无人机的异常处理方法、装置、存储介质及无人机终端制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种无人机的异常处理方法，包括：检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数；根据所述第一传感器参数确定与所述无人机对应的第一运行状态参数，根据所述惯性测量参数确定与所述无人机对应的第二运行状态参数，计算所述第一运行状态参数与所述第二运行状态参数的误差数值；确定所述误差数值所属的预设的阈值区间，根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别；根据所述目标传感器故障级别控制所述无人机飞行。此外，本发明专利技术实施例还公开了一种无人机的异常处理装置。采用本发明专利技术，可自动对无人机的定位异常进行检测并进行控制，提高无人机的操作便利性。

Exception handling method and device for unmanned aerial vehicle

The embodiment of the invention discloses a method of exception handling, a UAV, UAV sensor parameters, the parameters of the sensor includes a first sensor parameters and inertial measurement parameters; and according to the corresponding first UAV operating parameters determining the first sensor parameters, according to the operation state and the parameter second the corresponding UAV determines the inertial measurement parameters, the numerical calculation of the first operation state parameter and the error of the second operating parameters; numerical determination of the error of the preset threshold, according to the threshold interval of target sensor fault level; according to the target level of the sensor fault control flight. In addition, the embodiment of the invention also discloses an abnormal processing device for the uav. The invention can automatically detect and control the positioning abnormity of the UAV, so as to improve the operation convenience of the uav.

【技术实现步骤摘要】
无人机的异常处理方法及装置
本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种无人机的异常处理方法及装置。
技术介绍
随着无人机技术的飞速发展，各种类型的无人机不断涌现，无人机也被广泛应用于各种环境中，例如，通过无人机执行各种特殊的拍摄任务或搭载超高清摄像头进行专业航拍等，能够为用户提供多视角的珍贵影视资源；通过装备红外吊舱的警用型无人机，则可协助执行侦查任务、还原犯罪现场等，此时存储于无人机上的视频资料还往往为重要的证据资料。无人机在室外场景执行任务时，一般要使用GPS等装置辅助定位，将GPS观测数据与无人机自带的IMU传感器数据进行融合可以得到相对准确的速度和位置估计，从而可以使用用户可以确定无人机当前的位置信息。但是，无人机在空中飞行时，受到外界环境影响(GPS信号丢失，罗盘收到磁场干扰等)或者自身故障(传感器设备故障等)均有可能出现暂时或永久的定位异常，导致用户无法接收到无人机的位置信息或者接收到的位置信息存在偏差。严重的无人机定位异常可能会导致无人机失踪、坠机、炸毁等情况，从而造成一定的人员和财产的损害。在目前的针对无人机的定位异常的处理方案中，需要用户自行发现定位异常，并对无人机进行手动的通过遥控器油门杆、方向杆来控制无人机进行降落。也就是说，需要用户自行发现异常并进行精准的手动控制，这无疑对用户提出了较高的要求，一般用户难以完成或者在完成的过程中出现误差或者事故。也就是说，在现有技术中，在无人机出现故障时，需要用户人工进行发现和操控，无法自动对无人机是否存在定位异常进行检测，并且在发现故障后不能自动进行处理而需要由用户手动进行操作存在操作便利性不足的问题。
技术实现思路
基于此，为解决传统技术中的因为无法自动对无人机的定位是否出现异常进行检测和处理的技术问题，特提出了一种无人机的异常处理方法。一种无人机的异常处理方法，包括：检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数；根据所述第一传感器参数确定与所述无人机对应的第一运行状态参数，根据所述惯性测量参数确定与所述无人机对应的第二运行状态参数，计算所述第一运行状态参数与所述第二运行状态参数的误差数值；确定所述误差数值所属的预设的阈值区间，根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别；根据所述目标传感器故障级别控制所述无人机飞行。此外，为解决传统技术中的因为无法自动对无人机的定位是否出现异常进行检测和处理的技术问题，特提出了一种无人机的异常处理装置。一种无人机的异常处理装置，包括：传感器参数检测模块，用于检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数；误差数值计算模块，用于根据所述第一传感器参数确定与所述无人机对应的第一运行状态参数，根据所述惯性测量参数确定与所述无人机对应的第二运行状态参数，计算所述第一运行状态参数与所述第二运行状态参数的误差数值；传感器故障级别确定模块，用于确定所述误差数值所属的预设的阈值区间，根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别；无人机控制模块，用于根据所述目标传感器故障级别控制所述无人机飞行。实施本专利技术实施例，将具有如下有益效果：采用了上述无人机的异常处理方法和装置之后，在无人机在飞行或者悬停的过程中，会采集无人机的定位系统中所包含的各个传感器对应的传感器参数，然后根据传感器参数来判断传感器是否失效或者存在的故障的级别，然后根据不同的故障级别来执行与该故障级别对应的处理方案，例如，按照与该故障级别对应的飞行参数来控制无人机进行降落或飞行。也就是说，采用本专利技术实施例后，在无人机飞行的过程中，会自动对无人机是否存在定位异常进行检测和分级，并根据检测到的结果分情况进行处理，避免了无人机在飞行的过程中因为定位异常而出现失踪、坠机等意外情况，并且不需要用户手动的进行操控，实现了对无人机定位异常的自动检测和操控。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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。其中：图1为一个实施例中一种无人机的异常处理方法的流程示意图；图2为一个实施例中无人机上安装的传感器的示意图；图3为一个实施例中不同传感器故障级别之间的转换示意图；图4为一个实施例中悬停状态下参数记录的示意图；图5为一个实施例中控制无人机降落的参数设置示意图；图6为一个实施例中中间级别的传感器故障级别的异常处理的示意图；图7为一个实施例中一种无人机的异常处理装置的结构示意图；图8为一个实施例中运行前述无人机的异常处理方法的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为解决传统技术中的因为无法自动对无人机的定位是否出现异常进行检测和处理的技术问题，在本实施例中，特提出了一种无人机的异常处理方法，该方法的实现可依赖于计算机程序，该计算机程序可运行于基于冯诺依曼体系的计算机系统之上，该计算机程序可以是基于无人机的异常处理的应用程序。该计算机系统可以是运行上述计算机程序的无人机终端设备。具体的，如图1所示，上述无人机的异常处理方法包括如下步骤S102-S108：步骤S102：检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数。无人机在飞行的过程中，需要通过无人机上的各种传感器检测无人机的各种数据，并通过各种传感器以及控制器对无人的飞行进行控制。如图2所示，图2中标识了在无人机上集成的部分传感器的示意图。在本实施例中，无人机的定位系统所涉及到的传感器包括了GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)、IMU(Inertialmeasurementunit，惯性测量单元)、罗盘、气压计等。在本实施例中，在对无人机是否出现定位异常的检测过程中，首先需要获取无人机的各个传感器检测到的相关参数，即传感器参数。具体的，通过无人机上设置的GPS检测与无人机的GPS参数，即水平位置的坐标。通过GPS参数可以知道无人机当前所处的水平位置的坐标信息，从而确定无人机当前所处的位置。电子罗盘可以为无人机提供惯性导航和方向定位系统的相关信息，即通过罗盘检测罗盘参数，来为无人机提供惯性导航和方向定位系统的相关信息。气压计可以测量大气压，而大气压受到高度的影响，因此，可以通过气压计检测到的数据(即气压计参数)来计算无人机当前的高度信息。IMU，测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置，可输出载体三轴的角速度、加速度值，并根据三轴的角速度以及加速度值计算无人机的相对位移。通过IMU计算得到的相对位移以及无人机在起飞之前的位置信息，来计算无人机当前所在的水平位置的位置信息。也就是说，通过IMU检测得到的惯性测量参数来计算无人机的相对位移，然后计算无人机当前所在的位置信息。在本实施例中，无人机的定位系统主要由GPS、罗盘、气压计、以及IMU组成，在判断无人机的定位系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人机的异常处理方法，其特征在于，包括：检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数；根据所述第一传感器参数确定与所述无人机对应的第一运行状态参数，根据所述惯性测量参数确定与所述无人机对应的第二运行状态参数，计算所述第一运行状态参数与所述第二运行状态参数的误差数值；确定所述误差数值所属的预设的阈值区间，根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别；根据所述目标传感器故障级别控制所述无人机飞行。

【技术特征摘要】
1.一种无人机的异常处理方法，其特征在于，包括：检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数；根据所述第一传感器参数确定与所述无人机对应的第一运行状态参数，根据所述惯性测量参数确定与所述无人机对应的第二运行状态参数，计算所述第一运行状态参数与所述第二运行状态参数的误差数值；确定所述误差数值所属的预设的阈值区间，根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别；根据所述目标传感器故障级别控制所述无人机飞行。2.如权利要求1所述的无人机的异常处理方法，其特征在于，所述根据所述目标传感器故障级别控制所述无人机飞行包括：在所述目标传感器故障级别为第一级别的情况下，根据预设的降落运行参数控制所述无人机降落；在所述目标传感器故障级别为第二级别的情况下，根据预设的悬停运行参数对所述无人机的运行参数进行设置，根据所述设置后的运行参数控制所述无人机进入悬停状态。3.根据权利要求2所述的无人机的异常处理方法，其特征在于，所述检测无人机的传感器参数之前还包括：在所述无人机起飞之后，检测所述无人机是否处于悬停状态；在所述无人机处于悬停状态的情况下，获取所述无人机的悬停运行状态参数作为所述预设的悬停运行参数，所述悬停运行状态参数包括悬停横滚角、悬停俯仰角以及悬停油门阀值中的至少一个。4.根据权利要求1所述的无人机的异常处理方法，其特征在于，所述检测无人机的传感器参数之后还包括：获取所述传感器参数中包含的失效参数，根据所述传感器参数的失效参数确定与所述传感器参数对应的传感器的失效状态；所述根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别为：根据所述传感器的失效状态和所述误差数值所属的阈值区间确定所述目标传感器故障级别。5.根据权利要求1所述的无人机的异常处理方法，其特征在于，所述根据所述阈值区间确定目标传感器故障级别之后还包括：检测所述误差数值处于所述与所述目标传感器故障级别对应的目标阈值区间的持续时间；根据所述持续时间和所述误差数值所属的阈值区间确定所述目标传感器故障级别。6.根据权利要求5所述的无人机的异常处理方法，其特征在于，所述根据所述持续时间和所述误差数值所属的阈值区间确定所述目标传感器故障级别为：在所述持续时间大于或等于第一时间阈值的情况下，将所述目标传感器故障级别升级；或，在所述持续时间大于或等于第二时间阈值的情况下，将所述目标传感器故障级别降级。7.根据权利要求4所述的无人机的异常处理方法，其特征在于，所述根据所述传感器的失效状态和所述误差数值所属的阈值区间确定所述目标传感器故障级别为：在所述传感器的失效状态为失效、或所述误差数值所属的阈值区间为第一阈值区间的情况下，确定所述目标传感器故障级别为第一级别；在所述传感器的失效状态为有效、或所述GPS参数为卫星数减少或短暂丢失，且所述误差数值所属的阈值区间为第二阈值区间的情况下，确定所述目标传感器故障级别为第二级别，其中，所述第二阈值区间的最大值小于或等于所述第一阈值区间的最小值。8.一种无人机的异常处理装置，其特征在于，包括：传感器参数检测模块，用于检测无人机的传感器参数，所述传感器参数包括第一传感器参数和惯性测量参数；误差数值计算模块，用于根据所述第一传感器参数确定与所述无人机对应的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨夏，申俊峰，周大军，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44