

目前，在各种领域中应用较为普遍的组合导航方法采用全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）以及其他导航定位手段。然而，GNSS的无线电信号易受到干扰或欺骗，且卫星载荷、传输信道和地面站等均容易受到攻击，从而易导致组合导航系统无法提供导航服务。因此，在脱离GNSS的情况下，实现无人机组合导航是一个重要问题。

基于此，本申请说明书提供了一种无人机组合导航的方法。

发明内容

本说明书提供一种无人机组合导航的方法、装置、存储介质及电子设备，以至少部分的解决现有技术存在的上述问题。

本说明书采用下述技术方案：

本说明书提供了一种无人机组合导航的方法，所述方法应用于无人机组合导航系统中的主控单元，所述无人机组合导航系统中还包括：惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器；所述方法包括：

当检测到第一目标区域时，通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

确定所述无人机从所述第一位置到所述第一目标区域的第一导航路径；

控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行；

在控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行时，监控所述无人机的飞行高度；

当监控到所述飞行高度为预设高度时，确定所述无人机所处的位置，并作为第二位置；并，通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，以及通过所述嗅觉传感器采集所述无人机所处环境的嗅觉感知数据；

根据所述嗅觉感知数据，确定第二目标区域；其中，所述第二目标区域的范围不大于所述第一目标区域的范围；

基于所述环境感知数据，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径；

基于所述第二导航路径，控制所述无人机。

可选地，确定无人机所处的位置，具体包括：

通过所述惯性测量单元获取所述无人机的姿态信息，以及通过所述视觉传感器，获取无人机所处环境的第一环境图像；

根据所述第一环境图像以及所述姿态信息，采用景象匹配技术，确定所述无人机所处的位置。

可选地，确定第二目标区域，具体包括：

将所述嗅觉感知数据输入预先部署的烟羽模型中，得到烟羽模型输出的所述无人机所处环境中的目标气体的空间浓度分布；

根据所述目标气体的空间浓度分布，确定第二目标区域。

可选地，确定第二目标区域，具体包括：

在所述空间浓度分布中，确定所述目标气体的最大浓度值，并确定所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域；

将所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域作为第二目标区域。

可选地，所述视觉传感器包括第一视觉传感器以及第二视觉传感器；

通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置，具体包括：

通过所述惯性测量单元以及所述第一视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，具体包括：

通过所述第二视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据。

可选地，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径，具体包括：

基于所述环境感知数据，确定所述无人机所处环境中的障碍物；

基于确定出的所述无人机所处环境中的障碍物，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径。

可选地，检测第一目标区域，具体包括：

通过所述视觉传感器，采集第二环境图像；

对所述第二环境图像进行检测，当检测到所述第二环境图像中包括目标特征时，基于所述第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域。

本说明书提供了一种无人机组合导航的装置，所述装置位于无人机组合导航系统中的主控单元，所述无人机组合导航系统中还包括：惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器；所述装置具体包括：

检测模块，用于当检测到第一目标区域时，通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

第一路径确定模块，用于确定所述无人机从所述第一位置到所述第一目标区域的第一导航路径；

第一控制模块，用于控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行；

高度监控模块，用于在控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行时，监控所述无人机的飞行高度；

数据采集模块，用于当监控到所述飞行高度为预设高度时，确定所述无人机所处的位置，并作为第二位置；并，通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，以及通过所述嗅觉传感器采集所述无人机所处环境的嗅觉感知数据；

区域确定模块，用于根据所述嗅觉感知数据，确定第二目标区域；其中，所述第二目标区域的范围不大于所述第一目标区域的范围；

第二路径确定模块，用于基于所述环境感知数据，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径；

第二控制模块，用于基于所述第二导航路径，控制所述无人机。

可选地，所述检测模块具体用于，通过所述惯性测量单元获取所述无人机的姿态信息，以及通过所述视觉传感器，获取无人机所处环境的第一环境图像；根据所述第一环境图像以及所述姿态信息，采用景象匹配技术，确定所述无人机所处的位置。

可选地，所述区域确定模块具体用于，将所述嗅觉感知数据输入预先部署的烟羽模型中，得到烟羽模型输出的所述无人机所处环境中的目标气体的空间浓度分布；根据所述目标气体的空间浓度分布，确定第二目标区域。

可选地，所述区域确定模块具体用于，在所述空间浓度分布中，确定所述目标气体的最大浓度值，并确定所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域；将所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域作为第二目标区域。

可选地，所述视觉传感器包括第一视觉传感器以及第二视觉传感器；

所述检测模块具体用于，通过所述惯性测量单元以及所述第一视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

所述数据采集模块具体用于，通过所述第二视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据。

可选地，所述第二路径确定模块具体用于，基于所述环境感知数据，确定所述无人机所处环境中的障碍物；基于确定出的所述无人机所处环境中的障碍物，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径。

可选地，所述检测模块具体用于，通过所述视觉传感器，采集第二环境图像；对所述第二环境图像进行检测，当检测到所述第二环境图像中包括目标特征时，基于所述第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域。

本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述无人机组合导航的方法。

本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述无人机组合导航的方法。

本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

从本说明书提供的无人机组合导航的方法中可以看出，当检测到无人机所处环境中存在第一目标区域时，无人机组合导航系统中的主控单元可先通过惯性测量单元以及视觉传感器，确定无人机所处的第一位置，并确定无人机从第一位置到第一目标区域的第一导航路径，从而可控制无人机按照第一导航路径飞行。在控制无人机按照第一导航路径飞行的过程中，主控单元可监控无人机的飞行高度，当监控到无人机的飞行高度为预设高度时，确定无人机所处的第二位置。并通过视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据，以及通过嗅觉传感器采集无人机所处环境的嗅觉感知数据。然后根据嗅觉感知数据，确定第二目标区域，第二目标区域的范围不大于第一目标区域的范围。最后基于环境感知数据，确定无人机从第二位置到第二目标区域的第二导航路径，从而控制无人机按照第二导航路径飞行。

通过上述方法可以看出，该方法进行无人机组合导航时，先通过惯性测量单元以及视觉传感器，进行无人机导航并监控飞行高度，当监控到无人机飞行高度为预设高度时，再通过嗅觉传感器以及视觉传感器进行后续的无人机导航，该方法可使得无人机在多种环境中进行自主导航，在实现无人机导航的精准定位的同时，区别于依赖GNSS进行无人机导航的方法，提高了导航的稳定性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1为本说明书提供的一种无人机组合导航的方法的流程示意图；

图2为本说明书提供的一种无人机组合导航的系统的示意图；

图3为本说明书提供的一种火灾发现的方法流程示意图；

图4为本说明书提供的一种基于环境感知数据以及嗅觉感知数据进行无人机导航的示意图；

图5为本说明书提供的一种嗅觉传感数据的采集步长确定的方法流程示意图；

图6为本说明书提供的一种用于无人机组合导航的装置示意图；

图7为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。

具体实施方式

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于说明书保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

如图1所示，图1为本说明书提供的一种无人机组合导航的方法的流程示意图，具体可包括以下步骤：

S100：当检测到第一目标区域时，通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置。

S102：确定所述无人机从所述第一位置到所述第一目标区域的第一导航路径。

S104：控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行。

如图2所示，为本说明书提供的一种无人机组合导航的系统的示意图，可见，该系统中包括：主控单元、惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器。在本说明书中，惯性测量单元用于提供无人机的姿态信息，如速度、航向等等，并且该惯性测量单元可为多个，视觉传感器用于采集视觉感知数据，嗅觉传感器用于采集嗅觉感知数据，从而辅助主控单元控制无人机。

本说明书提供的无人机组合导航的方法可应用于不同场景中，如人员搜救、火灾发现以及气体泄漏源发现等等，为了便于说明，下面以场景为火灾发现为例进行描述。

在本说明书中，当主控设备检测到第一目标区域时，可通过惯性测量单元以及视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置。

在前述火灾发现的场景下，该第一目标区域可为火灾区域。为了实现无人机的火灾发现，主控单元控制无人机进行高空位置，并在高空中检测第一目标区域，也即存在火灾的区域，基于检测结果，得到粗略的火灾区域。基于惯性测量单元以及视觉传感器，控制无人机驶入粗略的火灾区域，从而再基于嗅觉传感器以及视觉传感器，定位火灾源头，也即定位精准的火灾区域，将火灾源头发送给服务器，使得相关人员控制火灾区域的火情。如图3所示，为本说明书提供的一种火灾发现的方法流程示意图，可见，在本说明书中，主控单元控制无人机的飞行高度为第一预设高度，并实时检测无人机所处的当前环境中是否存在第一目标区域，也即火灾区域。当检测到存在第一目标区域时，启动惯性测量单元以及视觉传感器，协助主控单元控制无人机向第一目标区域飞行，在飞行过程中，可实时监控无人机的飞行高度，当监控到无人机的飞行高度为第二预设高度时，启动嗅觉传感器以及视觉传感器，以协助主控单元进行无人机导航。其中，第一预设高度不小于第二预设高度。

主控单元在检测第一目标区域时，可通过视觉传感器，采集无人机所处环境的图像，也即采集第二环境图像。并可采用检测算法或者检测模型等等，对第二环境图像进行检测，判断第二环境图像中是否存在目标特征，该目标特征可基于具体场景进行预先确定，如前述的火灾发现场景，则该目标特征可为颜色特征、温度特征、烟雾特征等等。当主控单元检测到第二环境图像中包括目标特征时，则说明第二环境图像所对应的区域存在火灾，于是主控单元可基于第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域，如可将第二环境图像所对应的区域作为第一目标区域，或者从第二环境图像所对应的区域中的指定区域作为第一目标区域，等等，具体本说明书不做限制。并且，主控单元检测第一目标区域时，具体所采用的方法也不做限制，如前述的通过视觉传感器，当然还可通过温度传感器、烟雾传感器等等。本说明书不限制第一目标区域具体是什么样的区域，可基于具体场景进行确定，如在火灾发现场景中，第一目标区域即为包含火灾发生地的区域，如在人员搜救场景中，第一目标区域即为包含人员所在地的区域。

主控设备可通过惯性测量单元获取无人机的姿态信息，并可通过视觉传感器获取无人机所处环境的第一环境图像。进而根据第一环境图像以及无人机的姿态信息，采用景象匹配技术，确定无人机当前所处的位置，并作为第一位置。基于第一环境信息以及无人机的姿态信息，采用景象匹配算法，确定无人机的位置是目前较为成熟的技术，具体不再赘述。

基于前述，主控设备检测到第一目标区域，并确定无人机检测到第一目标区域时所处的第一位置，则主控设备可确定无人机从第一位置到第一目标区域的第一导航路径。主控设备如何进行路径规划，确定无人机从第一位置到第一目标区域的第一导航路径时，可采用栅格地图方法、图搜索算法等等，本说明书不做具体限制。

S106：在控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行时，监控所述无人机的飞行高度。

S108：当监控到所述飞行高度为预设高度时，确定所述无人机所处的位置，并作为第二位置；并，通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，以及通过所述嗅觉传感器采集所述无人机所处环境的嗅觉感知数据。

在本说明书的一个或多个实施例中，如前所述，主控设备检测第一目标区域时，控制无人机飞行的飞行高度为第一预设高度，在控制无人机飞往第一目标区域时，或者说，在控制无人机按照第一导航路径飞行时，可实时监控无人机的飞行高度，当监控到无人机的飞行高度为第二预设高度时，主控设备确定无人机当前所处的位置，并作为第二位置。具体如何确定无人机当前所处的位置本说明书不做赘述，如可基于确定出的第一导航路径，确定无人机当前所处的第二位置，或者，基于惯性测量单元以及视觉传感器确定无人机当前所处的第二位置，等等。

由于无人机下降到一定的高度之后，需要精确定位第二目标区域，本说明书不限制第二目标区域具体是什么区域，可基于具体场景进行确定，如火灾发现场景中，第二目标区域即为火灾的源头所在的区域，由于火灾发生时，产生特定气体，因此第二目标区域也可为目标气体的源头所在的区域，具体目标气体为何种气体，本说明书不做具体限制，在前述的火灾发现场景，目标气体可为二氧化碳，或者一氧化碳等等。在危险气体泄露源头发现场景中，第二目标区域为危险气体的泄露源头所在的区域。在本说明书中，主控设备可定位目标气体的源头，目标气体的源头所在的区域为第二目标区域。

于是，主控设备可启用视觉传感器以及嗅觉传感，视觉传感器可采集无人机所处环境的环境感知数据，嗅觉传感器可采集无人机所处环境的嗅觉感知数据，当然该嗅觉感知数据是针对目标气体的嗅觉感知数据，进而可通过环境感知数据以及嗅觉感知数据，控制无人机的飞行。

S110：根据所述嗅觉感知数据，确定第二目标区域；其中，所述第二目标区域的范围不大于所述第一目标区域的范围。

S112：基于所述环境感知数据，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径。

S114：基于所述第二导航路径，控制所述无人机。

如图4所示，为本申请说明书提供的一种基于环境感知数据以及嗅觉感知数据进行无人机导航的示意图。在本说明书中，主控设备中可预先部署烟羽模型，进而主控设备可将得到的嗅觉感知数据输入烟羽模型中，烟羽模型可输出无人机所处环境中的目标气体的空间浓度分布。则根据得到的目标气体的空间浓度分布，确定第二目标区域。具体的，主控设备可在该目标气体的空间浓度分布中，确定目标气体的最大浓度值，并确定目标气体的浓度值为该最大浓度时，该目标气体所对应的区域。则可将该目标气体的浓度值为最大浓度值时目标气体所对应的区域作为第二目标区域，或者，将目标气体的空间浓度分布中的指定浓度范围内的目标气体所对应的区域，作为第二目标区域，等等，具体本说明书不做限制，只要第二目标区域的范围不大于第一目标区域的范围即可。并且，主控设备可基于环境感知数据，确定无人机从第二位置到第二目标区域的第二导航路径。环境感知数据用于确定无人机所处环境中的障碍物，从而主控设备可规划出安全的导航路径，具体可采用如前所述的栅格地图方法、图搜索算法等等进行路径规划，本说明书不做具体限制。

于是，主控设备可控制无人机按照第二导航路径飞行。

基于图1所示的本说明书提供的上述无人机组合导航的方法，通过包括主控单元、惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器的无人机组合导航系统，主控单元先通过惯性测量单元以及视觉传感器，进行无人机导航并监控飞行高度，当监控到无人机飞行高度为预设高度时，再通过嗅觉传感器以及视觉传感器进行后续的无人机导航，该方法可使得无人机在多种环境中进行自主导航，摆脱了对GNSS的依赖，在实现对目标气体的源头的精准定位的同时，提高了导航的稳定性。

另外，在本说明书中，视觉传感器可包括第一视觉传感器以及第二视觉传感器，第一视觉传感器的分辨率、放大倍数以及照明条件由于第二视觉传感器，也即第一视觉传感器的性能相比于第二视觉传感器更好。

在上述步骤S100中，主控设备在通过惯性测量单元以及视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置时，可通过惯性测量单元以及第一视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置。在上述步骤S108中，主控设备在通过视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据，可通过第二视觉传感器采集无人机所处环境的环境感知数据。

进一步的，本说明书还提供了一种嗅觉传感数据的采集方法流程示意图，如图5所示，为本说明书提供的一种嗅觉传感数据的采集方法流程示意图。

S500：通过嗅觉传感器，获取无人机所处环境中的若干气味采集点对应的目标气体的浓度；并，确定无人机所处环境中的风速、目标气体的扩散系数、目标气体的释放率。

S502：根据采集到的若干气味采集点对应的目标气体的浓度以及所述风速、所述扩散系数、所述释放率，并基于预设的目标函数，采用非线性最小二乘算法，确定目标气体的预测气味源，并确定所述气味源所在的位置。

S504：根据确定出的所述预测气味源所在的位置以及所述第二位置，确定第一采集步长。

S506：根据所述第一采集步长以及预设的采集嗅觉传感数据的第二采集步长，确定实际采集步长，并根据所述实际采集步长，控制无人机向所述预测气味源飞行，以进行下一次嗅觉感知数据的采集。

基于前述可知，无人机当前位于第二位置，主控设备可在无人机所处环境中确定若干气味采集点，针对每个气味采集点，通过嗅觉传感器，获取该气味采集点对应的目标气体的浓度。并且主控设备可确定无人机在第二位置时的风速、目标气体的扩散系数、目标气体的释放率。进而可通过最小二乘算法，基于无人机所处环境中的风速、目标气体的扩散系数、目标气体的释放率以及若干气味采集点对应的目标气体的浓度，确定目标气体的预测气味源。

在本说明书中，预测气味源的位置与风速、目标气体的扩散系数、目标气体的释放率的关系可采用下述公式表示：

，

。

其中，为预测气味源的位置，为气味采集点的位置，为预设目标函数，表示在气味采集点的目标气体的浓度，为风速，为传感器到气味源的距离，为释放率，为扩散系数，表示和之间的距离，表示气味采集点的个数。

基于上述公式，采用最小二乘法确定S的最小值，从而得到预测气味源的位置。需要说明的是，气味采集点为两个以及两个以上。

于是，主控设备可确定气味源所在的位置与第二位置之间的距离，该距离即为第一采集步长。当第一采集步长小于第二采集步长时，将第一采集步长作为实际采集步长，并根据实际采集步长，控制无人机飞行以进行下一次嗅觉感知数据的采集。例如：预设的嗅觉传感数据的采集步长为5m，也即主控设备控制无人机每飞行5m采集一次嗅觉感知数据。假设得到的第二采集步长为4m，也即预测气味源的位置到无人机所处位置的距离为4m，则实际采集步长为4m，从而可控制无人机向预测气味源的方向，行进4m，并在行进4m之后再次进行嗅觉感知数据的采集。

上述嗅觉感知数据的采集步长的确定方法，提高了确定出的气味源的准确度。

基于上述内容所述的无人机组合导航的方法，本说明书实施例还对应的提供一种用于无人机组合导航的装置示意图，如图6所示。

图6为本说明书实施例提供的一种用于无人机组合导航的装置的示意图，所述装置位于无人机组合导航系统中的主控单元，所述无人机组合导航系统中还包括：惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器；所述装置具体包括：

检测模块600，用于当检测到第一目标区域时，通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

第一路径确定模块602，用于确定所述无人机从所述第一位置到所述第一目标区域的第一导航路径；

第一控制模块604，用于控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行；

高度监控模块606，用于在控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行时，监控所述无人机的飞行高度；

数据采集模块608，用于当监控到所述飞行高度为预设高度时，确定所述无人机所处的位置，并作为第二位置；并，通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，以及通过所述嗅觉传感器采集所述无人机所处环境的嗅觉感知数据；

区域确定模块610，用于根据所述嗅觉感知数据，确定第二目标区域；其中，所述第二目标区域的范围不大于所述第一目标区域的范围；

第二路径确定模块612，用于基于所述环境感知数据，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径；

第二控制模块614，用于基于所述第二导航路径，控制所述无人机。

可选地，所述检测模块600具体用于，通过所述惯性测量单元获取所述无人机的姿态信息，以及通过所述视觉传感器，获取无人机所处环境的第一环境图像；根据所述第一环境图像以及所述姿态信息，采用景象匹配技术，确定所述无人机所处的位置。

可选地，所述区域确定模块610具体用于，将所述嗅觉感知数据输入预先部署的烟羽模型中，得到烟羽模型输出的所述无人机所处环境中的目标气体的空间浓度分布；根据所述目标气体的空间浓度分布，确定第二目标区域。

可选地，所述区域确定模块610具体用于，在所述空间浓度分布中，确定所述目标气体的最大浓度值，并确定所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域；将所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域作为第二目标区域。

可选地，所述视觉传感器包括第一视觉传感器以及第二视觉传感器；

所述检测模块600具体用于，通过所述惯性测量单元以及所述第一视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

所述数据采集模块608具体用于，通过所述第二视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据。

可选地，所述第二路径确定模块612具体用于，基于所述环境感知数据，确定所述无人机所处环境中的障碍物；基于确定出的所述无人机所处环境中的障碍物，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径。

可选地，所述检测模块600具体用于，通过所述视觉传感器，采集第二环境图像；对所述第二环境图像进行检测，当检测到所述第二环境图像中包括目标特征时，基于所述第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域。

本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述内容所述的无人机组合导航的方法。

基于上述内容所述的无人机组合导航的方法，本说明书实施例还提出了图7所示的电子设备的示意结构图。如图7，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述内容所述的无人机组合导航的方法。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进（例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进）还是软件上的改进（对于方法流程的改进）。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件（Programmable Logic Device, PLD）（例如现场可编程门阵列（Field Programmable GateArray，FPGA））就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器（logic compiler）”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言（Hardware Description Language，HDL），而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL（Advanced Boolean Expression Language）、AHDL（Altera Hardware DescriptionLanguage）、Confluence、CUPL（Cornell University Programming Language）、HDCal、JHDL（Java Hardware Description Language）、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL（RubyHardware Description Language）等，目前最普遍使用的是VHDL（Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language）与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该（微）处理器执行的计算机可读程序代码（例如软件或固件）的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，对于系统实施例而言，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。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种无人机组合导航的方法，其特征在于，所述方法应用于无人机组合导航系统中的主控单元，所述无人机组合导航系统中还包括：惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器；所述无人机组合导航系统用于进行火灾发现；所述方法包括：

通过视觉传感器，采集无人机所处环境的图像，作为第二环境图像，对第二环境图像进行检测，判断第二环境图像中是否存在目标特征，所述目标特征为颜色特征、温度特征、烟雾特征；当检测到第二环境图像中包括目标特征时，基于第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域，所述第一目标区域为火灾区域；通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

确定所述无人机从所述第一位置到所述第一目标区域的第一导航路径；

控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行；

在控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行时，监控所述无人机的飞行高度；

当监控到所述飞行高度为预设高度时，确定所述无人机所处的位置，并作为第二位置；并，通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，以及通过所述嗅觉传感器采集所述无人机所处环境的嗅觉感知数据；所述环境感知数据用于确定无人机所处环境中的障碍物；

根据所述嗅觉感知数据，确定第二目标区域；其中，所述第二目标区域的范围不大于所述第一目标区域的范围，所述第二目标区域为目标气体的源头所在的区域，所述目标气体为二氧化碳或者一氧化碳；

基于所述环境感知数据，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径；

基于所述第二导航路径，控制所述无人机。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定无人机所处的位置，具体包括：

通过所述惯性测量单元获取所述无人机的姿态信息，以及通过所述视觉传感器，获取无人机所处环境的第一环境图像；

根据所述第一环境图像以及所述姿态信息，采用景象匹配技术，确定所述无人机所处的位置。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定第二目标区域，具体包括：

将所述嗅觉感知数据输入预先部署的烟羽模型中，得到烟羽模型输出的所述无人机所处环境中的目标气体的空间浓度分布；

根据所述目标气体的空间浓度分布，确定第二目标区域。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定第二目标区域，具体包括：

在所述空间浓度分布中，确定所述目标气体的最大浓度值，并确定所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域；

将所述目标气体的浓度值为最大浓度值时所述目标气体所对应的区域作为第二目标区域。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉传感器包括第一视觉传感器以及第二视觉传感器；

通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置，具体包括：

通过所述惯性测量单元以及所述第一视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，具体包括：

通过所述第二视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径，具体包括：

基于所述环境感知数据，确定所述无人机所处环境中的障碍物；

基于确定出的所述无人机所处环境中的障碍物，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，检测第一目标区域，具体包括：

通过所述视觉传感器，采集第二环境图像；

对所述第二环境图像进行检测，当检测到所述第二环境图像中包括目标特征时，基于所述第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域。

8.一种无人机组合导航的装置，其特征在于，所述装置位于无人机组合导航系统中的主控单元，所述无人机组合导航系统中还包括：惯性测量单元、视觉传感器以及嗅觉传感器；所述无人机组合导航系统用于进行火灾发现；所述装置具体包括：

检测模块，用于通过视觉传感器，采集无人机所处环境的图像，作为第二环境图像，对第二环境图像进行检测，判断第二环境图像中是否存在目标特征，所述目标特征为颜色特征、温度特征、烟雾特征；当检测到第二环境图像中包括目标特征时，基于第二环境图像所对应的区域，确定第一目标区域，所述第一目标区域为火灾区域；通过所述惯性测量单元以及所述视觉传感器，确定无人机所处的位置，并作为第一位置；

第一路径确定模块，用于确定所述无人机从所述第一位置到所述第一目标区域的第一导航路径；

第一控制模块，用于控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行；

高度监控模块，用于在控制所述无人机按照所述第一导航路径飞行时，监控所述无人机的飞行高度；

数据采集模块，用于当监控到所述飞行高度为预设高度时，确定所述无人机所处的位置，并作为第二位置；并，通过所述视觉传感器采集所述无人机所处环境的环境感知数据，以及通过所述嗅觉传感器采集所述无人机所处环境的嗅觉感知数据；所述环境感知数据用于确定无人机所处环境中的障碍物；

区域确定模块，用于根据所述嗅觉感知数据，确定第二目标区域；其中，所述第二目标区域的范围不大于所述第一目标区域的范围，所述第二目标区域为目标气体的源头所在的区域，所述目标气体为二氧化碳或者一氧化碳；

第二路径确定模块，用于基于所述环境感知数据，确定所述无人机从所述第二位置到所述第二目标区域的第二导航路径；

第二控制模块，用于基于所述第二导航路径，控制所述无人机。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-7任一所述的方法。